Prosiding Kantor Perwakilan Bank Indonesia Provinsi Sumatera Utara Bekerjasama dengan Dewan Riset dan Inovasi Sumatera utara p-ISSN: ... , e-ISSN: ... The 2nd Sumatranomics 2021 HUBUNGAN SIMULTANITAS ADOPSI TEKNOLOGI DAN PEREKONOMIAN REGIONAL DI PULAU SUMATERA ABSTRACT Even with a fairly large economic contribution for the nation, Sumatra Island is in fact still lagging behind in terms of technology adoption. This can be seen from the contradiction between the distribution of Gross Regional Domestic Product (GRDP) values and the distribution of BTS (Base Transceiver Stations). Utilization of technology should be able to support the economy for the better. On the other hand, for developing countries the development of technology can only be obtained when there is an increase in public consumption. This connection encourages the author to examine the simultaneous relationship between technology and economy. This study uses a simultaneous equation model using the 2010Q1 to 2020Q4 data series. There is a simultaneous relationship between technology adoption and the regional economy of Sumatra Island. In addition, technology also has an impact on capital and human capital on the island. With the crucial role of technology on Sumatra, the government needs to optimize the use and dissemination of technology considering the speed of technology adoption growth on the island is still lower than the speed at the national level. Keywords: Technology adoption; Regional Economic; Simultaneous Equation.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Selama beberapa dekade terakhir, difusi besar teknologi informasi dan komunikasi (TIK) telah menyebabkan transformasi dramatis dunia menjadi masyarakat yang mudah mengakses informasi. Berkat infrastruktur TIK seperti telepon fixed-line, telepon seluler, Internet, dan broadband, membuat orang-orang, perusahaan, dan pemerintah saat ini memiliki akses yang jauh lebih baik terhadap informasi, pengetahuan, dan kebijaksanaan dibandingkan sebelumnya dalam hal skala, cakupan, dan kecepatan. Difusi TIK secara substansial telah meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya, sangat mengurangi biaya produksi, dan mendorong permintaan dan investasi yang jauh lebih besar di semua sektor ekonomi. Hal ini kerap dikenal sebagai bentuk revolusi industri berbasis teknologi (revolusi 4.0). (Jorgenson dan Stiroh 1999; Vu 2011; Lee et al. 2012; Grimes et al. 2012; Pradhan et al. al.2015). Revolusi industri bukanlah hal yang asing bagi Indonesia dewasa ini. Revolusi ini bagaikan sebuah hal yang mengandung tantangan sekaligus optimisme untuk membenahi dan memajukan perekonomian ke tahap dimana teknologi informasi dan komunikasi adalah instrumennya. Pemerintah juga menganggap era baru ini merupakan momentum dalam memajukkan nilai ekonomi menjadi 10 besar di dunia. Melihat perekonomian Indonesia saat ini, terdapat beberapa hantaman yang menyebabkan adanya resesi. Berdasarkan data BPS, awal triwulan I 2020 telah terjadi perlambatan ekonomi yang selanjutnya pada triwulan II 2020 dihantam oleh resesi akibat pandemi. Walaupun demikian, perekonomian sudah mulai menunjukkan perbaikan. 2,400,000 2,200,000 2,000,000 1,800,000 1,600,000 1,400,000 1,200,000 1,000,000 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 PDB Pulau Sumatera (Milyar Rp) Gambar 1. Nilai PDB Atas Dasar Harga Konstan Pulau Sumatera Tahun 2010-2020
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Jika melihat lebih spesifik kepada perekonomian Indonesia, cenderung akan terpusat di pulau Jawa dengan nilai sumbangsi hingga lebih dari 50 persen. Walaupun demikian, terdapat pulau lain yang memiliki potensi dengan sumbangsi tertinggi kedua, yaitu Pulau Sumatera. Dengan sumbangsi hinga 21 persen terhadap PDB, perekonomian di Pulau Sumatera juga tidak berjalan baik-baik saja selama 2020. Hal ini terlihat dari data pada Gambar 1 yang menunjukkan adanya penurunan nilai PDB konstan pada 2020. Pada kondisi perekonomian di tahun 2020, kondisi di Pulau Sumatera nyatanya lebih baik dibanding dengan kondisi perekonomian nasional. Jika melihat kondisi resesi yang terjadi, secara nasional Indonesia mengalami resesi mencapai 2,07 persen selama 2020. Sedangkan, di Pulau Sumatera hanya mengalami resesi sebesar 1,19 persen. Kondisi ini merupakan optimisme dalam pembangunan perekonomian yang lebih baik di Sumatera. Selain itu, kondisi ini juga merupakan fase mulai terjadinya pemerataan perekonomian di seluruh Indonesia. Gambar 2. Perubahan Y-on-Y PDB Pulau Sumatera Selama Tahun 2020 Baik dari segi ekonomi kenyataannya Sumatera tidak sepenuhnya baik dalam penyerapan teknologi. Jika berdasarkan data BTS per km2, Pulau Sumatera hanya berada di urutan ketiga di bawah Pulau Jawa dan Bali Nusra. Adanya BTS merupakan salah satu proksi dari adanya akses pada teknologi informasi dan komunikasi khususnya internet. Dengan demikian, dari segi akses internet, Pulau Sumatera masih tidak tergolong baik dan memiliki potensi yang lebih baik di kemudian hari.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Gambar 3. Jumlah BTS Per Km2 pada Enam Pulau Besar di Indonesia Tahun 2020 Melihat kondisi yang terjadi, muncul asumsi bahwa perekonomian di Pulau Sumatera yang masih kalah dengan Pulau Jawa adalah sebab dari penyerapan teknologi yang tidak sebaik di Pulau Jawa. Pulau Jawa memang memiliki peran sentral dimana selain sebagai pusat pemerintahan, memang pulau Jawa merupakan pusat perekonomian dengan padatnya industri. Namun, jika membandingkan sumber daya yang ada, Pulau Sumatera tidak kalah dengan Pulau Jawa. Dengan adanya fenomena tersebut, menarik untuk membahas mengenai bagaimana teknologi memiliki efek pada perekonomian dan seberapa besar dampaknya dalam meningkatkan performa ekonomi. Inovasi teknologi memainkan peran penting dalam pembangunan ekonomi dari segi banyak aspek ekonomi (Kuznets 1978); namun, peran ini bukanlah proses yang mulus (Field 2006). Sejarah mengungkapkan bahwa transmisi, inovasi, atau runtuhnya teknologi terbaru mempercepat atau memperlambat pertumbuhan ekonomi secara tiba-tiba. Secara khusus, Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) mengubah proses produksi perusahaan, yang pada akhirnya mengubah proses produksi negara secara keseluruhan (Jalava dan Pohjola 2008). Oleh karena itu, perhubungan ini perlu penyelidikan empiris. Literatur yang ada memberikan cukup bukti dari negara-negara maju (Inklaar dkk. 2008; Jorgenson dkk. 2005; Van Ark dkk. 2003). Namun demikian, penyelidikan empiris ini hampir tidak dilakukan pada negara berkembang seperti Pakistan (Erumban dan Das 2016). Sejauh ini, tidak ada bukti empiris yang mengeksplorasi peran investasi dan penyebaran TIK pada pertumbuhan ekonomi Pakistan. Pada prakteknya, penyerapan teknologi saat ini juga sangat terpengaruh oleh kondisi wilayah tersebut, baik berkembang maupun telah maju. Dengan kata lain terdapat pula
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 faktor ekonomi yang menyebabkan pengadopsian teknologi yang terjadi. Pada negara maju, teknologi cenderung menjadi maju akibat pola konsumsi yang mampu meningkatkan produktivitas, sedangkan pada negara berkembang hal ini terkadang menjadi kendala (Loukil, 2019). Dengan kata lain, pada praktiknya terdapat keterkaitan dua arah yang mendasari hubungan antara adopsi teknologi dan perekonomian. Dengan koneksi ini, maka peneliti ingin mendalami mengenai bagaimana signifikansi penyerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi di Pulau Sumatera dalam meningkatkan nilai perekonomian. Dengan pendalaman fenomena yang terjadi, maka hal ini dapat menjadi sebuah pembahasan di masa pandemi yang menuntut banyak hal yang serba digital. Hal ini juga dapat menjadi sebuah kajian dalam menyikapi perbaikan ekonomi di masa pandemi. 1.2 Riset Gap Pulau Sumatera memiliki nilai perekonomian yang tergolong tinggi di Indonesia dengan sumbangsi yang mencapai lebih dari 20 persen. Walaupun demikian, Pulau Sumatera masih kalah dibandingkan dengan Pulau Jawa, padahal Pulau Sumatera memiliki potensi yang tidak kalah dibandingkan dengan Pulau Jawa. Setelah menggali mengenai faktor produksi, terlihat dari jumlah BTS per km persegi, Pulau Sumatera jauh tertinggal dibandingkan Pulau Jawa dan masih kalah dibandingkan dengan Pulau Bali Nusra, sehingga pulau Sumatera hanya berada pada urutan ketiga. Hal ini merupakan salah satu faktor yang mungkin menjadi penyebab adanya ketidakoptimalan pertumbuhan nilai ekonomi di Pulau Sumatera. Hal ini selaras dengan teori Cobb Douglass dan Kuznets mengenai optimalisasi teknologi yang mampu menunjang perekonomian dan mengurangi ketimpangan. 