of Micro and Small Industries at Rural Level in Indonesia)

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022

Ketersediaan Akses Kelistrikan dan Kaitannya dengan Jumlah Industri Mikro dan Kecil pada Level Perdesaan

di Indonesia

( Availability of Access to Electricity and Its Relation to Number of Micro and Small Industries at Rural Level in Indonesia )

Muhammad Dwi Prasetiyo¹ dan Teguh Trilaksono²

1,2 Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur

1md.prasetiyo@bps.go.id ²trilaksono@bps.go.id

Abstrak -Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kaitan antara keberagaman ekonomi dan sosial dalam menentukan ketersediaan infrastruktur listrik di tingkat perdesaan Indonesia. Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui peran ketersediaan inftrastruktur listrik terhadap jumlah industri mikro dan kecil pada wilayah perdesaan Indonesia sepanjang Tahun 2018. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari BPS pada level perdesaan yang biasa dikenal dengan pendataan potensi desa (podes) untuk periode tahun 2018. Regresi data dengan dummy variabel untuk menentukan dampak heterogenitas aktivitas ekonomi dan keberagaman sosial masyarakat di perdesaan. Sedangkan regresi dengan metode OLS untuk menentukan pengaruh ketersediaan infrastruktur listrik terhadap jumlah industri mikro dan kecil tersebut. Peggunaan regresi OLS dengan robust standard error untuk mengatasi pelanggaran asumsi klasik yang ditimbulkan dari hasil regresi tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan jumlah keluarga yang menggunakan listrik akan lebih rendah pada daerah dimana sebagian besar penduduknya mendapat penghasilan dari sektor pertanian dan pada yang memiliki lokasi penggalian golongan C. Sedangkan pada daerah perdesaan yang masyarakatnya terdiri dari lebih dari satu agama atau kepercayaan yang dianut oleh warganya dan lebih dari satu suku atau etnis, akses untuk mendapatkan listrik lebih tinggi jika dibandingkan dengan wilayah perdesaan yang tidak ada

heterogenitas sosialnya. Selain itu hasil utama dari penelitian ini menunjukkan bahwa ketersediaan infrastruktur listrik yang diukur dengan jumlah keluarga pengguna listrik signifikan berpengaruh terhadap jumlah industri mikro dan kecil di perdesaan Indonesia pada Tahun 2018.

Kata-kata kunci: Industri Mikro dan Kecil, Podes, Infrastruktur Listrik, OLS, Robust Standard Error

I. PENDAHULUAN

Listrik akan berdampak positif dalam kehidupan sehari-hari jika ketersediaannya cukup. Pentingnya ketersediaan energi listrik akan berdampak pada bidang- bidang seperti pendidikan [1] [2] [3]. Kaitan energi listrik terhadap pendidikan ini misalnya energi listrik dapat digunakan sebagai penerangan di rumah sehingga aktivitas belajar dapat dilakukan pada malam hari sekalipun. Di sekolah, energi listrik dapat digunakan untuk menyalakan komputer, internet dan dapat dipergunakan untuk menyalakan peralatan lain untuk mendukung kegiatan praktikum di laboratorium. Selain itu energi listrik juga berdampak pada bidang kesehatan [2] [4]. Penggunaan energi listrik pada bidang kesehatan dapat digunakan untuk penyimpanan vaksin, peralatan operasi, dan segala macam perlengkapan atau peralatan medis yang bisa digunakan hanya dengan keberadaan energi listrik saja. Energi listrik juga dapat berdampak pada bidang ketenagakerjaan dan PDB [2] [5] [6] [7].

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022 Listrik juga akan menjadi kendala utama dalam pengoperasian perusahaan ketika ketersediaan energi tersebut tidak cukup seperti penelitian yang telah dilakukan oleh [8]. Penelitian tersebut menggunakan data survei perusahaan oleh bank dunia pada Tahun 2016 dengan melibatkan UMKM di 139 negara. Hal senada juga disebutkan bahwa akses untuk memperoleh energi listrik menjadi salah satu faktor utama yang dapat menunjang kemudahan dalam melakukan usaha [9].

Kendala yang dihadapi oleh usaha dalam hal kelistrikan secara garis besar berdasarkan penelitian- penelitian yang telah dilakukan sebelumnya terbagi dalam tiga kelompok. Kendala pertama yang dihadapi usaha dalam hal kelistrikan berupa kemudahan untuk mendapatkan akses kelistrikan. Penelitian yang dilakukan oleh [10] menyebutkan pemasangan instalasi listrik untuk usaha terkendala masalah administrasi yang cukup memberatkan pelaku usaha. Ketersediaan akses infrastruktur listrik yang baik dapat meningkatkan usaha non pertanian seperti penelitian yang telah dilakukan oleh Lanjouw di El Salvador [11]. Ketersediaan akses listrik yang baik dapat meningkatkan produktivitas usaha sebaliknya ketika ketersediaan akses listrik tersebut kurang akibatnya mesin-mesin yang menggunakan energi listrik menjadi tidak bisa dioperasikan. Hal ini dapat mengurangi laba usaha [2] [12].

Permasalahan kedua yang terkait dengan listrik yaitu berhubungan keandalan pasokan listrik tersebut. Ketika pasokan listrik untuk usaha kurang, pelaku usaha dapat mengatasi hal tersebut dengan melengkapi sumber listrik alternatif seperti penggunaan genset. Keandalan pasokan listrik yang menjadi kendala dalam usaha ini misalnya seringnya terjadinya pemadaman listrik di lokasi usaha tersebut, seperti yang terjadi di India ataupun sebagian kawasan Afrika. Penggunaan genset tersebut secara tidak langsung dapat menurunkan keuntungan usaha karena sebagian dari keuntungan usaha tersebut dialihkan untuk operasional genset [12] [13] [14] [15].

Selain itu penelitian yang relatif terbaru menyebutkan peningkatan lama durasi pemadaman listrik sebesar 1 persen dapat menurunkan produktivitas usaha tersebut sebesar 0,10 persen di cross countries [16]. Kendala terakhir yang berhubungan dengan listrik bagi usaha adalah masalah tarif listrik. Tingginya tarif listrik dapat menurunkan laba usaha di India [17]. Penurunan tarif listrik sebesar 1 sen per kwh menyebabkan kenaikan produktivitas usaha sebesar 0,36 persen berdasarkan penelitian yang telah dilakukan di cross countries [16].

