## Analisis Spillover Effect Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota Di Wilayah Bakorwil V Jember Jawa Timur Menggunakan Analisis VECM
Galuh Nilam Sari Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UPN “ Veteran ” Jawa Timur 1, Jl. Rungkut Madya No.1 Gunung Anyar, Kec. Gunung Anyar, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia galuhnilamsari15@gmail.com
Mohammad Wahed Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UPN “ Veteran ” Jawa Timur 2, Jl. Rungkut Madya No.1 Gunung Anyar, Kec. Gunung Anyar, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia muhammadwahed124@gmail.com

## Article’s History:
Received 17 Juni 2023; Received in revised form 7 Juli 2023; Accepted 24 Juli 2023; Published 1 Agustus 2023. All rights reserved to the Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Suggested Citation:
Sari, G. N., &  Wahed, M.  (2023). Analisis  Spillover  Effect Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota Di Wilayah  Bakorwil  V Jember Jawa Timur Menggunakan Analisis VECM. JEMSI (Jurnal Ekonomi, Manajemen, Dan Akuntansi), 9 (4). 1265-1275. https://doi.org/10.35870/jemsi.v9i4.1283

## Abstrak:
Dinamika  ekonomi  di  suatu  daerah  dapat  mempengaruhi  daerah  tetangganya  melalui  adanya  efek  limpahan  ( Spillover Effect )  yang  merupakan  dampak  yang  muncul  karena  adanya  hubungan  ketergantungan.  Dampak  tersebut  bisa  berupa dampak  positif  (Spread  Effect)  maupun  dampak  negative  (Backwash  Effect).  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisis kuantitatif  dan  menggunakan  data  logaritma  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Bakorwil  V  Jember  dari  tahun  2012-  2021 dalam bentuk kwartal. Metode penelitian yang digunakan adalah Vector Error Correction Model (VECM). Berdasarkan hasil perhitungan  dapat  disimpulkan  bahwa  Hubungan  pertumbuhan  ekonomi  antar  daerah  di  wilayah  Bakorwil  V  Jember sebagian  besar  bersifat  dua  arah.  Artinya  selain  mampu  memberikan  dampak  limpahan  pertumbuhan  juga  menerima dampak  limpahan  pertumbuhan  ekonomi  dari  daerah  lain.  Pertumbuhan  ekonomi  di  wilayah  Bakorwil  V  Jember  memiliki dampak yang berbeda dari masing-masing wilayah. Terdapat dampak yang positif ( Spread Effect ) dan dampak yang negatif ( Backwash  Effect ).  Dampak Spread  Effect dalam  kegiatan  pembangunan  masing-masing  daerah  di  wilayah  Bakorwil  V Jember lebih besar dibandingkan dengan Backwash Effect . Hal  ini sesuai dengan apa yang dihipotesiskan oleh Perroux melalui teori kutub pertumbuhan.
Keywords Pertumbuhan ekonomi, Spilloover Effect, Spread Effect, Backwash Effect

## Pendahuluan
Menurut  Kuncoro  dalam  (Muamanah,  2019),  Secara  umum,  pembangunan  ekonomi  merupakan  suatu kegiatan yang telah direncanakan sebelumnya dengan maksud menciptakan, meningkatkan, atau memperluas apa pun. Salah satu ukuran efektivitas pembangunan ekonomi adalah pertumbuhan ekonomi, yang merupakan peningkatan output dari waktu ke waktu. Ekspansi ekonomi dan tindakan daerah sekitarnya dapat berdampak pada kemungkinan pertumbuhan ekonomi daerah.
Melalui  Spillover  Effect  yang  terjadi,  perkembangan  ekonomi  suatu  daerah  dapat  mempengaruhi tetangganya. Efek Spillover adalah konsekuensi dari saling ketergantungan berbagai daerah. Kegiatan ini selalu dipengaruhi oleh hubungan antar daerah dalam hal pertumbuhan PDB (produk regional bruto). Dampak tersebut bisa berupa dampak yang diharapkan (dampak positif) maupun dampak yang tidak diharapkan (dampak negatif) (Hasna et al., 2020).
Mengenai  efek  kutub  pertumbuhan,  ada  berbagai  sudut  pandang.  Perroux  memprediksi  bahwa Tricklingdown Effect akan lebih besar daripada Polarization Effect, karena menghasilkan distribusi pertumbuhan ekonomi  yang  adil  di  seluruh  wilayah.  Hirschman  setuju  dengan  sudut  pandang  ini  dan  berharap  bahwa Tricklingdown  pada  akhirnya  akan  menang  atas  polarisasi.  Bertentangan  dengan  perspektif  kedua  tokoh tersebut,  Myrdal  percaya  bahwa  Backwash  Effect,  atau  pengaruh  negatif,  cenderung  diperburuk  dan  dampak
searah  (Spread  Effect),  atau  dampak  positif,  cenderung  berkurang.  Pola  ini  akan  membuat  disparitas  antara daerah maju dan berkembang semakin buruk. (Hasna et al., 2020).
Wilayah Bakorwil V Jember merupakan salah satu pembagian kawasan strategis atas dibentuknya Badan Koordinasi Wilayah Pemerintahan dan Pembangunan Jawa Timur yang terdiri dari Kota Probolinggo, Kabupaten Probolinggo,  Kabupaten  Lumajang,Kabupaten  Jember,  Kabupaten  Bondowoso,  Kabupaten  Situbondo,  dan Kabupaten  Banyuwangi  (BPK  Jatim,  2022).  Pengembangan  wilayah  di  daerah  Bakorwil  V  Jember  diarahkan untuk  mendorong  perkembangan  produk  pada  sektor-sektor  unggulan  yang  ada  di  wilayah  tersebut  dengan harapan  pembangunan  ekonomi  pada  masing-masing  daerah  kabupaten/kota  di  wilayah  Bakorwil  V  Jember dapat bersinergi bersama sehingga pemerataan pendapatan dapat terwujud (Baperwil Jember, 2022).
Studi empiris mengenai Spillover Effect pertumbuhan ekonomi diperlukan mengingat penerapan teori pusat pertumbuhan  yang  telah  dilakukan  di  berbagai  wilayah  masih  menimbulkan  pro  dan  kontra.  Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis Spillover Effect pertumbuhan ekonomi yang diberikan oleh suatu daerah terhadap daerah lainnya di wilayah Bakorwil V Jember (Hasna et al., 2020). Sehingga dari fenomena dan permasalahan tersebut,  peneliti  tertarik  mengangkat  tema “ Analisis Spillover  Effect Pertumbuhan  Ekonomi  Antar Kabupaten/Kota Di Wilayah Bakorwil V Jember Jawa Timur Menggunakan Analisis VECM ” .

