## Gorontalo Development Review

## Vol. 6 No. 2 Oktober 2023
P-ISSN: 2614-5170, E-ISSN: 2615-1375

## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketimpangan Distribusi Pendapatan Factors Affecting Income Distribution Inequality
Marlina Putri 1) Nelvia Iryani 2) Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Andalas 1,2) email: marlinaputri571@gmail.com email: nelviairyani@eb.unand.ac.id Disubmit: 6 April 2023; Direvisi; 2 Juli 2023; Dipublish; 1 Oktober 2023

## Abstract
Uneven  income  distribution  is  a  problem  that  affects  many  nations throughout the world, including Indonesia, and if it is not remedied right away,  the  process  of  economic  progress  will  be  slowed.  This  study examines the relationship between the growth of the agricultural sector, the  human  development  index,  the  labor  force  participation  rate,  and inflation  in  West  Sumatra  Province  from  2007  to  2022.  The  Central Bureau of Statistics (BPS) of West Sumatra Province provided secondary data that were utilised in this study's quantitative methodology. Multiple linear regression is the technique used, and data processing application analytic  tools  are  used.  The  results  of  the  regression  analysis  reveal that while the HDI, TPAK, and inflation variables have a significant and adverse impact on income distribution inequality, the agricultural sector development variables,  as measured by  agricultural sector GRDP data, have a significant and positive impact. Additionally, the findings of this study  demonstrate  that,  from  2007  to  2022,  the  agriculture  sector development  variables  of  HDI,  TPAK,  and  inflation  collectively (simultaneously)  have  a  significant  impact  on  income  distribution inequality in West Sumatra Province.
Keywords : agricultural sector; HDI; TPAK; inflation; Income Distribution Inequality

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan ekonomi merupakan suatu proses yang dilaksanakan secara terencana  oleh  suatu  negara  dengan  memanfaatkan  sumber  daya  yang  ada, dimana  tujuannya  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  atau  taraf  hidup masyarakat.  Untuk  mengukur  tingkat  kesejahteraan  masyarakat,  maka  dapat dilihat  melalui  pendapatan  nasional  yang  diperoleh  setiap  tahunnya  (Sukirno, 2011).  Sementara,  menurut  Arsyad  (2010),  salah  satu  indikator  yang  dapat mengukur  tingkat  kemajuan  ekonomi  serta  kesejahteraan  masyarakat  pada suatu negara atau wilayah tertentu adalah distribusi pendapatan.
Ketimpangan  pendapatan  merupakan  permasalahan  yang  umum/biasa terjadi dalam proses pembangunan ekonomi, yang mana jika keadaan ini tidak diatasi  dengan  segera  maka  akan  mengganggu/menghambat  berjalannya pembangunan  yang  dilaksanakan.  Permasalahan  ini  terjadi  karena  tidak meratanya distribusi pendapatan pada berbagai rumah tangga (Todaro & Smith, 2011).  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Utama,  et  al  pada tahun  2020,  permasalahan  ketimpangan  yang  terjadi  di  suatu  negara  tidak dapat  dihapuskan  atau  dihilangkan  sepenuhnya  dalam  proses  pembangunan ekonomi,  akan  tetapi  hanya  bisa  diatasi  atau  dikurangi  hingga  tingkat  nilai yang dapat diterima oleh sistem sosial  (Arkum & Amar, 2022). Oleh sebab itu, ketimpangan dapat terjadi di negara miskin, negara  yang sedang berkembang, bahkan  di  negara  maju.  Yang  membedakan  tingkat  ketimpangan  pada  setiap