Tujuan penelitian ini untuk menentukan kaitan antara heterogenitas aktivitas ekonomi dan keberagaman sosial dengan ketersediaan infrastruktur listrik di tingkat

perdesaan Indonesia dan mengetahui dampak ketersediaan inftrastruktur listrik tersebut terhadap jumlah industri mikro dan kecil pada wilayah perdesaan Indonesia sepanjang Tahun 2018. Sampai dengan saat ini belum ada penelitian maupun bukti empiris yang meneliti efek yang mengaitkan antara ketersediaan infrastruktur listrik dengan perkembangan jumlah usaha mikro dan kecil pada level perdesaan di Indonesia.

II. METODOLOGI PENELITIAN A. Data

Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) RI.

Penelitian tersebut menggunakan hasil data level perdesaan yang dikenal dengan pendataan potensi desa atau Podes, untuk periode waktu Tahun 2018.

Penggunaan data meliputi keseluruhan data menggunakan kuisioner pendataan Podes2018 – Desa dan Podes2018 – Nagari.

B. Populasi dan Sampel

Populasi dan sampel yang digunakan dalam penelitian ini merupakan keseluruhan wilayah administrasi pemerintahan terendah berdasarkan hasil pendataan Podes Tahun 2018 meliputi desa, kelurahan, UPT/SPT, dan nagari. Jumlah populasi dan sampel penelitian pada Tahun 2018 berjumlah 83.931 observasi.

Unit observasi dalam penelitian ini merupakan desa, kelurahan, UPT/SPT dan nagari yang selanjutnya disebut dengan perdesaan Indonesia. Banyaknya wilayah administrasi pemerintahan terendah menurut klasifikasi pemerintahan pada Tahun 2018 adalah sebagai berikut : desa berjumlah 74.517, kelurahan berjumlah 8.444, UPT/SPT berjumlah 51 dan Nagari berjumlah 919.

C. Variabel Dependen

Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua jenis variabel yaitu infrastruktur listrik yang diproksikan dengan jumlah pengguna keluarga pengguna listrik dan jumlah industri mikro dan kecil di perdesaan Indonesia pada Tahun 2018 menurut bahan baku utama. Jenis skala data untuk kedua variabel tersebut menggunakan skala rasio.

Jumlah pengguna listrik diambil dari kuisioner Podes pada Blok V Rincian 501.a.1 – 501.a.2 sedangkan untuk variabel jumlah industri mikro dan kecil pada Blok XII Rincian 1201a – 1201h. Konsep dan definisi dari kedua variabel tersebut mengikuti konsep dan definisi yang diberikan oleh BPS. Secara lebih lengkap kedua variabel tersebut dijelaskan sebagai berikut :

1) Ketersediaan infrastruktur listrik yang diproksikan atau diukur dengan jumlah keluarga

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022 pengguna listrik. Keluarga pengguna listrik ini terdiri

dari dua jenis keluarga yaitu keluarga pengguna perusahaan listrik negara (PLN) dan keluarga pengguna listrik selain dari PLN. Keluarga pengguna listrik PLN yang termasuk dalam penelitian ini yaitu keluarga pengguna atau pelanggan listrik yang disalurkan oleh PLN dengan atau tanpa menggunakan meteran resmi dari PLN. Sedangkan keluarga pengguna listrik selain dari PLN merupakan keluarga yang penggunaan listriknya misalnya bersumber dari diesel atau generator set (genset) selain itu yang termasuk didalamnya juga listrik yang diusahakan oleh pemerintah daerah, swasta, ataupun hasil swadaya masyarakat.

2) Industri mikro merupakan industri dengan jumlah pekerja paling banyak 4 orang, termasuk pengusaha didalamnya. Sedangkan industri kecil merupakan industri dengan jumlah pekerja paling sedikit berjumlah 5 orang dan paling banyak berjumlah 19 orang, termasuk pengusaha. Selain itu industri mikro dan kecil yang digunakan merupakan industri berdasarkan pengelolanya yaitu pihak yang menanggung resiko kerugian. Industri mikro dan kecil yang digunakan dalam pendataan meliputi :

a. Industri barang dari kulit yang bahan baku utamanya berasal dari kulit seperti industri pembuatan tas, sepatu, sandal dan lain sebagainya.

b. Industri barang dari kayu dengan bahan baku utamanya berasal dari kayu dan sejenisnya misalnya industri pembuatan meubel atau furnitur, mainan dari kayu, lantai dari kayu dan lain sebagainya.

c. Industri dengan bahan baku utamanya berasal dari logam mulia dan bahan-bahan dari logam seperti industri pembuatan anting-anting, gelang, cincin, dan pembuatan perhiasan lainnya dari emas atau perak serta bahan-bahan dari logam.

d. Industri barang dari kain atau tenun dengan bahan baku utamanya berasal dari kain atau benang dan sejenisnya misalnya industri kerajinan tenun, kain rajutan dan sulaman, konveksi, gorden, selimut, batik dan lain sebagainya.

e. Industri gerabah atau keramik atau batu yang terbuat dari tanah liat yang kemudian dibakar misalnya industri kendi, genteng, batu bata dan lain sebagainya.

f. Industri anyaman dengan bahan baku utamanya berasal dari bambu, rotan, pandan, rumput, dan sejenisnya seperti industri tikar, tas, keranjang, kipas, dan sebagainya.

g. Industri makanan dan minuman yang menghasilkan produk makanan atau minuman dan sejenisnya serta termasuk pengolahan dan pengawetan makanan,

daging, ikan, buah-buahan, sayuran, susu dan sebagainya.

h. Industri lainnya yang ada di perdesaan selain yang telah disebutkan sebelumnya.

D. Variabel Independen

Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan variabel keberagaman yang bersumber dari hasil pendataan podes Tahun 2018.

Keberagaman yang digunakan terdiri dari dua variabel utama yaitu keberagaman ekonomi dan keberagaman sosial dengan merujuk pada penelitian pada wilayah perdesaan dan perkotaan di Amerika Serikat [16].

Penelitian tersebut, pengukuran keberagaman dilakukan dengan melibatkan variabel sosio ekonomi dan demografi seperti agama, suku atau etnis, bahasa dan jumlah penduduk. Selain itu penggunaan variabel keberagaman pada penelitian ini juga merujuk pada hasil penelitian pada level perdesaan di Indonesia dengan menggunakan variabel sosial ekonomi seperti kepadatan penduduk, kondisi geografi wilayah perdesaan, sumber mata pencaharian penduduk, agama dan etnis atau suku [18]. Secara lebih lengkap variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1) Variabel keberagaman yang terdiri keberagaman

ekonomi dan sosial di wilayah perdesaan Indonesia.

a. Keberagaman ekonomi yang digunakan dalam penelitian ini meliputi variabel sumber penghasilan utama sebagian besar penduduk perdesaan dalam memperoleh penghasilan.

