DAMPAK PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR
JALAN DAN VARIABEL EKONOMI LAIN TERHADAP
PERTUMBUHAN EKONOMI DAN LUAS LAHAN SAWAH
DI KORIDOR EKONOMI JAWA
PUSPITA MEGA LESTARI EFFENDI
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
PERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan dan Variabel Ekonomi Lain Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Luas Lahan Sawah di Koridor Ekonomi Jawa adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Juni 2013
ABSTRAK
PUSPITA MEGA LESTARI EFFENDI. Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan dan Variabel Ekonomi Lain Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Luas Lahan Sawah di Koridor Ekonomi Jawa. Dibimbing oleh ALLA ASMARA
Peran infrastruktur jalan sangat penting untuk kegiatan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa. Infrastruktur memang dibutuhkan, namun di sisi lain justru mendorong penyempitan lahan sawah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain terhadap pertumbuhan ekonomi dan luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa. Penelitian ini menggunakan model data panel 6 provinsi di Koridor Ekonomi Jawa tahun 2001-2011. Hasil menunjukkan bahwa panjang jalan (PJ), kepadatan penduduk (KP), pengeluaran pemerintah (PP), dan net ekspor (NX) berpengaruh positif, inflasi berpengaruh negatif, sedangkan investasi asing (PMA) dan investasi dalam negeri (PMDN) tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa. Panjang jalan (PJ), kepadatan penduduk (KP), dan jumlah industri besar dan sedang (IND) berpengaruh negatif terhadap luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa.
Kata Kunci: Data Panel, Infrastruktur, Lahan Sawah, Pertumbuhan Ekonomi
ABSTRACT
PUSPITA MEGA LESTARI EFFENDI. The Impact of Road Infrastructure Development and Other Economic Variables on Economic Growth and Agricultural Land in Java Economic Corridor. Supervised by ALLA ASMARA
The role of road infrastructure is important for economic activity in Java Economic Corridor. Infrastructure is needed for developing economic activity, but on the other side it decreases the size of agricultural land. This research is analyzing the impact of road infrastructure development and other economic variables on economic growth and the size of agricultural land in Java Economic Corridor. This research uses panel data model in 6 provinces in Java Economic Corridor 2001-2011. The finding of the research shows that the length of the road (PJ), population density (KP), government consumption (PP), and net exports (NX) has a positive effect, inflation has a negative impact and foreign direct investment (PMA) and domestic investment (PMDN) have no effect on economic growth in Java Economic Corridor. Variable length of road (PJ), population density (KP), and a number of large and medium industries (IND) negatively affected the size of agricultural land in Java Economic Corridor.
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi
pada
Departemen Ilmu Ekonomi
DAMPAK PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR
JALAN DAN VARIABEL EKONOMI LAIN TERHADAP
PERTUMBUHAN EKONOMI DAN LUAS LAHAN SAWAH
DI KORIDOR EKONOMI JAWA
PUSPITA MEGA LESTARI EFFENDI
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
Judul Skripsi : Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan dan Variabel Ekonomi Lain Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Luas Lahan Sawah di Koridor Ekonomi Jawa
Nama : Puspita Mega Lestari Effendi NIM : H14090119
Disetujui oleh
Dr. Alla Asmara, S.Pt M.Si Pembimbing
Diketahui oleh
Dr.Ir.Dedi Budiman Hakim, M.Ec Ketua Departemen
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini. Judul skripsi ini adalah “Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan dan Variabel Ekonomi Lain Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Luas Lahan Sawah di Koridor Ekonomi Jawa”. Penyusunan skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Tujuan penulisan skripsi ini yaitu untuk menganalisis mengenai perkembangan serta dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain terhadap pertumbuhan ekonomi dan luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa.
Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada orang tua dan keluarga penulis, yakni Bapak Nurdin Effendi (Alm), Ibu Siti Hapsah, serta kakak dari penulis yaitu Novianti dan Dina Ferdiansyah, atas segala doa, motivasi, dan dukungan baik moril maupun materiil bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Selain itu, penulis juga mengucapkan terima kasih kepada:
1. Dr. Alla Asmara, S.Pt M.Si selaku dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan arahan dan bimbingan baik secara teknis, teoritis, maupun moril dalam proses penyusunan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik. 2. Dr. Sri Mulatsih selaku dosen penguji utama dan Ranti Wiliasih, M.Si selaku
dosen penguji dari komisi pendidikan atas kritik dan saran yang telah diberikan untuk perbaikan skripsi ini.
3. Para dosen, staff, dan seluruh civitas akademika Departemen Ilmu Ekonomi FEM IPB yang telah memberikan ilmu dan bantuan kepada penulis selama menjalani studi di Departemen Ilmu Ekonomi.
4. Teman-teman satu bimbingan Ardhi, Jajang, Stania, dan Almira yang telah menjadi partner diskusi dan teman berbagi suka duka dalam penyusunan skripsi ini.
5. Sahabat penulis Meiyora, Rissa, Risya, Salsa, Farah, Sri Wulan, Melli, Farhana, Friska, Mira, Yuki, Dyah, Amel, Justi, Ditri, Nabilah, Oci, dan anggota Pakuan Teguh, serta teman-teman Ilmu Ekonomi 46 yang selalu memberikan keceriaan, masukan, dan semangat kepada penulis. Ibu Nana (BPS) yang telah memberikan masukan dan membantu penulis dalam mencari data.
6. Semua pihak yang telah membantu dalam menyelesaikan penulisan skripsi ini yang tidak bisa disebutkan satu per satu.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL vi
DAFTAR GAMBAR vi
DAFTAR LAMPIRAN vi
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Rumusan Masalah 3
Tujuan Penelitian 4
Manfaat Penelitian 4
TINJAUAN PUSTAKA 5
Pertumbuhan Ekonomi 5
Analisa Penggunaan Lahan 6
Konversi Lahan Sawah 8
Data Panel 8
Konsep Elastisitas 10
Penelitian Terdahulu 11
Kerangka Penelitian 13
Hipotesis Penelitian 15
METODE PENELITIAN 15
Jenis dan Sumber Data 15
Metode Analisis 16
Perumusan Model 17
Uji Hipotesis 18
Koefisien Determinasi 18
Uji Asumsi 19
GAMBARAN UMUM 20
Kondisi Geografis dan Administratif 20
Kondisi Kependudukan 21
Kondisi Perkembangan Perekonomian 22
Kondisi Perkembangan Lahan Sawah 23
Perkembangan Infrastruktur Jalan 24
Perkembangan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah 25
Perkembangan Net ekspor 26
Perkembangan Investasi Asing dan Investasi Dalam Negeri 26
Perkembangan Inflasi 28
Perkembangan Jumlah Industri Besar dan Sedang 28
HASIL DAN PEMBAHASAN 29
Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan dan Variabel Ekonomi
Lainnya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa 29 Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan dan Variabel Ekonomi
Lainnya Terhadap Luas Lahan Sawah di Koridor Ekonomi Jawa 33
SIMPULAN DAN SARAN 36
Simpulan 36
Saran 37
DAFTAR PUSTAKA 37
LAMPIRAN 40
DAFTAR TABEL
1 Perkembangan produksi tanaman padi menurut koridor (ribu ton) 3
2 Penelitian terdahulu 13
3 Jenis dan sumber data 16
4 Luas wilayah dan pembagian daerah administrasi masing-masing
provinsi di Koridor Ekonomi Jawa Tahun 2011 21
5 Jumlah penduduk menurut jenis kelamin, rasio jenis kelamin, laju pertumbuhan, dan kepadatan penduduk provinsi di Koridor Ekonomi
Jawa Tahun 2010 21
6 PDRB ADHK 2000 menurut lapangan usaha berdasarkan provinsi di
Koridor Ekonomi Jawa 22
7 Rincian luas lahan pertanian menurut provinsi di Koridor Ekonomi Jawa
tahun 2011(Ha) 23
8 Luas lahan sawah berdasarkan provinsi di Koridor Ekonomi Jawa 24 9 Panjang jalan berdasarkan provinsi dan tingkat kewenangan di Koridor
Ekonomi Jawa 24
10 Pengeluaran konsumsi pemerintah berdasarkan provinsi di Koridor
Ekonomi Jawa 25
11 Perkembangan net ekspor di Koridor Ekonomi Jawa 26 12 Perkembangan tingkat inflasi di Koridor Ekonomi Jawa 28 13 Perkembangan jumlah industri besar dan sedang di Koridor Ekonomi
Jawa 29
14 Uji model pertumbuhan ekonomi terbaik 30
15 Hasil estimasi model dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor
Ekonomi Jawa dengan pendekatan FEM 30
16 Uji model luas lahan sawah terbaik 33
17 Hasil estimasi model dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap luas lahan sawah di Koridor Ekonomi
Jawa dengan pendekatan FEM 34
18 Nilai elastisitas masing-masing variabel 35
DAFTAR GAMBAR
1 Persentase distribusi PDRB Atas Dasar Harga Konstan (ADHK) 2000
menurut koridor ekonomi tahun 2011 1
2 Luas lahan sawah berdasarkan provinsi di Koridor Ekonomi Jawa 2 3 Laju pertumbuhan PDRB ADHK 2000 menurut provinsi di Koridor
Ekonomi Jawa, 2009-2011(%) 3
4 Kurva perbedaan sewa lahan sesuai dengan perbedaan jarak ke pasar 6 5 Perbedaan kurva sewa lahan untuk kegiatan yang berbeda 7
6 Diagram cincin Von Thunen 7
7 Kerangka penelitian 14
8 Provinsi tujuan migran seumur hidup tahun 2010 22 9 Perkembangan penanaman modal dalam negeri di Koridor Ekonomi
10 Perkembangan penanaman modal asing di Koridor Ekonomi Jawa 27
DAFTAR LAMPIRAN
1 Hasil uji normalitas untuk pengujian asumsi klasik normalitas dalam mengestimasi dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel
ekonomi terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa 40 2 Hasil uji multikolinearitas untuk pengujian asumsi klasik
multikolinearitas dalam mengestimasi dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain terhadap pertumbuhan
ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa 40
3 Hasil pengujian dengan metode PLS (Pooled Least Square) untuk mengestimasi dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi
Jawa 41 4 Hasil pengujian dengan metode Fixed Effect untuk mengestimasi
dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain
terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa 42 5 Hasil pengujian Chow Test untuk mengestimasi dampak
pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain terhadap
pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa 42
6 Hasil uji normalitas untuk pengujian asumsi klasik normalitas dalam mengestimasi dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel
ekonomi lain terhadap luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa 43 7 Hasil uji multikolinearitas untuk pengujian asumsi klasik
multikolinearitas dalam mengestimasi dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain terhadap luas lahan
sawah di Koridor Ekonomi Jawa 43
8 Hasil pengujian dengan Metode PLS (Pooled Least Square) untuk mengestimasi dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel
ekonomi lain terhadap luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa 44 9 Hasil pengujian dengan metode Fixed Effect untuk mengestimasi
dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain
terhadap luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa 45 10 Hasil pengujian dengan metode Random Effect untuk mengestimasi
dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain
terhadap luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa 46 11 Hasil pengujian Chow Test untuk mengestimasi dampak
pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain terhadap
luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa 46
12 Hasil pengujian Hausman Test untuk mengestimasi dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lain terhadap
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Bidang ekonomi adalah hal penting yang terus menerus diperhatikan oleh pemerintah. Tujuan negara dalam ekonomi makro adalah untuk mencapai stabilitas ekonomi, pertumbuhan, dan pembangunan ekonomi yang tinggi. Pada
hakekatnya pembangunan harus mencerminkan perubahan total suatu masyarakat menuju suatu kondisi kehidupan yang lebih baik (Todaro dan Smith 2006).