## Abstrak
Permasalahan yang umum terjadi di berbagai negara di dunia termasuk Indonesia  dalam  hal  pembangunan  ekonomi  adalah  ketimpangan distribusi  pendapatan,  dimana  apabila  keadaan  ini  tidak  cepat  diatasi maka  proses  pembangunan  akan  terhambat.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menganalisis  pengaruh  pembangunan  sektor  pertanian,  indeks pembangunan manusia, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan inflasi terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  Provinsi  Sumatera Barat tahun 2007-2022. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  kuantitatif  dengan  data  sekunder  yang  berasal  dari perhitungan  data  yang  dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Provinsi Sumatera Barat. Metode yang digunakan adalah regresi linear berganda dengan bantuan alat analisis aplikasi pengolahan data. Hasil analisis  regresi  menunjukkan  bahwa  secara  parsial  variabel pembangunan sektor pertanian yang diukur dengan data PDRB sektor pertanian  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  positif  terhadap ketimpangan  distribusi  pendapatan,  sedangkan  variabel  IPM,  TPAK, dan  inflasi  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  negatif  terhadap ketimpangan  distribusi  pendapatan.  Hasil  penelitian  ini  juga menunjukkan  secara  bersama-sama  (simultan)  variabel  pembangunan sektor  pertanian,  IPM,  TPAK,  dan  inflasi  berpengaruh  signifikan terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  Provinsi  Sumatera Barat tahun 2007-2022.
Kata  kunci: Sektor  Pertanian;  IPM;  TPAK;  Inflasi; Ketimpangan Distribusi Pendapatan
negara  adalah  nilai  ketimpangan  itu  sendiri  dan  strategi/usaha  yang dilaksanakan untuk mengatasi ketimpangan tersebut.
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  ketimpangan distribusi pendapatan adalah indeks gini atau rasio gini. Rasio gini merupakan ukuran ketimpangan/kesenjangan agregat yang dapat dilihat dari nilai koefisien gini.  Nilai  koefisien  gini  memiliki  tolak  ukur  yaitu  nilainya  diantara  0  (terjadi kemerataan  pendapatan  yang  sempurna)  hingga  1  (terjadi  ketimpangan pendapatan  yang  sempurna)  (Arsyad,  2010).  Berdasarkan  informasi  yang peneliti  peroleh,  Provinsi  Sumatera  Barat  pada  bulan  Maret  2022  nilai  rasio gini-nya  (0,300)  berada  di  urutan  ke-2  terendah  di  pulau  Sumatera  dan  di urutan ke-4 terendah di Indonesia (0,384) (Direktorat Jenderal Perbendaharaan, 2022).
Terdapat  berbagai  faktor  yang  dapat  berpengaruh  atau  menjadi  penyebab perubahan  ketimpangan  distribusi  pendapatan,  pada  penelitian  ini  hanya menggunakan  faktor  yang  dianggap  memiliki  pengaruh  yang  besar  yaitu pembangunan sektor pertanian, IPM, TPAK, dan inflasi. Menurut Arsyad (2010), sektor pertanian merupakan sektor yang penting dalam pembangunan ekonomi, dimana sebagian besar penduduk di negara yang memiliki tingkat kemiskinan yang  cukup  tinggi  dan  negara  berkembang  bergantung  pada  sektor  ini  untuk memenuhi  kebutuhan  hidup.  Pada  kondisi  tertentu,  ditemukan  bahwa penduduk yang memasok hasil pertanian ke kota untuk memenuhi permintaan sektor  industri  di  perkotaan,  hanya  sedikit  yang  bisa  atau  mampu  membeli hasil  (output)  sektor  industri.  Berdasarkan  hal  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa adanya perbedaan pembagian pendapatan, yakni sebagian besar pendapatan/kekayaan hanya dimiliki oleh kelompok kelas atas di desa dan elite di kota.
Faktor lain yang mempengaruhi ketimpangan distribusi pendapatan adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dimana menurut Syilviarani (2017) mutu sumber  daya  manusia  pada  suatu  daerah  dapat  mempengaruhi  kemampuan sumber  daya  ekonomi.  Untuk  mengetahui  mutu/kualitas  perkembangan manusia  bisa  melalui  tingkat  distribusi  pendapatan  dan  pendapatan  yang diperoleh  daerah  tersebut  (Farrah  &  Yuliadi,  2020).  Kemudian,  dalam pembangunan  ekonomi  faktor  yang  diduga  mempengaruhi  ketimpangan distribusi  pendapatan  adalah  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK). Dimana,  menurut  Putra  &  Pratomo  (2018)  TPAK  dipengaruhi  oleh ketenagakerjaan sehingga, merupakan salah satu faktor penting untuk menilai atau mengukur tingkat ketimpangan pendapatan.
Faktor terakhir yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah permasalahan ekonomi yakni inflasi. Menurut Chynthia Taft Morris dan Irma Adelman, inflasi merupakan  salah  satu  penyebab  ketimpangan  distribusi  pendapatan,  dimana ketika  pendapatan  bertambah  namun  tidak  diikuti  dengan  bertambahnya jumlah produksi barang (Kusuma et al., 2019). Sedangkan, menurut Kusuma et al.,  (2019),  pada  saat  tingkat  inflasi  tinggi  dan  pemerataan  ekonomi  tidak dilakukan,  maka  akan  membawa  permasalahan  ekonomi  lainnya  yaitu peningkatan  ketimpangan  pendapatan,  meluasnya  kemiskinan,  dan  tingkat pengangguran akan bertambah.
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  peneliti  tertarik  untuk meneliti  tentang  pengaruh  pembangunan  sektor  pertanian,  IPM,  TPAK,  dan inflasi terhadap ketimpangan distribusi pendapatan di Provinsi Sumatera Barat
tahun  2007-2022.  Adapun,  manfaat  dari  penelitian  ini  diantaranya  adalah dapat  dijadikan  sebagai  tambahan  referensi,  pengetahuan,  dan  informasi khususnya tentang topik yang dibahas.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sejauh  mana  variabel  bebas yaitu  pembangunan  sektor  pertanian,  IPM,  TPAK,  dan  inflasi  mempengaruhi variabel  terikat yaitu ketimpangan distribusi  pendapatan  di  Provinsi  Sumatera Barat.  Jenis  dari  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif.  Data  yang digunakan  yaitu  data  sekunder  yang  didapat  dari  website  resmi  Badan  Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Barat pada periode waktu 2007-2022. Untuk menganalisis data yang diperoleh menggunakan alat analisis data yaitu aplikasi pengolahan data.
Hipotesis  dari  penelitian  ini  adalah  diduga  variabel  pembangunan  sektor pertanian,  IPM,  dan  TPAK  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  pada  periode waktu 2007-2022, sedangkan variabel inflasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  pada periode waktu 2007-2022.
Metode  analisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  linear  berganda. Persamaan regresi yang menggambarkan hubungan antara variabel independen dengan dependen dalam penelitian, yaitu (Suliyanto, 2011):
𝑌 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1𝑡 + 𝛽 2 𝑋 2𝑡 + 𝛽 3 𝑋 3𝑡 + 𝛽 4 𝑋 4𝑡 + 𝜀 𝑡 ……………………………………………………………..( 1 ) Supaya  ukuran  data  berstandar  statistik  atau  sama,  maka  alat  ukur variabel sektor pertanian yaitu  data PDRB ditransformasikan ke dalam bentuk Ln  (logaritma  natural).  Jenis  Logaritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  semi  log,  yaitu  hanya  mengubah  variabel  independen  saja  ke  dalam bentuk    Ln  (logaritma  natural)  (Widayati  et  al.,  2019).  Oleh  karena  itu, persamaan regresi di atas menjadi:
𝑌 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑙𝑛𝑋 1𝑡 + 𝛽 2 𝑋 2𝑡 + 𝛽 3 𝑋 3𝑡 + 𝛽 4 𝑋 4𝑡 + 𝜀 𝑡 …………………………………………………………( 2 ) Dimana:
𝑌 = ketimpangan distribusi pendapatan (indeks rasio gini) 𝑋 1 = PDRB sektor pertanian berdasarkan harga berlaku (juta rupiah) 𝑋 2 = IPM (persen) 𝑋 3 = TPAK (persen) 𝑋 3 = inflasi (persen)
𝛽 0 = intersep atau konstanta 𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 , 𝛽 4 = koefisien regresi untuk 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 𝑢 = gangguan atau kesalahan (error)
𝑡 = time series (periode waktu penelitian)
Pada  suatu  penelitian,  supaya  persamaan  regresi  yang  dihasilkan  benar atau valid, maka harus memenuhi sejumlah uji asumsi klasik. Terutama dalam metode  regresi  linear  berganda,  model  regresi  harus  memenuhi  tolak  ukur BLUE  ( Best  Linear  Unbiased  Estimator) ,  sehingga  model  penelitian  dapat dikatakan  baik.  Terdapat  lima  pengujian  asumsi  klasik  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  yaitu  uji  linearitas,  uji  normalitas,  uji  heteroskedastisitas,  uji
multikolinieritas,  dan  uji  autokorelasi  (Digdowiseiso,  2017).  Selain  itu  juga dilakukan  pengujian  hipotesis  yaitu  uji  parsial  (t),  uji  simultan  (F),  dan  uji 𝑅 2 (koefisien determinasi).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian Regresi Linear Berganda
Bedasarkan hasil pengujian regresi linear berganda menggunakan bantuan aplikasi pengolahan data. Maka, didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil uji regresi
Sumber: Hasil olahan data
Dari  tabel  1  di  atas,  diperoleh  persamaan  regresi  linear  berganda  sebagai berikut:
𝑌 𝑡 = 0,7585748 + 0,0163955 𝑙𝑃𝐷𝑅𝐵𝑆𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟𝑃𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑖𝑎𝑛 𝑡 − 0,0063917 𝐼𝑃𝑀 𝑡 − 0,0040416 𝑇𝑃𝐴𝐾 𝑡 − 0,0011466 𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑠𝑖 𝑡