## Tinjauan Pustaka / Keadaan Seni / Latar Belakang Penelitian

## Teori Kewilayahan
Menurut hukum geografi, suatu wilayah didefinisikan secara geografis sebagai bagian dari planet yang dibatasi oleh garis fiktif dan memiliki batasan khusus. Menurut Hartsthorne, wilayah adalah wilayah yang memiliki lokasi dan karakteristik tertentu yang membedakannya dari wilayah lain. (Dewy, 2019).

## Pertumbuhan Ekonomi
Menurut Sukirno dalam (Mursidi, 2021) Pertumbuhan ekonomi didefinisikan sebagai perluasan kegiatan ekonomi yang  mengarah  pada  peningkatan  kuantitas  barang  dan  jasa  yang  dihasilkan  dalam  masyarakat  serta kesejahteraan  warganya.  Peningkatan  pendapatan  nasional  yang  cukup  besar  dalam  periode  perhitungan tertentu disebut sebagai pertumbuhan ekonomi. (Mursidi, 2021).

## Teori Kutub Pertumbuhan ( Growth Pole )
Francois Perroux, seorang ekonom Prancis, adalah orang yang pertama kali mempresentasikan gagasan kutub pertumbuhan.  Dia  menggambarkan  kutub  pertumbuhan  sebagai  asosiasi  industri  yang  dapat  mendorong pembangunan ekonomi suatu negara karena mereka memiliki hubungan maju dan mundur yang kuat ke industri yang lebih maju.(Hasna et al., 2020).

## Efek Limpahan ( Spilover Effect )
Munculnya  kutub  pertumbuhan  menyebabkan  efek  spillover.  Konsep  spillover  effect,  yaitu  eksternalitas  yang berasal  dari  suatu  kegiatan  yang  dapat  mempengaruhi  kegiatan  ekonomi  di  suatu  wilayah,  kemudian  dibawa oleh pembentukan tiang pertumbuhan. Menurut Myrdal, ada dua kategori efek spillover: efek spread dan efek backwash.  Menurut  teori  Spread  Effect  merupakan  output  ekonomi  pada  kutub  pertumbuhan  yang mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  di  daerah  sekitarnya.    Sementara  Efek  Backwash  adalah  konsekuensi negatif dari kutub pertumbuhan, itu terjadi ketika aktivitas ekonomi terpolarisasi sebagai akibat dari pembentukan aglomerasi . (Widyastuti, 2018).
Teori Circular Cummulative Causation Teori Circular  Cummulative  Causation memberikan  gambaran  luas  tentang  bagaimana  industrialisasi  telah mempengaruhi  proses  sosial  ekonomi  yang  mengikuti  siklus  sirkulatif-kumulatif.  Istilah  Spread  Effect  dan Backwash Effect digunakan dalam analisis Myrdal. Dua elemen akan muncul jika pembangunan ekonomi suatu negara dilakukan: baik itu akan memperburuk situasi ekonomi untuk daerah miskin (Backwash Effect) atau akan mendorong daerah miskin untuk berkembang lebih banyak (Spread Effect / Trickledown Effect). (Hasna et al., 2020).

## Teori Linkage Effect dan Industrial Effect
Menurut  Hirschman,  pertumbuhan  ekonomi  yang  tidak  merata  dihasilkan  dari  perbedaan  regional  dalam intensitas  kegiatan  ekonomi.  Industri  yang  terkonsentrasi  di  lokasi  titik  pertumbuhan  memberikan  berbagai keuntungan,  termasuk  penghematan  biaya  dan  kesederhanaan  operasi.  Di  daerah-daerah  yang  menjadi  titik pembangunan (Growing Points), pertumbuhan ekonomi akan muncul dengan cepat dan selanjutnya menyebar ke daerah-daerah tetangga. (Hasna et al., 2020).
Polarization Effect dan Tricklingdown Effect adalah dua cara titik pertumbuhan mempengaruhi area di sekitarnya. Polarisasi  terjadi  ketika  aktivitas  diarahkan  lebih  ke  arah  tempat  pertumbuhan  daripada  ke  arah  lingkungan. Ketika  titik  pertumbuhan  menyebar  ke  seluruh  daerah  sekitarnya,  efek  menetes  ke  bawah  terjadi.  Hirschman berharap bahwa pengaruh Tricklingdown akan lebih besar daripada pengaruh polarisasi. (Fauziah, 2022).

## Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) umumnya dipahami sebagai uang yang dihasilkan secara lokal sebagai hasil dari produksi komoditas dan jasa. PDB didefinisikan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) sebagai perhitungan nilai tambah yang dihasilkan dari semua industri, termasuk industri barang dan jasa, di seluruh wilayah selama periode waktu tertentu, seringkali satu tahun. Nilai tambah yang dimaksud adalah nilai yang diciptakan selama produksi barang atau jasa, baik modal diperoleh secara lokal atau dari tempat lain. Barang atau jasa akhir, yaitu yang disiapkan untuk  konsumsi konsumen,  adalah  tempat nilai  tambah  ditemukan  dalam  definisi  PDB karena nilai antara barang atau jasa akhir dan barang atau jasa sebelum akhir lebih besar (BPS Jatim, 2021).

## Vector Error Correction Model (VECM)
Metode  Vector  Error  Correction  Model  (VECM)  pertama  kali  dipopulerkan  oleh  Engle  dan  Granger  untuk mengkoreksi  ketidakseimbangan  jangka  pendek  terhadap  jangka  panjangnya.  Vector  Error  Correction  Model (VECM)  merupakan Vector  Auto  Regressive (VAR)  yang  dirancang  untuk  digunakan  pada  data  nonstasioner yang diketahui memiliki hubungan kointegrasi. Adanya kointegrasi pada model VECM membuat model VECM disebut sebagai VAR yang terestriksi (Hutabarat, 2017).

## Metodelogi
Metode pendekatan dalam penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jawa Timur khususnya pada Bakorwil V Jember dengan kurun waktu yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu  waktu  kuartal  pada  tahun  2012-2021.  Dalam  penelitian  ini  variabel  yang  digunakan  yaitu:  1. Pertumbuhan ekonomi yang diukur menggunakan logaritma yang dapat menunjukkan perbedaan relatif antara PDRB  periode  ke  t  dan  PDRB  periode  ke  t-1.  2. Growth  Spillover  Effect ,  yang  merupakan  dampak  yang dihasilkan  dari  pertumbuhan  ekonomi  suatu  daerah  ke  daerah  lainnya.  Dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan metode analisis Vector Error Correction Model (VECM) pada data time series dengan alat analisis Stata  14.  Model  VECM  adalah  model  yang  terestriksi  ( restricted  Var) karena  adanya  kointegrasi  yang menunjukkan adanya hubungan jangka panjang antar variabel di dalam sistem VAR (Hasna et al., 2020).
Spesifikasi model pengujian penelitian ini diformulasikan sebagai berikut:
Δ ) = + Δ + Δ + Δ + Δ + Δ + Δ + Keterangan: Log(PDRB) = logaritma Produk Domestik Regional Bruto i,j = Kota / Kabupaten = konstanta t-1 = nilai lag dari masing-masing variabel = error
Δ
= operator 2nd difference.
Hipotesis yang digunakan dalam analisis Spillover Effect dengan uji VECM adalah sebagai berikut: H0 : Tidak terdapat Spillover Effect H1 : Terdapat Spillover Effect
Cara membaca estimasi model VECM adalah  dengan  membandingkan  nilai  t  statistik   pada hasil estimasi VECM dalam jangka pendek dengan  nilai  t  tabel dengan tingkat kepercayaan 5%. Apabila  nilai  t statistik  lebih besar    dari    nilai    t    tabel,    maka    H0  ditolak  yang  berati  terdapat Spillover  Effect antarvariabel  atau  dapat dikatakan  bahwa variabel independen secara signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen. Apabila nilai t statistic  menunjukan negative berarti Spillover Effect yang dihasilkan adalah Spillover Effect negatif (Backwash Effect) dan sebaliknya.

## Studi kasus
Kondisi  ekonomi  di  wilayah  Bakorwil  V  Jember  pada  tahun  2017-2021  mengalami  fluktuasi  akibat terdampak COVID-19 dan sampai saat ini masih dalam masa pemulihan. Sehingga kondisi ekonomi dari masing- masing  wilayah  sedikit  tertekan  atau  melambat  laju  pertumbuhannya.  Kondisi  ekonomi  dapat  dilihat  dari  laju pertumbuhan  ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  serta  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  yang sebelumnya berfluktuaktif meningkat (BPS Jatim, 2021).
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah logaritma PDRB Tujuh Kabupaten di Wilayah Bakorwil V Jember yang meliputi Kota Probolinggo, Kabupaten Probolinggo, Kabupaten Lumajang, Kabupaten Jember, Kabupaten  Bondowoso,  Kabupaten  Situbondo,  dan  Kabupaten  Banyuwangi.  Serta  periode  yang  digunakan adalah waktu kuwartal dari tahun 2012-2021.
Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan Software Stata 14 dan Software Eviews Versi 12, untuk  memperoleh  serta  mengolah  data  berdasarkan  tujuan  analisis.  Berikut  adalah  penjabaran  hasil  analisis data yang telah diolah :

## Uji Stasioneritas Data
Langkah  pertama  dalam  melakukan  analisis  data  time  series  yaitu  uji  stasioneritas  dilakukan  untuk mengetahui  variabel-variabel  yang  diuji  stasioner  atau  tidak.  Uji  stasioner  data  dapat  dilakukan  dengan menggunakan uji akar unit yaitu dengan menggunakan augemted dickey-fuller (ADF) pada derajat yang sama (level  atau  difference)  sehiigga  diperoleh  suatu  data  yang  stasioner.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  uji augemted dickey-fuller (ADF) (Gio, 2022).
Berdasarkan hasil pengujian augemted dickey-fuller (ADF), semua variabel mengalami stasioner pada diferensi  kedua  ( Second  Difference )  karena  pada  saat  pengujian  tahap  level  dan First  Difference ,  variabel memiliki probabilitas yang tidak signifikan sehingga dapat dikatakan variabel tidak stasioner pada titik level atau First Difference (Basuki, 2018).