Pembangunan ekonomi Indonesia memiliki banyak tantangan yang tidak mudah untuk diselesaikan. Penyusunan Masterplan Percepatan dan Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia (MP3EI) penting dalam rangka memberikan arah pembangunan ekonomi Indonesia hingga tahun 2025. MP3EI dimaksudkan untuk mendorong terwujudnya pertumbuhan ekonomi yang tinggi.
MP3EI fokus pada pengembangan 8 program utama yang terdiri dari 22 kegiatan ekonomi utama di 6 koridornya, yaitu Koridor Ekonomi Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, Bali dan Nusa Tenggara, Papua dan Maluku. Koridor Ekonomi Jawa memiliki kondisi yang lebih baik dibandingkan koridor lainnya. Koridor ini dapat menjadi tolak ukur perubahan ekonomi yang telah sukses berkembang.
Gambar 1 Persentase distribusi PDRB Atas Dasar Harga Konstan (ADHK) 2000 menurut koridor ekonomi tahun 2011
Sumber: BPS, 2012
Gambar 1 menunjukkan bahwa Koridor Ekonomi Jawa merupakan koridor yang memiliki kontribusi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) paling besar terhadap Pendapatan Domestik Bruto (PDB) Indonesia yaitu mencapai 58% pada tahun 2011. Lebih dari setengah pendapatan negara berasal dari koridor ini. Menurut Lewis, pertumbuhan dan perkembangan ekonomi suatu negara dapat dilakukan dengan meningkatkan pertumbuhan pada sektor industri. Industrialisasi merupakan mesin penggerak pertumbuhan ekonomi (Todaro dan Smith 2006). Oleh karena itu, strategi pengarahan Koridor Ekonomi Jawa sebagai pendorong industri dan jasa nasional digunakan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan.
produktivitas industri (Weiss dan Figura dalam Kim 2006). Pembangunan infrastruktur memang dibutuhkan dalam kegiatan ekonomi, namun di sisi lain justru mendorong penyempitan lahan sawah yang ada. Konversi lahan sawah terjadi karena adanya desakan untuk memenuhi kebutuhan penduduk yang semakin bertambah jumlahnya seperti pemukiman, industri, maupun prasarana dengan tujuan memperluas kegiatan ekonomi.
Koridor Ekonomi Jawa merupakan pusat pertumbuhan ekonomi dan industri. Seiring dengan semakin meningkatnya kegiatan ekonomi di suatu wilayah akan menyebabkan semakin meningkatnya permintaan terhadap sumberdaya lahan.
2007 2008 2009 2010 2011
He
Gambar 2 Luas lahan sawah berdasarkan provinsi di Koridor Ekonomi Jawa
Sumber: BPS, 2011 (diolah)
Luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa berfluktuasi dari tahun ke tahunnya. Luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa tahun 2011 mencapai 3 251 694 hektar, jumlah ini menurun 0.058% dari tahun 2010 dengan luas 3 253 594 hektar. Lahan sawah terluas ada di Provinsi Jawa Timur seluas 1 106 449 hektar pada tahun 2011, diikuti oleh Provinsi Jawa Tengah, Jawa Barat, Banten, DI Yogyakarta, dan DKI Jakarta (Gambar 2).
Semakin sempitnya luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa tentu akan mengganggu pembangunan pertanian, khususnya produksi padi sebagai pangan utama nasional yang masih terfokus di Koridor Ekonomi Jawa. Lahan di Koridor Ekonomi Jawa pada umumnya lebih subur, hal itu karena jaringan irigasi di koridor ini lebih baik serta organisasi petani yang lebih mapan dibandingkan di luar Koridor Ekonomi Jawa.
Tabel 1 Perkembangan produksi tanaman padi menurut koridor (ribu ton)
Koridor 2008 2009 2010 2011 2012
Sumatera 13 597 14 399 15 200 15 407 16 299
Jawa 32 346 34 880 36 375 36 439 35 976
Bali&Nusa Tenggara 3 168 3 357 3 176 3 411 3 601
Kalimantan 4 384 4 392 4 422 4 520 4 711
Sulawesi 6 575 6 801 6 960 7 244 7 692
Maluku&Papua 252 271 274 297 311
Indonesia 60 322 64 100 66 407 67 318 68 590
Sumber: BPS, 2012
Beberapa uraian diatas menjelaskan betapa pentingnya infrastruktur jalan dalam kegiatan ekonomi dan lahan sawah untuk mencapai salah satu tujuan pembangunan. Hal ini disadari karena perkembangan pertanian merupakan prasyarat industrialisasi yang akan menjadi pendorong perekonomian nasional.
Rumusan Masalah
Koridor Ekonomi Jawa sebagai pendorong industri dan jasa nasional diharapkan dapat menjadi barometer perekonomian Indonesia. Koridor Ekonomi Jawa memiliki penduduk dalam jumlah besar dengan tingkat pendapatan yang cukup tinggi. Hal ini menjadikan Koridor Ekonomi Jawa sebagai pasar yang kuat bagi produk-produk dalam negeri, sehingga dapat berperan besar dalam mendorong kemajuan ekonomi daerah, baik di dalam maupun luar Koridor Ekonomi Jawa. Ini berarti bahwa pembangunan di luar Koridor Ekonomi Jawa dapat memanfaatkan perkembangan ekonomi di koridor ini.
Gambar 3 Laju pertumbuhan PDRB ADHK 2000 menurut provinsi di Koridor Ekonomi Jawa, 2009-2011(%)
Sumber: BPS, 2012
Pertumbuhan ekonomi provinsi-provinsi yang ada di Koridor Ekonomi Jawa dari tahun ke tahunnya semakin meningkat. Laju pertumbuhan ekonomi pada tahun 2011 menunjukkan Provinsi Jawa Timur sebagai provinsi dengan laju pertumbuhan ekonomi tertinggi yaitu sebesar 7.22%, diikuti oleh DKI Jakarta dan Jawa Barat sebesar 6.71% dan 6.48%, sedangkan Provinsi DI Yogyakarta merupakan provinsi dengan laju pertumbuhan ekonomi terendah pada tahun 2011 yaitu sebesar 5.16% (Gambar 3).
untuk mencari segala kebutuhan maupun pengalaman dari masing-masing individu. Banyak aktivitas dan pusat kegiatan pemerintah berpusat di Koridor Ekonomi Jawa. Dampaknya adalah terjadi perpindahan penduduk atau migrasi karena sumber daya manusia dan sumber daya alam yang potensial dapat terpenuhi dengan lengkap.