1.3 Rumusan Masalah Berdasarkan penjabaran masalah yang dilakukan, maka didapatkan rumusan masalah sebagai berikut. 1. Bagaimana kondisi perekonomian dan adopsi teknologi internet di Pulau Sumatera? 2. Bagaimana efek dari adopsi teknologi internet terhadap perekonomian di Pulau Sumatera? 1.4 Tujuan dan Manfaat penelitian Adapun tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pengaruh dari adopsi teknologi internet terhadap perekonomian di Pulau Sumatera. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat menjadi literatur mengenai perekonomian di Pulau Sumatera yang dipengaruhi oleh perkembangan adopsi teknologi internet. Selain itu, diharapkan penelitian ini dapat menjadi sarana rekomendasi bagi perumusan kebijakan dalam upaya meningkatkan penyerapan teknologi di Pulau Sumatera.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori Model Pertumbuhan Ekonomi Model Cobb-Douglas Model Cobb-Douglas digunakan untuk menilai pertumbuhan ekonomi, yang diprakarsai oleh Robert Solow (1956). Model ini digunakan untuk menganalisis ekonomi nasional menggunakan pertumbuhan Neoklasik, dengan persamaan berikut : 𝑌𝑡 = 𝐾𝑡 𝛼(𝐴𝑡𝐿𝑡)1−𝛼 dimana : 𝑌𝑡 : jumlah produksi/output 𝐾𝑡 : kapital/modal 𝐴𝑡 : tingkat teknologi 𝐿𝑡 : jumlah tenaga kerja 𝛼 : elastisitas substitusi kapital Model Mankiw-Romer-Weil Selanjutnya, model Cobb-Douglas ini dimodifikasi oleh Mankiw-Romer-Weil dengan memasukkan modal manusia ke dalam model, sehingga persamaannya menjadi : 𝑌𝑡 = 𝐾𝑡 𝛽(𝐴𝑡𝐿𝑡)1−𝛼−𝛽 𝛼𝐻𝑡 dimana : 𝐻𝑡 : human capital (modal manusia) 𝛽 : elastisitas substitusi human capital Model Mankiw-Romer-Weil inilah yang menjadi landasan pembentukan persamaan pada penelitian ini. Produk Domestik Bruto Produk Domestik Bruto (PDRB) adalah nilai keseluruhan output akhir yang dihasilkan oleh suatu perekonomian di suatu wilayah yang dihasilkan oleh penduduk yang berada di wilayah tersebut ataupun dari penduduk lain yang berada di wilayah tersebut (Todaro, 2002). Menurut Badan Pusat Statistik (BPS, 2020), PDRB merupakan jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu daerah tertentu, atau merupakan jumlah nilai produk barang dan jasa yang dihasilkan di dalam wilayah domestik untuk selanjutnya digunakan sebagai konsumsi "akhir" masyarakat. PDRB terbagi atas dasar harga berlaku dan harga konstan. PDRB atas dasar harga konstan menunjukkan nilai tambah barang dan jasa tersebut yang dihitung menggunakan harga yang berlaku pada satu tahun tertentu sebagai tahun dasar. PDRB atas dasar harga (1) (2)
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 konstan dapat digunakan untuk menunjukkan laju pertumbuhan ekonomi secara keseluruhan atau setiap komponen pengeluaran dari tahun ke tahun. PDRB merupakan indikator strategis yang menggambarkan statistik pendapatan regional yang dapat dimanfaatkan untuk mengevaluasi hasil pembangunan sekaligus sebagai dasar perencanaan pembangunan ekonomi di suatu wilayah tertentu. Human Capital Human capital atau modal manusia adalah modal yang berkaitan dengan keterampilan (skill), pengetahuan (knowledge), kemampuan (ability) dan keahlian (expertise) yang menjadikan seorang individu menjadi aset suatu organisasi (Harris, 2000). Dewi dkk (2017) menyatakan bahwa human capital meliputi seluruh aset yang tidak berbentuk fisik yang terdapat dalam individu, dapat berupa keahlian, pemahaman, pengetahuan, etos kerja, dan hal lain yang memberikan peranan terbaik untuk terwujudnya kesuksesan perusahaan. Faktor modal manusia memiliki sifat akumulatif dari waktu ke waktu, dari generasi yang satu ke generasi berikutnya. Sehingga, human capital generasi yang akan datang akan lebih besar dibanding generasi saat ini (Sunaryo, T, 2001). Sejalan dengan Todaro (2006), individu yang mempunyai derajat kesehatan dan Pendidikan yang baik akan mendorong peningkatan produktivitas ekonomi sehingga akan mewujudkan pertumbuhan ekonomi yang inklusif dan berkelanjutan. Human capital memiliki peranan penting dalam keberlangsungan perekonomian dan peradaban di masa kini dan masa mendatang. Kapital Kapital atau modal merupakan salah satu faktor produksi yang berperan penting dalam menentukan tinggi rendahnya pendapatan suatu wilayah atau produk domestik bruto. Dalam pertumbuhan ekonomi Solow, tingkat pertumbuhan output tergantung dari tingkat akumulasi/pembentukan modal. Kapital berasal dari berbagai hal, salah satunya adalah investasi atau kredit/pinjaman. Investasi akan meningkatkan produktivitas sehingga hal ini berdampak pada pertumbuhan ekonomi. Selain itu, investasi memiliki peranan yang krusial terhadap peningkatan kesempatan kerja yang berdampak pada perubahan sektor ekonomi. Sehingga, investasi dapat dianalogikan sebagai motor penggerak perekonomian. Taswan (2010) mengemukakan bahwa tujuan pemberian investasi/kredit yaitu dapat menggerakkan perekonomian masyarakat, peningkatan kegiatan ekonomi masyarakat akan mampu menyerap tenaga kerja dan kemudian pada akhirnya mampu memberikan kesejahteraan bagi masyarakat
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Kemajuan Teknologi dan Perkembangan Ekonomi Dewasa ini, kemajuan teknologi menjadi salah satu faktor pertumbuhan dan perkembangan ekonomi, namun di beberapa negara bervariasi sesuai dengan intensitas dan bentuk realisasinya. Komponen utamanya adalah: Penemuan (penemuan), Penerapan inovasi dan Difusi entitas lain. Selain komponen-komponen ini, beberapa peneliti menekankan faktor penuaan (degradasi) dari penemuan ini. Dalam pemikiran ilmiah, tiga tahap utama kemajuan teknologi dibedakan menjadi produksi manual (hingga revolusi industri pertama), sistem mesin-industri, dan era otomatisasi. Hal ini terkait dengan perbedaan sudut pandang dalam tahap diskusi kemajuan teknologi yang dibedakan antara empat revolusi ilmiah dan teknologi. Revolusi industri pertama disebabkan oleh bekerjanya mesin uap atau penggantian sistem manufaktur dengan desain sistem industri (zaman industri). Ketika dimulai pada akhir abad XVIII, menyebabkan sejumlah perubahan dalam kehidupan ekonomi dan sosial. dan menyebabkan penggantian sebagian upaya fisik dengan mesin, memungkinkan mempekerjakan pekerja perempuan dan anak, meningkatkan universalitas pekerja dalam hal yang dapat dipekerjakan dan disesuaikan untuk melakukan kegiatan yang berbeda, meningkatkan pengangguran, meningkatkan tingkat konsentrasi produksi dan memiliki peningkatan ketidakseimbangan dalam pengembangan cabang dan wilayah ekonomi (Stojkov, 2008). Revolusi industri atau elektromekanis kedua mengacu pada otomatisasi. Sederhananya, otomatisasi memungkinkan penguatan ekonomi nasional. Ini mengacu pada transfer karyawan di bidang manufaktur langsung dan pergi ke ladang sebelum dan sesudah produksi. Otomatisasi mengubah manusia dan perkembangan manusia tidak hanya dalam pelaksanaan operasi fisik, tetapi juga dalam kinerja operasi mental tertentu. Juga pusat perubahan revolusi ini adalah listrik dan penerapannya di motor listrik, telepon, telegraf, mobil, pesawat terbang dan lain-lain. Revolusi industri atau teknologi ketiga dimulai sebelum Perang Dunia II dan disebut revolusi elektronik. Inti dari perubahan adalah transistor yang aplikasinya memungkinkan pengembangan komputer atau komputer dan mikroprosesor. Terakhir, dibahas tentang revolusi teknologi keempat yang dimulai akhir abad lalu dan yang juga disebut revolusi informasi. Kunci untuk revolusi ini adalah chip. Sebuah chip secara langsung terkait dengan teknologi tinggi robotis non-informasi, teknologi informasi, dan bentuk lain yaitu mesin dan peralatan dengan kontrol numerik. Revolusi teknologi
