## PENGARUH PEMBANGUNAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI TERHADAP PEMBANGUNAN KAWASAN TIMUR INDONESIA
Arief Rahmanda Al-Mursyid Email: arief.almursyid@bps.go.id BPS Kabupaten Pohuwato
Jalan P. Diponegoro Kompleks Blok Plan Perkantoran Marisa

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  pembangunan  teknologi  informasi  dan komunikasi  terhadap  pembangunan  manusia  di  Kawasan  Timur  Indonesia.  Data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Indeks Pembangunan Teknologi, Informasi, dan Komunikasi (IP TIK) dan Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  17  Provinsi  di  Kawasan  Timur  Indonesia  tahun  2015-2017. Metode  Analisis  Regresi  Data  Panel  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui  pengaruh pembangunan  teknologi,  informasi,  dan  komunikasi  (TIK)  terhadap  pembangunan  manusia  di Kawasan Timur Indonesia. Hasil dari penelitian ini menunjukan  bahwa pembangunan TIK memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pembangunan manusia di Kawasan Timur Indonesia. Provinsi  Sulawesi  Barat,  NTT,  Papua  Barat,  dan  Papua  merupakan  provinsi  yang  masih  tertinggal dan memerlukan perhatian lebih dalam pembangunan TIK di provinsi tersebut.
Kata Kunci: IP TIK; IPM; regresi data panel.

## ABSTRACT
This study aims to determine the effect of information and communication technology development on  human  development  in  Eastern  Indonesia.  The  data  used  in  this  research  are  the  Technology, Information,  and  Communication  Development  Index  (ICT)  and  the  Human  Development  Index (HDI)  of  17  Provinces  in  Eastern  Indonesia  in  2015-2017.  Panel  Data  Regression  Analysis  Method  is used in this study to determine the effect of technology, information, and communication development (ICT)  on  human  development  in  Eastern  Indonesia.  The  results  of  this  study  indicated  that  ICT development has a positive and significant influence on human development in Eastern Indonesia. The provinces of West Sulawesi, NTT, West Papua and Papua are provinces that are still lagging and need more attention in developing ICT in the region.
Keywords: IP ICT; HDI; panel data regression.

## PENDAHULUAN
Negara  Indonesia  dikenal  sebagai  negara  kepulauan.  Hal  ini  menjadi  tantangan tersendiri  bagi  percepatan  pembangunan  di  Indonesia.  Salah  satunya  adalah  besarnya ketimpangan  pembangunan  antar  wilayah  di  Indonesia.  Menurut  Firdaus,  M.  (2013), ketimpangan pembangunan antar wilayah di Indonesia menempati peringkat terburuk bila diambil  perbandingan  dengan  beberapa  negara  baik  maju  maupun  berkembang. Pembangunan  di  Kawasan  Timur  Indonesia  masih  jauh  tertinggal  jika  dibandingkan dengan  Kawasan  Barat  Indonesia  (Maryati,  S.  2015).  Salah  satu  data  yang  dapat
menunjukkan  adanya  ketimpangan  pembangunan  antara  wilayah  Timur  dan  Barat Indonesia adalah dengan membandingkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
IPM  sendiri  didefinisikan  sebagai  gambaran  komprehensif  mengenai  tingkat pembangunan manusia di suatu daerah, sebagai dampak dari kegiatan pembangunan yang dilakukan  di  daerah  tersebut  (BPS,  2014).  IPM  diukur  dengan  menggunakan  pendekatan tiga dimensi dasar manusia, yaitu umur panjang dan sehat, pengetahuan, dan standar hidup yang  layak.  Dimensi  umur  panjang  dan  sehat  diwakili  oleh  indikator  harapan  hidup  saat lahir.  Dimensi  pengetahuan  diwakili  oleh  indikator  harapan  lama  sekolah  dan  rata-rata lama sekolah, sedangkan dimensi standar hidup layak diwakili oleh pengeluaran per kapita. Ketiga  dimensi  ini  terangkum  dalam  suatu  indeks  komposit  yang  membentuk  IPM.
Menurut  Palenewen,  dkk.  (2018),  IPM  adalah  sebagai  salah  satu  tolak  ukur  kinerja pembangunan secara keseluruhan.