Fenomena migrasi ini merupakan dampak dari adanya perkembangan industri dan pembangunan infrastruktur yang dilihat secara intangible, dimana masyarakat akan lebih memutuskan untuk tinggal di daerah perkotaan, karena ketersediaan berbagai fasilitas infrastruktur seperti pendidikan, transportasi, dan lainnya. Infrastruktur transportasi merupakan sebuah kebutuhan untuk meningkatkan pertumbuhan dan pembangunan ekonomi (Beyzatlar dan Kustepeli 2011) dan merupakan salah satu faktor yang memengaruhi perubahan jumlah populasi di suatu daerah (Boarnet dan Haughwout 2000).
Pertumbuhan ekonomi yang diikuti oleh pesatnya pertumbuhan penduduk di Koridor Ekonomi Jawa menuntut pembangunan infrastruktur baik berupa jalan, bangunan industri dan pemukiman. Meningkatnya kegiatan ekonomi menyebabkan semakin tingginya permintaan terhadap lahan untuk penggunaan hal tersebut, akibatnya banyak lahan sawah khususnya yang berada di sekitar perkotaan, mengalami alih fungsi ke penggunaan tersebut.
Isu pertumbuhan ekonomi dengan mengarahkan Koridor Ekonomi Jawa sebagai pendorong industri dan jasa nasional yang memicu pembangunan infrastruktur akan membutuhkan lahan lebih banyak perlu mendapatkan perhatian.
Berdasarkan uraian diatas, maka permasalahan pokok dalam penelitian ini adalah:
1. Bagaimana perkembangan pertumbuhan ekonomi dan luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa?
2. Bagaimana dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa?
3. Bagaimana dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa?
Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini, diantaranya adalah:
1. Menganalisis perkembangan pertumbuhan ekonomi dan luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa.
2. Menganalisis dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa. 3. Menganalisis dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel
ekonomi lainnya terhadap luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa. Manfaat Penelitian
Selain menjawab permasalahan yang ada, penulis berharap penelitian ini dapat berguna dikemudian hari. Adapun manfaat penelitian ini adalah:
mencapai pertumbuhan dan pembangunan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa.
2. Bagi para akademisi, penelitian ini diharapkan dapat menjadi rujukan bagi penelitian-penelitian selanjutnya.
3. Bagi masyarakat umum, penelitian ini diharapkan dapat menyuguhkan suatu pengetahuan umum yang menarik, dan dipetik manfaatnya. Terutama pengetahuan terhadap pertumbuhan ekonomi dan luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa.
TINJAUAN PUSTAKA
Pertumbuhan Ekonomi
Menurut Todaro dan Smith (2006), pertumbuhan ekonomi merupakan suatu proses peningkatan kapasitas produktif dalam suatu perekonomian secara terus-menerus atau berkesinambungan sepanjang waktu sehingga menghasilkan tingkat pendapatan dan output nasional yang semakin lama semakin besar. Tiga komponen pertumbuhan ekonomi yang penting bagi setiap masyarakat adalah:
1. Akumulasi modal, dimana akumulasi modal termasuk didalamnya semua investasi baru dalam tanah, peralatan fisik dan sumber daya manusia melalui perbaikan di bidang kesehatan, pendidikan dan keterampilan kerja.
2. Pertumbuhan jumlah penduduk yang pada akhirnya menyebabkan pertumbuhan angkatan kerja.
3. Kemajuan tekhnologi yang secara luas diartikan sebagai cara baru dalam menyelesaikan pekerjaan.
Pertumbuhan ekonomi suatu wilayah dapat dilihat dari pendapatan yang dihasilkan karena adanya kegiatan produksi di wilayah tersebut yang diukur melalui PDRB. PDRB menurut penggunaan dibagi menjadi tiga komponen yang membentuk perekonomian bila ditinjau dari sudut pengeluaran. Ketiga komponen itu adalah: 1) Konsumsi rumah tangga dan pemerintah. Pengeluaran konsumsi pemerintah meliputi konsumsi pemerintah pusat dan daerah. Pengeluaran ini digunakan untuk keperluan belanja rutin seperti pembelian barang dan jasa (belanja barang), pembayaran balas jasa pegawai (belanja pegawai), dan penyusutan barang modal, serta digunakan untuk keperluan pembiayaan pembangunan; 2) investasi, yaitu adanya penambahan dan pengurangan barang modal. Investasi meliputi konstruksi perumahan, pembelian mesin-mesin, pembangunan pabrik-pabrik dan kantor, dan tambahan inventori barang perusahaan. Investasi secara lebih umum sebagai aktivitas yang meningkatkan kemampuan perekonomian untuk memproduksi output di masa depan, kita tidak hanya memasukkan investasi fisik saja tetapi juga apa yang disebut sebagai investasi dalam modal manusia (human capital); 3) net ekspor, istilah ini untuk menghitung pengeluaran domestik pada barang luar negeri dan pengeluaran luar negeri untuk barang domestik (Dornbusch dan Fischer 2008).
Y = C + I + G + NX dimana:
Y : pendapatan nasional
C : pengeluaran konsumsi rumah tangga I : investasi
G : pengeluaran konsumsi pemerintah NX : net ekspor
Analisa Penggunaan Lahan
Analisa penggunaan lahan dapat dikaji dengan teori Von Thunen. Von Thunen mengidentifikasi tentang perbedaan lokasi dari berbagai kegiatan pertanian atas dasar perbedaan sewa lahan (Tarigan 2004). Dalam modelnya tersebut, Von Thunen membuat asumsi sebagai berikut:
1. Wilayah analisis bersifat terisolir sehingga tidak terdapat pengaruh pasar dari kota lain.
2. Tipe pemukiman adalah padat di pusat wilayah dan semakin kurang padat apabila menjauh dari pusat wilayah.
3. Seluruh wilayah model memiliki iklim, tanah, dan topografi yang seragam. 4. Fasilitas pengangkutan adalah primitif (sesuai pada zamannya) dan relatif
seragam. Ongkos ditentukan oleh berat barang yang dibawa.
5. Kecuali perbedaan jarak ke pasar, semua faktor alamiah yang memengaruhi penggunaan tanah adalah seragam dan konstan.
Berdasarkan asumsi di atas, Von Thunen menentukan hubungan sewa lahan dengan jarak ke pasar dapat dilihat pada Gambar 4.
Sewa Lahan
Sewa dari hasil tawar menawar
D = Jarak dari pasar
Gambar 4 Kurva perbedaan sewa lahan sesuai dengan perbedaan jarak ke pasar Tingkat sewa lahan adalah paling mahal di pusat pasar dan makin rendah apabila makin jauh dari pasar. Berdasarkan perbandingan antara harga jual dan biaya produksi, masing-masing jenis produksi memiliki kemampuan yang berbeda untuk membayar sewa lahan. Makin tinggi kemampuannya untuk membayar sewa lahan, makin besar kemungkinan kegiatan itu berlokasi dekat ke pusat pasar.
Masing-masing jenis kegiatan/produksi memiliki kurva permintaan atas lahan berupa kurva indiferen yang menggambarkan hubungan antara sewa lahan dan jarak dari pasar. Kemiringan kurva berbeda antara satu jenis kegiatan dengan kegiatan lainnya.
kurva permintaan lahan untuk kegiatan A, sedangkan kurva B menggambarkan kurva permintaan lahan untuk kegiatan B.
Sewa Lahan
Kurva A
Kurva B
Pasar T D= jarak dari pasar
Gambar 5 Perbedaan kurva sewa lahan untuk kegiatan yang berbeda Kegiatan A bersifat indiferen pada kurva permintaan lahan tersebut, artinya bagi mereka sama saja berlokasi di titik mana pun pada cakupan kurva tersebut, setelah membandingkan antara sewa lahan dan jarak lokasi ke pasar yang berbanding terbalik. Kurva permintaan antara kegiatan A dan B berbeda, maka sampai jarak titik T, penggunaan lahan akan dimenangkan oleh kegiatan A, sedangkan untuk jarak setelah titik T akan dimenangkan oleh kegiatan B (Gambar 5). Analisis seperti ini dapat dilanjutkan sampai beberapa kegiatan yang membutuhkan penggunaan lahan. Hasilnya adalah suatu pola penggunaan lahan berupa diagram cincin yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Diagram cincin Von Thunen
Konsep Von Thunen mengenai sewa lahan sangat memengaruhi jenis kegiatan yang mengambil tempat pada lokasi tertentu masih tetap berlaku, dan hal ini mendorong terjadinya konsentrasi kegiatan tertentu pada lokasi tertentu. Von Thunen menggunakan contoh sewa atau lahan untuk produksi pertanian tetapi banyak ahli studi ruang berpendapat bahwa teori ini juga relevan untuk penggunaan lahan di perkotaan dengan menambah aspek tertentu, misalnya aspek kenyamanan dan penggunaan lahan di masa lalu (Priyarsono et al. 2007).
Penggunaan lahan di perkotaan tidak lagi berbentuk seperti cincin, tetapi tetap terlihat adanya kecenderungan pengelompokkan untuk penggunaan yang sama berupa kantong-kantong, di samping adanya penggunaan berupa campuran antara satu kota dengan kota lainnya. Kecenderungan saat inibahwa pusat kota umumnya didominasi oleh kegiatan perdagangan dan jasa, sedikit ke arah luar
Keterangan: Cincin 1 = Pasar
diisi oleh kegiatan industri kerajinan bercampur dengan perumahan (Priyarsono et al. 2007).