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 menyebabkan perubahan besar dalam bioteknologi, sumber daya energi dan bahan baku. Antara lain menyebabkan penggantian ekonomi nasional dengan ekonomi global dan perpindahan yang luar biasa dari pekerja di sektor jasa. (Nikoloski, 2016) Literatur yang biasa membahas mengenai kemajuan teknologi menggambarkan tiga jenis dasar kemajuan teknologi: Padat karya (investasi tenaga kerja lebih besar daripada modal), Padat modal (investasi ekuitas yang lebih besar dibandingkan dengan investasi tenaga kerja), dan Kemajuan teknologi yang netral (peningkatan yang sama dalam investasi modal dan tenaga kerja). Pembagian ini dibuat sesuai dengan hubungan antara modal dan tenaga kerja dalam realisasi produksi (tingkat makro pertumbuhan PDB). Dalam praktiknya, lebih banyak indikator individual digunakan untuk mengukur kemajuan teknologi. Misalnya, tinggi produktivitas global digunakan sebagai indikator sintetis kemajuan teknologi, yang dihitung menggunakan fungsi produksi Cobb-Douglas. Kemajuan teknologi menyebabkan perubahan besar dalam faktor-faktor produksi lainnya, terutama dalam tenaga kerja dan modal. Hal ini menyebabkan perubahan signifikan dalam bidang persaingan internasional dimana negara-negara yang menawarkan teknologi tinggi memiliki keuntungan yang lebih besar (Stojkov 2008). Kemajuan teknologi adalah salah satu faktor utama yang meningkatkan proses globalisasi di dunia. Dalam konteks ini, ia menunjukkan bahwa revolusi layanan elektronik dan Internet mengarah pada pembentukan ekonomi Internet. Dan juga berkontribusi untuk meningkatkan konektivitas ekonomi dunia. Karena tingkat perkembangan teknologi yang sangat penting dalam rangka pertumbuhan ekonomi dan pembangunan ekonomi yang lebih luas, ada banyak upaya untuk melibatkan pengembangan teknologi dalam model pertumbuhan ekonomi yang lebih baru akhir-akhir ini. Penghargaan khusus untuk rencana ini layak didapatkan Robert Solow dan Paul Romer. Faktor penting yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi: Sumber daya alam Sumber daya manusia Pembentukan Modal Perkembangan teknologi Faktor Sosial dan Politik Revolusi teknologi dapat menyebabkan batas kemungkinan produksi dan memulai pertumbuhan ekonomi. Dalam kaitannya dengan perkembangan teknologi, kemajuan teknologi memberikan peningkatan produktivitas. Dari kepentingan khusus adalah kemajuan inovatif. Ada kategori penting lainnya:
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Energi Transportasi dan Mesin Industri Komunikasi Logistik Dalam bahasannya, tema "Berinovasi dalam Ekonomi Digital," The Global Information Technology Report 2016 menyoroti cara-cara di mana revolusi digital mengubah sifat inovasi dan meningkatnya tekanan bagi perusahaan untuk terus berinovasi. Fokus utama dalam laporan ini adalah empat temuan utama: Revolusi digital mengubah sifat inovasi. Perusahaan akan menghadapi tekanan yang meningkat untuk terus berinovasi. Bisnis dan pemerintah kehilangan populasi digital yang berkembang pesat. Ekonomi baru sedang terbentuk, membutuhkan inovasi mendesak dalam tata kelola dan regulasi. Sebuah analisis rinci dari empat temuan ini disajikan dalam laporan. Dalam menyoroti peran perkembangan teknologi bagi pembangunan ekonomi, seseorang dapat berenang di perairan determinisme teknologi. Yaitu, pembangunan ekonomi hanya dapat dijelaskan dengan manfaat kemajuan teknologi dalam inovasi dan percaya bahwa mereka akan menyelesaikan semua masalah umat manusia. Berdasarkan (Nikoloski, 2016), Sepuluh terobosan teknologi tinggi yang diperingkat sebagai berikut:
Internet Rekayasa genetika Komputer pribadi Media digital Transfer dana elektronik Ponsel Penerbangan luar angkasa Tenaga nuklir Robot dan kecerdasan buatan Transplantasi organ Model Persamaan Simultan Model persamaan simultan merupakan bagian dari multi equation yang berarti suatu model yang terdiri dari lebih dari satu persamaan, dimana antar persamaan memiliki keterkaitan/hubungan. Menurut Kuotsoyiannis (1997), model persamaan simultan merupakan sistem yang menjelaskan ketergantungan bersama antar variabel, dimana sesuai sifat alami fenomena ekonomi bahwa setiap persamaan hampir pasti merupakan bagian dari
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 sistem persamaan simultan yang lebih besar. Pindyck dan Rubinfield (1997) menyatakan bahwa model persamaan simultan adalah model yang terdiri dari beberapa persamaan, dimana perilaku variabel-variabelnya ditentukan secara bersama-sama (bersamaan/simultan). Metode Estimasi Two Stage Least Square (2SLS) Two Stage Least Square (2SLS) adalah salah satu metode regresi yang termasuk ke dalam kelompok analisis persamaan struktural. Metode ini merupakan perluasan dari metode OLS yang biasa digunakan dalam perhitungan analisis regresi. 2SLS digunakan dalam kondisi dimana terdapat korelasi antara error yang dihasilkan dalam model berkorelasi dengan variabel bebasnya. Metode 2SLS terdiri dari dua aplikasi OLS yang dilakukan secara berurutan (bertahap). Langkah-langkah estimasi 2SLS: 1. Menggunakan metode OLS pada reduced form untuk memperoleh estimasi komponen exact dan random dari variabel endogen. 𝑦𝑖 = 𝑦𝑖̂ + 𝑣𝑖 (3) dimana: 𝑦𝑖̂ = 𝜋𝑖1̂ 𝑥1 + 𝜋𝑖2̂ 𝑥2 + ⋯ + 𝜋𝑖ℎ̂ 𝑥ℎ (4) 2. Mengganti variabel endogen pada sisi kanan dari persamaan tersebut dengan nilai estimasi 𝑦𝑖̂ = 𝑦𝑖 − 𝑣𝑖 Dan menggunakan metode OLS pada persamaan yang sudah ditransformasi untuk memperoleh nilai estimasi dari parameter structural
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 2.2 Penelitian Terdahulu Tabel 1. Penelitian Terdahulu Penulis Sampel Metode Temuan Riset Otoritas Jasa Indonesia Regresi Pemberian kredit berdampak positif Keuangan Data terhadap pertumbuhan ekonomi (2015) Panel provinsi di Pulau Sumatera, khususnya untuk kredit yang dialirkan ke sektor pertanian, perburuan, dan kehutanan. Fitri Amalia Usaha Persamaan Modal, Tenaga kerja, Tingkat (2014) Mikro di Simultan Pendidikan, dan teknologi secara UIN Syarif simultan berpengaruh secara signifikan Hidayatullah terhadap output produksi. aktor yang Jakarta tidak berpengaruh secara signifikan terhadap output produksi adalah faktor tingkat pendidikan. Faktor yang memiliki pengaruh paling besar terhadap output produksi adalah faktor tenaga kerja Emi Indonesia Analisis Indikator pembentukan kapital fisik, Maimunah. Data indikator kesehatan, dan indikator Zulfa Emalia Panel pendidikan dapat digunakan untuk (2015) melihat keberhasilan pembangunan dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Life expectancy dan rata- rata lama sekolah sebagai indikator kesehatan dan indikator pendidikan, berpengaruh positif terhadap PDRB. Sri Mulyati Kota Regresi Penyaluran Kredit Bank Umum Siska Tasikmalaya Linier berpengaruh positif signifikan Widiawati terhadap Produk Domestik Regional (2020) Bruto Kota Tasikmalaya Periode 2013- 2017.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Ketut Witara Dwi Rifah Akmawati Kamilia Loukil Raéf Bahrini dan Alaa A. Qaffas CV Gema Tama di Sidoarjo Korea Middle East and North Africa (MENA) dan Sub- Saharan Africa (SSA) Regresi Linier Studi Literatur Panel GMM Variabel teknologi informasi mempunyai pengaruh yang dominan dalam mempengaruhi Kinerja Karyawan, diantaranya yaitu dengan memberikan penggunaan sistem yang mudah yang dapat memperlancar pekerjaan karyawan sehingga Kinerja Karyawan akan meningkat Menurut argumen teoritis dan studi kasus Korea, dapat disimpulkan bahwa proses perkembangan teknologi sangat bergantung pada teknologi yang dikembangkan di negara maju. Peniruan teknologi ini merupakan langkah penting menuju pembangunan, tetapi itu tidak cukup. Kejar-kejaran teknologi hanya berhasil berkat kegiatan R&D domestik. Dari perspektif kebijakan, hasilnya menunjukkan bahwa otoritas di negara-negara MENA dan SSA harus meningkatkan investasi dalam infrastruktur TIK. Untuk mendapatkan manfaat dari penggerak pertumbuhan ekonomi TIK, pembuat kebijakan harus menetapkan beberapa kebijakan penting yang memungkinkan pengembangan sektor keuangan, menyediakan lingkungan peraturan dan kelembagaan yang lebih nyaman, meningkatkan keterbukaan ekonomi, memprioritaskan alokasi sumber daya untuk pengembangan infrastruktur TIK, dan menjaga efek negatif dari inflasi dan konsumsi pemerintah.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 2.3 Kerangka Konseptual Kerangka konseptual penelitian ini yaitu sebagai berikut. RLS Jumlah Industri UMP Tenaga Kerja PDRB Sumatera Kapital Adopsi Teknologi Jumlah BTS Konsumsi Ruta Gambar 4. Kerangka Konseptual Penelitian Keterangan : = Variabel Endogen = Variabel Eksogen Human Capital AHH Konsumsi Kesehatan