Gambar 1. IPM Berdasarkan Provinsi di Indonesia Tahun 2017
Dari  Gambar  1,  Provinsi  DKI  Jakarta  merupakan  satu-satunya  provinsi  yang  masuk dalam kategori IPM sangat tinggi (≥80), 14 provinsi masuk kedalam kategori IPM tinggi (70≤IPM<80),  18  provinsi  masuk  kedalam  kategori  IPM  sedang  (60≤IPM<70),  dan Provinsi  Papua  mejadi  satu-satunya  provinsi  yang  masih  masuk  kedalam  IPM  kategori rendah  (50≤IPM<60).  Besarnya  gap  IPM  antara  Provinsi  DKI  Jakarta  dan  Papua menunjukkan belum meratanya pembangunan di Indonesia.
80.0 6 78.8 9 75.1 2 74.4 5 74.3 71.7 9 71.6 6 71.4 2 71.2 4 70.6 9 70.6 70.5 7 70.5 2 70.3 4 70.2 7 69.9 9 69.9 9 69.9 5 69.8 6 69.8 4 69.7 9 69.6 5 68.8 6 68.2 5 68.1 9 68.1 1 67.2 67.0 1 66.5 8 66.2 6 64.3 63.7 3 62.9 9 59.0 9 D K I JA K A R T A D I Y O G Y A K A R T A
K A L IM A N T A N T IM U R K E P . R IA U B A L I R IA U
S U L A W E S I U T A R A B A N T E N S U M A T E R A B A R A T JA W A B A R A T A C E H
S U M A T E R A U T A R A JA W A T E N G A H
S U L A W E S I S E L A T A N JA W A T IM U R
JA M B I K E P . B A N G K A B E L IT U N G B E N G K U L U
S U L A W E S I T E N G G A R A K A L IM A N T A N U T A R A K A L IM A N T A N T E N G A H
K A L IM A N T A N S E L A T A N S U M A T E R A S E L A T A N
L A M P U N G M A L U K U S U L A W E S I T E N G A H
M A L U K U U T A R A G O R O N T A L O N U S A T E N G G A R A B A R A T
K A L IM
A N T A N B A R A T
S U L A W E S I B A R A T N U S A T E N G G A R A T IM U R P A P U A B A R A T P A P U A

## IP M   B e r d a s a r k a n   P r o v i n s i  d i   In d o n e s i a   Ta h u n   2 0 1 7
Dari Gambar 1 juga dapat dilihat bahwa provinsi-provinsi yang berada di kawasan barat Indonesia mendominasi  peringkat atas IPM berdasarkan provinsi di  Indonesia, sedangkan provinsi  yang  berada  di  kawasan  timur  berada  pada  peringkat  menengah  kebawah.  Rata- rata IPM provinsi di Kawasan Barat Indonesia sudah mencapai 71,87 atau masuk kedalam kategori tinggi, sedangkan provinsi di Kawasan Timur Indonesia hanya memiliki rata-rata IPM sebesar 67,63 atau berada dalam kategori sedang.
Saat ini, dunia telah memasuki era digital. Teknologi, Informasi, dan Komunikasi (TIK) sudah menjadi faktor penting kemajuan suatu wilayah. Negara seperti Jepang (Zuhdi, dkk., 2012)  dan  Korea  Selatan  (Minah,  2014)  telah  membuktikan,  dengan  memanfaatkan teknologi  suatu  negara  dapat  mempercepat  pertumbuhan  dan  pembangunan  negara. Menurut  Agustina  dan  Pramana  (2019),  TIK  telah  menjadi  katalis  dalam  pertumbuhan ekonomi,  yang  dapat  dilihat  dari  meluasnya  penggunaan  aplikasi  yang  berdampak  pada proses  yang  lebih  efisien  dalam  kegiatan  produksi,  distribusi,  dan  konsumsi  barang  dan jasa.  Oleh  karena  itu,  kemajuan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  dapat  membawa dampak positif dalam berbagai bidang (Septano, 2016).
Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIK)  diartikan  sebagai  seluruh  peralatan  teknis yang  digunakan  untuk  memproses  dan  menyampaikan  informasi  (Wahyuningsih,  2013). TIK terdiri dari dua aspek yakni, teknologi informasi dan teknologi komunikasi. Teknologi informasi sendiri merupakan segala hal yang berkaitan dengan proses, penggunaan sebagai alat bantu, manipulasi, dan pengelolaan informasi. Teknologi komunikasi diartikan sebagai segala  sesuatu  yang  berkaitan  dengan  penggunaan  alat  bantu  untuk  memproses  dan mentransfer data dari perangkat yang satu ke lainnya.