Perkembangan dari teori Von Thunen adalah selain harga lahan tinggi di pusat kota dan akan semakin menurun apabila makin jauh dari pusat kota. harga lahan akan tinggi pada jalan-jalan utama dan akan semakin rendah apabila menjauh dari jalan utama (Sjafrizal 2008).
Konversi Lahan Sawah
Sebagai sumberdaya alam, lahan merupakan wadah dan faktor produksi strategis bagi kegiatan pembangunan untuk meningkatkan kesejahteraan manusia. Perubahan pola penggunaan lahan pada dasarnya bersifat dinamis mengikuti perkembangan penduduk dan pola pembangunan wilayah.
Perkembangan sektor pertanian pada umumnya terjadi pada wilayah-wilayah yang berlahan subur. Pada wilayah-wilayah-wilayah-wilayah inilah berkembang pusat-pusat pemukiman penduduk sehingga menuntut pemerintah daerah setempat untuk membangun fasilitas-fasilitas umum dan prasarana-prasarana di wilayah tersebut. Adanya pusat pemukiman penduduk, ketersedian prasarana dan berdasarkan pertimbangan faktor-faktor lokasi, yaitu dekatnya lokasi dengan pemukiman sebagai sumber tenaga kerja, maka penggunaan lahan untuk penggunaan non pertanian seperti industri cenderung untuk berkembang di wilayah ini (Anugerah 2005).
Konversi lahan sawah di Jawa jauh lebih besar dibandingkan wilayah lain di Indonesia, dan kecenderungannya terus meningkat. Kondisi ini mengindikasikan upaya pengendalian konversi lahan sawah yang dilakukan pemerintah tidak efektif. Di luar Jawa konversi lahan sawah bersifat fluktuatif. Hal ini disebabkan adanya upaya pemerintah mencetak sawah baru untuk mengantisipasi tingginya konversi yang terjadi di Jawa. Secara mikro, berkembangnya pemukiman memengaruhi konversi lahan sawah, namun secara makro pengembangan pemukiman yang diproksi dengan peningkatan jumlah penduduk tidak menunjukkan hubungan yang positif. Hal ini mengindikasikan adanya trend pemilikan rumah bukan hanya sebagai tempat tinggal tetapi sebagai investasi (Ilham et al 2001).
Data Panel
Metode analisis ekonometrika yang digunakan pada penelitian ini adalah metode analisis data panel (pooled data). Data panel adalah gabungan dari data time-series dan data cross-section. Untuk menggambarkan data panel secara singkat, misalkan pada data cross-section, nilai dari suatu peubah atau lebih dikumpulkan untuk beberapa unit sampel pada suatu waktu. Dalam data panel, unit cross-section yang sama disurvei dalam beberapa waktu. Menurut Baltagi (2005), keunggulan penggunaan analisis data panel antara lain sebagai berikut: a. Analisis data panel memiliki kontrol terhadap heterogenitas data individual
dalam suatu periode waktu.
c. Analisis data panel lebih tepat dalam mempelajari dinamika penyesuaian (dynamics of adjustment).
d. Analisis data panel dapat lebih baik mengidentifikasi dan mengukur pengaruh-pengaruh yang secara sederhana tidak dapat terdeteksi dalam data cross-section atau time series saja.
e. Model analisis data panel dapat digunakan untuk membuat dan menguji model perilaku yang lebih kompleks dibandingkan analisis data cross-section murni atau time-series murni.
f. Analisis data panel pada level mikro dapat meminimisasi atau menghilangkan bias yang terjadi akibat agregasi data ke level makro.
g. Analisis data panel pada level makro memiliki time-series yang lebih panjang tidak seperti masalah jenis distribusi yang tidak standar dari unit root test dalam analisis data time series.
Analisis data panel juga memiliki keterbatasan dalam penggunaannya, khususnya apabila data panel juga memiliki keterbatasan dalam penggunaannya, khususnya apabila data panel dikumpulkan atau diperoleh dengan metode survei. Menurut Baltagi (2005), keterbatasan penggunaan analisis data panel antara lain sebagai berikut:
a. Analisis data panel menimbulkan masalah dalam rancangan dan pengumpulan data penelitian mencakup coverage, nonresponse, kemampuan daya ingat responden (recall), frekuensi, dan waktu wawancara akibat penggunaan data yang relatif besar dengan melibatkan komponen cross-section dan time-series.
b. Analisis data panel dapat menimbulkan distorsi dalam kesalahan pengamatan.
c. Analisis data panel dapat menimbulkan masalah selektivitas seperti self-selectivity, nonresponse, dan attrition (jumlah responden yang terus berkurang pada survei lanjutan).
d. Analisis data panel dapat menimbulkan dimensi series jangka pendek. e. Analisis data panel dapat menimbulkan masalah ketergantungan cross
section yang dapat mengakibatkan kesimpulan-kesimpulan yang tidak tepat (misleading inference).
Pengolahan data panel dikenal tiga macam metode, yaitu metode pooled least square, metode efek tetap (fixed effect), dan metode efek acak (random effect). Ketiga metode ini dapat diterapkan dengan pembobotan (cross section weight) atau tanpa pembobotan (no weighting).
Pooled Least Square
Metode mengkombinasikan semua data cross section dan time series akan digabungkan menjadi pooled data. Menggunakan metode ini tentunya akan menghasilkan pendugaan regresi yang lebih akurat jika dibandingkan dengan regresi biasa, karena dalam panel berarti menggabungkan data cross section dan time series bersama-sama sehingga memiliki jumlah observasi data yang lebih banyak. Kelemahan dalam metode ini adalah tidak terlihatnya perbedaan baik antar individu karena data yang digabungkan secara keseluruhan. Metode ini diduga dengan menggunakan Ordinary Least Square (OLS), yaitu:
yit = variabel terikat di waktu t untuk setiap unit cross section i
χ it = variabel bebas di waktu t untuk setiap cross section i
α = intercept yang konstan antar individu cross section i
β = parameter untuk variabel bebas
it = komponen error gabungan di waktu t untuk unit cross section i Efek Tetap (Fixed Effect)
Metode pooled least square memiliki kekurangan, yaitu tidak terlihatnya perbedaan baik antar individu, sehingga asumsi intersep dan slope dari persamaan regresi yang dianggap konstan. Generalisasi secara umum, dapat dilakukan dengan memasukkan variabel dummy untuk menghasilkan nilai parameter yang berbeda-beda pada setiap unit cross section. Metode ini dengan memasukkan variabel dummy disebut dengan metode Fixed Effect atau Least Square Dummy Variabel.
Metode fixed effect akan menghasilkan intersep yang berbeda-beda antar unit cross section. Kelemahan pada metode ini adalah semakin berkurangnya degree of freedom akibat adanya penambahan variabel dummy pada persamaan, dan tentunya akan memengaruhi keefisienan parameter yang diduga. Pendugaan metode ini dinyatakan dalam persamaan:
Yit = αi + βjxjit + it dimana:
Yit = variabel terikat di waktu t untuk unit cross section i
αi = intersep yang akan berbeda antar individu cross section i xjit = variabel bebas j di waktu t untuk unit cross section i
βj = parameter untuk variabel ke j
it = komponen error di waktu t untuk unit cross section i Efek Acak (Random Effect)
Pada metode efek acak (random effect) karakteristik antar individu terlihat pada komponen error yang ada pada model. Hal ini tidak akan mengurangi derajat bebas (degree of freedom) akibat penambahan variabel, sehingga efisiensi dalam pendugaan parameter juga tidak berkurang. Bentuk model efek acak ini adalah:
Yit = αi +βχit + it it = uit + vit + wit dimana:
uit ~ N (0, u2) = komponen cross section error vit ~ N (0, v2) = komponen time series error wit ~ N (0, w2)= komponen error kombinasi
asumsinya adalah bahwa error secara individual tidak saling berkorelasi begitu juga dengan error kombinasinya.
Konsep Elastisitas
logaritma, derajat kepekaan variabel dependen pada suatu persamaan terhadap perubahan variabel independennya dapat dilihat melalui nilai elastisitas (Koutsoyiannis dalam Awalia 2013). Jika dinyatakan ke dalam sebuah persamaan matematis, nilai elastisitas dapat dirumuskan sebagai berikut:
Dimana:
Y = variabel endogen X = variabel eksogen
∂Y = nilai perubahan Y
∂X = nilai perubahan X
Adapun kriteria uji elastisitas adalah sebagai berikut:
1. Nilai elastisitas antara nol dan satu (0<E<1) dikatakan inelastis. 2. Nilai elastisitas lebih besar dari satu (E>1) dikatakan elastis. 3. Nilai elastisitas sama dengan satu (E=1) dikatakan unitary elastis. 4. Nilai elastisitas sama dengan nol (E=0) dikatakan inelastis sempurna. 5. Nilai elastisitas tak terhingga (E=~) dikatakan elastis sempurna.