## 3.2 Hasil Pengujian Asumsi Klasik Uji Linearitas
Uji  linearitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  model  regresi  yang digunakan merupakan model yang linear atau tidak. Salah satu metode untuk menguji linearitas adalah Ramsey RESET test (Suliyanto, 2011).
Tabel 2. Hasil Uji Linearitas
Sumber: Hasil olahan data
Berdasarkan tabel 2 di atas, maka dapat diketahui nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 sebesar 0,54 dan nilai 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 sebesar 4,07 ( 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ) . Artinya, apabila terjadi perubahan pada  pembangunan  sektor  pertanian,  IPM,  TPAK,  dan  inflasi,  maka ketimpangan distribusi pendapatan juga akan berubah.
_cons     .7585748   .0995905     7.62   0.000     .5393776     .977772 Inflasi    -.0011466   .0005035    -2.28   0.044    -.0022549   -.0000384
TPAK    -.0040416     .00139    -2.91   0.014    -.0071009   -.0009823
IPM    -.0063917   .0009755    -6.55   0.000    -.0085387   -.0042447 lPDRBSektorPertanian     .0163955   .0054761     2.99   0.012     .0043427    .0284482 RasioGini        Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval] Total       .004547        15  .000303133   Root MSE        =    .00662 Adj R-squared   =    0.8554 Residual    .000481998        11  .000043818   R-squared       =    0.8940 Model    .004065002         4   .00101625   Prob > F        =    0.0000 F(4, 11)        =     23.19 Source         SS           df       MS      Number of obs   =        16
Prob > F =      0.6688 F(3, 8) =      0.54 Ho:  model has no omitted variables
Ramsey RESET test using powers of the fitted values of RasioGini