Tingkat  kemajuan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK)  suatu  daerah  dapat ditunjukkan melalui Indeks Pembangunan Teknologi, Informasi, dan Komunikasi (IP TIK) (BPS,  2016).  IP  TIK  dikembangkan  oleh  Internasional  Telecommunication  Union  (ITU) tahun  2008.  Indeks  ini  merupakan  suatu  indeks  komposit  yang  disusun oleh  11  indikator yang  terbagi  kedalam  3  subindeks  yakni  subindeks  akses  dan  infrastruktur,  subindeks penggunaan, dan subindeks keahlian.
Subindeks  akses  dan  infrastruktur  yang  disusun  dari  5  indikator  yakni  pelanggan telepon  tetap  per  100  penduduk,  pelanggan  telepon  seluler  per  100  penduduk,  bandwidth internet  internasional  per  pengguna,  persentase  rumah  tangga  yang  menguasai  computer, dan  persentase  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  internet.  Lalu,  subindeks  penggunaan disusun  dengan  3  indikator  yakni  persentase  penduduk  yang  mengakses  internet,
pelanggan  internet  broadband  tetap  kabel  per  100  penduduk,  dan  pelanggan  internet broadband tanpa kabel per 100 penduduk. Selanjutnya, subindeks keahlian disusun dengan 3 indikator yakni rata-rata lama sekolah, angka partisipasi kasar sekunder (SMP sederajat dan SMA sederajat), dan angka partisipasi kasar tersier (pendidikan tinggi D1-S1).
Dari 11 indikator yang terangkum dalam tiga subindeks tersebut maka dapat dilakukan estimasi dengan rumus rata-rata tertimbang, dengan porsi 40 persen untuk subindeks akses dan infrastruktur, 40 persen untuk subindeks penggunaan, dan 20 persen untuk subindeks keahlian.  Semakin  tinggi  nilai  indeks  menunjukkan  pembangunan  TIK  suatu  wilayah semakin baik sebaliknya, semakin rendah nilai indeks menunjukkan pembangunan TIK di suatu wilayah relatif masih lambat.
Bongo  (2005)  dalam  menelitiannya,  menatakan  bahwa  TIK  memiliki  kontribusi  yang besar terhadapa pertumbuhan ekonomi, dimanadalam bisnis proses, penggunaan teknologi dapat membuat setiap proses lebih cepat dan murah dan juga meningkatkan produksi. Hal senada  diutarakan  oleh  Niebel  (2014)  dalam  penelitiannya.  Dalam  penelitiannya  yang meneliti  pengaruh  TIK  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dengan  menggunakan  59  sampel negara  berkembang  mengatakan  adanya  hubungan  yang  positif  antara  TIK  dan pertumbuhan ekonomi.
Agustina dan Pramana (2019) mengatakan bahwa, pembangunan TIK dan pengeluaran pemerintah di bidang TIK memiliki pengaruh posisif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi  di  Indonesia.  Pada  penelitian  tersebut  ditemukan  adanya  ketimpangan/gap  yang sangat  besar  pada  pembangunan  TIK  antara  provinsi-provinsi  di  Indonesia.  Dikatakan bahwa provinsi-provinsi  di Kawasan Timur Indonesia seperti NTT dan Papua lambat dan sangat tertinggal dalam pembangunan TIK.
Tidak  hanya  memengaruhi  ekonomi  saja,  lebih  lanjut  Rosales, et  al .,  (2019)  dalam penelitiannya  mengatakan  bahwa  perkembanagn  TIK  juga  memengaruhi  pembangunan manusia.  Hal  tersebut  berarti  pembangunan  TIK  tidak  hanya  memiliki  pengaruh  positif terhadap ekonomi, tetapi di bidang kesehatan dan pendidikan pula.
Hal tersebut diamini oleh Bankole, et al ., (2011a) dalam penelitiannya yang menyatakan adanya pengaruh yang signifikan dari pembangunan TIK terhadap pembangunan manusia. Penelitian  tersebut  mengambil  lokus  di  Negara  Afrika  Selatan.  Dalam  penelitian  lain Bankole, et al ., (2011b) menyatakan investasi di bidang TIK baik di negara berpendapatan tinggi,  negara  berpendapatan  menengah,  dan  negara  berpendapatan  rendah  tetap  menjadi factor kunci meningkatnya pembangunan manusia di negara tersebut.