Penelitian Terdahulu
Hasil penelitian Anugerah (2005) dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda, Location Quetient (LQ), surplus pendapatan/tenaga kerja dan elastisitas pendapatan/tenaga kerja. Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode LQ, menunjukkan bahwa sektor pertanian di Kabupaten Tangerang masih memiliki peran penting dan merupakan sektor yang mampu memberikan efek pertumbuhan yang positif bagi perkembangan perekonomian wilayah. Berdasarkan analisis regresi, faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap konversi lahan sawah adalah produktivitas padi sawah, persentase luas lahan sawah irigasi, kontribusi sektor non pertanian terhadap PDRB dan dummy (kebijakan pemerintah), sedangkan laju pertumbuhan penduduk dan pertambahan panjang jalan aspal tidak berpengaruh nyata.
Limi dan Smith (2007) melakukan penelitian dengan menggunakan variabel index akses, telekomunikasi, air dan konsumsi elektrik di sektor pertanian. Hasilnya adalah fasilitas jalan dan irigasi merupakan faktor yang kuat untuk efisiensi produksi dalam industri kopi dan kakao di Afrika, infrastruktur telekomunikasi juga merupakan faktor penting dalam pemasaran komoditas pertanian. Dengan demikian negara-negara di Afrika harus lebih meningkatkan investasi dalam infrastruktur untuk memperbaiki daya saing pertanian. Marginal perbaikan infrastruktur ini berkontribusi sebesar 0.1 - 0.4% terhadap GDP di Afrika.
bagian barat lebih diprioritaskan pengembangan jaringan jalan dibandingkan rel kereta api.
Vidyattama (2010) melakukan penelitian dengan cakupan penelitiannya adalah 26 provinsi yang ada di Indonesia dengan kurun waktu 1985-2005. Alat analisis yang digunakan adalah estimasi panel dinamis dengan menggunakan GMM (Generalized Method of Moment). Hasil penelitiannya membuktikan bahwa human capital, infrastruktur transportasi, dan perdagangan terbuka memiliki dampak yang positif terhadap pertumbuhan ekonomi regional, sedangkan investasi dan pengeluaran pemerintah tidak secara signifikan memengaruhi pertumbuhan ekonomi regional di provinsi-provinsi Indonesia.
Hasil penelitian Beyzatlar dan Kustepeli (2011) dengan menggunakan alat ekonometrika melalui pengestimasian Engle-Granger Cointegration dan Error Correction Model (ECM). Infrastruktur yang diteliti adalah panjang rel kereta api. Menggunakan data time series dari tahun 1950 sampai 2004. Hasilnya adalah adanya korelasi positif antara panjang rel kereta api dengan pertumbuhan ekonomi pada jangka panjang. Panjang rel kereta api juga memengaruhi kepadatan penduduk di Turki pada jangka pendek dan jangka panjang.
Tabel 2 Penelitian Terdahulu
Nama Peneliti/tahun penelitian
Judul Penelitian Metode
Penelitian
Hasil
Anugerah/2005 Analisis Faktor-Faktor yang
Memengaruhi Konversi Lahan Sawah ke Penggunaan Non Pertanian di Kabupaten
faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap konversi lahan sawah adalah produktivitas padi sawah, persentase luas lahan sawah irigasi, kontribusi sektor non pertanian terhadap PDRB dan dummy (kebijakan pemerintah), sedangkan laju pertumbuhan penduduk dan pertambahan panjang jalan aspal tidak berpengaruh nyata.
Limi dan Smith/2007
What is Missing Between Agricultural Growth and Infrastructure Development
3SLS (Three Stage Least Square).
fasilitas jalan dan irigasi merupakan faktor yang kuat untuk efisiensi produksi dalam industri kopi dan kakao di Afrika, infrastruktur telekomunikasi juga merupakan faktor penting dalam pemasaran komoditas pertanian. Dengan demikian negara-negara di Afrika harus lebih meningkatkan investasi dalam infrastruktur untuk memperbaiki daya saing pertanian
Zhou et al./2008 Transport Infrastructure, Growth, and Poverty
disparitas pendapatan dan pertumbuhan ekonomi di area timur, tengah, dan barat China berbeda karena adanya perbedaan investasi transportasi. Investasi yang lebih dibutuhkan adalah pada jaringan jalan dan rel kereta api sehingga dapat menciptakan
economy of scale. Area miskin yaitu bagian barat lebih diprioritaskan pengembangan jaringan jalan dibandingkan rel kereta api Vidyattama/2010 A Search for Indonesia’s
Regional Growth Determinants
GMM (Generalized Method of Moment)
human capital, infrastruktur transportasi, dan perdagangan terbuka memiliki dampak yang positif terhadap pertumbuhan ekonomi regional, sedangkan investasi dan pengeluaran pemerintah tidak secara signifikan memengaruhi pertumbuhan ekonomi regional di provinsi-provinsi Indonesia.
Beyzatlar dan Kustepeli/2011
Infrastructure, Economic Growth and Population Density in Turkey
adanya korelasi positif antara panjang rel kereta api dengan pertumbuhan ekonomi pada jangka panjang. Panjang rel kereta api juga memengaruhi kepadatan penduduk di Turki pada jangka pendek dan jangka panjang.
Napitupulu, Tabunan et.al/2011
Dampak Infrastruktur Jalan
Investasi jalan dan jembatan di Sumatera dan Jawa-Bali paling dinikmati oleh sektor perdagangan, restoran dan hotel, dan sektor industri makanan, minuman dan tembakau namun kurang berpihak pada sektor pertanian
Kerangka Penelitian
Perkembangan perindustrian perlu didukung oleh infrastruktur untuk memperlancar proses produksi dan distribusi barang dan jasa. Berkembangnya infrastruktur di Koridor Ekonomi Jawa memicu perpindahan penduduk besar-besaran ke pusat-pusat kegiatan ekonomi di koridor ini. Pertumbuhan jumlah penduduk dan berkembangnya pusat kegiatan ekonomi yang sangat erat hubungannya dengan proses konversi lahan. Semakin banyak lahan yang lebih diprioritaskan untuk pembangunan pemukiman maupun pembangunan sarana prasarana lainnya. Akibatnya muncul kompetisi dalam penggunaan, yang pada akhirnya menggeser penggunaan lahan sawah untuk kegiatan-kegiatan non pertanian.
Untuk memperlihatkan pentingnya untuk mengetahui dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap pertumbuhan ekonomi dan luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa dapat dilihat dalam kerangka operasional penelitian pada Gambar 7.
Keterangan: batasan penelitian
Gambar 7 Kerangka Penelitian
Masterplan Perluasan dan Percepatan Pembangunan Ekonomi Indonesia (MP3EI)
Koridor Ekonomi Jawa sebagai Pendorong Industri
dan Jasa Nasional
Perlunya infrastruktur yang lebih baik
Banyaknya Migrasi ke Koridor Ekonomi Jawa
Pertumbuhan Ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa Alih fungsi lahan sawah di
Koridor Ekonomi Jawa untuk pengembangan
industri dan sarana prasarana
Terjadi kompetisi dalam penggunaan lahan
Dampak pembangunan infrastruktur jalan dan
variabel ekonomi lainnnya terhadap pertumbuhan ekonomi dan luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa
Hipotesis Penelitian
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini berupa dugaan tanda koefisien variabel-variabel dalam menganalisis dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap pertumbuhan ekonomi dan luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa. Dalam analisis dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa, hipotesis yang digunakan adalah:
1. Pengeluaran konsumsi pemerintah berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa.
2. Panjang jalan berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa.
3. Kepadatan penduduk berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa.
4. Net ekspor berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa.
5. Investasi dalam negeri berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa.
6. Investasi asing berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa.
7. Inflasi berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa.
Hipotesis yang digunakan dalam analisis dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa adalah:
1. Panjang jalan berpengaruh negatif terhadap lahan pertanian di Koridor Ekonomi Jawa.
2. Kepadatan penduduk berpengaruh negatif terhadap lahan pertanian di Koridor Ekonomi Jawa.
3. Jumlah industri besar dan sedang berpengaruh negatif terhadap lahan pertanian di Koridor Ekonomi Jawa.
METODE PENELITIAN
Jenis dan Sumber Data
pengumpulan data dilakukan melalui penelusuran data ke berbagai instansi terkait, media internet, surat kabar dan literatur-literatur yang berkaitan.