## Penentuan Lag Optimal
Permasalahan yang terjadi pada uji stasioneritas adalah penentuan lag yang optimal. Pada pendekatan VAR  maupun  VECM  sangat  sensitif  tehadap  panjangnya  lag  yang  digunakan.  Penentuan  panjangnya  lag dimaksudkan  untuk  mengetahui  panjangnya  periode  keterpengaruhan  suatu  variabel  terhadap  variabel  masa lalunya maupun variabel endogen lainnya (Gio, 2022).
Untuk menentukan panjang lag yang optimal dapat dilihat dari beberapa kriteria yaitu: Final Prediction Error  (FPE),  Akaike  Information  Creterion  (AIC),  Schwarz  Information  Criterion  (SC),  dan  Hanna-Quinn Information  Criterion  (HQ).  Penelitian  ini  menggunakan  kriteria  besaran  Akaike  Information  Creterion  (AIC) sebagai penentuan Lag Optimal (Basuki, 2018). Hasil uji panjang lag optimal dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

## VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: DJBR DKPR DPRB DLMJ DBDW DSTB DBWI Exogenous variables: C Date: 05/17/23   Time: 15:33
Sample: 1 40 Included observations: 36 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 1277.123 NA 5.34e-40  -70.56237  -70.25446  -70.45490 1 1561.715    442.6997*    1.17e-45*  -83.65085   -81.18760*   -82.79111* 2 1612.627   59.39708   1.45e-45   -83.75706*  -79.13846  -82.14504 * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Berdasarkan  table  hasil  pengujian  lag  optimal,  dengan  memperhatikan  nilai  AIC  lag  optimal  berada pada lag kedua yaitu dengan memperhatikan nilai AIC yang paling kecil (Basuki, 2018).

## Uji Kointegrasi
Pengujian kointegrasi dilakukan untuk memperoleh hubungan jangka panjang antar variabel yang telah memenuhi persyaratan selama proses integrasi yaitu dimana semua variabel telah stasioner pada derajat yang sama yaitu derajat dua (2nd difference) (Basuki, 2018).
Apabila  ditemukan  adanya  kointegrasi,  makan  estimasi  VECM  dilakukan.  Namun  sebaliknya,  apabila tidak ditemukan adanya kointegrasi, maka estimasi VAR in difference yang akan dilakukan (Hasna et al., 2020). Uji  kointegrasi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  Johansen  dengan  membandingkan  nilai  trace statistic lebih  besar  dari  nilai  kritis  0,05 maka  data terkointegrasi dan  sebaliknya  (Gio,  2022).  Berikut  hasil uji kointegrasi pada penelitian ini menggunakan uji kointegrasi Johansen Test.
Date: 05/17/23   Time: 15:35 Sample (adjusted): 6 40 Included observations: 35 after adjustments Trend assumption: No deterministic trend Series: DJBR DKPR DPRB DLMJ DBDW DSTB DBWI
Lags interval (in first differences): 1 to 2 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.934455 282.6858 111.7805 0.0000 At most 1 * 0.838198 187.3101 83.93712 0.0000 At most 2 * 0.710080 123.5618 60.06141 0.0000 At most 3 * 0.632269 80.22658 40.17493 0.0000 At most 4 * 0.571489 45.21250 24.27596 0.0000 At most 5 * 0.350209 15.55211 12.32090 0.0139 At most 6 0.013154 0.463433 4.129906 0.5594 Trace test indicates 6 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai trace statistic lebih besar dari critical value dengan tingkat  signifikansi  5%.  Hal  ini  berarti  kointegrasi  dalam  pengujian  terdeteksi.  Dengan  demikian,  dari  hasil  uji kointegrasi  mengindikasikan  bahwa  di  antara  variabel  DJBR,  DKPR,  DPRB,  DLMJ,  DBDW,  DSTB  dan  DBWI memiliki hubungan keseimbangan dalam jangka Panjang (Gio, 2022).

## Vector Error Correction Model (VECM)
Setelah  melakukan  beberapa  uji  sebelumnya,  maka  langkah  yang  dilakukan  selanjutnya  adalah estimasi VECM (Vector Error Correction Model). Estimasi VECM dilakukan karena terdapat kointegrasi pada saat uji  kointegrasi  dilakukan  untuk  melihat  analisis  jangka  panjang  dan  jangka  pendek.  Estimasi  VECM menggunakan  lag  2  periode  dengan  asumsi  kointegrasi  linear  intercept  trend  (Gio,  2022).  Maka  hasil  yang diperoleh adalah sebagai berikut:

## Hasil VECM
Vector Error Correction Estimates Date: 05/17/23   Time: 15:41 Sample (adjusted): 6 40 Included observations: 35 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq:   CointEq1
DJBR(-1) 1.000000 DKPR(-1) -0.759454 (0.19268) [-3.94158] DPRB(-1) -1.049797 (0.18050) [-5.81615] DLMJ(-1) -1.011921 (0.12672) [-7.98555] DBDW(-1) 0.344551 (0.06962) [ 4.94898] DSTB(-1) 0.669970 (0.11099) [ 6.03635] DBWI(-1) 0.641277 (0.09421) [ 6.80666] Error Correction:  D(DJBR)  D(DKPR)  D(DPRB)  D(DLMJ)  D(DBDW)  D(DSTB)  D(DBWI) CointEq1 -1.620353  -1.804418  -1.186178  -1.503136  -1.342089  -1.700109  -1.748898 (1.58711)   (1.74746)   (1.23353)   (1.32170)   (1.18054)   (1.35608)   (1.68344) [-1.02094]  [-1.03260]  [-0.96161]  [-1.13727]  [-1.13684]  [-1.25370]  [-1.03888] D(DJBR(-1)) -3.117643  -4.051070  -2.869784  -3.158414  -2.585969  -2.882312  -3.870764 (4.35970)   (4.80016)   (3.38843)   (3.63063)   (3.24288)   (3.72505)   (4.62431)
[-0.71511]  [-0.84394]  [-0.84694]  [-0.86994]  [-0.79743]  [-0.77376]  [-0.83705] D(DJBR(-2)) 6.104582   6.927327   4.746798   5.597503   4.757134   5.790794   6.630901 (4.52316)   (4.98014)   (3.51547)   (3.76676)   (3.36447)   (3.86472)   (4.79770) [ 1.34963]  [ 1.39099]  [ 1.35026]  [ 1.48603]  [ 1.41393]  [ 1.49837]  [ 1.38210] D(DKPR(-1)) -166.4043  -185.3678  -131.2927  -145.5973  -121.6337  -142.1670  -181.8927 (61.7922)   (68.0351)   (48.0259)   (51.4587)   (45.9630)   (52.7970)   (65.5427) [-2.69297]  [-2.72459]  [-2.73379]  [-2.82940]  [-2.64634]  [-2.69271]  [-2.77518] D(DKPR(-2)) 142.7968   159.6474   112.8641   124.6698   103.5405   120.7326   155.7010 (57.2423)   (63.0256)   (44.4897)   (47.6698)   (42.5786)   (48.9095)   (60.7167) [ 2.49460]  [ 2.53306]  [ 2.53686]  [ 2.61528]  [ 2.43175]  [ 2.46849]  [ 2.56439] D(DPRB(-1)) 111.7821   124.8691   88.53126   97.94994   81.79996   95.59651   122.0999 (40.5766)   (44.6761)   (31.5368)   (33.7910)   (30.1822)   (34.6698)   (43.0394) [ 2.75484]  [ 2.79499]  [ 2.80724]  [ 2.89870]  [ 2.71021]  [ 2.75734]  [ 2.83693] D(DPRB(-2)) -90.69380  -101.4691  -71.79324  -79.18057  -65.68307  -76.52751  -98.67303 (36.7709)   (40.4859)   (28.5790)   (30.6218)   (27.3514)   (31.4182)   (39.0028) [-2.46645]  [-2.50628]  [-2.51210]  [-2.58576]  [-2.40145]  [-2.43577]  [-2.52990] D(DLMJ(-1)) 54.64175   61.18378   43.22046   48.37322   39.92064   46.61976   59.92342 (20.3976)   (22.4584)   (15.8534)   (16.9865)   (15.1724)   (17.4283)   (21.6357) [ 2.67883]  [ 2.72432]  [ 2.72626]  [ 2.84774]  [ 2.63114]  [ 2.67494]  [ 2.76966] D(DLMJ(-2)) -47.12226  -52.78851  -37.10620  -41.56375  -34.34739  -40.32118  -51.49013 (18.1121)   (19.9419)   (14.0770)   (15.0832)   (13.4723)   (15.4755)   (19.2114) [-2.60171]  [-2.64711]  [-2.63595]  [-2.75563]  [-2.54948]  [-2.60549]  [-2.68019] D(DBDW(-1)) 66.72621   74.62512   52.78903   58.54644   49.20655   57.00654   73.07594 (26.3769)   (29.0418)   (20.5006)   (21.9659)   (19.6200)   (22.5372)   (27.9779) [ 2.52972]  [ 2.56958]  [ 2.57500]  [ 2.66533]  [ 2.50798]  [ 2.52944]  [ 2.61192] D(DBDW(-2)) -62.26804  -69.65892  -49.12172  -54.58070  -45.43860  -53.00576  -67.86681 (25.0462)   (27.5766)   (19.4663)   (20.8578)   (18.6302)   (21.4002)   (26.5664) [-2.48613]  [-2.52601]  [-2.52342]  [-2.61681]  [-2.43898]  [-2.47688]  [-2.55461] D(DSTB(-1)) -25.09325  -28.11591  -19.80331  -22.13425  -18.38123  -21.20578  -27.52877 (9.53254)   (10.4956)   (7.40884)   (7.93842)   (7.09060)   (8.14488)   (10.1111) [-2.63238]  [-2.67882]  [-2.67293]  [-2.78824]  [-2.59234]  [-2.60357]  [-2.72262] D(DSTB(-2)) 16.91615   19.06681   13.45584   14.91377   12.19315   14.05386   18.62723 (8.60392)   (9.47318)   (6.68711)   (7.16510)   (6.39987)   (7.35144)   (9.12614) [ 1.96610] [ 2.01271]  [ 2.01221]  [ 2.08145] [ 1.90522]  [ 1.91172] [ 2.04108] D(DBWI(-1)) 24.84167   27.63559   19.55569   21.60552   18.12430   21.21860   27.47151 (9.53552)   (10.4989)   (7.41116)   (7.94090)   (7.09282)   (8.14743)   (10.1143) [ 2.60517]  [ 2.63224]  [ 2.63868]  [ 2.72079]  [ 2.55530]  [ 2.60433]  [ 2.71611] D(DBWI(-2)) -20.55104  -23.02583  -16.32944  -17.81608  -14.87079  -17.24961  -22.61419 (8.98072)   (9.88805)   (6.97996)   (7.47888)   (6.68014)   (7.67339)   (9.52581) [-2.28835]  [-2.32865]  [-2.33947]  [-2.38218]  [-2.22612]  [-2.24798]  [-2.37399]
R-squared 0.419731   0.427033   0.423978   0.445400   0.418253   0.431315   0.434782 Adj. R-squared 0.013543   0.025957   0.020762   0.057180   0.011029   0.033236   0.039129 Sum sq. resids 0.002065   0.002504   0.001248   0.001432   0.001143   0.001508   0.002324 S.E. equation 0.010162   0.011189   0.007898   0.008462   0.007559   0.008683   0.010779 F-statistic 1.033341   1.064717   1.051491   1.147289   1.027085   1.083490   1.098896 Log likelihood 120.7495   117.3808   129.5707   127.1543   131.1074   126.2557   118.6871 Akaike AIC -6.042826  -5.850332  -6.546899  -6.408819  -6.634707  -6.357469  -5.924976 Schwarz SC -5.376248  -5.183755  -5.880321  -5.742241  -5.968129  -5.690891  -5.258398 Mean dependent 0.000308   0.000312   0.000211   0.000169   7.64E-05   6.79E-05   0.000273 S.D. dependent 0.010231   0.011337   0.007981   0.008715   0.007601   0.008831   0.010996 Determinant  resid  covariance (dof adj.) 9.87E-47 Determinant resid covariance   1.96E-48 Log likelihood 1574.725 Akaike information criterion -83.58431 Schwarz criterion -78.60720 Number of coefficients 112 Sumber : Hasil olah data dengan eviews 12 Keterangan: Angka dalam kurung [ ] menunjukkan nilai t-statistik. JBR : Kabupaten Jember KPR : Kota Probolinggo PRB : Kabupaten Probolinggo LMJ : Kabupaten Lumajang BDW  : Kabupaten Bondowoso STB : Kabupaten Situbondo
BWI : Kabupaten Banyuwangi
Pembahasan mengenai dampak limpahan pertumbuhan ekonomi dalam penelitian ini lebih difokuskan pada dampak pertumbuhan ekonomi suatu daerah terhadap daerah lainnya dalam jangka pendek (Hasna et al., 2020). Cara membaca estimasi model VECM adalah dengan membandingkan nilai t statistik dengan nilai t table (t kritis). Hal ini dikarenakan dalam hasil estimasi VECM tidak ditemukan nilai probabilitas. Nilai t tabel dua sisi dengan tingkat kepercayaan 5% adalah 2,022691 yang diperoleh dari perhitungan rumus TINV(membandingkan tingkat  signifikasi  5%  dengan  derajat  bebas).  Apabila  nilai  t  statistik  lebih  besar  dari nilai  t  tabel,  maka  dapat dikatakan bahwa variabel independen secara signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen (Hasna et al., 2020).
Spillover effect yang diberikan oleh suatu daerah terhadap daerah lainnya di wilayah Bakorwil V Jember ada  yang  bersifat  spread  effect  maupun  backwash  effect.  Adapun  daerah  yang  tidak  memberikan  spillover terhadap  daerah  lain.  Sifat  interaksi  spasial  ini  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  baik  fisik  maupun  non  fisik dengan  mekanisme  yang  kompleks,  mengingat  faktor-faktor  pertumbuhan  ekonomi  dalam  realitasnya  dapat berpindah lokasi (Laksono et al., 2018).
Penjelasan mengenai spillover effect pertumbuhan ekonomi pada setiap daerah di wilayah Bakorwil V Jember  dimaksudkan  agar  dapat  melihat  secara  spesifik  dampak  masing-masing  Kabupaten/Kota  terhadap daerah  sekitarnya  (Muamanah,  2019).  Analisis  spillover  effect  pada  penelitian  ini  dibagi  dalam  tujuh  klaster pertumbuhan sebagai berikut:

## 1. Spillover Effect Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Jember
Pada table 4.1 dapat diketahui bahwa Kabupaten Jember sebagai pusat pertumbuhan di wilayah Bakorwil V Jember tidak memberikan Spillover Effect positif maupun negatif terhadap daerah lainnya yang tergabung dalam
wilayah pembangunan Bakorwil V Jember. Terbukti pada hasil lag 1 dan 2 nilai t-statistic lebih kecil dari nilai t- tabel dan tidak menunjukkan signifikasi artinya H0 diterima dan H1 ditolak.
Kabupaten Jember sebagai pusat pertumbuhan di wilayah bakorwil V jember tidak memberikan pengaruh spillover terhadap daerah lainnya. Hal ini tidak sesuai dengan pendapat Perroux yang menyatakan bahwa pusat pertumbuhan akan memberikan dampak yang positif terhadap daerah dibelakangnya (Hasna et al., 2020).
Kabupaten  Jember  memiliki  sektor  unggulan  di  bidang  pertanian  sebagai  upaya  pengembangan  wilayah. Pada  tahun  2021  luas  panen  padi  Kabupaten  Jember menempati  posisi  keempat  diantara  Kabupaten/Kota  di Jawa timur dengan perolehan 124.027,77 hektar. Oleh karena itu sektor pertanian menjadi penting dalam upaya pembentukan PDRB Kabupaten Jember (BPS Provinsi Jawa Timur, 2017).
Kabupaten Jember menjadi pusat pertumbuhan karena Secara geografis letak Kabupaten Jember memiliki lokasi yamg  strategis  karena  berada  dipersimpangan  dan dilalui  jalan  arteri  primer  antara  Ibukota  Surabaya  - Kabupaten  Banyuwangi  sehingga  memungkinkan  memiliki  pertumbuhan  ekonomi  yang  cukup  pesat  serta menjadi barometer pertumbuhan ekonomi di kawasan jawa timur khususnya wilayah Bakorwil V Jember (BPS Provinsi Jawa Timur, 2017).

