Saran - KESIMPULAN DAN SARAN - KETIMPANGAN GENDER DAN PENGARUHNYA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

B. Saran

1. Dalam hal tingkat kesehatan, Pemerintah Indonesia diharapkan dapat menyediakan fasilitas kesehatan yang baik, akses yang mudah bagi laki- laki maupun perempuan, memberikan asuransi kesehatan yang baik bagi para pekerja dan juga penyuluhan atau sosialisasi penting kesehatan di tingkat RT(Rumah Tangga)/RW(Rumah Warga). Karena untuk saat ini masih minim penyuluhan tentang kesehatan baik yang bersifat dasar maupun kompleks.

2. Untuk tingkat pendidikan. Pemerintah agar sosialisasi kepada masyarakat tentang kesadaran masyarakat atas pentingnya pendidikan bagi perempuan bukan hanya pula laki-laki, meningkatkan kualitas guru melalui pelatihan dengan kerjasama lembaga semi-otonom (LSO).

Pendidikan akan menciptakan perempuan berkualitas dan memiliki

88 keterampilan yang memadai untuk dijadikan modal bersaing dengan laki- laki.

3. Tingkat ketenagakerjaan laki-laki yang negatif terhadap PDRB per kapita di Indonesia menandakan bahwa perlu adanya revitalisasi. Pemerintah Indonesia perlu lebih banyak membuka lapangan kerja untuk perempuan sehingga tidak adanya ketidaksetaraan gender dalam hal ketenagakerjaan.

Hal ini baik untuk kesejahteraan masyarakat khususnya setiap gender, karena dapat meningkatkan pendapatan per kapita di Indonesia.

4. Pemerintah Indonesia perlu lebih meningkatkan anggaran untuk melaksanakan program-program kesetaraan gender dan meningkatkan pengawasan penggunaan anggaran tersebut sehingga bisa dimanfaatkan sesuai dengan tujuan kesetaraan gender. Lalu, lebih difokuskan penggunaan anggaran tersebut di bidang kesehatan dan pendidikan karena dengan meningkatkan bidang kesehatan dan pendidikan perempuan.

Maka kesempatan dalam bidang ketenagakerjaan bagi perempuan lebih terbuka lebar. Dan juga kesehatan yang baik dan pendidikan yang bagi perempuan akan menciptakan kualitas tenaga kerja perempuan yang baik pula.

89 DAFTAR PUSTAKA

Badan Pusat Statistik

Barro, R. J., & Lee, J. W. (n.d.). International Measurs of Schooling Years and Schooling Quality. American Economic Review Vol. 86.

Campbell, S. (1996). Green Cities, Growing Cities, Just Cities? Urban Planning and the Contradictions of Sustainable Development. Journal of the American Planning Association, 296-312.

Dollar, D., & Gatti, R. (1999). Gender Inequality, Income and Growth: Are Good Times Good for Women? Mimeograph, World Bank, Washington DC.

Gorman, B. K., & Read, J. G. (2016, Januari 16). Why Man Die Younger Than Woman. Retrieved from http://www.medscape.com/viewarticle/555221_2 Greene, W. H. (1997). Economic Analysis. USA: Prentice-Hall International.

Greene, W. H. (2000). Econometrics Analysis. New Jersey: Prentice Hall Inc.

Gujarati, D. N. (1999). Ekonometrik Dasar. Jakarta: Erlangga.

Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics (4th Edition). New York: McGraw- Hill.

Harahap, R. F. (2014). Analisis Pengaruh Ketimpangan Gender terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Jawa Tengah. Skripsi.

Hasan, I. M. (2017). Pokok-pokok Materi Statistik. Jakarta: PT. Bumi Aksara.

Holdren, J. P., Daily, G. C., & Ehrlich, P. R. (1995). The Meaning of Sustainability: Biogeophysical Aspects. In: Munasinghe, M; Shearer, W (ed), In Defining and Measuring Sustainability. 1st ed. Washington, 3-17.

90 Irmayanti. (2017). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kabupaten Polewali Mandar. UIN Alauddin Makassar.

Khotimah, K. (2009). Diskriminasi Gender terhadap Perempuan dalam Sektor Pekerjaan. Jurnal Study Gender dan Anak Vol. 4.