Tabel 3 Jenis dan sumber data
Data(Variabel) Data yang digunakan Satuan Sumber Data
PDRB PDRB Atas Dasar
Harga Konstan 2000
Juta rupiah Badan Pusat Statistik (BPS)
Panjang Jalan (PP) Panjang Jalan
berdasarkan tingkat kewenangan
Kilometer BPS
Kepadatan Penduduk (KP) Kepadatan penduduk Jiwa/kilometer BPS
Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (PP)
Pengeluaran pemerintah Juta rupiah BPS
Net ekspor (NX) Net ekspor Juta rupiah BPS
Investasi Asing (PMA) Penanaman modal asing Ribu US$ Badan Koordinasi
Penanaman Modal
Luas Lahan Sawah (LS) Luas lahan sawah Hektar BPS
Jumlah Industri (IND) Jumlah industri besar dan sedang
Perusahaan BPS
Adapun pengambilan data PDRB yang digunakan dalam penelitian ini adalah PDRB ADHK 2000 yaitu PDRB yang dinilai berdasarkan harga pada tahun 2000 sebagai tahun dasar. Hal ini dimaksudkan untuk melihat pertumbuhan ekonomi di setiap provinsi yang didasarkan pada harga tahun dasar yang sama. Panjang jalan yang digunakan adalah panjang jalan berdasarkan tingkat kewenangan, yaitu panjang jalan negara, provinsi, dan kabupaten/kota. Hal ini dikarenakan panjang jalan akan dilihat dari total panjangnya untuk semua kondisi dan jenis permukaan. Lahan pertanian menggunakan data luasnya lahan sawah, karena sebagian besar lahan pertanian di Koridor Ekonomi Jawa adalah persawahan.
Metode Analisis
Metode analisis deskriptif merupakan suatu metode analisis sederhana yang bertujuan mendeskripsikan dan mempermudah penafsiran yang dilakukan dengan memberikan pemaparan dalam bentuk tabel, grafik, dan diagram. Analisis deskriptif yang digunakan adalah deskriptif kualitatif untuk memberikan gambaran umum tentang data yang telah diperoleh. Gambaran umum ini bisa menjadi acuan untuk melihat karakteristik data yang akan diteliti. Dalam penelitian ini analisis deskriptif digunakan untuk memberikan suatu gambaran secara umum mengenai perkembangan pertumbuhan ekonomi dan luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa.
Perumusan Model
Dalam penelitian ini, data diolah dengan menggunakan program software Eviews 6. Digunakan 2 model menggunakan metode panel.
Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan dan Variabel Ekonomi Lainnya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa
Untuk menganalisis dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa, variabel yang digunakan adalah: PDRB ADHK 2000, panjang jalan berdasarkan tingkat kewenangan, kepadatan penduduk, net ekspor, pengeluaran konsumsi pemerintah, inflasi, investasi asing, dan investasi dalam negeri. Secara matematis, model umum dapat dituliskan sebagai berikut:
LnPDRBit = α0 + α1lnPJit + α2lnKPit + α3lnNXit + α4lnPPit + α5INFLASIit +α6lnPMAit + α7lnPMDNit + it
dimana:
PDRBit = pertumbuhan ekonomi di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (juta rupiah)
α0 = intercept
α1- α7 = parameter untuk setiap variabel tahun ke t
PJit = panjang jalan di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (Km) KPit = kepadatan penduduk di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (orang/Km2)
NXit = net ekspor di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (juta rupiah) PPit = pengeluaran konsumsi pemerintah di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (juta rupiah)
INFLASIit = inflasi di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (%)
PMAit = investasi asing di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (ribu US$) PMDNit = investasi dalam negeri di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (juta rupiah)
it = error/simpangan
Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan dan Variabel Ekonomi Lainnya Terhadap Luas Lahan Sawah di Koridor Ekonomi Jawa
Dampak pembangunan infrastruktur jalan dan variabel ekonomi lainnya terhadap luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa dapat dianalisis menggunakan variabel: luas lahan sawah, panjang jalan berdasarkan tingkat kewenangan, kepadatan penduduk, dan jumlah industri besar dan sedang. Secara matematis, model umum dapat dituliskan sebagai berikut:
LSit = α0 + α1PJit + α2KPit + α3INDit + it dimana:
LSit = luas lahan sawah di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (Ha)
α0 = intercept
α1- α3 = parameter untuk setiap variabel tahun ke t
KPit = kepadatan penduduk di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (orang/Km2)
INDit = jumlah industri besar dan sedang di Koridor Ekonomi Jawa tahun ke t (perusahaan)
it = error/simpangan
Uji Hipotesis
Uji hipotesis berguna untuk memeriksa atau menguji apakah variabel-variabel yang digunakan dalam model regresi signifikan atau tidak. Maksud dari signifikan ini adalah suatu nilai dari parameter regresi yang secara statistik tidak sama dengan nol. Ada dua jenis uji hipotesis yang dapat dilakukan terhadap variabel regresi. Uji tersebut adalah Uji-F dan Uji-t.
Uji-F
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen di dalam model secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen yang digunakan. Perumusan hipotesis pada Uji-F adalah:
H0 : β1 = β2 = β3 = βk = 0
H1 : Minimal ada satu nilai β yang tidak sama dengan nol
Kriteria ujinya adalah jika Fhitung > Ftabel,α(k-1)(n-k) maka tolak H0, dimana k
adalah jumlah variabel (dengan intercept) dan jumlah observasi yang dilambangkan dengan huruf n. Selain itu, jika probabilitas (p-value)< taraf nyata maka sudah cukup bukti untuk menolak H0. Jika tolak H0 berarti secara bersama-sama variabel bebas dalam model berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas pada taraf nyata α 5%, demikian pula sebaliknya.
Uji-t
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen secara individu (masing-masing) berpengaruh signifikan atau tidak terhadap variabel independen. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0 : βk = 0 H1 : βk ≠ 0
Kriteria uji yang digunakan adalah jika │thitung│> tα/2,(n-k) maka tolak H0, dimana jumlah observasi dilambangkan dengan huruf n, dan huruf k melambangkan jumlah variabel (termasuk intercept). Selain itu, jika probabilitas (p-value) lebih kecil dari taraf nyata maka dapat digunakan juga untuk menolak H0. Jika tolak H0 berarti variabel bebas dalam model berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas pada taraf nyata α %, demikian pula sebaliknya.
Koefisien Determinasi
mampu menjelaskan keragaman dari variabel dependen, demikian pula sebaliknya.
Uji Asumsi
Upaya untuk menghasilkan model yang efisien, tak bias, dan konsisten, maka perlu dilakukan terhadap pelanggaran/gangguan asumsi dasar ekonometrika yang berupa gangguan antar waktu (time-related disturbance), gangguan antar daerah atau antar provinsi (cross sectional disturbance), dan gangguan akibat keduanya. Beberapa asumsi mendasar yang perlu diuji dalam membuat persamaan adalah heteroskedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi.
Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah salah satu penyimpanan pada asumsi klasik statistika. Heteroskedastisitas terjadi jika ragam sisaan tidak konstan, hal ini dilambangkan dengan Var (µi2) = σ i2. Masalah ini sering terjadi jika ada penggunaan data cross section dalam estimasi model, namun masalah ini juga dapat terjadi dalam data time series. Heteroskedastisitas biasanya diperoleh pada data cross section, jika pada model dijumpai heteroskedastisitas, maka model menjadi tidak efisien meskipun tidak bias dan konsisten.
Mendeteksi adanya pelanggaran asumsi heteroskedastisitas, digunakan uji- White Heteroskedasticity yang diperoleh dalam program Eviews 6. Pengolahan data panel dalam Eviews 6 menggunakan metode General least square (cross Section Weights) maka untuk mendeteksi adanya heteroskedasitisitas adalah dengan membandingkan Sum Square Resid pada weighted statistic dengan unweigth statistics.
Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas merupakan suatu penyimpangan asumsi akibat adanya keterkaitan atau hubungan linier antar variabel bebas penyusun model. Indikasi adanya multikolinearitas dapat dilihat jika dalam model yang dihasilkan terbukti signifikan secara keseluruhan (uji-F) dan memiliki nilai R-Squared yang tinggi namun banyak variabel yang tidak signifikan (uji-t). Salah satu cara mengatasi masalah ini adalah dengan menggabungkan data cross section dengan data time series (Juanda 2009).
Uji Autokorelasi
Autokorelasi berarti adanya korelasi antara anggota observasi satu dengan observasi yang berlainan waktu. Autokorelasi bisa didefinisikan korelasi yang terjadi antar observasi dalam satu peubah atau korelasi antar error masa yang lalu dengan error masa sekarang. Uji autokorelasi yang dilakukan tergantung pada jenis data dan sifat model yang digunakan. Autokorelasi dapat memengaruhi efisiensi dari estimatornya.
Mengetahui ada/tidaknya autokorelasi, maka dilakukan dengan membandingkan DW statistiknya dengan DW-tabel. Sebuah model dapat dikatakan terbebas dari autokorelasi jika nilai DW statistiknya terletak di area non negatif autokorelasi. Penentuan area tersebut dibantu dengan nilai tabel DL dan DU. Jumlah observasi (N) dan jumlah variabel independen (K), dengan menggunakan hipotesis pengujian sebagai berikut:
H0 : Tidak terdapat autokorelasi H1 : Terdapat autokorelasi
Maka aturan pengujiannya adalah sebagi berikut:
0 < DW < DL : tolak H0, ada autokorelasi positif DL < DW < DU : daerah ragu-ragu, tidak ada keputusan DU < DW< 4-DU : terima H0, tidak ada autokorelasi 4-DU < DW < 4-DL : daerah ragu-ragu, tidak ada keputusan 4-DL < DW < 4 : tolak H0, ada autokorelasi
Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk memeriksa apakah error term menyebar normal atau tidak. Hipotesis yang digunakan adalah:
H0 : error term menyebar normal H1 : error term tidak menyebar normal
Uji normalitas diaplikasikan dengan melakukan tes Jarque Bera, jika nilai probabilitas yang diperoleh lebih besar dari taraf nyata yang digunakan, maka terima H0, yang berarti error term dalam model sudah menyebar normal.