Sedikit  berbeda,  Sabbagh, et  al .,  (2012)  mengatakan  digitalisasi  mendukung penyampaian  layanan  dasar  pemerintah  yang  lebih  baik,  seperti  pendidikan  publik. Penelitian  ini  mengatakan  bahwa  dampak  digitalisasi  pada  indeks  dan  subindeks pembangunan manusia lebih menonjol dalam kasus negara-negara berkembang.
Berbeda  dengan  penelitian  diatas  Morawczynski  (2007)  mengatakan  bahwa  ICT  saja tidak  cukup  signifikan  berpengaruh  pada  pembangunan  manusia.  Studi  yang  mengambil lokus di 5 negara Afrika Bagian Barat yakni, Benin, Kamerun, Senegal, Pantai Gading, dan Niger  mengatakan  investasi  dalam  pendidikan  dan  pelayan  kesehatan  harus  diberikan pertimbangan  yang  sama.  Dengan  begitu,  investasi  di  bidang  TIK  diharapkan  dapat mendorong pembangunan manusia di 5 negara di Afrika Barat tersebut.
Penelitian yang membahas tentang pengaruh pembangunan TIK terhadap pembangunan manusia  di  Kawasan  Timur  Indonesia  masih  sangat  sedikit.  Dengan  demikian,  penelitian ini  diharapkan  dapat  mengetahui  pengaruh  pembangunan  TIK  terhadap  pembangunan manusia di Kawasan Indonnesia Timur periode 2015-2017. Penelitian ini diharaokan dapat dijadikan  referensi  untuk  penelitian  selanjutanya  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini. Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  menjadi  saran  bagi  pemerintah  untuk  menjadi  dasar kebijakan pembangunam manusia di Kawasan Timur Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Cakupan  wilayah  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  17  provinsi  di  Kawasan  Timur Indonesia  (KTI)  pada  tahun  2015-2017.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan data sekunder yang berasal dari data publikasi Badan Pusat Statistik (BPS). Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Indeks  Pembangunan  Teknologi Informasi dan Komunikasi (IP TIK) sebagai variabel dependen dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebagai variabel independen.
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  deskriptif  dan analisis  inferensia.  Analisis  dekriptif  digunakan  untuk  melihat  gambaran  umum pembangunan  manusia  di  KTI,  dan  mengetahui  hubungan  antara  pembangunan  TIK  dan pembangunan  manusia  di  kawasan  timur  Indonesia.  Analisis  inferensia  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi  data  panel.  Analisis  regresi  data  panel digunakan untuk mengetahui pengaruh IP-TIK terhadap IPM.
Analisis  regresi  data  panel  adalah  analisis  yang  menggabungkan  antara  data  antar individu (cross-section) dan data runtun waktu (time series) (Gujarati, 2014). Model yang digunakan dalam analisis data panel yakni:
Y it = β 0 + β 1 X 1it + β 2 X 2it + ⋯ + β 𝑘 X kit + +ε it (1) ε it = μ i + v it
dengan,
i : urut individu,
t : urut waktu,
β 0 : koefisien intersep,
β 1,2,…,𝑘 : koefisien slope ,
Y it : variabel dependen individu ke-i pada waktu ke-t,
X it : variable independen individu ke-I pada waktu ke-t,
ε it : komponen interferensi,
μ i : efek individu,
v it : variable acak.
Dengan demikian, dalam penelitian ini model yang akan diestimasi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut,
IPM it = β 0 + β 1 IP_TIK it + ε it
dengan,
IPM it : Indeks Pembangunan Manusia provinsi i, pada tahun t,
IP_TIK it : Indeks Pembangunan Teknologi, Informasi, dan Komunikasi provinsi
i, pada tahun t,
Terdapat  tiga  model  dalam  proses  estimasi  parameter  pada  analisis    regresi  data  panel (Baltagi, 2015), yakni:
1. Common Effect Model (CEM)
Model ini dikenal juga sebagai Pooled Regression Model (Gujarati, 2014). Model CEM mengasumsikan bahwa intersep masing-masing variabel  adalah sama, begitu juga dengan slope koefisien untuk semua unit individu dan deret waktu (Melliana, 2013). Dengan kata lain, model ini mengabaikan variasi yang muncul dari individu dan waktu. Persamaan dari model ini dapat diformulasikan sebagai berikut:
Y it = β 0 + β 1 X 1it + β 2 X 2it + ⋯ + β 𝑘 X kit + v it (2)
2. Fixed Effect Model (FEM)
Berbeda  dengan  CEM,  FEM  mengakomodasi  adanya  perbedaan  efek  yang  diberikan antar individu. Dengan berbedanya efek yang diberikan antar individu makan intersep yang dihasilkan  untuk  tiap  individu  akan  berbeda.  Persamaan  FEM  dapat  diformulasikan sebagai berikut:
Y it = α 𝑖 + β 1 X 1it + β 2 X 2it + ⋯ + β 𝑘 X kit + ε it (3)
Indeks i pada intersep (α i ) digunakan untuk menyatakan bahwa intersep dari masing-masing individu berbeda.