## 2. Spillover Effect Ekonomi Kota Probolinggo
Kota  Probolinggo  memberikan  Spillover  Effect  Positif  (Spread  Effect)  kepada  semua  daerah  di  wilayah Bakorwil V Jember. Hal ini terbukti pada hasil perhitungan nilai t-statistik lebih besar daripada nilai t-tabel/t-kritis sehingga H0 ditolak dan H1 diterima.
Kota  probolinggo  merupakan kota  terbesar  keempat  di  Jawa  timur  setelah  Surabaya, Malang  dan  Kediri. Secara geografis Kota Probolinggo memiliki letak yang strategis karena menjadi jalur utama pantai utara yang menghubungkan Pulau Jawa dengan Pulau Bali serta menjadi  daerah transit yang menghubungkan kota-kota baik  sekitar  barat/timur  kota.  Hal  ini  dapat  memicu  hubungan  ekonomi  antar  daerah  yang  dapat  membawa pengaruh positif terhadap daerah lainnya.

## 3. Spillover Effect Ekonomi Kabupaten Probolinggo
Kabupaten Probolinggo memberikan Spillover Effect Positif ( Spread Effect ) kepada semua daerah di wilayah Bakorwil V Jember. Hal ini terbukti pada hasil perhitungan nilai t-statistik lebih besar daripada nilai t-tabel/t-kritis sehingga H0 ditolak dan H1 diterima.
Kabupaten  Probolinggo  secara  geografis  dikelilingi  pegunungan  tengger,  Gumung  semeru  dan  Argopuro. Kabupaten  Probolinggo  berada  dikawasan  dataran  tinggi  sehingga  komoditas  utama  di  sektor pertanian dan perkebunan. Kota probolinggo merupakan kota terbesar keempat di Jawa timur setelah Surabaya, Malang dan Kediri. Secara geografis Kota Probolinggo memiliki letak yang strategis karena menjadi jalur utama pantai  utara  yang  menghubungkan  Pulau  Jawa  dengan  Pulau  Bali  serta  menjadi  daerah  transit  yang menghubungkan kota-kota baik sekitar barat/timur kota. Hal ini dapat memicu hubungan ekonomi antar daerah yang dapat membawa pengaruh positif terhadap daerah lainnya.

## 4. Spillover Effect Ekonomi Kabupaten Lumajang
Kabupaten Lumajang memberikan Spillover Effect Positif (Spread Effect) kepada semua daerah di wilayah Bakorwil V Jember. Hal ini terbukti pada hasil perhitungan nilai t-statistik lebih besar daripada nilai t-tabel/t-kritis sehingga H0 ditolak dan H1 diterima.
Kabupaten  Lumajang  dikelilingi  pegunungan  serta  danau,  komoditas  utama  berada  di  sektor  pertanian dibuktikan  dalam  data  nilai  produktivitas  dan  hasil  produksi  di  bidang  pertanian  Kabupaten  Lumajang  cukup tinggi  begitupula  dengan  nilai  produksi  dalam  bidang  industrinya.  Besaran  nilai  tersebut  dapat  membawa pengaruh  bagi  daerah  lain  untuk  berinteraksi  sebagai  upaya  peningkatan  output  di  daerah  masing-masing sehingga hubungan tersebut dapat membawa dampak Spillover positif (BPS Provinsi Jawa Timur, 2017).

## 5. Spillover Effect Ekonomi Kabupaten Bondowoso
Kabupaten Bondowoso memberikan Spillover Effect Positif ( Spread Effect ) kepada semua daerah di wilayah Bakorwil V Jember. Hal ini terbukti pada hasil perhitungan nilai t-statistik lebih besar daripada nilai t-tabel/t-kritis sehingga H0 ditolak dan H1 diterima.
Secara geografis Kabupaten Bondowoso merupakan satu-satunya kabupaten yang tidak memiliki wilayah laut di wilayah Bakorwil V Jawa Timur. Kabupaten Bondowoso dengan wilayah dataran tinggi memiliki komoditas utama di sektor industri pengolahan dengan produk andalan kopi, tape kerajinan besi, genteng dan pembuatan batu bata (BPS Provinsi Jawa Timur, 2017).
Seperti Kota Probolinggo, Kabupaten Bondowoso memiliki sektor unggulan  yang berbeda dengan daerah lainnya  sehingga  dapat  menimbulkan  adanya  interaksi  lebih  antar  daerah  yang  dapat  memberikan  dampak Spillover positif.

## 6. Spillover Effect Ekonomi Kabupaten Situbondo
Kabupaten  Situbondo  memberikan  Spillover  Effect  Positif  (Spread  Effect)  terhadap  Kota  Probolinggo, Kabupaten  Probolinggo,  Kabupaten  Lumajang  dan  Kabupaten  Banyuwangi  serta  memberikan  Spillover  Effect negative (Backwash Effect) terhadap Kabupaten Jember dan Kabupaten Bondowoso. Hal ini terbukti pada hasil perhitungan nilai t-statistik lebih besar daripada nilai t-tabel/t-kritis sehingga H0 ditolak dan H1 diterima.
Secara  Geografis  Kabupaten  Situbondo  memiliki  letak  yang  strategis  yaitu  berada  di  tengah  jalur transportasi  darat  antara  Jawa-Bali  sehingga  berpebgaruh  pada  kegiatan  perekonomian  yang  tampak  aktif. Kabupaten  Situbondo  memiliki  komoditas  utama  pada  sektor  unggulan  pertanian,  kehutanan  dan  perikanan (BPS Provinsi Jawa Timur, 2017).