GAMBARAN UMUM
Kondisi Geografis dan Administratif
Koridor Ekonomi Jawa merupakan salah satu bagian dari enam koridor ekonomi di Indonesia, yang terletak di bagian Selatan Nusantara yang dikenal sebagai negara maritim. Koridor Ekonomi Jawa dikelilingi oleh berbagai perairan, baik samudera, laut, maupun selat. Letak Kordior Ekonomi Jawa berbatasan langsung dengan Laut Jawa di sebelah Utara, Selat Bali di sebelah Timur, Samudera Hindia di sebelah selatan, sedangkan di sebelah Barat berbatasan dengan Selat Sunda.
Tabel 4 Luas wilayah dan pembagian daerah administrasi masing-masing provinsi di Koridor Ekonomi Jawa tahun 2011
Provinsi/
Penduduk merupakan salah satu modal dasar dalam menjalankan aktivitas pembangunan. Sebagian besar penduduk Indonesia masih terpusat di Koridor Ekonomi Jawa. Jumlah penduduk Koridor Ekonomi Jawa begitu besar dan selalu bertambah setiap tahunnya, namun tidak diimbangi dengan pemerataan penyebaran penduduk.
Tabel 5 Jumlah penduduk menurut jenis kelamin, rasio jenis kelamin, laju pertumbuhan, dan kepadatan penduduk provinsi di Koridor Ekonomi Jawa 2010
Provinsi/
Koridor Laki-Laki Perempuan
Rasio Jenis
Berdasarkan hasil Sensus Penduduk 2010, persebaran penduduk di Indonesia masih terpusat di Koridor Ekonomi Jawa. Bila dilihat menurut provinsi di Koridor Ekonomi Jawa, maka provinsi yang paling padat penduduknya adalah DKI Jakarta, yaitu sebesar 14 440 orang per km2, sementara provinsi yang paling rendah tingkat kepadatan penduduknya adalah Jawa Timur sebesar 784 orang per km2. Perbandingan jumlah penduduk, rasio jenis kelamin, dan laju pertumbuhan penduduk hasil Sensus Penduduk 2010 di tiap provinsi di Koridor Ekonomi Jawa disajikan pada Tabel 5.
untuk bermigrasi ke provinsi-provinsi di Koridor Ekonomi Jawa. Gambar 8 merupakan distribusi persentase migran seumur hidup ke provinsi-provinsi di Koridor Ekonomi Jawa. Tujuan utama migran adalah provinsi Jawa Barat yaitu sebesar 18.7%, dan provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta merupakan provinsi yang paling tidak diminati migran seumur hidup.
Gambar 8 Provinsi tujuan migran seumur hidup tahun 2010
Sumber: BPS, 2011
Kondisi Perkembangan Perekonomian
Perekonomian Koridor Ekonomi Jawa mempunyai kontribusi yang sangat penting bagi perekonomian nasional. Kegiatan ekonomi Indonesia dapat dikatakan terkonsentrasi di koridor ini, hal ini ditunjukkan pada Gambar 1 dimana PDRB provinsi yang ada di Koridor Ekonomi Jawa memberikan kontribusi lebih dari 50% dari PDB Indonesia.
Setiap tahunnya pendapatan provinsi-provinsi Koridor Ekonomi Jawa selalu mengalami peningkatan, total PDRB Koridor Ekonomi Jawa tahun 2011 mencapai 1 446 836 milliar rupiah atau naik sebesar 6.6% dari tahun 2010 yang hanya sebesar 1 356 704 milliar rupiah.
Tabel 6 PDRB ADHK 2000 menurut lapangan usaha berdasarkan provinsi di Koridor Ekonomi Jawa
Provinsi/ Koridor
PDRB Atas Dasar Harga Konstan 2000 Menurut Lapangan Usaha (miliar rupiah)
Rata-rata Pertumbuhan
(%) 2007 2008 2009 2010 2011 DKI Jakarta 332 971 353 723 371 469 395 634 422 163 6.20 Jawa Barat 274 180 291 206 303 405 322 224 343 111 5.50 Jawa Tengah 159 110 168 034 176 673 186 995 198 226 5.70 DIY 18 292 19 212 20 064 21 044 22 130 4.70 Jawa Timur 288 404 305 539 320 861 342 281 366 984 6.20 Banten 75 350 79 701 83 454 88 526 94 222 5.70 K. Jawa 1 148 307 1 217 415 1 275 926 1 356 704 1 446 836 6.00
Sumber : BPS, 2011
pertumbuhan tertinggi adalah Provinsi DKI Jakarta dan Jawa Timur sebesar 6.20%, sedangkan Provinsi DI Yogyakarta merupakan provinsi dengan rata-rata pertumbuhan terendah yaitu sebesar 4.70% (Tabel 6).
Kondisi Perkembangan Lahan Sawah
Peranan Koridor Ekonomi Jawa dalam MP3EI sebagai pendorong industri dan jasa nasional menyebabkan kontribusi sektor pertanian terhadap pendapatan regional di koridor ini semakin menurun diimbangi dengan proporsi kontribusi sektor non pertanian yang bertambah besar terhadap pendapatan regional. Penurunan kontribusi sektor pertanian terhadap output regional memiliki kaitan dengan semakin besarnya konversi lahan pertanian ke penggunaan non pertanian.
Kecenderungan konversi lahan yang tinggi, selama ini terasa pada sebagian kota-kota besar di Koridor Ekonomi Jawa yang merupakan kota-kota pusat pertumbuhan ekonomi dan industri. Semakin besarnya aktivitas perekonomian di suatu wilayah, akan menyebabkan semakin meningkatnya permintaan terhadap sumberdaya lahan. Ketersediaan lahan yang relatif tetap akan menyebabkan tingginya kompetitif penggunaan lahan dalam berbagai alternatif penggunaannya seperti sektor industri, pemukiman, sektor perdagangan maupun untuk sektor pertanian yang pada akhirnya penggunaan lahan akan di prioritaskan pada penggunaan dengan nilai kompetitif yang paling besar.
Tabel 7 Rincian luas lahan pertanian menurut provinsi di Koridor Ekonomi Jawa 2011
Provinsi/
Koridor Lahan Sawah (Ha)
Lahan Pertanian Bukan Sawah
Tegal/Kebun
Sumber : BPS, 2011 (diolah)
Lahan pertanian terdiri dari lahan sawah dan lahan pertanian bukan sawah yang meliputi lahan tegal/kebun, ladang/huma, dan lahan yang sementara tidak diusahakan. Apabila dirinci berdasarkan penggunaan lahannya tahun 2011, lahan pertanian yang digunakan sebagai sawah sebesar 3.2 juta ha, tegal/kebun sebesar 2.6 juta ha, ladang/huma sebesar 338 ribu ha, dan lahan yang sementara tidak diusahakan sebesar 38 ribu ha. Lahan sawah merupakan lahan yang paling luas di Koridor Ekonomi Jawa (Tabel 7).
seluas 197 165 hektar, DI Yogyakarta seluas 55 291 hektar, dan DKI Jakarta seluas 1 312 hektar. Rata-rata penurunan luas lahan sawah terbesar tahun 2007-2011 adalah Provinsi Jawa Barat dan DI Yogyakarta yaitu sebesar 0.11% (Tabel 8).
Tabel 8 Luas lahan sawah berdasarkan provinsi di Koridor Ekonomi Jawa Provinsi/
Koridor
Luas Lahan Sawah (Hektar) Rata-rata
Pertumbuhan (%) 2007 2008 2009 2010 2011
DKI Jakarta 1 200 1 200 1 215 1 312 1 312 2.31
Sumber : BPS, 2011 (diolah)
Perkembangan Infrastruktur Jalan
Jalan merupakan infrastruktur yang sangat dibutuhkan bagi transportasi darat. Fungsi jalan adalah sebagai penghubung satu wilayah dengan wilayah lainnya. Dalam konteks pembangunan pertanian dan ekonomi, jaringan jalan sangat dibutuhkan untuk kelancaran arus faktor produksi maupun pemasaran hasil. Jalan merupakan infrastruktur penting untuk memperlancar distribusi barang dan faktor produksi antar daerah serta meningkatkan mobilitas penduduk.
Tabel 9 Panjang jalan berdasarkan provinsi dan tingkat kewenangan di Koridor Ekonomi Jawa
Provinsi/ Koridor
Panjang Jalan (Kilometer) Rata-rata
Pertumbuhan
Sumber : BPS, 2011 (diolah)
Tengah, Jawa Barat, DKI Jakarta, Banten, dan DIY. Rata-rata pertumbuhan panjang jalan di Koridor Ekonomi Jawa dari tahun 2007 sampai 2011 sebesar 2.56%. Provinsi Banten merupakan provinsi dengan rata-rata pertumbuhan panjang jalan tertinggi yaitu sebesar 8.39%, sedangkan yang terendah adalah Provinsi DI Yogyakarta (Tabel 9).