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 2.4 Pengembangan Hipotesis Berdasarkan kajian teori dan literatur, dapat disusun hipotesis penelitian sebagai berikut : 1. Terdapat hubungan simultanitas antara digitalisasi terhadap PDRB Pulau Sumatera. 2. Kapital dan human capital berpengaruh terhadap PDRB Pulau Sumatera. 3. Interaksi adopsi teknologi dengan jumlah tenaga kerja berpengaruh terhadap PDRB Pulau Sumatera. III. METODE PENELITIAN 3.1 Teknik Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa time series data Pulau Sumatera dengan periode waktu triwulanan dari tahun 2010 triwulan I sampai tahun 2020 triwulan IV (sebanyak 44 series data). Data tersebut dikumpulkan dari berbagai sumber, di antaranya dari Badan Pusat Statistik, Kementerian Ketenagakerjaan, dan Bank Indonesia dengan rincian variabel sebagai berikut : Tabel 2. Variabel Penelitian No Variabel Definisi Operasional Sumber Data Variabel (1) (3) (4) (5) 1 PDRB Pulau PDRB seluruh provinsi di Badan Pusat Sumatera Pulau Sumatera atas dasar Statistik harga konstan tahun 2010 2 Kapital Investasi/kredit/pinjaman yang SEKI, Bank diberikan oleh Bank Indonesia Umum/BPR 3 Human Capital Menggunakan proksi variabel Badan Pusat Human Development Index Statistik 4 Adopsi Persentase penyebaran internet Badan Pusat Teknologi (penduduk pengguna internet) Statistik 5 Jumlah Tenaga Jumlah pekerja, meliputi Badan Pusat Kerja buruh/karyawan/pegawai, Statistik pekerja bebas di pertanian dan pekerja bebas di nonpertanian
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 6 Jumlah BTS Jumlah Desa yang memiliki Badan Pusat Base Transceiver Station Statistik (BTS). BTS merupakan alat yang berfungsi sebagai pengirim dan penerima (transceiver) sinyal komunikasi seluler. 7 Rata-rata lama Rata-rata jumlah tahun yang Badan Pusat sekolah ditempuh oleh penduduk Statistik berumur 15 tahun ke atas untuk menempuh semua jenjang pendidikan yang pernah dijalani. 8 Jumlah industri Jumlah industri besar dan Badan Pusat sedang Statistik 9 Upah Minimum Rata-rata upah minimum Edaran Provinsi provinsi di Pulau Sumatera Kementerian Ketenagakerjaan 10 Konsumsi Rata-rata konsumsi kesehatan Badan Pusat kesehatan preventif dan kuratif penduduk Statistik 11 Konsumsi Nilai Konsumsi Rumah Tangga Badan Pusat rumah tangga (PDB Pengeluaran) Statistik 12 Angka Harapan Rata-rata perkiraan banyak Badan Pusat Hidup saat lahir tahun yang dapat ditempuh Statistik oleh seseorang sejak lahir. 3.2 Teknik Analisis Data Metode penelitian yang digunakan adalah Simultaneous Equation Model atau model persamaan simultan. Mengingat, fenomena ekonomi merupakan sekumpulan peristiwa yang memiliki hubungan sebab akibat yang kompleks, maka dilakukan pemodelan persamaan simultan yang mempertimbangkan adanya hubungan dua arah antar variabel-variabelnya. Adapun, tahapan analisis pemodelan persamaan simultan ditunjukkan pada Gambar 5.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Kerangka Teori Spesifikasi Model Identifikasi Just/exact Identification Over Identification n Indirect Least Square Two Stage Least Square Simulasi Model Estimasi Parameter Gambar 5. Tahapan Pemodelan Persamaan Simultan Penelitian ini menggunakan model persamaan simultan yang dibagi menjadi dua kelompok model yaitu Core Model dan Satellite Model. Core Model merupakan merupakan model utama yang ingin dikaji lebih dalam, yaitu Model PDRB dan Model Adopsi Teknologi. Sedangkan, Satellite Model merupakan model pendukung yang memiliki keterkaitan dan mendukung estimasi Core Model. Adapun, berikut adalah model persamaan simultan yang diajukan dalam penelitian ini : Core Model Merujuk dengan Pemodelan Mankiw-Romer-Weil, pada persamaan (2) 𝛽(𝐴𝑡𝐿𝑡)1−𝛼−𝛽 𝛼𝐻𝑡 Dengan melakukan transformasi logaritma natural, diperoleh persamaan : 𝑌𝑡 = 𝐾𝑡 (2) ln(𝑌𝑡) = 𝛼𝑙𝑛𝐾𝑡 + 𝛽𝑙𝑛𝐻𝑡 + (1 − 𝛼 − 𝛽)ln𝐴𝑡𝐿𝑡 (5) Core model PDRB dapat dituliskan dalam persamaan : Model PDRB : ln 𝑌𝑡 = α ln 𝐾𝑡 + 𝛽 ln 𝐻𝑡 + 𝛾 ln(𝐴𝑡𝐿𝑡) + 𝜀1,𝑡 (6) Model Adopsi Teknologi : 𝐴𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐶𝑡 + 𝛽2𝐵𝑇𝑆𝑡 + 𝜀2,𝑡 (7) Satellite Model Jumlah Tenaga Kerja : 𝐿𝑡 = 𝛾0 + 𝛾1𝑅𝐿𝑆𝑡 + 𝛾2𝐼𝑛𝑑𝑡 + 𝛾3𝑈𝑀𝑃𝑡 + 𝜀3,𝑡 (8) Model Efisiensi Kapital : 𝐾𝑡 = 𝛿0 + 𝛿1𝐴𝑡 + 𝜀4,𝑡 (9) Model Human Capital : 𝐻𝑡 = 𝜃0 + 𝜃1𝐴𝑡 + 𝜃2𝐶𝐾𝑒𝑠𝑡 + 𝜃3𝐴𝐻𝐻𝑡 + 𝜀5,𝑡 (10)
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Keterangan : 𝑌 = PDRB Pulau Sumatera 𝐵𝑇𝑆 = Jumlah BTS 𝐾 = Kapital 𝑅𝐿𝑆 = Rata − rata lama sekolah 𝐻 = Human Capital 𝐼𝑛𝑑 = Jumlah industri 𝐴 = Adopsi Teknologi 𝑈𝑀𝑃 = 𝑈𝑝𝑎ℎ 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑃𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑠𝑖 𝐿 = Jumlah Tenaga Kerja 𝐶𝐾𝑒𝑠 = 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝐾𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 𝐶 = Konsumsi Ruta 𝐴𝐻𝐻 = 𝐴𝑛𝑔𝑘𝑎 𝐻𝑎𝑟𝑎𝑝𝑎𝑛 𝐻𝑖𝑑𝑢𝑝 Adapun langkah-langkah pemodelan persamaan simultan adalah sebagai berikut : 1) Pengujian Simultanitas Untuk menguji ada/tidaknya masalah simultanitas maka dilakukan pengujian Hausman Specification Test. Mekanisme pengujian Hausman specification test yaitu dengan mengganti variabel endogenous yang berperan sebagai variabel regressor dengan fitted value dan residualnya yang diperoleh dari estimasi persamaan reduced form. Pengujian simultanitas pada persamaan (6) adalah sebagai berikut : ln 𝑌𝑡 = α ln 𝐾𝑡 + 𝛽 ln 𝐻𝑡 + 𝛾 ln(𝐴𝑡̂𝐿𝑡) + 𝛾∗ ln 𝑤̂𝑡 + 𝜀1𝑡 Hipotesis dalam pengujian masalah simultanitas pada persamaan (1) adalah sebagai berikut: 𝐻0: 𝛾∗ = 0 → Tidak terdapat masalah simultanitas 𝐻0: 𝛾∗ ≠ 0 → Terdapat masalah simultanitas 2) Identifikasi Model Identifikasi adalah suatu permasalahan formulasi model persamaan simultan (Kuotsoyiannis,1997). Identifikasi model berhubungan erat dengan estimasi parameter yaitu ketika suatu persamaan dalam model persamaan simultan teridentifikasi, maka dapat dilakukan estimasi parameter pada persamaan tersebut. Sebaliknya, persamaan yang tidak dapat diidentifikasi maka estimasi parameter tidak dapat dilakukan. Sebelum melakukan identifikasi, perlu diketahui pembagian dari variabel penelitian. Menurut Gujarati (2004), terdapat dua variabel utama dalam persamaan simultan yaitu variabel endogen dan variabel predetermined. Variabel Endogen adalah variabel yang nilainya ditentukan dalam model karena nilai-nilai ini diperoleh dengan memasukkan variabel lain dalam model sebagai akibat adanya hubungan antar variabel. Variabel endogen dianggap bersifat stokastik. (11)
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Sedangkan, variabel predetermined adalah variabel yang nilainya ditentukan di luar model. Variabel predetermined terdiri atas variabel eksogen (exogenous variable) atau variabel penjelas, serta variabel lag endogen (lagged endogenous variable) atau variabel endogen pada periode sebelumnya. Kondisi yang harus dipenuhi oleh suatu persamaan dalam identifikasi model yaitu tercukupinya syarat perlu (necessary) dan syarat cukup (sufficient). Syarat perlu menggunakan aturan order condition of identification. Menurut Gujarati (2004), order condition adalah identifikasi suatu persamaan dalam model dengan M persamaan simultan dapat dilakukan jika jumlah variabel predetermined yang tidak termasuk dalam persamaan tersebut tidak boleh lebih kecil dari jumlah variabel endogen dalam persamaan tersebut dikurangi 1. Sedangkan syarat cukup menggunakan aturan rank condition of identification. Dalam sebuah model dengan M buah persamaan dalam M buah variabel, sebuah persamaan teridentifikasi jika dan hanya jika dapat dibentuk minimal sebuah determinan tidak nol dari matriks order (M-1)(M-1) dari koefisien-koefisien variabel (endogen dan predetermined) yang tidak ada dalam persamaan tersebut tetapi ada di persamaan- persamaan lain dalam model (Gujarati, 2004). Dengan demikian, sebuah persamaan dikatakan teridentifikasi jika memenuhi syarat perlu dan syarat cukup (necessary and sufficient condition) yang diformulasikan dalam Tabel 3 berikut. Tabel 3. Kriteria identifikasi dengan rank condition dan metode estimasi Order Condition 𝐾 − 𝑘 = 𝑚 − 1 Rank Matriks (M-1) Kesimpulan Identifikasi Just/exactly identified Kesimpulan Metode Estimasi Indirect Least Square (ILS) 𝐾 − 𝑘 > 𝑚 − 1 𝐾 − 𝑘 ≥ 𝑚 − 1 𝐾 − 𝑘 < 𝑚 − 1 Sumber: Gujarati (2004). (M-1) < (M − 1) < (M − 1) Overidentified Underidentified Unidentified Two Stage Least Square (2SLS) Tidak dapat diestimasi Tidak dapat diestimasi Keterangan: 𝑀: Jumlah variabel endogen dalam model 𝑚: Jumlah variabel endogen dalam suatu persamaan 𝐾: Jumlah variabel predetermined dalam model 𝑘: Jumlah predetermined variabel dalam suatu persamaan