Klasen, S., & Lamanna, F. (2008). The Impact of Gender Inequality in Education and Employment on Economic Growth in Developing Countries: Updates and Extensions. Feminist Economics Vol. 15.

KPPA. (2018). Pembangunan Manusia Berbasis Gender. Jakarta.

Kuncoro, M. (2003). Metode Riset untuk Bisnis & Ekonomi. Jakarta: Erlangga.

Kuncoro, M. (2010). Dasar-dasar Ekonomika Pembangunan. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.

Moser, C. O. (1993). Gender Planning and Development Theory, Practice and Training. London: Roudletge.

Mosse, J. C. (2003). Gender dan Pembangunan. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.

Munasinghe, M. (1992). Environment Economics and Sustainable Development.

Paper Presented at the UN Earth Summit, Rio de Janeiro and Reprinted by the World Bank Washington DC.

Pritchett, L. (2000). Where Has All The Education Gone? Working Paper No.

1581, Policy Research Department.

Purba, U. (2016). Analisis Pengaruh Ketimpangan Gender terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Lampung. Skripsi.

Rasyadi, A. (2011). Pengaruh Produk Domestik Bruto (PDB) dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) terhadap Kemiskinan di Indonesia.

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

Rizki, N. A. (2011). Estimasi Parameter Model Regresi Data Panel Random Effect dengan Metode Generalized Least Square (GLS). UIN Maulana Malik Ibrahim.

Sadono, S. (2000). Pengantar Teori Makroekonomi. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.

Seguino, S. (2008). Micro-Macro Linkage Between Gender, Developmenet, and Growth: Implication for the Carribean Region. Journal of Eastern Carribean Studies Vol. 33.

Siregar, S. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif. Jakarta: PT. Fajar Interpratama Mandiri.

91 Statistik, B. P. (n.d.).

Sugiyono. (2011). Metode Penelitian Pendidikan. Bandung: CV. Alfabeta.

Sukirno, S. (2008). Mikroekonomi: Teori Pengantar. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.

Suliyanto. (2011). Ekonometrika Terapan: Teori dan Aplikasi dengan SPSS.

Yogyakarta: ANDI.

Suryadi, A. (2001). Analisis Gender dalam Pembangunan Pendidikan. Jakarta:

Bappenas & WSPII-CIDA.

Suryadi, A., & Ecep, I. (2004). Kesetaraan Gender dalam Bidang Pendidikan.

Bandung: PT. Ganesindo.

Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2006). Pembangunan Ekonomi. Jakarta: Erlangga, Edisi Kesembilan.

Widarjono, A. (2013). Ekonometrika: Pengantar dan Aplikasinya. Yogyakarta:

UPP STIM YKPN.

92 LAMPIRAN

Lampiran 1. Uji Normalitas - Laki-laki

0 4 8 12 16 20

-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Series: Standardized Residuals Sample 2011 2017

Observations 224 Mean 1.48e-15 Median -0.037084 Maximum 1.020657 Minimum -0.946550 Std. Dev. 0.408551 Skewness 0.277434 Kurtosis 2.770396 Jarque-Bera 3.365562 Probability 0.185856

- Perempuan

0 5 10 15 20 25 30

-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2

Series: Standardized Residuals Sample 2011 2017

Observations 224 Mean 1.62e-15 Median -0.052092 Maximum 1.153624 Minimum -0.929510 Std. Dev. 0.494779 Skewness 0.592101 Kurtosis 2.759497 Jarque-Bera 13.62831 Probability 0.001098