Sumber penghasilan utama penduduk berasal dari sektor pertanian dan sektor non pertanian. Sektor pertanian yang dicakup dalam peelitian seperti pertanian tanaman pangan, hortikultura, perkebunan, peternakan, kehutanan, perikanan, dan jasa pertanian. Sedangkan untuk sektor non pertanian meliputi pertambangan dan penggalian, industri pengolahan, perdagangan besar dan eceran, rumah makan, angkutan, pergudangan, komunikasi, jasa dan sektor non pertanian lainnya termasuk air, gas, listrik, konstruksi perbankan dan lain sebagainya. Selain itu pengukuran variabel ekonomi juga menggunakan variabel keberadaan lokasi penggalian golongan C di perdesaan yang kegiatannya masih aktif atau tidak aktif maupun yang memiliki surat perizinan atau tidak memiliki. Golongan C yang termasuk dalam penelitian ini meliputi keberadaan golongan bahan galian seperti nitrat, garam batu, asbes, pasir kwarsa, marmer, granit, pasir, tanah liat dan lain sebagainya.

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022 b. Variabel keberagaan sosial menggunakan variabel

keberadaan warga yang menganut agama atau kepercayaan dan keberadaan kemajemukan suku atau etnis di perdesaan Indonesia. Keberadaan warga yang menganut agama atau kepercayaan di perdesaan sesuai dengan yang tercantum pada Kartu Tanda Penduduk (KTP) yang dimiliki oleh warga seperti islam, kristen, katolik, buddha, hindu, konghucu dan lainnya seperti aliran penganur kepercayaan terhadap Tuhan Yang Maha Esa. Sedangkan untuk kemajemukan suku atau etnis biasanya ditandai dengan kebudayaan dan atau adat istiadat tertentu di masyarakat perdesaan Indonesia.

Variabel berikutnya juga menggunakan variabel ketersediaan infrastruktur listrik yang diukur dengan jumlah keluarga pengguna listrik sama halnya dengan variabel yang digunakan pada variabel dependen yang telah dibahas sebelumnya.

E. Spesifikasi Model dan Estimasi

Gujarati dan Porter menyebutkan jika variabel dependen merupakan data berskala rasio serta variabel independen berskala nominal dan berskala rasio juga, maka pemodelan datanya dapat digunakan metode regresi dengan variabel dummy [19]. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1) Untuk menentukan menentukan kaitan antara

heterogenitas aktivitas ekonomi dan keberagaman sosial terhadap akses infrastruktur listrik yang diproksikan dengan jumlah keluarga pengguna listrik di perdesaan Indonesia digunakan model berikut : a. Dalam bentuk fungsi yaitu

Y = f (keberagaman ekonomi dan sosial) b. Dalam bentuk persamaan umum model pertama

sebagai berikut

𝒀_𝒊= 𝜷_𝟎+ 𝜷_𝟏𝑫_𝟏𝒊+ 𝜷_𝟐𝑫_𝟐𝒊+ 𝜷_𝟑𝑫_𝟑𝒊+ 𝜷_𝟒𝑫_𝟒𝒊+ 𝒖_𝒊 (1) 2) Untuk menentukan pengaruh ketersediaan

infrastruktur listrik terhadap jumlah industri mikro dan kecil di perdesaan Indonesia menggunakan model berikut :

a. Dalam bentuk fungsi yaitu

W = f (ketersediaan infrastruktur listrik) b. Dalam bentuk persamaan umum model kedua

sebagai berikut

𝑾_𝒊 = 𝜶_𝟎+ 𝜶_𝟏𝒀_𝒊+ 𝒆_𝒊 ... (2) Dengan keterangan :

Y = Ketersediaan infrastruktur listrik yang dikur dengan jumlah keluarga pengguna listrik di perdesaan Indonesia padaTahun 2018 W = Jumlah industri mikro dan kecil di perdesaan

Indonesia padaTahun 2018

D1 = Dummy variabel sumber penghasilan utama sebagian besar penduduk di perdesaan Indonesia pada Tahun 2018. Bernilai 0 jika sumber penghasilan utama sebagian besar penduduknya berasal dari sektor pertanian sedangkan bernilai 1 jika sumber penghasilan utama sebagian besar penduduknya berasal dari sektor pertanian.

D2 = Dummy variabel keberadaan lokasi penggalian golongan C di perdesaan Indonesia pada Tahun 2018. Bernilai 0 jika di perdesaan tersebut ada lokasi penggalian golongan C dan bernilai 1 jika di perdesaan tidak ada lokasi penggalian golongan C.

D3 = Dummy variabel keberadaan agama atau kepercayaan di perdesaan Indonesia pada Tahun 2018. Bernilai 0 jika di perdesaan tersebut keberadaan agama/kepercayaannya beragam dan bernilai 1 jika di perdesaan keberadaan agama/kepercayaannya tidak beragam.

D4 = Dummy variabel keberadaan suku atau etnis di perdesaan Indonesia pada Tahun 2018.

Bernilai 0 jika di perdesaan tersebut keberadaan suku/etnis beragam dan bernilai 1 jika di perdesaan keberadaan suku/etnisnya tidak beragam.

ui = error model pertama ei = error model kedua

i = 1, 2, 3, . . . , 83.931 observasi atau pengamatan

Metode yang digunakan adalah regresi linear berganda dengan dummy variabel. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan software STATA.

Sedangkan untuk estimasi parameter menggunakan metode OLS (Ordinary Least Square). Pengujian parameter regresi linear berganda ini menggunakan uji-t dan uji-F, pengukuran Godness of Fit atau ketepatan model dengan menggunakan R² dan R²-adjusted serta pada tahap terakhir dilakukan pengujian asumsi klasik model regresi meliputi pengujian normalitas pada residual model, pengujian heterogenitas model dan pengujian adanya multikolinearitas model. Untuk tahapan terakhir sebelum dilakukan penginterpretasian data terlebih dahulu dilakukan regresi OLS dengan robust standard error untuk pemeriksaan spesifikasi model yang dihasilkan.