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 3) Estimasi Parameter Setelah dilakukan uji identifikasi, dilakukan tahapan estimasi parameter. Metode estimasi yang digunakan bergantung pada hasil identifikasi menggunakan order condition dan rank condition. Jika hasil identifikasinya just/exact identification, maka metode estimasi yang digunakan adalah Indirect Least Square (ILS). Jika hasil identifikasi menunjukkan over identified, maka metode estimasi yang dipakai adalah Two Stage Least Square (2SLS). 4) Simulasi Model Tahapan simulasi model merupakan tahapan menggunakan parameter-parameter hasil estimasi untuk memprediksi variabel PDRB Pulau Sumatera jika diberikan shock variabel eksogen atau pemberian kebijakan tertentu. Hasil simulasi ini memberikan gambaran dari efek yang terjadi ketika kebijakan tertentu diterapkan. IV. HASIL, ANALISIS, DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Deskriptif Pulau Sumatera merupakan salah satu pulau terbesar di Indonesia yang menempati perekonomian terpesat kedua setelah Pulau Jawa. PDRB Pulau Sumatera kuartal IV tahun 2020 yaitu sebesar 579,44 triliun rupiah atau berkontribusi sebesar 21,1 persen terhadap PDB nasional. Nilai PDRB berdasarkan Harga Konstan tahun 2010 di Pulau Sumatera selama periode tahun 2010 sampai 2019 kuartal 4 menunjukkan peningkatan yang positif. Hal ini menunjukkan adanya kinerja perekonomian yang membaik dan salah satu indikator bahwa kesejahteraan masyarakat di wilayah tersebut mengalami perbaikan dikarenakan konsumsi masyarakat yang semakin menguat. Namun, dengan adanya pandemi COVID-19 yang menghantam Indonesia pada akhir tahun 2019, menyebabkan perekonomian global semakin terpuruk, yang berimbas pada penurunan nilai PDRB di Pulau Sumatera sampai di kuartal III tahun 2020. Pada tahun 2020 kuartal II, perekonomian di Pulau Sumatera terkontraksi cukup dalam yaitu sekitar 3,17 persen dibandingkan kuartal II tahun 2019 (YoY). Kondisi ini lebih baik dibandingkan kondisi perekonomian nasional, dimana pada kuartal II tahun 2020 perekonomian Indonesia terkontraksi sebesar 5,32 persen (YoY). Namun, pada kuartal III dan IV tahun 2020, perekonomian di Pulau Sumatera telah mengalami pemulihan seiring membaiknya kondisi perekonomian secara global.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 700,000 600,000 500,000 400,000 300,000 200,000 100,000
1 Q 5 1 0 2 2 Q 5 1 0 2 3 Q 5 1 0 2 4 Q 5 1 0 2 1 Q 6 1 0 2 2 Q 6 1 0 2 3 Q 6 1 0 2 4 Q 6 1 0 2 1 Q 7 1 0 2 2 Q 7 1 0 2 3 Q 7 1 0 2 4 Q 7 1 0 2 1 Q 8 1 0 2 2 Q 8 1 0 2 3 Q 8 1 0 2 4 Q 8 1 0 2 1 Q 9 1 0 2 2 Q 9 1 0 2 3 Q 9 1 0 2 4 Q 9 1 0 2 1 Q 0 2 0 2 2 Q 0 2 0 2 3 Q 0 2 0 2 4 Q 0 2 0 2 PDRB Pulau Sumatera (Milyar Rp) Pertumbuhan Ekonomi (%YoY) Gambar 6. PDRB dan Pertumbuhan PDRB Pulau Sumatera Tahun 2015 - 2020 Pulau Sumatera dikenal sebagai salah satu pulau yang memiliki keanekaragaman sumber daya alam yang melimpah. Sumber daya alam memiliki peranan yang vital dalam menopang perekonomian suatu wilayah dan berimbas mendorong kesejahteraan masyarakat di wilayah tersebut. Hal ini tergambar bahwa penyumbang PDRB terbesar di Pulau Sumatera ditopang oleh sektor lapangan usaha Pertanian, Kehutanan dan Perikanan dengan kontribusi sebesar 22,6 persen terhadap PDRB total Pulau Sumatera. Potensi Pulau Sumatera yaitu penghasil komoditas tembakau, kelapa sawit, serta kaya akan hasil tambang seperti minyak bumi, timah, batu bara, serta gas alam. Dengan sumber daya alam yang melimpah tentunya memiliki andil yang besar terhadap perkembangan sektor perindustrian dan perdagangan. Industri Pengolahan juga merupakan salah satu pendorong roda perekonomian masyarakat di Pulau Sumatera, dimana menempati posisi kedua penyumbang PDRB terbesar setelah pertanian, kehutanan dan perikanan dengan persentase kontribusi sebesar 21,1 persen pada tahun 2020 kuartal IV (BPS, 2021). Kondisi perekonomian di Pulau Sumatera dipengaruhi oleh beraneka ragam faktor. Penelitian ini menggunakan empat variabel penjelas yaitu adopsi teknologi, kapital, tenaga kerja, dan human capital untuk mengestimasi PDRB pada persamaan utama (core model). Berikut ini adalah scatter plot yang menggambarkan hubungan antara masing-masing variabel penjelas dengan PDRB Pulau Sumatera pada terdapat pada Gambar 7. 6 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Gambar 7. Scatter Plot Variabel Penjelas Terhadap PDRB Dalam scatter plot diatas dapat diketahui bahwa adopsi teknologi, kapital, tenaga kerja, dan human capital memiliki hubungan yang positif terhadap PDRB. Hal ini diperkuat dengan adanya koefisien korelasi Pearson yang terdapat pada Tabel 4. Keempat variabel penjelas pada core model memiliki korelasi diatas 0,8 yang berarti memiliki hubungan yang sangat erat dan positif terhadap PDRB. Secara deskriptif, jika pemerintah ingin meningkatkan pembangunan perekonomian di Pulau Sumatera, dapat diwujudkan dengan memberikan kebijakan-kebijakan seperti peningkatan adopsi teknologi, peningkatan modal (kapital), peningkatan jumlah tenaga kerja, dan peningkatan pembangunan manusia secara agregat. Tabel 4. Korelasi Pearson Variabel Penjelas terhadap PDRB Keterangan Variabel Penjelas Adopsi Teknologi Kapital Labor Human Capital (1) (2) (3) (4) (5) Korelasi Pearson Signifikansi (2-tailed) Jumlah data 0,952*** 0,000 44 0,991*** 0,000 44 0,825*** 0,000 44 0,986*** 0,000 44 Taraf signifikansi 𝛼 1% = ***
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Pulau Sumatera yang terbagi atas sepuluh provinsi yaitu Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Bengkulu, Sumatera Selatan, Lampung, Kepulauan Bangka Belitung, dan Kepulauan Riau memiliki suatu kedaulatan perekonomian yang saling terkait. Dengan kondisi geografis yang saling berdekatan tentunya akan memicu adanya perdagangan antar wilayah. Gambar 8 memberikan gambaran persebaran PDRB tiap provinsi di Pulau Sumatera beserta kontribusi PDRB tiap provinsi. Provinsi Sumatera Utara menyumbang hampir seperempat perekonomian di Pulau Sumatera, dan selanjutnya diikuti oleh Provinsi Riau dan Sumatera Selatan. Gambar 8. Peta PDRB dan Kontribusi PDRB tiap provinsi di Pulau Sumatera Kuartal IV Tahun 2020 Kondisi Adopsi Teknologi Secara umum, rata-rata persentase penyerapan teknologi internet di Pulau Sumatera pada tahun 2020 adalah sebesar 44,3%. Angka ini menunjukkan masih rendahnya pengadopsian internet di Pulau Sumatera. Jika dibandingkan dengan nilai pengguna internet secara nasional, Pulau Sumatera masih terpaut lebih dari 5 persen, dikarenakan nilai penyerapan teknologi internet secara nasional adalah sebesar 49,8%. Hal ini dapat menjadi salah satu fokus perbaikan, mengingat dengan kondisi yang masih di bawah nasional, Pulau Sumatera nyatanya memberikan sumbangsi perekonomian yang tergolong tinggi untuk Indonesia.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Sumber: SUSENAS 2020 (Olah) Gambar 9. Persentase Penduduk Per Provinsi di Pulau Sumatera yang Telah Mengadopsi Pemanfaatan Internet pada Tahun 2020 Berdasarkan Gambar 9, sebaran dari pengadopsian internet di Pulau Sumatera tergolong cukup merata. Hampir seluruh wilayah di Pulau Sumatera memiliki penyerapan internet yang berkisar antara 40 hingga 50 persen. Hal ini tergolong baik mengingat perlunya perbaikan yang dilakukan karena nilainya secara agregat masih lebih rendah dibandingkan nasional. Provinsi dengan nilai penyerapan terendah adalah Provinsi Aceh. Sedangkan provinsi dengan penyerapan tertinggi adalah Provinsi Kepulauan Riau. Berdasarkan pergerakan dari penyerapan penggunaan internet di Pulau Sumatera, secara rata-rata kecepatan pengadopsiannya per tahun adalah sebesar 3,59%. Angka ini juga lebih rendah dibandingkan dengan penyerapan secara nasional yang nilainya bahkan mencapai 3,89%. Hal ini dapat menjadi permasalahan serius di Pulau Sumatera, mengingat jika terjadinya perbedaan kecepatan, maka kemungkinan besar dalam jangka panjang akan menyebabkan Pulau Sumatera akan tertinggal dibandingkan dengan pulau-pulau lain di Indonesia. Hal ini juga menjadi serius mengingat telah masuknya kondisi perekonomian dimana internet dan teknologi adalah motor utama (revolusi industri 4.0 dan society 5.0).