Perkembangan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah
Pengeluaran konsumsi pemerintah secara garis besar dikelompokkan atas pengeluaran rutin dan pengeluaran pembangunan. Pengeluaran rutin pada dasarnya berunsurkan pos-pos pengeluaran lancar dan pos pengeluaran kapital. Pengeluaran rutin pada dasarnya dikeluarkan untuk membiayai pelaksanaan roda pemerintahan sehari-hari, meliputi belanja pegawai, belanja barang, berbagai macam subsidi (subsidi daerah dan subsidi harga), angsuran dan bunga utang pemerintah, serta pengeluaran lainnya, sedangkan pengeluaran pembangunan adalah pengeluaran yang sifatnya menambah modal masyarakat dalam bentuk prasarana fisik, yang dibedakan lagi menjadi pengeluaran pembangunan yang dibiayai dengan dana rupiah dan bantuan proyek.
Tabel 10 Pengeluaran konsumsi pemerintah berdasarkan provinsi di Koridor Ekonomi Jawa
Provinsi/ Koridor
Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (miliar rupiah) Rata-rata Pertumbuhan
(%) 2007 2008 2009 2010 2011
DKI Jakarta 16 087 17 453 19 277 19 417 21 171 7.18
Jawa Barat 18 114 16 806 18 703 18 721 21 085 4.20
Banten 2 849 2 070 2 332 2 357 2 641 -0.40
Jawa Tengah 20 257 20 591 22 126 22 808 26 529 7.12
DI Yogyakarta 3 537 3 811 4 099 4 215 4 582 6.71
Jawa Timur 18 654 20 816 23 398 26 547 28 158 10.88
K.Jawa 79 501 81 550 89 938 94 068 104 168 7.05
Sumber : BPS, 2011 (diolah)
Perkembangan Net ekspor
Perdagangan internasional menjadi hal yang sangat penting untuk memperkenalkan dan memasarkan produk suatu negara ke masyarakat dunia. Selain itu, perdagangan internasional juga mempunyai peranan yang sangat penting untuk membentuk pendapatan suatu wilayah. Provinsi-provinsi yang ada di Koridor Ekonomi Jawa melakukan ekspor sebagi respon dari adanya permintaan dari luar daerah. Provinsi-provinsi di Koridor Ekonomi Jawa juga melakukan impor untuk memenuhi permintaan domestiknya. Tabel 11 menunjukkan perkembangan net ekspor di Koridor Ekonomi Jawa.
Tabel 11 Perkembangan net ekspor di Koridor Ekonomi Jawa Provinsi/
Koridor
Net ekspor (miliar rupiah) Rata-rata
Pertumbuhan (%) 2007 2008 2009 2010 2011
DKI Jakarta 178 965 228 286 224 065 242 220 307 122 15.15
Sumber : BPS, 2011 (diolah)
Net ekspor di Koridor Ekonomi Jawa mengalami fluktuasi dari tahun 2007 hingga tahun 2011. Sejak tahun 2009 hingga tahun 2011 volume net ekspor terus menunjukkan peningkatan. Jumlah net ekspor di koridor ini meningkat dari tahun 2010 ke tahun 2011 sebesar 14.0%. Pada tahun 2011 Provinsi DKI Jakarta merupakan provinsi dengan jumlah net ekspor terbesar, yaitu mencapai 307 122 miliar rupiah, diikuti oleh Provinsi Jawa Timur, Jawa Barat, Jawa Tengah, Banten, dan DIY. Rata-rata pertumbuhan net ekspor di Koridor Ekonomi Jawa dari tahun 2007 hingga 2011 sebesar 7.72%. Provinsi DKI Jakarta merupakan provinsi dengan rata-rata pertumbuhan net ekspor tertinggi yaitu sebesar 15.15%, sedangkan rata-rata pertumbuhan terendah adalah Provinsi Jawa Tengah yaitu sebesar 4.31% (Tabel 11).
Perkembangan Investasi Asing dan Investasi Dalam Negeri
Dalam rangka mempercepat pembangunan ekonomi nasional di samping sumber daya alam dan sumber daya manusia, investasi juga cukup penting. Ini karena investasi sebagai motor penggerak perekonomian nasional, dan ditempatkan sebagai upaya untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi nasional, menciptakan lapangan kerja dan mendorong ekonomi kerakyatan.
Peningkatan investasi diharapkan akan berperan salam transfer teknologi dan manajerial yang pada akhirnya akan berkontribusi terhadap meningkatnya produksi dan produktivitas, serta daya saing ekonomi suatu bangsa. Gambar 9 menggambarkan jumlah investasi dalam negeri di Koridor Ekonomi Jawa.
(PMDN) di koridor ini meningkat dari tahun 2010 ke tahun 2011 sebesar 0.06%. PMDN di Koridor Ekonomi Jawa tahun 2011 mencapai 37 196 173 juta rupiah. Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi yang paling diminati oleh investor dalam negeri, diikuti oleh Jawa Timur, DKI Jakarta, Banten, Jawa Tengah, dan DIY (Gambar 9).
Gambar 9 Perkembangan penanaman modal dalam negeri di Koridor Ekonomi Jawa
Sumber: BKPM, 2011 (diolah)
Investasi asing sangat diperlukan dalam rangka mempercepat pertumbuhan dan pembangunan ekonomi regional di Koridor Ekonomi Jawa. Kegiatan investasi asing dapat memberikan kontribusi yang besar dalam mendorong kinerja laju pertumbuhan ekonomi, proses alih teknologi dan manajemen, serta manfaat bagi investor lokal. Manfaat yang paling menonjol adalah berkembangnya kolaborasi yang saling menguntungkan dan terjalin antar investor asing dan investor domestik.
Penanaman modal asing (PMA) di Koridor Ekonomi Jawa cukup berfluktuasi dari tahun 2007 hingga tahun 2011. Tahun 2009 PMA di koridor ini mengalami penurunan sebesar 0.32% dari tahun 2008, sedangkan pada tahun 2011 mengalami kenaikan dari tahun 2010 sebesar 0.07%. Pada tahun 2011 Provinsi DKI Jakarta merupakan provinsi yang paling diminati oleh investor asing diikuti oleh Provinsi Jawa Barat, Banten, Jawa Timur, Jawa Tengah, dan DI Yogyakarta (Gambar 10).
Gambar 10 Perkembangan penanaman modal asing di Koridor Ekonomi Jawa
Perkembangan Inflasi
Inflasi merupakan fenomena ekonomi yang kerap terjadi pada perekonomian suatu negara. Gejala-gejala inflasi pada perekonomian ditandai dengan kenaikan harga-harga secara umum dan berlangsung secara terus menerus, ini akan memengaruhi dan berdampak luas dalam berbagai bidang baik ekonomi, sosial, maupun politik (Rakhman 2012).
Setiap wilayah masing-masing memiliki perbedaan tingkat komoditi yang dikonsumsi. Perbedaan tersebut mencakup harga serta kualitas komoditi tersebut yang membedakan tiap wilayah. Hal ini dapat terjadi akibat perbedaan struktur biaya pada masing-masing wilayah seperti biaya hidup, biaya transportasi, pajak regional, tingkat upah, termasuk juga kondisi infrastruktur dan sebagainya (Rakhman 2012).
Tabel 12 Perkembangan tingkat inflasi di Koridor Ekonomi Jawa
Provinsi Tingkat Inflasi (%)
2007 2008 2009 2010 2011
DKI Jakarta 6.04 11.11 2.34 6.21 3.97
Jawa Barat 5.1 11.11 3.09 6.46 3.1
Banten 6.24 9.55 3.32 6.88 2.68
Jawa Tengah 7.99 9.88 2.93 7.38 3.88
DI Yogyakarta 6.48 9.66 3.62 6.96 4.09
Jawa Timur 6.31 11.47 2.86 6.1 3.45
Sumber : BPS, 2011 (diolah)
Tingkat inflasi di semua provinsi yang ada di Koridor Ekonomi Jawa pada tahun 2008 menunjukkan kenaikan dibandingkan tahun 2007. Hal ini dikarenakan adanya krisis finansial yang terjadi di Amerika dan Eropa, sehingga berdampak pada kestabilan harga domestik. Tingkat inflasi tertinggi pada tahun 2008 adalah Provinsi Jawa Timur sebesar 11.47%, diikuti oleh DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DIY, dan Banten. Pada tahun 2011 tingkat inflasi di semua provinsi mengalami penurunan dibandingkan tahun 2010. Inflasi tertinggi tahun 2011 adalah Provinsi DIY, sedangkan yang terendah adalah Provinsi Banten (Tabel 12).
Perkembangan Jumlah Industri Besar dan Sedang
Sektor industri merupakan salah satu sektor yang berperan penting dalam pembangunan nasional. Kontribusi sektor industri terhadap pembangunan nasional dari tahun ke tahun menunjukkan kontribusi yang signifikan. Peran Koridor Ekonomi Jawa sebagai pendorong industri dan jasa nasional sebenarnya merupakan satu jalur kegiatan untuk meningkatkan kesejahteraan rakyat dalam arti tingkat hidup yang lebih maju maupun taraf hidup yang lebih bermutu, dan juga diharapkan dapat menjadi pendorong pertumbuhan ekonomi koridor lainnya.