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022 III. HASIL DAN PEMBAHASAN

Industri mikro dan kecil memegang peranan penting dalam menggerakkan roda perekonmian di Indonesia terutama pada level perdesaannya. Dengan jumlah unit usaha yang sangat banyak ini dapat menyerap tenaga kerja pada sektor informal tidak hanya di perdesaan namun juga di perkotaan. Industri mikro dan kecil ini mengalami pertumbuhan yang cukup pesat pada setiap waktu, salah satu diantaraya dikarenakan sektor industri pada skala mikro dan kecil ini tidak membutuhkan keahlian atau skill yang tinggi. Hasil pendataan Podes Tahun 2018 menunjukkan ada 1.808.928 unit usaha yang tersebar di seluruh perdesaan Indonesia. Dari jumlah tersebut, 34,80 persen di dominasi oleh sektor industri primer di perdesaan berupa industri makanan dan minuman. Industri mikro dan kecil terbanyak selanjutnya adalah industri anyaman, kain / tenun, dan gerabah / keramik / batu dengan masing-masing sebesar 17,32 persen; 15,08 persen dan 10,29 persen dari keseluruhan jumlah unit industri. Industri selajutnya secara berurutan yang terbanyak di perdesaan Indonesia pada Tahun 2018 antara lain industri jenis lainnya, industri kayu, industri logam mulia / bahan logam dan industri kulit. Untuk jumlah masing-masing keempat industri tersebut dapat dilihat sesuai pada Tabel I berikut.

Infrastruktur kelistrikan berupa ketersediaan energi listrik akan berpengaruh terhadap perkembangan dan juga pertumbuhan jumlah usaha atau industri.

Kemudahan untuk memperoleh akses kelistrikan menjadi salah satu faktor utama dalam menunjang kemudahan dalam melakukan usaha tersebut[9].

Ketersediaan energi listrik yang cukup dapat memberikan dampak yang baik pula terhadap usaha atau industri. Adanya ketersediaan listrik yang memadai ini sangat berpengaruh sekali terutama pada usaha yang memerlukan energi listrik sebagai sumber tenaga utama untuk menggunakan mesin atau menggunakan teknologi informasi dan komunikasi. Sebaiknya jika ketersediaan listrik yang tidak memadai akan dapat menghambat usaha atau industri tersebut untuk tumbuh dan berkembang.

Ketersediaan energi listrik dalam panelitian ini dikur melalui jumlah keluarga pengguna energi listrik yang bersumber dari perusahaan listrik negara (PLN) dan selain dari PLN misalnya genset, swadaya masyarakat ataupun pemerintah daerah. Hasil pendataan podes Tahun 2018 yang ditunjukkan melalui Gambar 1 menunjukkan jumlah keluarga pengguna listrik sudah hampir merata di setiap provinsi di Indonesia. Ada 31 provinsi atau sekitar 90 persen dari jumlah keseluruhan

provinsi di Indonesia, jumlah keluarga pengguna listrik sudah mencapai angka sebesar diatas 90 persen keluarganya sudah menggunakan energi listrik. Bahkan untuk Provinsi DKI Jakarta sebagai ibukota negara 100 persen dari jumlah keselurahan keluarganya sudah menggunakan listrik. Penggunaan listrik yang sudah mencapai angka 90 persen ini pada Gambar 1 ditunjukkan oleh wilayah yang berwarna hijau. Dari keseluruhan provinsi-provinsi di Indonesia hanya tinggal 3 provinsi saja yang jumlah keluarganya masih dibawah 90 persen dapat mengakses listrik. Provinsi tersebut adalah Provinsi Papua dan Provinsi Nusa TenggaraTimur (NTT) dengan masing-masing sebesar 87,41 persen dan 71,78 persen keluarganya yang dapat mengakses energi listrik dengan baik. Provinsi Papua Barat merupakan provinsi yang paling rendah untuk mendapatkan akses listrik atau hanya sekitar 50 persen saja dari keseluruhan keluarga disana yang dapat mengakses listrik.

TABEL I

JUMLAH INDUSTRI MIKRO DAN KECIL MENURUT BAHAN BAKU DI PERDESAAN INDONESIA

No Jenis Industri Mikro dan Kecil di Perdesaan

Jumlah Industri (Unit)

Persentase (%) 1 Makanan dan Minuman 629.569 34,80

2 Anyaman 313.269 17,32

3 Kain / Tenun 272.770 15,08

4 Gerabah / Keramik / Batu 186.148 10,29

5 Lainnya 176.541 9,76

6 Kayu 174.235 9,63

7 Logam Mulia / Bahan Logam 41.073 2,27

8 Kulit 15.323 0,85

Total Industri Mikro dan

Kecil 1.808.928 100,00

Sumber : Podes BPS RI Tahun 2018, diolah

Secara nasional berdasarkan hasil pendataan podes Tahun 2018 yang dilakukan oleh BPS sebesar 97,66 persen atau sekitar 1,85 juta dari keseluruhan jumlah keluarga di Indonesia dapat mengakses listrik ini. Hanya sekitar 2,34 persen saja keluarga yang belum mengakses listrik ini.

Hal ini menunjukkan bahwa untuk infratruktur listrik berupa kemudahan akses memperoleh energi listrik di Indonesia sudah cukup baik. Sehingga jika dilihat dari pola penyebaran dan secara jumlah keluarga yang sudah mengakses listrik, daerah-daerah di Indonesia hampir tidak memiliki kendala utama untuk memulai atau mengembangkan usaha di setiap wilayah. Hanya saja perlu dilakukan peningkatan akses untuk memperoleh

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022

Sumber : Podes BPS RI Tahun 2018, diolah

Gambar 1. Peta Persebaran Jumlah Keluarga Pengguna Listrik Tahun 2018 di Perdesaan Indonesia pada Tahun 2018

kelistrikan terutama pada provinsi yang masih dibawah 90 persen bahkan 50 persen jumlah keluarganya yang menggunakan energi listrik.

Negara Indonesia merupakan salah satu negara dengan populasi terbanyak di dunia memiliki keberagaman ekonomi, sosial ataupun budaya.

Penelitian ini memfokuskan pada keberagaman ekonomi

dan sosial dalam kaitannya dengan akses untuk mendapatkan atau memperoleh energi listrik.

Keberagaman ekonomi pada penelitin ini diukur berdasarkan sumber penghasilan utama sebagian besar penduduk dan keberadaan lokasi penggalian golongan C di perdesaan Indonesia pada Tahun 2018.