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Sumber: SUSENAS 2020 (Olah) Gambar 10. Kecepatan Adopsi Penggunaan Internet Pertahun Perprovinsi di Pulau Sumatera pada Tahun 2020 Jika melihat persebarannya, Provinsi dengan kecepatan kurang dari 3,5 persen cenderung cukup banyak. Tercatat 5 provinsi di Pulau Sumatera yang memiliki kecepatan pengadopsian internet yang kurang dari 3,5% yaitu Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Sumatera Selatan, dan Bengkulu. Sedangkan, provinsi dengan pengadopsian internet paling cepat adalah Provinsi Kepulauan Riau. Hal ini menyebabkan kondisi penyerapan internet di kepulauan riau saat ini tergolong tinggi dengan nilai yang berada di atas rata-rata secara nasional.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 4.2 Analisis Inferensia Identifikasi Model Persamaan Simultan Dari persamaan model simultan (6) sampai persamaan (10), dilakukan identifikasi menggunakan aturan order condition dan rank condition, dan diperoleh hasil pada Tabel 5 berikut. Tabel 5. Identifikasi model persamaan simultan Persamaan Order Condition Rank Matriks Kesimpulan K k M m K-k m-1 (1) 7 3 5 2 4 > 1 4 overidentified (2) 7 2 5 1 5 > 0 4 overidentified (3) 7 3 5 1 4 > 0 4 overidentified (4) 7 0 5 2 7 > 1 4 overidentified (5) 7 0 5 2 7 > 1 4 overidentified Dari penghitungan order condition dan rank condition di atas, dapat disimpulkan bahwa kelima persamaan tersebut overidentified. Sehingga metode estimasi parameter yang dapat dilakukan adalah Two-Stage Least Squares (2SLS) karena indirect least square (ILS) tidak mampu mengatasi persamaan yang overidentified (Gujarati, 2004) Pengujian Simultanitas : Hausman Specification Test Untuk menguji ada/tidaknya permasalahan simultanitas maka dilakukan pengujian Hausman Specification Test. Pengujian simultanitas dilakukan pada core model persamaan (1) dan (2). Diperoleh hasil sebagai berikut : Tabel 6. Hausman Specification Test Persamaan Variabel t-statistic Prob Keterangan 1 2 PDRB Adopsi Teknologi 2.823514 1.962927 0.0074 0.0566 Ada efek simultanitas Ada efek simultanitas Sumber: Data, diolah. Estimasi Parameter Model Persamaan Simultan Dengan menggunakan metode estimasi Two Stage Least Square, diperoleh estimasi parameter persamaan simultan untuk persamaan (1) sampai persamaan (5) sebagai berikut :
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Tabel 7. Estimasi Parameter Persamaan Simultan Variabel Endogen Intersep ln (𝑌𝑡) 𝐴𝑡 0.5535*** 𝐿𝑡 98650490** 𝐾𝑡 187945*** 𝐻𝑡 -108.083*** 𝑨𝒕 𝐥𝐧 (𝑲𝒕) 0.1387*** 1179906*** 5.340*** 𝐥𝐧 (𝑯𝒕) 2.5561*** 𝑪𝒕 𝑩𝑻𝑺𝒕 4.35× 10−9*** -2.77× 10−5*** 𝑹𝑳𝑺𝒕 𝑰𝒏𝒅𝒕 𝑼𝑴𝑷𝒕 𝑪𝑲𝒆𝒔𝒕 𝑨𝑯𝑯𝒕 𝐥𝐧 (𝑨𝒕𝑳𝒕) 0.0313*** 13838174** 522.8095* 5.2916* 1.43× 10−8 2.5378*** R-Squared 98,58% 91,82% 68,16% 87,84% 96,80% Adj R- Squared 98,50% 91,42% 65,77% 87,55% 95,56% Taraf signifikansi 𝛼 1% = *** 5% = ** Untuk menilai kebaikan model persamaan simultan yang dihasilkan, digunakan nilai R-Squared untuk melihat goodness of fit dari setiap persamaan yang telah terbentuk. Persamaan core model adopsi PDRB memiliki Adj-R-Squared sebesar 98,50% yang berarti kapital, human capital, dan interaksi adopsi teknologi dengan jumlah tenaga kerja dapat menggambarkan keragaman dari variabel PDRB Pulau Sumatera sebesar 98,50%, sisanya dipengaruhi oleh variabel lain di luar model. Faktor-faktor yang Mempengaruhi PDRB Pulau Sumatera Adapun, estimasi parameter dari core model PDRB beserta sifat dari setiap variabel penjelas (input) adalah sebagai berikut. Tabel 8. Estimasi Persamaan PDRB Variabel Independen Variabel Dependen : PDRB t hitung Koefisien Sifat input Kapital 0,1387 6,107*** Inelastis Human Capital 2,556 70,791*** Elastis Adopsi Teknologi*Jumlah Tenaga Kerja 0,0313 2,697*** Inelastis Adj R-Squared 98,50% Taraf signifikansi 𝛼 1% = ***
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Pengaruh Kapital Terhadap PDRB Pulau Sumatera Kapital memiliki elastisitas positif yaitu sebesar 0,1387. Hal ini berarti setiap peningkatan kapital sebesar 1 persen maka akan meningkatkan PDRB Pulau Sumatera sebesar 0,1387 persen, dengan asumsi ceteris paribus. Nilai ini berarti pengaruh kapital/modal terhadap PDRB bersifat inelastis (Ei <1). Hal ini berarti peningkatan PDRB lebih rendah jika dibandingkan peningkatan modal. Variabel modal yang dipakai di penelitian ini adalah jumlah kredit/pinjaman yang diberikan oleh Bank Umum/BPR. Peningkatan kredit/pinjaman berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB di Pulau Sumatera. Hasil ini sejalan dengan penelitian oleh OJK (2015) bahwa kredit berdampak positif terhadap pertumbuhan ekonomi provinsi di Pulau Sumatera, khususnya untuk kredit yang dialirkan ke sektor pertanian, perburuan, dan kehutanan yang membuat perekonomian Pulau Sumatera terangkat. Hal ini diperkuat oleh Taswan (2010), pemberian pinjaman/kredit dapat menggerakkan perekonomian masyarakat sehingga akan mendorong penciptaan lapangan pekerjaan dan pada akhirnya dapat menjamin kesejahteraan masyarakat. Mulyati, dkk (2020) menegaskan bahwa penyaluran kredit bank umum berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB. Jika dilihat dari Satellite Model, persamaan Efisiensi Kapital yaitu : 𝐾𝑡̂ = 187945∗∗∗ + 1179906∗∗∗ 𝐴𝑡 Taraf signifikansi 𝛼 1% = *** Dalam persamaan diatas dapat diketahui bahwa adopsi teknologi berpengaruh signifikan terhadap efisiensi kapital pada tingkat signifikansi 1%. Pemanfaatan teknologi dalam proses produksi dapat mengoptimalkan kapital sehingga penggunaan kapital dapat lebih efisien untuk mendapatkan output yang maksimum. Pengaruh Human Capital Terhadap PDRB Pulau Sumatera Koefisien human capital yaitu sebesar 2,556, yang berarti human capital memiliki elastisitas positif. Hal ini berarti setiap peningkatan human capital sebesar 1 persen maka akan meningkatkan PDRB Pulau Sumatera sebesar 2,556 persen, dengan asumsi ceteris paribus. Human capital bersifat elastis (Ei>1) dan memiliki nilai koefisien yang cukup besar. Hal ini memiliki makna bahwa peningkatan human capital dapat berpotensi meningkatkan PDRB Pulau Sumatera menjadi lebih tinggi dibandingkan peningkatan variabel lainnya. Lucas (1988) mengemukakan bahwa peningkatan kualitas human capital akan mengakumulasi pengetahuan dan keterampilan yang berimbas pada peningkatan kualitas pertumbuhan ekonomi. (12)
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Dengan peningkatan human capital, akan mengakibatkan adanya efisiensi produksi yang memiliki efek peningkatan output dan pendapatan. Human capital meningkatkan produktivitas pekerja dan pada saat yang sama meningkatkan produktivitas di bidang kehidupan lain, seperti kesehatan, pendidikan, dan pekerjaan (Li et al. 2017). Dalam era digitalisasi dengan perkembangan teknologi yang cukup pesat, generasi muda dituntut memiliki keahlian dan kompetensi di bidang penguasaan teknologi baru. Perubahan teknologi yang pesat membutuhkan kualifikasi khusus untuk menguasainya sehingga pendidikan menjadi sesuatu kebutuhan wajib bagi generasi modern. Kualitas human capital di masa sekarang akan memiliki efek jangka panjang terhadap kualitas perekonomian di masa mendatang dimana jika generasi muda sekarang yang melek terhadap teknologi maka generasi tua yang akan datang telah memiliki keterampilan yang tinggi dalam penguasaan teknologi yang mendorong peningkatan output. Jika dilihat dari Satellite Model, persamaan Human Capital yaitu : 𝐻𝑡̂ = −108,08∗∗∗ + 5,34∗∗∗ 𝐴𝑡 − 1,43 × 10−8 𝐶𝐾𝑒𝑠𝑡 + 2,53∗∗∗ 𝐴𝐻𝐻𝑡 (13) Taraf signifikansi 𝛼 1% = *** Dalam persamaan diatas dapat diketahui bahwa adopsi teknologi dan angka harapan hidup berpengaruh signifikan terhadap human capital pada tingkat signifikansi 1%. Adopsi teknologi memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap peningkatan human capital dibandingkan angka harapan hidup. Perkembangan internet yang semakin masif di era revolusi industri, membuat akses komunikasi, informasi, dan pengetahuan menjadi semakin mudah dan cepat untuk didapatkan. Penggunaan media digital yang bijak dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kompetensi dan keterampilan dalam berbagai bidang. Sejalan dengan penemuan Paul (2014), dengan menggabungkan teknologi baru dengan infrastruktur yang ada untuk membuat bentuk klik dan mortir dapat memberdayakan generasi saat ini dengan keterampilan siap kerja. Penerapan teknologi untuk pengembangan keterampilan dapat menghasilkan biaya yang lebih rendah, kualitas yang lebih tinggi, dan jangkauan yang lebih luas, sekaligus mengurangi beban infrastruktur fisik. Teknologi informasi yang dimanfaatkan dengan tepat dan sesuai dengan kualifikasi tugas yang dibutuhkan dapat memberikan dampak positif terhadap kinerja individu, dalam hal ini tentunya akan meningkatkan skill dan human capital dari individu tersebut (Tjhai, 2003). Angka harapan hidup menjadi salah satu indikator derajat kesehatan penduduk. AHH menggambarkan umur rata-rata yang dicapai seseorang dalam situasi