## Uji Normalitas
Menurut  Digdowiseiso  (2017),  pengujian  normalitas  bertujuan  untuk mengetahui apakah data dalam model regresi variabel independen dan variabel dependen  berdistribusi  secara  normal  atau  tidak.  Salah  satu  metode  untuk menguji  normalitas  adalah  rasio skewness/kurtosis  test ,  dengan  ketentuan nilainya berada di antara – 2 hingga +2.

## Tabel 3. Hasil Uji Normalitas
Sumber: Hasil olahan data
Berdasarkan  tabel  3  di  atas,  yaitu  uji  normalitas  dengan  menggunakan metode  rasio  skewness/kurtosis,  maka  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  untuk  setiap  variabel  dapat  dikatakan  berdistribusi  secara  normal,  karena nilai rasio skewness/kurtosis terletak di antara – 2 hingga +2.

## Uji Heteroskedastisitas
Pengujian  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  dalam model  regresi  terdapat  variasi  residual  yang  tidak  sama  diantara  pengamatan yang  satu  dengan  yang  lainnya.  Metode  pengujian  heteroskedastisitas  dalam penelitian  ini  adalah Breusch-Pagan-Godfrey/Cook-Weisberg  test (Gujarati  & Porter, 2012).
Tabel 4. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Hasil olahan data
Tabel  4  di  atas  menunjukkan  hasil  uji  heteroskedastisitas,  dimana  nilai prob > chi2  adalah  sebesar  0,2967  lebih  besar  dari  0,05.  Artinya,  di  dalam penelitian  ini  tidak  terdapat  gejala  heteroskedastisitas,  sehingga  model  regresi dapat digunakan untuk dianalisis.

## Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  variabel  independen dalam suatu penelitian memiliki hubungan atau korelasi yang kuat. Pengujian
Inflasi           16     0.1873        0.5022        2.52         0.2839 TPAK           16     0.7192        0.3424        1.14         0.5664 IPM           16     0.3496        0.1768        3.13         0.2088 lPDRBSekto~n           16     0.1035        0.8585        3.11         0.2109 RasioGini           16     0.6938        0.2967        1.39         0.4995
Variable          Obs  Pr(Skewness)  Pr(Kurtosis) adj chi2(2)   Prob>chi2 joint
Skewness/Kurtosis tests for Normality
Prob > chi2  =   0.2967 chi2(1)      =     1.09
Variables: fitted values of RasioGini Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
ini dilakukan dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF) (Digdowiseiso, 2017).

## Tabel 5. Hasil Uji Multikolinieritas
Sumber: Hasil olahan data
Tabel  5  di  atas  menunjukkan  hasil  multikolinieritas,  yaitu  semua  variabel independen dalam penelitian ini memiliki nilai VIF yang lebih kecil dari 10. Hal ini berarti, tidak terdapat gejala multikolinieritas dalam model penelitian.