TABEL II

KEBERAGAMAN EKONOMI DI PERDESAAN INDONESIA PADA TAHUN 2018

Jenis Variabel Jumlah Perdesaan Persentase (%)

Keberagaman Ekonomi A. Sumber penghasilan utama

1. Sektor Pertanian 73.007 86,98

2. Sektor Non Pertanian 10.924 13,02

- Pertambangan dan penggalian 479 0,57

- Industri pengolahan 2.730 3,25

- Perdagangan besar / eceran dan rumah makan 4.020 4,79

- Angkutan, pergudangan,komunikasi 92 0,11

- Jasa 2.877 3,43

- Lainnya 726 0,86

B. Keberadaan penggalian golongan C

1. Ada 18.412 21,94

2. Tidak ada 65.519 78,06

Sumber : Podes BPS RI Tahun 2018, diolah

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022 Hasil pendataan podes pada Tabel II menunjukkan

sumber penghasilan utama sebagian besar penduduk perdesaan di Indonesia pada Tahun 2018 berasal dari sektor lapangan usaha pertanian. Ada 73,007 atau sebesar 86,98 persen perdesaan di Indonesia penduduknya mengandalkan sektor pertanian sebagai sumber penghasilan utamanya. Sedangkan hanya 13,02 perdesaan di Indonesia yang tidak mengandalkan sektor pertanian sebagai sumber peghasilan utama sebagian besar penduduknya. Sumber penghasilan utama sebagian besar penduduk yang berasal dari sektor non pertanian terbanyak dari perdagangan besar / eceran dan rumah tangga dengan jumlah 4,79 persen dari keseluruhan perdesaan di Indonesia Tahun 2018. Hal ini menunjukkan berdasarkan kondisi ini Negara Indonesia pada Tahun 2018 masih layak untuk menyandang sebagai negara agraris karena sebagian besar penduduknya masih menggantungkan sumber penghasilannya dari sektor pertanian. Keberadaan lokasi

penggalian Golongan C menjadikan salah satu indikator adanya mata pencaharian alternatif diluar sektor pertanian ataupun non pertanian. Merujuk kepada hasil pendataan podes Tahun 2018 menunjukkan 18.412 atau sebesar 21,94 persen dari keseluruhan jumlah perdesaan di Indonesia memiliki lokasi penggalian Golongan C.

Selain keberagaman ekonomi, penelitian ini juga menggunakan variabel keberagaman sosial untuk mengkaitkan dengan akses untuk memperoleh kelistrikan di perdesaan Indonesia pada Tahun 2018.

Keberagaman sosial tersebut diukur dengan menggunakan keberagaman agama / kepercayaan dan suku/ etnis di perdesaan. Sampai dengan Tahun 2018 ada 6 agama seperti islam, kristen, katolik, hindu, buddha, dan konghucu serta ditambah dengan agama / kepercayaan lainnya seperti aliran kepercayaan terhadap Tuhan Yang Maha Esa yang diakui secara resmi oleh pemerintah (sesuai keputusan mahkamah konstitusi pada tanggal 7 November 2017).

TABEL III

KEBERAGAMAN SOSIAL DI PERDESAAN INDONESIA PADA TAHUN 2018

Jenis Variabel

[ 1 = Ada ] [ 0 = Tidak Ada ] Jumlah

Perdesaan

Persentase (persen)

Jumlah Perdesaan

Persentase (persen) Keberagaman Sosial

A Keberadaan agama/kepercayaan

1. Agama Islam 73.537 87,62 10.394 12,38

2. Agama Kristen 47.503 56,60 36.428 43,40

3. Agama Katolik 29.838 35,55 54.093 64,45

4. Agama Buddha 9.486 11,30 74.445 88,70

5. Agama Hindu 11.257 13,41 72.674 86,59

6. Agama Konghucu 3.626 4,32 80.305 95,68

7. Agama/Kepercayaan Lainnya 2.101 2,50 81.830 97,50

B Keberagaman suku/etnis 61.895 73,75 22.036 26,25

Sumber : Podes BPS RI Tahun 2018, diolah

Keberadaan agama islam masih menjadi agama mayoritas penduduk Indonesia sampai dengan Tahun 2018. Tercatat berdasarkan pendataan podes Agama Islam tersebar di 73.537 atau 87,62 persen perdesaan di Indonesia. Setelah Agama Islam, agama tebanyak yang banyak dianut oleh masyarakat Indonesia adalah Agama Kristen dan Katolik dengan jumlah sebesar 56,60 persen dan 35,55 persen dari keseluruhan perdesaan di Indonesia. Kemudian Agama Hindu, Buddha, Konghucu dan agama atau kepercayaan lainnya juga ditemukan sebagai agama atau kepercayaan yang dianut oleh penduduk Indonesia seperti ditunjukkan pada Tabel III.

Tidak hanya keberagaman agama atau kepercayaan saja, Indonesia juga dikenal memiliki keberagaman suku atau etnis yang cukup tinggi. Berdasarkan data podes yang telah dilakukan oleh BPS pada Tahun 2018 ada 61.895 atau sekitar lebih dari 70 persen perdesaan di Indonesia memiliki jumlah suku atau etnis yang lebih dari satu di setiap perdesaannya.

Untuk menentukan faktor penentu akses keluarga pada penggunaan energi listrik di tingkat perdesaan Indonesia pada Tahun 2018 digunakan regresi menggunakan variabel dummy. Hasil regesi tersebut ditunjukkan pada Tabel IV. Pada regresi tersebut

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022 digunakan jumlah keluarga pengguna listrik sebagai variabel dependen serta keberagaman ekonomi dan sosial sebagai variabel independennya. Pengujian signifikansi parameter secara serentak menggunakanUji- F menunjukkan minimal ada satu variabel keberagaman ekonomi atau sosial yang signifikan berpengaruh terhadap akses keluarga pada penggunaan listrik di perdesaan Indonesia. Hasil Uji-F ini selanjutnya ditindaklanjut melalui uji parsial atau invidu dengan menggunakan Uji-t. Hasil pengujian parsial tersebut menunjukkan bahwa komponen variabel keberagaman ekonomi yang diukur dengan sumber penghasilan utama sebagian besar penduduk dan keberadaan lokasi penggalian golongan C signifikan berpengaruh terhadap

jumlah keluarga pengguna listrik di perdesaan Indonesia.

Selain itu komponen keberagaman sosial yang diukur melalui keberagaman agama atau kepercayaan dan keberagaman suku atau etnis juga signifikan berpengaruh terhadap jumlah keluarga pengguna listrik di perdesaan Indonesia. Regresi dengan menggunakan variabel dummy ini menghasilkan adj R-squared sebesar 19,37 persen artinya komponen variabel keberagaman ekonomi dan sosia dapat menjelaskan keragaman pada jumlah pengguna keluarga listrik di perdesaan Indonesia sebesar 19,37 persen. Jumlah rata-rata keseluruhan keluarga pengguna listrik di Indonesia adalah sebesar 2225,4270 keluarga ketika kondisi ekonomi dan sosial di perdesaan tersebut tidak beragam.