3. Random Effect Model (REM)
Model REM memperkirakan variable error dapat saling berhubungan antara waktu dan antar  individu.  Perbedaan  tersebut  diakomodir  melalui error. Persamaan  REM  dapat diformulasikan sebagai berikut:
Y it = β 0 + β 1 X 1it + β 2 X 2it + ⋯ + β 𝑘 X kit + ε it (4)
dengan,
ε it = μ i + v it (5)
Selanjutnya,  dari  ketiga  model  tersebut  dilakukan  pemilihan  model  terbaik  dan  paling sesuai. Uji yang dilakukan untuk menentukan model terbaik dari 3 model tersebut yaitu:

## 1. Uji Chow
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah regresi data panel fixed effect model (FEM) lebih  baik  daripada common  effect  model (CEM).  Hipotesis  uji  chow  adalah  sebagai berikut:
H 0 : μ 1 = μ 2 = ⋯ = μ n = 0 (CEM)
H 1 : Paling tidak ada satu μ i ≠ 0 untuk i=1,2,…,n (FEM)
Nilai  dari  uji  chow  akan  dibandingkan  dengan  distribusi  F,  jika  nilai  F-statistik  lebih besar  dari  F-tabel  atau  nilai  peluang  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  (α=0.05)  maka FEM lebih baik dibandingkan dengan CEM.
2. Uji Hausman
Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui  mana  yang  lebih  baik  antara fixed  effect  model (FEM) dan random effect model (REM). Dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : cov (ε it , X it ) = 0 (REM)
H 1 : cov (ε it , X it ) ≠ 0 (FEM)
Nilai  dari  uji  hausman  akan  dibandingkan  dengan  distribusi  chi-squere,  jika  nilai  χ 2 - statistik  lebih  besar  dari  χ 2 -tabel  atau  nilai  peluang  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi (α=0.05) maka FEM lebih baik dibandingkan dengan REM.
3. Uji Breush-Pagan Lagrange Multiplier (LM)
Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui  apakah random  effect  model (REM)  lebih  baik daripada common  effect  model (CEM).  Hipotesis  uji  Breush-Pagan  Lagrange  Multiplier (LM) adalah sebagai berikut:
H 0 : σ μ = 0 (CEM)
H 1 : σ μ ≠ 0 (REM)
Nilai  dari  uji  Breush-Pagan  Lagrange  Multiplier  (LM)  akan  dibandingkan  dengan distribusi chi-squere, jika nilai χ 2 -statistik lebih besar dari χ 2 -tabel atau nilai peluang lebih kecil dari tingkat signifikansi (α=0.05) maka REM lebih baik dibandingkan dengan CEM.
Setelah  didapat  model  terbaik,  dilakukan  uji  asumsi  klasik  seperti  uji  normalitas, homoskedastisitas,  non-autokorelasi,  dan  non  multikolinieritas.  Setelah  memenuhi  semua ui asumsi klasik dilakukan uji kesesuaian model dengan melihat nilai R 2 , adjusted R 2 , uji F dan uji t.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara  umum,  Indeks  Pembangunan  Teknologi,  Informasi,  dan  Komunikasi  (IP  TIK) provinsi  di  Kawasan  Timur  Indonesia  (KTI)  mengalami  kenaikkan,  tetapi  relatif  lambat. Sebagian  besar  provinsi  di  Kawasan  Timur  Indonesia  memiliki  angka  IP-TIK  dibawah angka  nasional.  Hal  ini  menunjukkan  masih  timpangnya  pembangunan  TIK  di  antara Kawasan Barat Indonesia dan Kawasan Timur Indonesia.