## Uji Autokorelasi
Pengujian  autokorelasi  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat hubungan  antara  data  observasi  pada  waktu  tertentu,  dalam  hal  ini  data berbentuk time series . Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk menguji  autokorelasi,  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Breusch-Godfrey  LM  test  (Suliyanto,  2011).  Dapat  dikatakan  terbebas  dari gejala  autokorelasi  apabila  nilai  probabilitasnya  lebih  besar  dari  0,05 (Wulandari & Rahmawati, 2022).
Tabel 6. Hasil Uji Autokorelasi
Sumber: Hasil olahan data
Berdasarkan  tabel  6  di  atas  dapat  diketahui  nilai  Prob > chi2  adalah  sebesar 0,0811 > 0,05. Artinya penelitian ini bebas dari gejala/masalah autokorelasi.

## 3.3 Hasil Pengujian Hipotesis Uji parsial (t)
Pengujian  secara  parsial  (t),  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  nilai koefisien  regresi  variabel  independen  yang  dihasilkan  memiliki  pengaruh  yang signifikan atau tidak terhadap variabel dependen. Untuk melakukan uji t, maka dibandingkan  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 dengan 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 .  Dimana,  nilai 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 didapatkan  dari
Mean VIF        1.78
Inflasi        1.30    0.768120 IPM        1.36    0.732856 lPDRBSekto~n        2.10    0.475210
TPAK        2.35    0.426101
Variable         VIF       1/VIF
H0: no serial correlation
1                3.042               1                   0.0811 lags( p )             chi2               df                 Prob > chi2
Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation
perhitungan  menggunakan  rumus  df  =  (n-k).  Selain  itu,  digunakan  nilai signifikansinya sebesar 0,05 (5%) (Suliyanto, 2011).
Dasar ketentuan pengambilan keputusan uji t, adalah jika nilai sig < 0,05 atau 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  berarti  bahwa  secara  parsial  terdapat  pengaruh  yang signifikan  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Dan  sebaliknya, jika  nilai  sig > 0,05  atau 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  berarti  bahwa  secara  parsial  tidak terdapat  pengaruh  yang  signifikan  variabel  independen  terhadap  variabel dependen (Setiawan and Kusrini, 2010).
Nilai 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 adalah sebesar df = (n-k) = (16-5) = 11 = 2,20099. Berikut hasil pengujian secara parsial (t):
1. Variabel  pembangunan  sektor  pertanian  yang  di  ukur  dengan  nilai  PDRB sektor pertanian memiliki nilai signifikan sebesar 0,012 < 0,05 dengan nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 sebesar 2,99 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (2,20099).
2. Variabel  IPM  memiliki  nilai  signifikan  sebesar  0,000 < 0,05  dengan  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 sebesar – 6,55 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (2,20099).
3. Variabel  TPAK  memiliki  nilai  signifikan  sebesar  0,014 < 0,05  dengan  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 sebesar – 2,91 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (2,20099).
4. Variabel  inflasi  memiliki  nilai  signifikan  sebesar  0,044 < 0,05  dengan  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 sebesar – 2,28 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (2,20099).

## Uji Simultan (F)
Pengujian  secara  simultan  atau  bersama-sama  (F),  bertujuan  untuk menguji  apakah  semua  variabel  independen  secara  simultan  berpengaruh terhadap  variabel  dependen.  Pengujian  F  dilakukan  dengan  membandingkan nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 dan 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  dimana,  nilai 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 didapatkan  dari  perhitungan menggunakan  rumus  df  =  (k-1)  (n-k),  dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0,05 (Suliyanto, 2011).
Nilai 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 adalah  sebesar  df  =  (k-1)  (n-k)  =  (5-1)  (16-5)  =  (4)  (11)  =  3,36. Sedangkan nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 berdasarkan hasil uji regresi adalah sebesar 23,19. Dari angka  ini  dapat  diartikan  bahwa, 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 (23,19) > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (3,36) .  Sehingga  dapat diinterpretasikan  bahwa  pembangunan  sektor  pertanian  yang  di  ukur  dengan nilai  PDRB,  IPM,  TPAK,  dan  inflasi  secara  simultan  dapat  mempengaruhi ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  Provinsi  Sumatera  Barat.  Oleh  karena itu,  model  dalam  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  masalah ketimpangan distribusi pendapatan.