TABEL IV

HASIL REGRESI DUMMY VARIABEL ANTARA KETERSEDIAAN INFRASTRUKTUR LISTRIK DENGAN KEBERAGAMAN EKONOMI DAN SOSIAL DI PERDESAAN INDONESIA PADA TAHUN 2018

Variabel Independen

Variabel Dependen : Infrastruktur Listrik

OLS OLS dengan

Robust

Konstanta 2225.4270 * 2225.4270 *

[18,1663] [30,2483]

D1 : Sumber Penghasilan Utama Sebagian Besar Penduduk -1809.1940 * -1809.1940 * ( 0 = Bukan Pertanian ; 1 = Pertanian ) [15,0392] [30,9190]

D2 : Keberadaan Lokasi Penggalian Golongan C -43.1082 * -43.1082 *

( 1 = Ada ; 0 = Tidak Ada ) [11,7975] [8,9062]

D3 : Keberadaan Agama/Kepercayaan 345.9927 * 345.9927 *

( 1 = Beragam ; 0 = Tidak Beragam ) [10,2667] [6,6800]

D4 : Keberadaan Suku/Etnis 126.6940 * 126.6940 *

( 1 = Beragam ; 0 = Tidak Beragam ) [11,4014] [6,6260]

Prob > F 0.0000 * 0.0000 *

R-Squared 0.1938

Adj R-Squared 0.1937 0.1938

Keterangan :

*) Signifikan pada taraf α = 5 persen, [ ] Robust Standard Error

TABEL V

HASIL PENGUJIAN NORMALITAS RESIDUAL DAN HETEROGENITAS MODEL REGRESI VARIABEL DUMMY ANTARA KETERSEDIAAN INFRASTRUKTUR LISTRIK DENGAN KEBERAGAMAN EKONOMI DAN SOSIAL DI

PERDESAAN INDONESIA PADA TAHUN 2018

No Jenis Pengujian Asumsi Metode Pengujian Hasil Pengujian

1 Pengujian Normalitas a. Shapiro Wilk Nilai [Prob > z] = 0,00000 b. Shapiro Francia Nilai [Prob > z] = 0.00001 2 Pengujian Heterogenitas Breusch-Pagan / Nilai [chi2 (1)] = 133422.52 Cook Weisberg Nilai [Prob > chi2] = 0,0000 Keterangan :

*) Signifikan pada taraf α = 5 persen

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022 Untuk menghasilkan koefisien yang efisien pada

regresi dilakukan pengujian asumsi pada residual ataupun pada variabel-variabel pembentuk model tersebut. Pengujian asumsi tersebut meliputi pengujian normalitas, heterogenitas, dan multikolinearitas pada model tersebut. Hasil masing-masing pengujian asumsi tersebut adalah sebagai berikut :

i. Pengujian Normalitas dan Hetereogenitas Pengujian asumsi normalitas residual model baik menggunakan uji Shapiro Wilk dan Shapiro Francia menggunakan tingkat kesalahan sebesar 5 persen (α = 5 persen) menunjukkan residual model tersebut tidak mengikuti distribusi normal. Sedangkan pengujian asumsu heterogenitas residual model dengan menggunakan uji Breush-Pagan / Cook Weisberg menunjukkan residual data menunjukkan adanya gejala heterogenitas data. Hasil kedua pengujian secara lengkap ditunjukkan melalui Tabel V.

ii. Pengujian Multikolinearitas

Pengujian asumsi multikolinearitas antar variabel independen pada model menggunakan Variance Inflating Factor (VIF) dan Tolerance VIF (1/VIF). Hasil pengujian tersebut pada Tabel VI menunjukkan nilai VIF pada masing-masing variabel independen kurang dari 10 dan nilai (1/VIF) pada masing-masing variabel independennya lebih dari 0,1. Hal ini menunjukkan pada model tersebut tidak menunjukkan adanya gejala multikolinearitas antar variabel independennya.

TABEL VI

HASIL PENGUJIAN MULTIKOLINEARITAS MODEL REGRESI VARIABEL DUMMY ANTARA KETERSEDIAAN INFRASTRUKTUR LISTRIK DENGAN

KEBERAGAMAN EKNOMI DAN SOSIAL DI PERDESAAN INDONESIA, TAHUN 2018 Variabel Independen Kategori VIF I/VIF D1 : Sumber

Penghasilan Sebagian Besar Penduduk

0 = Bukan Pertanian 1 = Pertanian

1.12 0.8953 D2 : Keberadaan Lokasi

Penggalian Golongan C

0 = Ada

1 = Tidak Ada 1.09 0.9163 D3 : Keberadaan

Agama/Kepercayaan

1 = Beragam 0 = Tidak Beragam

1.07 0.9323

D4 : Keberadaan Suku/Etnis

1 = Beragam 0 = Tidak Beragam

1.02 0.9845

Pengujian asumsi klasik pada model hasil regresi menunjukkan adanya pelanggaran asumsi berupa residual model tidak berdistribusi normal dan menunjukkan adanya gejala heterokedastisitas. Adanya pelanggaran asumsi klasik ini menyebabkan :

1. Akibat tidak konstansnya varian menyebabkan varian hasil estimasi model menjadi besar

2. Uji individu atau uji parsial dengan menggunakan uji- t dan uji serentak menggunakan uji-F pada model menjadi tidak akurat

3. Nilai standar error menjadi lebih besar sehingga interval kepercayaan mejadi lebar yang diakibakan oleh besarnya varian model hasil estimasi

Jika tidak diatasi maka akan berdampak kesimpulan yang diambil dari persamaan regresi yang dihasilkan menjadi tidak akurat. Untuk mengatasi adanya pelanggaran asumsi tersebut digunakan metode Robust Standar Error.

Setelah dilakukan robust standar error pada model seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4 diperoleh hasil sebagai berikut :

1. Pengujian serentak dengan Uji-F menunjukkan minimal ada satu variabel keberagaman ekonomi dan keberagaman sosial yang signifikan berpengaruh terhadap jumlah keluarga pengguna listrik di perdesaan Indonesia.

2. Pengujian secara parsial dengan Uji-t menunjukkan variabel dummy sumber penghasilan utama sebagian besar penduduk, keberadaan lokasi penggalian golongan C, keberagaman agama dan keberagama suku/etnis signifikan berpengaruh terhadap jumlah keluarga pengguna listrik di perdesaan Indonesia.