Gambar 2. IP TIK Provinsi di Kawasan Timur Indonesia 2015-2017
Dari  gambar  2,  dapat  dilihat  hanya  ada  3  provinsi  yang  konsisten  berada  diatas  angka nasional  (hijau  tua)  yakni  Provinsi  Kalimantan  Timur  (hijau  muda),  Provinsi  Kalimantan Utara (biru tua), dan Provinsi Sulawesi Utara (merah tua). Dari gambar tersebut juga dapat dilihat  bahwa  Provinsi  di  bagian  paling  timur  Indonesia  seperti  Papua  (biru)  dan  NTT (jingga) selalu berada di peringkat terbawah, dengan nilai indeks tidak sampai 3,5. Hal ini menunjukkan masih rendahnya pembangunan TIK di berbagai provinsi di Kawasan Timur Indonesia.
0 1 2 3 4 5 6 7 2015 2016 2017 IP TIK Provinsi di Kawasan Timur Indonesia 2015-2017 NUSA TENGGARA BARAT NUSA TENGGARA TIMUR
KALIMANTAN BARAT KALIMANTAN TENGAH KALIMANTAN SELATAN KALIMANTAN TIMUR KALIMANTAN UTARA SULAWESI UTARA SULAWESI TENGAH SULAWESI SELATAN SULAWESI TENGGARA GORONTALO SULAWESI BARAT MALUKU MALUKU UTARA PAPUA BARAT PAPUA INDONESIA
Gambar 3. Scatter Plot IPM dan IP TIK 2017
Dari  Gambar  3,  diindikasikan  adanya  hubungan  antara  pembangunan  TIK  dan pembangunan manusia di provinsi kawasan timur Indonesia. Diindikasikan semakin tinggi nilai IP TIK suatu provinsi maka semakin tinggi pula nilai IPM di provinsi tersebut. Dari perhitungan angka korelasi pearson, menunjukkan bahwa korelasi kedua indeks ini sebesar 0,87.  Dengan  demikian,  disimpulkan  bahwa  kedua  indeks  ini  memiliki  hubungan  yang kuat.
Selanjutnya dilakukan uji-uji untuk menentukan model yang terbaik antara CEM, FEM, dan REM. Uji Chow digunakan untuk mengetahui model mana yang lebih baik digunakan anatra CEM dan FEM. Hasil dari perhitungan uji chow menunjukkan tolak H 0 yang berarti FEM lebih baik dari CEM.
Tabel 1. Hasil Uji Chow
Uji Statistik d.f. Peluang (1) (2) (3) (4) Cross-section F 487,19 (16,33) <0.01 Cross-section Chi-square 278,92 16 <0.01
Sumber: Hasil pengolahan data menggunakan EViews 10
Setelah  dilakukan  uji  chow,  dilanjutkan  dengan  uji  hausman.  Uji  ini  digunakan  untuk menenetukan model mana yang lebih baik antara FEM dan REM. Hasil dari uji hausman menunjukkan H 0 ditolak, yang berarti FEM lebih baik dibandingkan dengan REM.
Tabel 2. Hasil Uji Hausman
Uji Chi-Sq. Statistik Chi-Sq. d.f. Peluang (1) (2) (3)
(4)
0 1 2 3 4 5 6 7 0 10 20 30
40 50 60 70 80 IP TIK IPM Scatter Plot IPM dan IP TIK 2017
Cross-section random 27.91 1 <0,01
Sumber: Hasil pengolahan data menggunakan EViews 10
Dengan  demikian  model  terbaik  yang  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh pembangunan  TIK  terhadap  pembangunan  manusia  di  Kawasan  Timur  Indonesia  adalah FEM.  Kesimpulan  ini  senada  dengan  penelitian  Agustina  dan  Pramana  (2019)  yang  juga menyatakan  FEM  merupakan  model  terbaik.    Hasil  dari  FEM  menunjukkan  adanya pengaruh  positif  dan  signifikan  IP  TIK  terhadap  IPM.  Hasil  ini  sesuai  dengan  yang dikatakan oleh Rosales, et al. , (2019) dan Bankole, et al. , (2011).
Tabel 3. Hasil Estimasi Parameter Menggunakan FEM
Variabel Koefisien Std. Error t-Stat  Peluang (1) (2) (3) (4) (5) C 62.34 0.22 277.87 <0,01 IP_TIK 1.20 0.06 20.94 <0,01 R-squared 0.999    Adjusted R-squared 0.998 Sumber: Hasil pengolahan data menggunakan EViews 10
Angka adjusted R 2 menunjukkan  99,8  persen  berarti  Angka  IPM  provinsi  di  Kawasan Timur  Indonesia  dapat  dijelaskan  oleh  IP  TIK  sebesar  99,8  persen,  sedangkan  sisanya sebesar  0,2  persen  dijelaskn  faktor  lain  dliluar  model.  Dari  hasil  estimasi  parameter menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan  1  poin  IP  TIK  akan  meningkatkan  1,2  poin  IPM provinsi di Kawasan Timur Indonesia, dengan asumsi vaiabel lain konstan.