93 Lampiran 2. Uji Multikolinearitas

- Laki-laki

AHH_L MYS_L TPAK_L

AHH_L 1.000000 0.387409 -0.018771 MYS_L 0.387409 1.000000 -0.221953 TPAK_L -0.018771 -0.221953 1.000000

- Perempuan

AHH_P MYS_P TPAK_P

AHH_P 1.000000 0.394771 -0.194356 MYS_P 0.394771 1.000000 -0.410124 TPAK_P -0.194356 -0.410124 1.000000

Lampiran 3. Uji heteroskedastisitas - Laki-laki

-1.2 -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2

sumut - 11 sumut - 17 sumbar - 16 riau - 15 jambi - 14 sumsel - 13 bengkulu - 12 lampung - 11 lampung - 17 babel - 16 kepri - 15 jakarta - 14 jabar - 13 jateng - 12 diy - 11 diy - 17 jatim - 16 banten - 15 bali - 14 ntb - 13 ntt - 12 kalbar - 11 kalbar - 17 kalteng - 16 kalsel - 15 kaltim - 14 sulut - 13 sulteng - 12 sulsel - 11 sulsel - 17 sultengg - 16 gorontalo - 15 sulbar - 14 maluku - 13 malut - 12 papbar - 11 papbar - 17 papua - 16

LNPDRB_K Residuals

- Perempuan

94 -1.2

-0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2

LNPDRB_K Residuals

Lampiran 4. Uji OLS - Laki-laki

Dependent Variable: LNPDRB_K?

Method: Pooled Least Squares Date: 04/01/19 Time: 02:16 Sample: 1 7

Included observations: 7 Cross-sections included: 32

Total pool (balanced) observations: 224

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

AHH_L? 0.033037 0.009681 3.412452 0.0008

MYS_L? 0.368347 0.031304 11.76668 0.0000

TPAK_L? 0.062074 0.006596 9.410378 0.0000

R-squared 0.515654 Mean dependent var 10.49872 Adjusted R-squared 0.511271 S.D. dependent var 0.589732 S.E. of regression 0.412277 Akaike info criterion 1.079059 Sum squared resid 37.56387 Schwarz criterion 1.124751 Log likelihood -117.8546 Hannan-Quinn criter. 1.097503 Durbin-Watson stat 0.133407

95 - Perempuan

Dependent Variable: LNPDRB_K?

Method: Pooled Least Squares Date: 04/01/19 Time: 02:18 Sample: 1 7

Included observations: 7 Cross-sections included: 32

Total pool (balanced) observations: 224

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

AHH_P? 0.118415 0.006337 18.68510 0.0000

MYS_P? 0.217870 0.038690 5.631221 0.0000

TPAK_P? 0.009048 0.004817 1.878372 0.0616

R-squared 0.211787 Mean dependent var 10.49872 Adjusted R-squared 0.204654 S.D. dependent var 0.589732 S.E. of regression 0.525936 Akaike info criterion 1.566028 Sum squared resid 61.13054 Schwarz criterion 1.611720 Log likelihood -172.3952 Hannan-Quinn criter. 1.584472 Durbin-Watson stat 0.022172

Lampiran 5. Uji PEGLS - Laki-laki

Dependent Variable: LNPDRB_K?

Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 03/08/19 Time: 13:44

Sample: 1 7

Included observations: 7 Cross-sections included: 32

Total pool (balanced) observations: 224

Linear estimation after one-step weighting matrix

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -13.38839 1.117180 -11.98410 0.0000

AHH_L? 0.308828 0.018484 16.70816 0.0000

MYS_L? 0.430205 0.029854 14.41026 0.0000

TPAK_L? -0.005579 0.002093 -2.664952 0.0084 Fixed Effects (Cross)

_BABEL--C 0.114840

_BALI--C -0.925601 _BANTEN--C -0.217678 _BENGKULU--C -0.265093

_DIY--C -2.571562

_GORONTALO--C 0.813253 _JABAR--C -1.097396 _JAKARTA--C -0.630688 _JAMBI--C -0.240649 _JATENG--C -1.313036 _JATIM--C -0.032803

_KALBAR--C 0.006442 _KALSEL--C 0.477416 _KALTENG--C -0.024219 _KALTIM--C -0.446698

_KEPRI--C 0.292235

_LAMPUNG--C -0.161407 _MALUKU--C 0.133260 _MALUT--C -0.181621

_NTB--C 1.038036

_NTT--C 0.514069

_PAPBAR--C 1.286513

_PAPUA--C 2.224861

_RIAU--C 0.339478

_SULBAR--C 1.645683 _SULSEL--C -0.016604 _SULTENG--C 0.604650 _SULTENGG--C -0.648407 _SULUT--C -0.854462 _SUMBAR--C -0.032676 _SUMSEL--C 0.232946 _SUMUT--C -0.063082

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

Weighted Statistics

R-squared 0.994613 Mean dependent var 15.64328 Adjusted R-squared 0.993643 S.D. dependent var 8.082439 S.E. of regression 0.066943 Sum squared resid 0.846976 F-statistic 1026.270 Durbin-Watson stat 1.206947 Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.989002 Mean dependent var 10.49872 Sum squared resid 0.852963 Durbin-Watson stat 1.233791

- Perempuan

Dependent Variable: LNPDRB_K?

Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 04/01/19 Time: 02:21

Sample: 1 7

Included observations: 7 Cross-sections included: 32

Total pool (balanced) observations: 224

Linear estimation after one-step weighting matrix

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -6.313379 1.150106 -5.489388 0.0000

AHH_P? 0.190769 0.017669 10.79685 0.0000

MYS_P? 0.437589 0.017826 24.54775 0.0000

TPAK_P? 0.000218 0.001021 0.213765 0.8310

Fixed Effects (Cross)

_BABEL--C 0.171505

_BALI--C -0.313698 _BANTEN--C -0.109091 _BENGKULU--C -0.415073

_DIY--C -1.746609

_GORONTALO--C -0.028280 _JABAR--C -0.697993 _JAKARTA--C -0.227377

_JAMBI--C 0.172452

_JATENG--C -0.713486

_JATIM--C 0.246628

_KALBAR--C 0.156463 _KALSEL--C 0.291757 _KALTENG--C -0.052742 _KALTIM--C 0.096667

_KEPRI--C 0.082826

_LAMPUNG--C -0.203371 _MALUKU--C -0.511768 _MALUT--C -0.362867

_NTB--C 0.810448

_NTT--C 0.023033

_PAPBAR--C 1.732931

_PAPUA--C 2.110375

_RIAU--C 0.407543

_SULBAR--C 0.928101 _SULSEL--C -0.054376 _SULTENG--C 0.177946 _SULTENGG--C -0.458049 _SULUT--C -1.034397 _SUMBAR--C -0.362387 _SUMSEL--C 0.143854 _SUMUT--C -0.260967

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

Weighted Statistics

R-squared 0.995497 Mean dependent var 17.58605 Adjusted R-squared 0.994687 S.D. dependent var 11.43928 S.E. of regression 0.067005 Sum squared resid 0.848546 F-statistic 1228.947 Durbin-Watson stat 1.113336 Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.988855 Mean dependent var 10.49872 Sum squared resid 0.864380 Durbin-Watson stat 0.932319