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 mortalitas yang berlaku di masyarakat. AHH memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap human capital. Semakin tinggi AHH, menunjukkan pembangunan kesehatan yang berhasil karena manusia sebagai aset dalam perekonomian memiliki kualitas kesehatan yang baik sehingga mendorong peningkatan produktivitas kerja dimasa kini dan masa mendatang. Kesehatan merupakan salah satu investasi yang mendorong keberlangsungan penduduk yang lebih lama dan berkualitas prima, yang akan menciptakan kondisi perekonomian yang kuat dan stabil. Pengaruh Interaksi Adopsi Teknologi dan Jumlah Tenaga Kerja Terhadap PDRB Pulau Sumatera Interaksi adopsi teknologi dan jumlah tenaga kerja memiliki elastisitas yang positif yaitu sebesar 0,0313. Jika jumlah tenaga kerja konstan, peningkatan adopsi teknologi sebesar 1 persen akan meningkatkan PDRB meningkatkan PDRB Pulau Sumatera sebesar 0,0313 persen, dengan asumsi ceteris paribus. Hal ini berarti pengaruh variabel adopsi teknologi jika jumlah tenaga kerja konstan terhadap PDRB bersifat inelastis (Ei<1). Dalam model Solow, faktor teknologi merupakan efek pengganda terhadap output yang dihasilkan. Hal ini diperkuat oleh teori pertumbuhan ekonomi Kuznets, kemajuan teknologi merupakan syarat untuk pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan. Dengan adanya teknologi, maka produktivitas tenaga kerja akan meningkat dan tentunya berpengaruh terhadap peningkatan output. Teknologi di era modern menjadi hal yang tidak dapat dipisahkan dari kehidupan. Peranan teknologi yang sangat pesat memicu pemanfaatan berbagai media sebagai sarana penyebaran informasi dan komunikasi, tak terkecuali erat kaitannya dengan perekonomian. Faldrix dkk (2021), menyatakan pemanfaatan teknologi dalam aktivitas ekonomi dapat meningkatkan pendapatan, menciptakan lapangan kerja dan mendorong pertumbuhan ekonomi. Kemajuan teknologi mendorong berbagai inovasi dalam pemasaran produk, dimana saat ini media sosial merupakan salah satu platform yang memiliki andil yang besar dalam peningkatan penjualan produk. Pandemi COVID-19 yang membuat aktivitas masyarakat di luar rumah menjadi terbatas, mendorong adanya permintaan barang dan jasa melalui platform penjualan barang secara online (e-commerce). Sehingga hal ini mendorong meningkatnya transaksi secara online terhadap berbagai kebutuhan dan fasilitas barang dan jasa. Pelaku usaha dan UMKM dapat memasarkan produk dengan cepat dan mudah melalui platform e-commerce yang tersedia yang tentunya memiliki dampak positif terhadap perekonomian masyarakat. Hal ini menandakan era baru yaitu
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 ekonomi digital dimana kebutuhan akan penyerapan teknologi berpengaruh sangat krusial terhadap peningkatan pendapatan masyarakat. Adopsi teknologi berpengaruh secara langsung (direct) dan secara tidak langsung (indirect) terhadap PDRB Pulau Sumatera. Efek secara langsung dapat dilihat pada 𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙, bahwa interaksi antara adopsi teknologi signifikan berpengaruh terhadap PDRB. Sedangkan efek secara tidak langsung dapat dilihat pada satellite model pada persamaan (6) bahwa adopsi teknologi berpengaruh signifikan terhadap efisiensi kapital dan pada persamaan (7) adopsi teknologi berpengaruh signifikan terhadap human capital. Temuan dalam penelitian ini yaitu adopsi teknologi memiliki multiplier effect terhadap PDRB, dimulai dengan peningkatan efisiensi kapital, peningkatan human capital, maupun peningkatan terhadap PDRB secara langsung. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Adopsi Teknologi Pulau Sumatera Estimasi parameter dari core model Adopsi Teknologi menggunakan Two Stage Least Square sebagai berikut. Tabel 9. Estimasi Persamaan Adopsi Teknologi Variabel Independen Variabel Dependen : Adopsi Teknologi Koefisien t hitung Intersep −0,5535 −13,764∗∗∗ Konsumsi Ruta 4,35 × 10−9 9,265∗∗∗ BTS −2,77 × 10−5 −2,105∗∗ Adj R-Squared Taraf signifikansi 𝛼 1% = *** 5% = ** 91,42% Berdasarkan pemodelan yang telah dilakukan, terdapat 2 variabel bebas yang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap adopsi teknologi internet di Pulau Sumatera. Dari sisi konsumsi rumah tangga, terjadi asosiasi positif, yang menandakan jika terjadi peningkatan konsumsi rumah tangga, akan meningkatkan pengadopsian teknologi internet di Pulau Sumatera. Sedangkan, untuk variabel BTS, memiliki asosiasi yang negatif terhadap pengadopsian teknologi internet, yang menunjukkan bahwa jika terjadi peningkatan jumlah BTS, akan mengurangi pengadopsian internet. Menurut (Gómez-Galán dkk., 2020), terdapat keterkaitan antara konsumsi dan juga penggunaan internet. Dalam penelitiannya yang menganalisa pola penggunaan internet, terdapat beberapa hal yang memengaruhi, dimana salah satunya adalah mengenai kemampuan konsumsi dari individu. Hal ini berbanding lurus dengan hal yang terjadi di Pulau Sumatera. Di Pulau Sumatera, saat konsumsi rumah tangga
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 meningkat, maka kapabilitas dari individu dalam mengadopsi internet akan semakin besar. Anomali justru terjadi pada efek yang dihasilkan oleh variabel jumlah BTS terhadap pengadopsian teknologi internet di Pulau Sumatera. Fasilitas digital seharusnya mampu memberikan dampak yang positif terhadap pengguna dan pengadopsi teknologi internet (Shenglin dkk., 2017). Hal ini berbanding terbalik dengan hal yang terjadi di Pulau Sumatera. Hal ini mungkin disebabkan oleh pendistribusian dari BTS yang kurang baik. Berdasarkan (Imansyah, 2018), meskipun koneksi internet super cepat tersedia di Indonesia, namun belum merata di seluruh tanah air. Hal ini mememungkinkan pembangunan BTS hanya pada daerah yang penyerapan internetnya sudah baik namun masih mengabaikan daerah yang belum baik pengadopsian teknologi internetnya. Dampak Langsung dan Tidak Langsung Adopsi Teknologi Adopsi teknologi memiliki efek yang signifikan terhadap pendapatan domestik bruto di Pulau Sumatera. Berdasarkan pemodelan yang dilakukan, adopsi teknologi internet yang melekat pada tenaga kerja sebagai faktor produksi memiliki efek langsung sebesar 0,03% kepada perekonomian jika terjadi peningkatan pengadopsian teknologi internet sebesar 1%. Namun pada pemodelan yang dilakukan, terdapat pula efek tidak langsung yang diakibatkan oleh adopsi teknologi internet. Berdasarkan gambar 11. tidak hanya efek langsung yang dihasilkan oleh adopsi teknologi internet. Adopsi teknologi pada kenyataannya juga memengaruhi nilai dari kapitan dan human capital di Pulau Sumatera. Pada efeknya kepada kapital, adopsi teknologi memiliki efek sebesar 0,017% jika terjadi peningkatan adopsi teknologi internet sebesar 1 persen. Sedangkan, pada human capital, peningkatan 1 persen adopsi teknologi, akan meningkatkan human capital sebesar 0,1%. Dengan nilai ini akan terjadi efek juga kepada PDRB baik dari kapital maupun human capital, dengan masing-masing efek sebesar 0,002% dan 0,253%. Dengan demikian terdapat efek tidak langsung yang dihasilkan oleh adopsi teknologi internet dengan nilai sebesar 0,255%. Adapun total dampak yang dihasilkan oleh adopsi teknologi adalah sebesar 0,285%.