Tabel 4. Efek Individu tiap Provinsi di Kawasan Timur Indonesia
No Provinsi Efek 1 Kalimantan Timur 5.47948 2 Sulawesi Utara 3.135828 3 Sulawesi Selatan 2.257039 4 Sulawesi Tenggara 2.230265 5 Kalimantan Tengah 1.805238 6 Kalimantan Selatan 1.397522 7 Kalimantan Utara 0.964617 8 Sulawesi Tengah 0.650643 9 Maluku 0.597013 10 Maluku Utara 0.284649
11 Nusa Tenggara Barat -0.51546 12 Gorontalo -0.52952 13 Kalimantan Barat -0.73783 14 Sulawesi Barat -2.48309 15 Nusa Tenggara Timur -2.64204 16 Papua Barat -4.68629 17 Papua -7.20806
Sumber: Hasil pengolahan data menggunakan EViews 10
FEM  mengasumsikan  adanya  perbedaan  antar  individu  dapat  diakomodasi  dalam intersep. Provinsi Kalimantan Timur dan Sulawesi Utara memiliki nilai intersep yang lebih besar  dibandingkan  Provinsi  lain  di  Kawasan  Timur  Indonesia.  Sedangkan  Provinsi Sulawesi  Barat,  NTT,  Papua  Barat,  dan  Papua  memerlukan  perhatian  lebih  untuk memajukan pembangunan manusia di daerah tersebut. Keempat provinsi tersebut memiliki nilai  intersep  paling  rendah,  yang  berarti  masih  jauh  tertinggal  dalam  pembangunan manusia dibandingkan provinsi lain di Kawasan Timur Indonesia.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Indeks  Pembangunan  Teknologi,  Informasi,  dan  Komunikasi  (IP  TIK)  provinsi  di Kawasan  Timur  Indonesia  (KTI)  mengalami  kenaikkan,  tetapi  relatif  lambat.  Beberapa provinsi seperti NTT dan Papua bahkan memiliki angka IP TIK yang relatif rendah.
Lebih  lanjut,  temuan  penting  dalam  penelitian  ini  adalah  IP  TIK  memiliki  pengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  IPM.  Dari  hasil  estimasi  parameter  menunjukkan  bahwa setiap  kenaikan  1  poin  IP  TIK  akan  meningkatkan  1,2  poin  IPM  provinsi  di  Kawasan Timur  Indonesia,  dengan  asumsi  vaiabel  lain  konstan.  Provinsi  Sulawesi  Barat,  NTT, Papua Barat, dan Papua merupakan provinsi yang paling terbelakang dalam pembangunan manusia.  Keempat  provinsi  tersebut  memiliki  nilai  intersep  individu  paling  rendah dibandingkan  provinsi  lain  di  Kawasan  Timur  Indonesia.  Hal  tersebut  berarti  keempat provinsi tersebut memerlukan perhatian lebih untuk memajukan pembangunan manusia di daerah tersebut.
Saran dari penelitian ini dalah perlunya usaha ekstra dalam meningkatkan pembangunan TIK  di  Indonesia  khususnya  wilayah  timur.  Dengan  meningkatkan  pembangunan  TIK  di Kawasan  Timur  Indonesia  diharapkan  dapat  mengurangi  ketimpangan  pembangunan  di Indonesia.  Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  melakukan  penelitian  terkait  dengan
faktor-faktor  yang  memengaruhi  pembangunan  teknologi  di  provinsi  yang  berada  dalam Kawasan Timur Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Baltagi, B.H., 2005. Econometric Analysis of Panel Data 3rd Edition England JW &Sons.
Bankole,  F.O. A ,  Shirazi,  F.  and  Brown,  I.,  2011.  Investigating  the  impact  of  ICT investments  on  human  development.  The  Electronic  Journal  of  Information Systems in Developing Countries, 48(1), hlm.1-19.
Bankole,  F.O.,  Brown,  I.  and  Osei-Bryson,  K.M.,  2011,  May.  The  impact  of  ICT infrastructure on human development: an analysis of ICT-Use in SADC countries. In  Proceedings  of  the  11th  International  Conference  on  Social  Implications  of Computers in Developing Countries, Kathmandu, Nepal.