3. Nilai adj-R square sebesar 19,38 persen menunjukkan keragaman jumlah keluarga pengguna listrik diperdesaan Indonesia dapat dijelaskan oleh variabel dummy sumber penghasilan utama sebagian besar penduduk, keberadaan lokasi penggalian golongan C, keberagaman agama dan keberagama suku/etnis tersebut.

4. Jumlah rata-rata keseluruhan keluarga pengguna listrik di Indonesia adalah sebesar 2225,4270 keluarga ketika tidak ada keberagaman ekonomidan sosial di perdesaan Indonesia.

5. Pada daerah perdesaan dengan sumber penghasilan utama sebagian besar penduduknya berasal dari sektor pertanian akan menghasilkan rata-rata jumlah pengguna listrik yang lebih rendah sebesar 1809,1940 keluarga jika dibandingkan dengan daerah dengan sumber penghasilan utama sebagian besar

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022 penduduknya berasal dari sektor non pertanian.

daerah yang sebagian besar penduduknya mengandalkan sektorpertania sebagai sumber penghasilan utama menunjukkan pada daerah tersebut masyarakatnya memiliki keterbatasan dalam memperoleh sumber pendapatan.

6. Untuk daerah perdesaan yang memiliki lokasi penggalian golongan C, rata-rata jumlah keluarga pengguna listriknya akan lebih rendah sebesar 43,1082 keluarga daripada daerah yang tidak memiliki lokasi penggalian golongan C dengan asumsi variabel lain tetap. Hal ini menunjukkan bahwa dengan adanya lokasi penggalian golongan C menyebabkan dampak kerusakan lingkungan yang berakibat bahwa jumlah penduduk atau keluarga yang berada di lokasi penggalian tersebut juga menjadi berkurang. Daerah yang ada lokasi penggalian golongan C ini menunjukkan di daerah tersebut masyarakatnya memiliki sumber pendapatan tambahan lain selain dari sektorpertanian ataupun sektor pertanian.

7. Ketika didaerah perdesaan dimana masyarakatnya terdiri dari lebih satu agama maka rata-rata jumlah keluarga pengguna listrik akan lebih tinggi sebesar 345,9927 keluarga daripada daerah yang hanya memiliki kondisi agama / kepercayaan yang dianut warganya homogen dengan asumsi variabel yang lain tetap.

8. Di daerah perdesaan dimana masyarakatnya terdiri dari satu jenis suku atau etnis akan menghasilkan rata-rata jumlah keluarga pengguna listrik pada daerah perdesaan akan lebih tinggi sebesar 126,6940 keluarga daripada daerah dengan kondisi suku atau etnisnya yang homogen yang berasumsi variabel lain tetap.

Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menyebutkan bahwa pada daerah yang memiliki keberagaman yang tinggi akan memiliki kecenderungan mempunyai akses infrastruktur dan barang publik yang rendah [18][20]. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa akses untuk mendapatkan listrik secara signifikan lebih baik di wilayah di mana kegiatan ekonomi potensial sebagian besar non pertanian. Selain itu juga dengan adanya heterogenitas pada agama dan suku, menunjukkan bahwa di daerah di mana masyarakat terdiri dari lebih dari dua etnis dan lebih dari dua agama yang berbeda maka akses rumah tangga pada listrik menjadi lebih tinggi daripada desa- desa di mana tidak ada heterogenitas sosial.

TABEL VII

HASIL PENGUJIAN NORMALITAS RESIDUAL DAN HETEROGENITAS MODEL REGRESI ANTARA KETERSEDIAAN INFRASTRUKTUR LISTRIK DENGAN

JUMLAH INDUSTRI MIKRO DAN KECIL DI PERDESAAN INDONESIA, TAHUN 2018

No

Jenis Pengujian

Asumsi

Metode

Pengujian Hasil Pengujian

1 Pengujian Normalitas

a. Shapiro Wilk

Nilai [Prob

> z] = 0,00000 b. Shapiro

Francia

Nilai [Prob

> z] = 0.00001

2 Pengujian Heterogenitas

Breusch- Pagan /

Nilai [chi2

(1)] = 40041,94 Cook

Weisberg

Nilai [Prob

> chi2] = 0,0000 Keterangan :

*) Signifikan pada taraf α = 5 persen

Untuk menjawab tujuan penelitian selanjutnya maka dilakukan pemodelan dengan meregresikan antara variabel ketersediaan akses kelistrikan yang diukur melalui jumlah keluarga pengguna listrik sebagai variabel indepedennya dengan jumlah industri mikro dan kecil sebagai variabel dependennya. Hasil regresi tersebut ditunjukkan melalui Tabel 8. Adapun hasil lengkap regresi tersebut adalah sebagai berikut:

1. Baik menggunakan pengujian secara serentak dengan Uji-F maupun pengujian secara individu dengan Uji- t menunjukkan bahwa ketersediaan akses listrik signifikan berpengaruh terhadap jumlah industri mikro dan kecil di perdesaan Indonesia.

2. Keragaman pada jumlah industri mikro dan kecil di perdesaan dapat dijelaskan sebesar 3,92 persen oleh ketersediaan infrastruktur listrik di perdesaan Indonesia melalui besaran nilai R - squared.

3. Pengujian asumsi klasik menunjukkan bahwa ada asumsi klasik regresi dengan OLS yang terlanggar.

Pelanggaran asumsi tersebut berupa data residual model yang dihasilkan tidak berditribusi normal jika dilakukan pengujian dengan Uji Shapiro Wilk dan Shapiro Francia. Selain itu residual model juga menunjukkan adanya gejala heteroskedastisitas jika dilakukan pengujian dengan menggunakan metode uji Breush-Pagan / Cook Weisberg. Karena variabel independen hanya menggunakan satu variabel independen saja maka tidak perlu dilakukan pengujian asumsi berupa uji multikolinearitas pada

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022 variabel independennya. Adanya pelanggaran asumsi

klasik tersebut menjadikan perlu dilakukan pemodelan kembali menggunakan regresi OLS dengan robust standard error untuk menghasilkan penaksir yang efisien. Hasil engujian normalitas dan heterogenitas pada residual model ditunjukkan melalui Tabel VII.

Hasil regresi OLS dengan robust standard error seperti yang ditunjukkan pada Tabel VII, menunjukkan ketika tidak ada infrastruktur listrik maka jumlah industri mikro dan kecil di perdesaan tetap akan tumbuh sebesar 13,7071 unit usaha. Sedangkan jumlah industri mikro dan kecil akan mengalami kenaikan sebesar 0,0085 unit usaha jika ketersediaan infrastruktur listrik yang diukur dengan jumlah keluarga pengguna listrik naik sebesar satu keluarga. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menunjukkan bahwa ketersediaan akses infrastruktur listrik yang baik akan signifikan berpengaruh positif terhadap perkembangan industri mikro dan kecil.