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 Adopsi Teknologi (peningkatan 1%) PDRB (peningkatan 0,03%) Kapital (peningkatan 0,017%) PDRB (peningkatan 0,002%) Total dampak kePDRB (peningkatan 0,285%) Human Capital (peningkatan 0,1%) PDRB (peningkatan 0,253%) Gambar 11. Gambaran Direct dan Indirect Effect dari Adopsi Teknologi terhadap Peningkatan PDRB V. KESIMPULAN, SARAN, DAN REKOMENDASI KESIMPULAN PDRB dan adopsi teknologi memiliki hubungan secara simultan. Variabel yang berpengaruh terhadap PDRB Pulau Sumatera yaitu kapital, human capital, dan variabel interaksi antara adopsi teknologi dengan jumlah pekerja Sedangkan, variabel yang berpengaruh terhadap adopsi teknologi yaitu konsumsi rumah tangga dan jumlah BTS. Human capital memiliki dampak terbesar dan elastis terhadap perekonomian di Pulau Sumatera. Adopsi teknologi tidak hanya dampak langsung (direct effect) terhadap PDRB Pulau Sumatera, namun juga memiliki dampak tidak langsung (indirect effect) melalui variabel human capital dan juga kapital. Namun, adopsi teknologi memiliki anomali dengan variabel jumlah BTS yang justru memiliki asosiasi negatif. Hal mengindikasikasikan adanya ketidakefektifan dalam pemetaan dan pembangunan BTS. ini
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 SARAN DAN REKOMENDASI Pemerintah dapat memberikan kebijakan peningkatan kredit terhadap sektor-sektor unggulan di Pulau Sumatera yang dapat digunakan sebagai stimulus dalam peningkatan pergerakan perekonomian masyarakat. Namun, pada saat pemberian kredit perlu adanya analisis lebih lanjut yang dilakukan oleh pemerintah dalam upaya meminimalisasi risiko perbankan di Pulau Sumatera. Menggalakkan kebijakan yang dapat meningkatkan human capital seperti peningkatan kualitas pendidikan dan kesehatan sehingga tercipta pembangunan ekonomi yang inklusif dan berkelanjutan. Peningkatan human capital dapat dilakukan dengan peningkatan derajat kesehatan masyarakat melalui perluasan infrastruktur kesehatan yang memadai sehingga dapat diakses secara mudah oleh masyarakat. Selain itu pemerintah perlu fokus dalam upaya peningkatan penyerapan teknologi untuk masyarakat yang tentunya berdampak positif terhadap peningkatan keterampilan dan kompetensi masyarakat. Peningkatan adopsi teknologi akan meningkatkan jumlah dan kualitas pekerja terdidik yang akan mendorong percepatan kemajuan perekonomian suatu negara. Dengan kebutuhan akan internet dan fasilitas telekomunikasi lainnya, perlu dukungan yang nyata oleh pemerintah untuk menciptakan lapangan pekerjaan yang luas. Pemerintah dapat meningkatkan infrastruktur telekomunikasi seperti program pembangunan BTS di berbagai wilayah di Indonesia. Sehingga, kesenjangan digital yang terjadi dapat diatasi sehingga terciptalah kemerataan akses akan teknologi informasi yang mendorong peningkatan produktivitas sektor ekonomi. Dengan dampak yang diberikan adopsi teknologi juga akan memiliki peran dalam peningkatan kapital dan human capital, dimana kedua hal ini juga akan membentuk perekonomian yang lebih baik di Pulau Sumatera. Namun, dengan kondisi adopsi teknologi yang tergolong kurang baik di Pulau Sumatera menuntut perhatian lebih oleh pemerintah. Pemerintah dituntut agar dapat memacu kecepatan adopsi teknologi di Pulau Sumatera sehingga melebihi kecepatan Nasional. Hal lain yang perlu diperhatikan adalah mengenai pembangunan BTS yang disasar untuk memberikan akses teknologi, dan tidak hanya untuk menopang daerah yang memiliki akses yang mapan. Perlu adanya pemetaan kapabilitas penduduk selain kepadatan penduduk dalam pembangunan BTS. Pengambilan kebijakan ini juga merupakan momentum dari pandemi yang menyebabkan kondisi dimana setiap lini masyarakat di Pulau Sumatera mampu memanfaatkan akses internet secara optimal.
Prosiding The 2nd Sumatranomics 2021 DAFTAR PUSTAKA Bahrini, R., & Qaffas, A. (2019). Impact of Information and Communication Technology on Economic Growth: Evidence from Developing Countries. Economies, 7(1), 21. doi:10.3390/economies7010021 Cunha, F., & Heckman, J. (2007). The technology of skill formation. American Economic Review, 97(2), 31-47. Dewi, K. R. P., Negoro, N. P., & Rahmawati, Y. (2017). Peran human capital terhadap efisiensi perusahaan perbankan di Indonesia. Jurnal Sains dan Seni ITS, 6(1), 18-23. Faldrix, Y., Andrianus, F., & Kamarni, N. (2021). Analisis Dampak Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi Dalam Perkonomian Sumatera Barat. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Dharma Andalas, 23(2), 385-396. Gómez-Galán, J., Vergara, D., Ordóñez-Olmedo, E., & Veytia-Bucheli, M. G. (2020). Time of Use and Patterns of Internet Consumption in University Students: A Comparative Study between Spanish-Speaking Countries. Sustainability, 12(12), 5087. doi:10.3390/su12125087 Harris, L., 2000. A Theory of Intellectual Capital. In: R. W. Herling & J. Provo, eds. Strategic Perspective on Knowledge, Competence and Expertise. USA: Academy of Human Resources Development, pp. 22-37 Imansyah, Ryan. (2018). Impact of Internet Penetration for the Economic Growth of Indonesia. Joint Journal of Novel Carbon Resource Sciences & Green Asia Strategy. 5(2). doi: Kasmir. 2013. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Keuangan, O. J. (2015). Potensi pertumbuhan ekonomi ditinjau dari penyaluran kredit perbankan kepada sektor prioritas ekonomi pemerintah. Departemen Pengembangan Pengawasan dan Manajemen Krisis. Divisi Analisis Profil Industri. Jakarta. Kim, Y. J., & Lee, J. W. (2011). Technological change, human capital structure, and multiple growth paths. The Japanese Economic Review, 62(3), 305-330. Li, Hongbin, Prashant Loyalka, Scott Rozelle, and Binzhen Wu. 2017. Human capital and China's future growth. Journal of Economic Perspectives 3: 25-48. [CrossRef] Loukil, K. (2019). Technological Development in Developing Countries: A Process of Imitation and R & D. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 9(11), 431-436. Mulyati, S., & Widiawati, S. Pengaruh Penyaluran Kredit Bank Umum Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kota Tasikmalaya Periode 2013-2017. Nikoloski, Krume.(2016). Technology and Economic Development: Retrospective. Journal of Process Management - New Technologies, International, 4(4). doi: doi:10.5937/jouproman4-11468 Paul, S. (2014). The impact of technology on skill development. The Indian Journal of Industrial Relations, 401-408. Shenglin, Ben, dkk. (2017). Digital Infrastructure: Overcoming the digital divide in emerging economies. Germany: G20 Insight Stojkov, M. (2008) Development of Economic Thought. Skopje: Faculty of Economics Sunaryo, T. (2001). Ekonomi Manajerial. Jakarta: Erlangga. Taswan, 2010, Manajemen Perbankan Konsep, Teknik Dan Aplikasi Ed II, Yogyakarta: IPP STIM YKPN The Global Information Technology Report 2016, World Economic Forum, 2016. also available at: Todaro, Michael P dan Stephen C. Smith, 2010. "Pembangunan Ekonomi" Jakarta: Erlangga Todaro, Michael P. 2006. "Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga". Alih Bahasa: Amminudin dan Drs. Mursid. Jakarta: Ghalia Indonesia Witara, K., & Akmawati, D. R. (2020). Pengaruh Teknologi Informasi, Kompetensi dan Pelatihan Kerja Terhadap Kinerja Karyawan CV Gema Tama di Sidoarjo. Media Mahardhika, 18(2), 220-232.