## 7. Spillover Effect Ekonomi Kabupaten Banyuwangi
Kabupaten  Banyuwangi  memberikan  Spillover  Effect  Positif  (Spread  Effect)  kepada  semua  daerah  di wilayah  Bakorwil  V  Jember. Hal  ini  terbukti  pada  hasil  perhitungan  nilai  t-statistik  lebih  besar  daripada  nilai  t- tabel/t-kritis sehingga H0 ditolak dan H1 diterima.
Kabupaten Banyuwangi merupakan Kabupaten terluas di Jawa Timur sekaligus menjadi yang terluas di Pulau  Jawa.  Kabupaten  Banyuwangi  memiliki  pelabuhan  yang  merupakan  penghubung  utama  antara  pulau Jawa dengan Pulau Bali (BPS Provinsi Jawa Timur, 2017).
Kabupaten Banyuwangi merupakan daerah yang cukup beragam karena memiliki wilayah dengan dataran rendah  serta  pegunungan  sehingga  memungkinkan  pemanfaatan  sumberdaya  daerah  dengan  optimal.  Salah satunya  yaitu  Pantai  timur  Banyuwangi  yang  merupakan  penghasil  ikan  terbesar  di  Jawa  Timur.  Kabupaten Banyuwangi merupakan wilayah yang mengembangkan sektor pariwisata sebagai sektor unggulan akan tetapi saat  ini  beralih  pada  sektor  pertanian,  perikanan dan kehutanan  sebagai  upaya  peningkatan  output  dalam pertumbuhan dan pembangunan ekonomi (BPS Provinsi Jawa Timur, 2017).

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  terhadap  analisis Spillover  Effect pertumbuhan  ekonomi  Bakorwil  V Jember  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Hubungan pertumbuhan ekonomi antar daerah di wilayah Bakorwil V Jember sebagian besar bersifat dua arah. Artinya selain mampu memberikan dampak limpahan pertumbuhan juga menerima dampak limpahan pertumbuhan ekonomi dari daerah lain.
2. Pertumbuhan  ekonomi  di  wilayah  Bakorwil  V Jember memiliki  dampak  yang  berbeda  dari  masing-masing wilayah.  Terdapat  dampak  yang  positif  ( Spread  Effect )  dan  dampak  yang  negatif  ( Backwash  Effect ). Perbedaan Spillover Effect yang terjadi pada wilayah Bakorwil V Jember yaitu:
a. Kabupaten Jember tidak memberikan Spillover Effect terhadap daerah lainnya.
b. Kota Probolinggo, Kabupaten Probolinggo, Kabupaten Lumajang, Kabupaten Bondowoso, Kabupaten Situbondo dan Kabupaten Banyuwangi memberikan Spillover Effect pada masing – masing daerah.
Dampak Spread Effect dalam kegiatan pembangunan masing-masing daerah di wilayah Bakorwil V Jember lebih besar dibandingkan dengan Backwash Effect . Hal ini sesuai dengan apa yang dihipotesiskan oleh Perroux melalui teori kutub pertumbuhan.

## Referensi
Baperwil Jember. (2022). Profil Baperwil . http://baperwiljember.jatimprov.go.id/hal-tentang-kami.html Basuki, A. T. (2018). Aplikasi Model VAR dan VECM dalam Ekonomi. Fakultas Ekonomi Univ. Muhammadiyah Yogyakarta , 1 , 1 – 41. BPK  Provinsi  Jawa  Timur.  (2022). Daftar  Peraturan  Entitas  di  BPK  Perwakilan  Provinsi  Jawa  Timur . https://peraturan.bpk.go.id/Home/List?ukerja=100935000000
BPS Provinsi Jawa Timur. (2017). Indikator Pertanian Provinsi Jawa Timur. In BPS Jawa Timur (Vol. 2, Issue 1). https://doi.org/10.17509/wafi.v2i1.7116
BPS  Provinsi  Jawa  Timur.  (2021). Produk  Domestik  Regional  Bruto  Atas  Dasar  Harga  Konstan  Tahun  2010- 2021 .  https://jatim.bps.go.id/indicator/162/529/1/-seri-2010-laju-pertumbuhan-pdrb-per-kapita-atas-dasar- harga-konstan-2010-menurut-kabupaten-kota.html
Dewy, C. (2019). Geografi Konsep Wilayah dan Pewilayahan . Fauziah,  K.  (2022). Pengaruh  Regional  Spillover  Effect  Terhadap  Pembangunan  Ekonomi  Kabupaten/Kota  di Jawa Barat .
Gio, P. U. (2022). VAR & VECM dengan Software EViews Contoh Kasus & Penyelesaian . www.statkomat.com Hasna,  M.,  Qibti,  M.,  &  Mulyo  Hendarto,  R.  (2020).  Analisis  Spillover  Effect  Pertumbuhan  Ekonomi  Antar Kabupaten/Kota  di  Kawasan  Purwomanggung  Jawa  Tengah  Tahun  1988-2018. Diponegoro  Journal  of Economics . https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/dje Hutabarat, M. (2017). Pemodelan Hubungan Antara IHSG, Nilai Tukar Dolar Amerika Serikat Terhadap Rupiah (Kurs) Dan Inflasi Dengan Vector Error Correction Model (VECM). Jurnal Ekonomi UPI , 4 (1), 11 – 22. Laksono,  H.,  Rustiadi,  E.,  &  Siregar,  H.  (2018).  Spillover  Spasial  Negatif  Pertumbuhan  Ekonomi  Antar Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur. Tataloka , 20 (3), 266. https://doi.org/10.14710/tataloka.20.3.266- 277
Muamanah, S. (2019). Spillover Effect Ekonomi Sektoral Bakorwil III Terhadap Ekonomi Bakorwil IV di Provinsi Jawa Timur Tahun 2009-2016. Digital Repository Universitas Jember . Mursidi.  (2021).  Analisis  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Penetapan  Sektor  Unggulan  Dengan  Menggunakan Location Quotient, Shift Share Dan Klassen Typologi Di Madura. Repository Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya . http://repository.untag-sby.ac.id/id/eprint/11114 Widyastuti,  P.  (2018). Analisis  Spillover  Effect  Pusat  Pertumbuhan  Kota  Makassar  Terhadap  Perekonomian Kabupaten Gowa .