## Uji
𝑹 𝟐 (Koefisien Determinasi)
Menurut  Setiawan  and  Kusrini,  (2010),  pengujian  koefisien  determinasi bertujuan untuk menguji sejauh mana perubahan pada variabel independen (X) atau  variasi  dalam  menjelaskan  variabel  dependen  (Y).  Nilai  koefisien determinasi berada diantara ( 0 ≤ 𝑅 2 ≤ 1 ).
Berdasarkan  hasil  regresi  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen adalah sebesar 0,8940 (𝑅 2 ) . Sehingga dapat diartikan bahwa  variasi variabel yaitu pembangunan sektor pertanian yang di ukur dengan nilai PDRB (𝑋 1 ) ,  IPM (𝑋 2 ) ,  TPAK (𝑋 3 ) ,  dan  inflasi (𝑋 4 ) dapat  menjelaskan  perubahan ketimpangan distribusi pendapatan (Y) sebesar 89,4%, sedangan sisanya 10,6% dipengaruhi oleh variabel/faktor lain (selain variabel dalam penelitian).

## 3.4 Pembahasan

## Pengaruh  pembangunan  sektor  pertanian  terhadap  ketimpangan  distribusi pendapatan
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi,  ditemukan  bahwa  pembangunan sektor  pertanian  yang  di  ukur  dengan  nilai  PDRB  memiliki  pengaruh  yang positif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapan  di  Provinsi Sumatera  Barat,  yang  mana  nilai  koefisiennya  adalah  sebesar  0,0163955, dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,012 < 0,05.  Dapat  diartikan,  bahwa apabila  pembangunan  sektor  pertanian  mengalami  peningkatan  sebesar  1%, maka  ketimpangan  distribusi  pendapatan  akan  meningkat  sebesar 0,0163955%, dengan asumsi faktor lain selain pembangunan sektor pertanian adalah tetap.
Hasil  dari  penelitian  ini  berbeda/tidak  sesuai  dengan  hipotesis  yang menyatakan  bahwa  pembangunan  sektor  pertanian  memiliki  pengaruh  yang negatif terhadap ketimpangan distribusi pendapatan di Provinsi Sumatera Barat pada  periode  waktu  2007-2022.  Tidak  sesuainya  hasil  penelitian  ini  dengan hipotesis  diasumsikan  karena  pembangunan  sektor  pertanian  yang dilaksanakan  hanya  bermanfaat/menguntungkan  masyarakat  kategori menengah  ke  atas,  seperti  pemilik  lahan  pertanian  dan  pihak  distributor. Sementara,  masyarakat  yang  termasuk  kategori  menengah  ke  bawah  seperti buruh  tani  yang  hanya  mendapatkan  upah  harian,  tidak  merasakan keuntungan/manfaat dari pembangunan sektor pertanian.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Yasrizal & Hasan, (2016), yang menyatakan  bahwa  PDB  sektor  pertanian  memiliki  pengaruh  yang  signifikan dan positif terhadap distribusi pendapatan. Namun, penelitian ini tidak sejalan dengan  penelitian  Firmansyah  et  al.,  (2022),  hasil  penelitiannya  adalah  PDRB sektor  pertanian  tidak  signifikan  yang  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap ketimpangan distribusi pendapatan.

## Pengaruh IPM terhadap ketimpangan distribusi pendapatan
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi,  ditemukan  bahwa  IPM  memiliki pengaruh  yang  negatif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan  distribusi pendapan di Provinsi Sumatera Barat, yang mana koefisiennya adalah sebesar – 0,0063917, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 < 0,05. Dapat diartikan bahwa,  apabila  IPM  mengalami  peningkatan  sebesar  1%,  maka  ketimpangan distribusi  pendapatan  akan  menurun  sebesar  0,0063917%,  dengan  asumsi faktor  lain  selain  IPM  adalah  tetap.  Hasil  dari  penelitian  ini  sesuai  dengan hipotesis  yang  menyatakan  bahwa  IPM  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  Provinsi Sumatera  Barat  pada periode waktu 2007-2022.
Penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  Harahap,  (2022),  yang menyatakan  bahwa  IPM  berpengaruh  secara  signifikan  dan  positif  terhadap ketimpangan distribusi pendapatan. Dimana, pengaruh yang positif disebabkan karena  wilayah  yang  mengalami  peningkatan  nilai  indeks  pembangunan manusia adalah wilayah yang telah tinggi nilai Indeks Pembangunan Manusia- nya,  sehingga  perbedaan  pendapatan  di  masyarakat  akan  semakin  melebar, yang  akhirnya  meningkatkan  ketimpangan  distribusi  pendapatan.  Sedangkan, penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Arkum  &  Amar, (2022) dan Wulandari & Rahmawati, (2022).