Bongo,  P.,  2005.  The  impact  of  ICT  on  economic  growth  (No.  0501008).  University Library of Munich, Germany.
BPS Statistics Indonesia. 2016. Telecommunication Statistics Indonesia 2015.
BPS Statistics Indonesia., 2016. Official Statistics News (BRS). https://bps.go.id/website/brs-ind-2016121531927.pdf. Diakses tanggal 2 November 2019. BPS Statistics Indonesia., 2017. Official Statistics News (BRS). https://bps.go.id/website/brs-ind-20171215094618.pdf. Diakses tanggal 2 November 2019. BPS Statistics Indonesia., 2018. Official Statistics News (BRS). https://bps.go.id/website/brs-ind-20181217115247.pdf. Diakses tanggal 2
November 2019.
BPS Statistics Indonesia., 2014. Indeks pembangunan manusia. Tersedia pada http://www. bps. go. id/menutab. php.
Firdaus,  M.,  2013.  Ketimpangan  Pembangunan  Antar  Wilayah  di  Indonesia:  Fakta  dan Strategi Inisiatif. Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Gujarati, D.N., 2009. Basic econometrics. Tata McGraw-Hill Education.
Maryati, S., 2015. Dinamika pengangguran terdidik: tantangan menuju bonus demografi di Indonesia.  Economica:  Jurnal  Program  Studi  Pendidikan  Ekonomi  STKIP  PGRI Sumatera Barat, 3(2), hlm.124-136.
Melliana,  A.  and  Zain,  I.,  2013.  Analisis  Statistika  Faktor  yang  Mempengaruhi  Indeks Pembangunan  Manusia  di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa  Timur  dengan Menggunakan Regresi Panel. Jurnal Sains dan Seni ITS, 2(2), hlm.D237-D242.
Minah, T., 2014. Politik Industrialisasi Di Korea Selatan (Studi Atas Peran Negara Dalam Pengembangan  Teknologi  Dan  Industri  Periode  1990–2002)  (Bachelor's  thesis, Fisip UIN Jakarta).
Morawczynski,  O.  and  Ngwenyama,  O.,  2007.  Unraveling  the  impact  of  investments  in ICT, education and health on development: an analysis of archival data of five West African  countries  using  regression  splines.  The  Electronic  Journal  of  Information Systems in Developing Countries, 29(1), hlm.1-15.
Niebel,  T.,  2018.  ICT  and  economic  growth–Comparing  developing,  emerging  and developed countries. World Development, 104, hlm.197-211.
Palenewen,  T.O.,  Walewangko,  E.N.  and  Sumual,  J.I.,  2018.  Pengaruh  Pengeluaran Pemerintah  Sektor  Pendidikan  dan  Sektor  Kesehatan  Terhadap  IPM  dan Dampaknya  terhadap  Kemiskinan  di  Sulawesi  Utara.  Jurnal  Berkala  Ilmiah Efisiensi, 18(4).
Rosales,  H.,  Camacho  Ballesta,  J.A.,  Tamayo  Torres,  I.  and  Buelvas  Ferreira,  K.,  2019, September.  Effects  of  Information  and  Communication  Technology  Usage  by Individuals,  Businesses,  and  Government  on  Human  Development:  An International Analysis. Institute of Electrical and Electronics Engineers.
Sabbagh, K., Friedrich, R., El-Darwiche, B., Singh, M., Ganediwalla, S.A.N.D.E.E.P. and Katz,  R.A.U.L.,  2012.  Maximizing  the  impact  of  digitization.  The  global information technology report, hlm.121-133.
Septanto,  H.,  2016.  Ekonomi  Kreatif  dan  Inovatif  Berbasis  TIK  ala  Gojek  dan  Grabbike.
Bina Insani ICT Journal (OLD), 3(1), hlm.213-219.
Wahyuningsih,  S.,  2013.  Dampak  Indeks  Konektivitas  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  (TIK)  terhadap  Pertumbuhan  Perekonomian.  Buletin  Pos  dan Telekomunikasi, 11(4), hlm.335-344.
Zuhdi,  U.,  Mori,  S.  and  Kamegai,  K.,  2012.  Analyzing  the  role  of  ICT  sector  to  the national  economic  structural  changes  by  decomposition  analysis:  The  case  of Indonesia and Japan. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 65, hlm.749-754.