TABEL VIII

HASIL REGRESI DUMMY VARIABEL ANTARA KETERSEDIAAN INFRASTRUKTUR LISTRIK DENGAN

JUMLAH INDUSTRI MIKRO DAN KECIL MENURUT BAHAN BAKU DI PERDESAAN INDONESIA, TAHUN

2018

Variabel Independen

Variabel Dependen : Jumlah IMK

OLS OLS dengan Robust Konstanta 13,7071 * 13,7071 *

[0,2642] [0,4178]

X1 : Jumlah Keluarga

Pengguna Listrik 0,0085 * 0,0085 *

[0,0001] [0,0004]

Prob > F 0,0000 * 0,0000 *

R-Squared 0,0392

Adj R-Squared 0,0391 0,0392 Keterangan :

*) Signifikan pada taraf α = 5 persen, [ ] Robust Standard Error

IV. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya maka dapat disimpulkan bahwa akses untuk mendapatkan listrik secara signifikan lebih baik pada wilayah dengan kegiatan ekonomi sebagian besar penduduknya menggantungkan sumber mata

pencaharian dari sektor non pertanian. Namun sebaliknya pada daerah dengan adanya lokasi golongan C, akses untuk mendapatkan listrik menjadi lebih rendah daripada daerah yang tidak ada lokasi penggalian golongan C. Pada daerah perdesaan dimana masyarakat atau penduduknya terdiri dari lebih dari satu agama atau kepercayaan dan lebih dari suku atau etnis yang berbeda maka jumlah keluarga pengguna listriknya lebih tinggi daripada perdesaan dimana tidak ada heterogenitas sosialnya dengan asumsi variabel yang lain tetap atau ceteris paribus.

Ketersediaan infrastruktur listrik berpengaruh signifikan terhadap jumlah industri mikro dan kecil di perdesaan Indonesia pada Tahun 2018. Jumlah industri mikro dan kecil akan mengalami kenaikan sebesar 0,0085 unit usaha jika ketersediaan infrastruktur listrik naik sebesar satu satuan unit.

Penelitian selanjutnya bisa menggunakan lebh satu periode tahun serta menggunakan metode analisis lainnya agar dapat lebih membandingkan kondisi pada periode waktu yang berbeda pula. Selain itu untuk pemilihan variabel mungkin bisa digunakan variabel yang berskala rasio agar hasil analisis dapat menunjukkan analisis yang lebih dalam lagi tidak sekedar dapat menunjukkan lebih rendah atau lebih tinggi saja.

DAFTARPUSTAKA

[1] S. R. Khandker, H. A. Samad, R. Ali, and D. F.

Barnes, “Who benefits most from rural electrification? Evidence in India,” Energy J., vol. 35, no. 2.

[2] A. Brenneman and M. Kerf, Infrastructure &

poverty linkages. “A Literature Review’’.

Washington, DC: The World Bank.

[3] R. Nagaraj, A. Varoudakis, and M. A.

Véganzonès, “Long‐run growth trends and convergence across Indian States,” J. Int. Dev. J.

Dev. Stud. Assoc., vol. 12, no. 1, pp. 45–70.

[4] H. Adair-Rohani et al., “Limited electricity access in health facilities of sub-Saharan Africa:

a systematic review of data on electricity access, sources, and reliability,” Glob. Heal. Sci. Pract., vol. 1(2), pp. 249–2.

[5] A. Herrin, “Rural electrification and fertility

e-ISSN: 2087-3657, Volume 1, Nomor 2, Februari 2022 change in southern philippines,” Popul. Dev.

Rev., vol. 5, no. 1, pp. 61–86.

[6] S. Batliwala, “Rural energy scarcity and nutrition: A new perspective,” Econ. Polit. Wkly., vol. 329–333.

[7] M. Grimm, R. Sparrow, and L. Tasciotti, “Does electrification spur the fertility transition?

Evidence from Indonesia,” Demography, vol. 52, no. 5, pp. 1773–1796.

[8] P. De Lima, D. Revoltella, J. Rodriguez Mesa, and H. Schweiger, What’s Holding Back the Private Sector in MENA? Lessons from the Enterprise Survey. Washington DC: The World Bank.

[9] W. Bank, Doing Bussiness 2018 : Training for reform. Washington DC: World Bank.

[10] C. Geginat and R. Ramalho, Electricity connections and firm performance in 183 countries. Washington DC: The World Bank.

[11] P. Lanjouw, “Nonfarm employment and poverty in rural El Salvador,” World Dev., vol. 29, no. 3, pp. 529–547.

[12] M. Grimm, R. Hartwig, and J. Lay, “Electricity access and the performance of micro and small enterprises: evidence from West Africa,” Eur. J.

Dev. Res., vol. 25, no. 5, pp. 815–829.

[13] A. K. Abotsi, “Power outages and production efficiency of firms in Africa,” Int. J. Energy Econ. Policy, vol. 6(1), pp. 98–104, 2016.

[14] H. Allcott, A. Collard-Wexler, and S. D.

O’Connell, “How do electricity shortages affect industry? Evidence from India,” Am. Econ. Rev., vol. 106, no. 3, pp. 587–624.

[15] U. Akpan, M. Essien, and S. Isihak, “The impact of rural electrification on rural micro-enterprises in Niger Delta, Nigeria,” Energy Sustain. Dev., vol. 17, no. 5, pp. 504–509.

[16] J. Arlet, “Electricity Tariffs, Power Outages and Firm Performance: A Comparative Analysis,” in Proceedings of the DECRG Kuala Lumpur Seminar Series, Kuala Lumpur, Malaysia, vol.

23.

[17] A. B. Abeberese, “Electricity cost and firm performance: Evidence from India,” . Rev. Econ.

Stat., vol. 99(5), pp. 839-852., 2017.

[18] N. M. Sukartini, S. Saleh, A. Adji, and E.

Nahartyo, “Determinants of Access on State Electricity Evidence from Villages level in Indonesia,” J. Rural Dev., vol. 38, no. 2.

[19] D. Gujarati, Econometrics by example. USA:

Palgrave Macmillan.

[20] A. Alesina, R. Baqir, and W. Easterly, “Public goods and ethnic divisions,” Q. J. Econ., vol. 114, no. 4, pp. 1243–1284.