## Pengaruh TPAK terhadap ketimpangan distribusi pendapatan
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi,  ditemukan  bahwa  TPAK  memiliki pengaruh  yang  negatif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan  distribusi pendapan di Provinsi Sumatera Barat, yang mana koefisiennya adalah sebesar – 0,0040416, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,014 < 0,05. Dapat diartikan bahwa,  apabila  TPAK  meningkat  sebesar  1%,  maka  ketimpangan  distribusi pendapatan  akan  menurun  sebesar  0,0040416%,  dengan  asumsi  faktor  lain selain TPAK adalah tetap.
Hasil  dari  penelitian  ini  sesuai  dengan  hipotesis  yang  menyatakan  bahwa TPAK  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan  distribusi pendapatan di Provinsi Sumatera Barat pada periode waktu 2007-2022. Maka, penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Amrullah  et  al.,  (2020)  dan  Putra  & Pratomo,  (2018).  Namun,  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian Wulandari  &  Rahmawati,  (2022),  yang  menyatakan  bahwa  tenaga  kerja  yang diukur  dengan  nilai  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK)  berpengaruh tidak signifikan dan positif terhadap ketimpangan pendapatan.

## Pengaruh inflasi terhadap ketimpangan distribusi pendapatan
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi,  ditemukan  bahwa  inflasi  memiliki pengaruh  yang  negatif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan  distribusi pendapan di Provinsi Sumatera Barat, yang mana koefisiennya adalah sebesar – 0,0011466, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,044 < 0,05. Dapat diartikan bahwa,  jika  inflasi  meningkat  sebesar  1%,  maka  ketimpangan  distribusi pendapatan  akan  menurun  sebesar  0,0011466%,  dengan  asumsi  faktor  lain selain inflasi adalah tetap. Hasil dari penelitian ini berbeda/tidak sesuai dengan hipotesis  yang  menyatakan  bahwa  inflasi  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  Provinsi Sumatera  Barat  pada periode waktu 2007-2022.
Berbeda/tidak  sesuainya  hasil  penelitian  dengan  hipotesis  diasumsikan karena, usaha pemerintah agar pendapatan masyarakat kategori menengah ke bawah  meningkat  telah  efektif,  upaya  yang  telah  dilakukan  oleh  pemerintah salah  satunya  adalah  memberikan  bantuan  sosial  seperti  melalui  Program Keluarga Harapan (PKH). Dengan peningkatan pendapatan masyarakat kategori kelas menengah ke bawah, maka dapat diasumsikan akan terjadi peningkatan permintaan  akan  suatu  barang/jasa,  permintaan  yang  lebih  besar  dari penawaran,  akan  mengakibatkan  naiknya  harga  pada  suatu  barang/jasa tersebut.  Sehingga,  dalam  hal  ini  inflasi  bisa  menurunkan  permasalahan ketimpangan pendapatan.
Selain itu, berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Negara pada tahun 2011  lalu,  pengaruh  inflasi  terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapatan disebabkan  oleh  kondisi  atau  nilai  dari  inflasi  tersebut,  yang  mana  tingkat inflasi  yang  lebih  kecil  dari  17,31%,  akan  berpengaruh  negatif  terhadap ketimpangan  pendapatan.  Data  inflasi  yang  diperoleh  peneliti  di  Provinsi Sumatera Barat dari tahun 2007-2022, nilainya lebih kecil atau tidak ada yang melebihi  angka  17,31%.  Jadi,  pengaruh  yang  negatif  inflasi  terhadap ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  merupakan keadaan/kondisi yang biasa/wajar (Chrisamba & Saraswati, 2016) Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Kusuma  et  al.,  (2019).  Namun, penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian  Wijayanti & Aisyah, (2022), yang
menyatakan  inflasi  berpengaruh  tidak  signifikan  dan  positif  terhadap ketimpangan pendapatan.

## 4. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  telah tercapai.  Dimana  dapat  diketahui  bahwa,  secara  simultan  variabel  X berpengaruh  terhadap  variabel  Y,  dengan  pengaruhya  sebesar  89,4%. Sementara,  secara  parsial,  variabel  pembangunan  sektor  pertanian berpengaruh  secara  signifikan  dan  positif  terhadap  ketimpangan  distribusi pendapatan  di Provinsi Sumatera Barat tahun 2007-2022. Sedangkan variabel IPM,  TPAK,  dan  inflasi  berpengaruh  secara  signifikan  dan  negatif  terhadap ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  tahun  2007- 2022.
Saran  yang  dapat  peneliti  berikan  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah sebaiknya  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  mengenai  ketimpangan  distribusi pendapatan  dengan  menggunakan  variabel  baru  atau  menambah  variabel penelitian ini, diteliti di daerah lainnya, dan menggunakan metode analisis yang berbeda dengan penelitian ini, sehingga dapat tersedia informasi dan data yang lebih luas mengenai ketimpangan distribusi pendapatan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA Jurnal :
Amrullah,  M.,  Wahyudi,  S.  T.,  &  Ekawaty,  M.  (2020).  Mitigating  Income Inequality in Bali Province, Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi Dan Pembangunan , Volume 21.
Arkum,  D.,  &  Amar,  H.  (2022).  The  Influence  of  Economic  Growth,  Human Development, Poverty and Unemployment on Income Distribution Inequality: Study in the Province of the Bangka Belitung Islands in 2005-2019. Jurnal Bina Praja, Journal of Home Affairs Governance , Volume 14. Chrisamba,  G.,  &  Saraswati,  B.  D.  (2016).  Analisis  Ketimpangan  Distribusi Pendapatan  33  Provinsi  di  Indonesia. Optimum:  Jurnal  Ekonomi  Dan Pembangunan , 6 (1), 42 – 51.
Farrah, N., & Yuliadi, I. (2020). Determinan Ketimpangan Distribusi Pendapatan di  Indonesia. Proceedings  The  1st  UMY  Grace  2020  (Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Undergraduate Conference) . Firmansyah,  U.,  Junaidi,  &  Achmad,  E.  (2022).  Pengaruh  Nilai  Tukar  Petani, Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  PDRB  Sektor  Pertanian  terhadap Ketimpangan Distribusi Pendapatan Provinsi-Provinsi di Pulau Sumatera. E- Jurnal Perspektif Ekonomi Dan Pembangunan Daerah , Volume 11. Harahap,  S.  H.  (2022). Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Investasi,  dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Ketimpangan Distribusi Pendapatan di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Sumatera  Utara . Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis,
11 (3), 1503–1512.
Kusuma,  D.  S.  D.,  Sarfiah,  S.  N.,  &  Septiani,  Y.  (2019).  Analisis  Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Inflasi, dan Indeks Pembangunan Manusia  (IPM)  terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta Tahun 2011-2017. DINAMIC: Directory Journal of Economic . Putra, L. A. P., & Pratomo, D. S. (2018). Analisis Pengaruh TPAK Wanita, PDRB Perkapita,  IPM  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  terhadap  Ketimpangan
Pendapatan di Provinsi Kepulauan Riau Tahun 2009-2016. Jurnal Ilmiah . Widayati, H. W., Laut, L. T., & Destiningsih, R. (2019). Pengaruh Jumlah Tenaga Kerja,  Tingkat  Pendidikan  dan  Jumlah  Pengangguran  terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten  Magelang  Tahun  1996-2017. DINAMIC: Directory Journal of Economic . Wijayanti, E. S., & Aisyah, S. (2022). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Investasi Asing,  Inflasi,  dan  Trade  Openness  terhadap  Ketimpangan  di  Indonesia Tahun 2000-2020. Ekonomis: Journal of Economics and Business , 534 – 540. Wulandari,  D.  F.,  &  Rahmawati,  F.  (2022).  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah, Pembangunan  Manusia,  dan  Tenaga  Kerja  terhadap  Ketimpangan Pendapatan  Indonesia. Ekonomi,  Keuangan,  Investasi  Dan  Syariah (EKUITAS) , 583 – 590. Yasrizal, & Hasan, I. (2016). Pengaruh Pembangunan Sektor Pertanian terhadap Distribusi  Pendapatan  dan  Kesempatan  Kerja  di  Indonesia. Jurnal  Ilmu Ekonomi Dan Pembangunan , Nomor 1.
Buku : Arsyad, L. (2010). Ekonomi Pembangunan . STIM YKPN Yogyakata.
Digdowiseiso,  K.  (2017).  Metodologi  Penelitian  Ekonomi  dan  Bisnis. Universitas Pendidikan Indonesia . (LPU-UNAS). Gujarati,  D.  N.,  &  Porter,  D.  C.  (2012). Dasar-dasar  Ekonometrika .  Salemba Empat. Setiawan, & Kusrini, D. E. (2010). Ekonometrika . ANDI.
Sukirno, S. (2011). Makroekonomi Teori Pengantar . Rajawali Pers.
Suliyanto. (2011). Ekonometrika Terapan: Teori & Aplikasi dengan SPSS . ANDI. Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2011). Pembangunan Ekonomi . Erlangga.

## Sumber lainnya :
Direktorat  Jenderal  Perbendaharaan,  K.  K.  R.  (2022). Kajian  Fiskal  Regional Provinsi Sumatera Barat Triwulan III 2022 .