98 Lampiran 6. Data

- Data sebelum di transformasi

Provinsi Tahun AHH_L AHH_P RLS_L RLS_P TPAK_L TPAK_P PDRB_K

Sumut 2011 65,76 69,61 9,08 8,06 83,69 60,85 28518,19

Sumut 2012 65,93 69,78 9,16 8,3 87,21 52,17 31109,35

Sumut 2013 66,06 69,91 9,18 8,41 85,71 56,1 34544,18

Sumut 2014 66,16 70,01 9,33 8,55 83,23 51,35 37913,9

Sumut 2015 66,41 70,26 9,42 8,66 83,38 52,58 41019,54

Sumut 2016 66,48 70,29 9,48 8,78 79,44 52,88 44557,76

Sumut 2017 66,49 70,29 9,55 8,96 82,56 55,55 47963,99

sumbar 2011 65,9 69,78 8,42 8 83,56 49,69 24056,68

sumbar 2012 66,11 69,99 8,47 8,09 81,22 48,58 26286,16

sumbar 2013 66,31 70,2 8,53 8,09 79,91 47,51 28994,48

sumbar 2014 66,41 70,31 8,58 8,1 80,25 50,65 32141,09

sumbar 2015 66,75 70,65 8,63 8,32 79,63 49,97 34630,86

sumbar 2016 66,9 70,65 8,72 8,49 81,1 53,48 37349,92

sumbar 2017 66,94 70,7 8,86 8,6 80,05 52,93 40324,28

riau 2011 68,43 72,3 8,54 7,76 85,57 45,97 84811,19

riau 2012 68,61 72,46 8,63 7,78 84,05 40,41 94996,15

riau 2013 68,79 72,64 8,73 8 83,27 42,73 100691,4

riau 2014 68,88 72,73 8,79 8,14 83,23 42,21 109784,6

riau 2015 69,05 72,9 8,8 8,17 83,2 42,08 102887,8

riau 2016 69,1 72,9 8,81 8,36 84,65 46,8 104952,1

riau 2017 69,12 72,92 9,02 8,49 83,45 43,43 105991

jambi 2011 68,14 72,03 8,05 6,89 87,19 47,33 32682,04

jambi 2012 68,3 70,66 8,24 7,12 84,59 44,72 35657,57

jambi 2013 68,46 70,83 8,28 7,3 82,92 41,55 39553,64

jambi 2014 68,54 70,91 8,44 7,37 83,85 46,46 43300,3

jambi 2015 68,67 71,13 8,46 7,44 84,65 46,77 45580,04

jambi 2016 68,69 71,16 8,5 7,63 85,65 48,6 49626,44

jambi 2017 68,75 71,17 8,59 7,7 84 50,28 54366,37

sumsel 2011 66,62 70,49 7,87 6,85 86,14 55,74 29830,37

sumsel 2012 66,78 70,66 7,92 7,07 86,08 52,57 32830,49

sumsel 2013 66,95 70,83 7,95 7,1 82,36 50,2 35810,16

sumsel 2014 67,03 70,91 8,08 7,23 84,37 52,91 38584,88

sumsel 2015 67,25 71,13 8,17 7,37 83,89 52,76 41201,28

sumsel 2016 67,28 71,16 8,18 7,48 85,13 57,67 43444,6

sumsel 2017 67,29 71,17 8,3 7,67 84,94 53,63 46420,64

bengkulu 2011 66,08 69,98 8,34 7,32 86,38 60,77 18368,8 bengkulu 2012 66,26 70,16 8,48 7,54 84,25 55,31 20298,91

99 Provinsi Tahun AHH_L AHH_P RLS_L RLS_P TPAK_L TPAK_P PDRB_K bengkulu 2013 66,43 70,32 8,58 7,57 82,28 51,75 22358,05 bengkulu 2014 66,47 70,35 8,67 7,88 82,59 53,46 24604,4

bengkulu 2015 66,6 70,48 8,7 7,89 85,02 55,78 26845,61

bengkulu 2016 66,62 70,49 8,72 8,01 85,02 59,91 29081,41 bengkulu 2017 66,64 70,51 8,76 8,16 84,15 53,91 31368,79

lampung 2011 67,23 71,1 7,6 6,85 86,86 47,97 21981,47

lampung 2012 67,45 71,31 7,63 6,86 84,41 47,02 23910,84 lampung 2013 67,66 71,53 7,74 6,88 83,66 44,58 25768,94 lampung 2014 67,76 71,64 7,87 7,06 85,37 47,62 28755,17

lampung 2015 68 71,88 7,92 7,19 85,56 44,57 31153,72

lampung 2016 68,03 71,9 7,93 7,33 86,18 52,17 34142,16

lampung 2017 68,04 71,91 8,08 7,49 86,28 48,43 37209,5

babel 2011 67,42 71,3 7,69 6,64 86,12 49,13 32465,38

babel 2012 67,6 71,45 7,88 6,75 86,77 42,63 35288,32

babel 2013 67,77 71,61 7,95 6,92 85,82 42,96 38314,56

babel 2014 67,85 71,69 7,98 6,94 85,09 43,97 41948,37

babel 2015 68,01 71,85 7,99 7,14 84,62 47,1 44425,08

babel 2016 68,05 71,88 8 7,31 83,49 52,98 46436,17

babel 2017 68,08 71,89 8,1 7,48 83,85 47,93 48902,75

kepri 2011 66,76 70,59 9,76 9,13 86,29 47,69 72571,75

kepri 2012 66,98 70,81 9,77 9,23 86,23 45,24 80240,25

kepri 2013 67,18 71,02 9,78 9,34 85,55 44,6 87710,29

kepri 2014 67,28 71,12 9,78 9,34 86,18 44,83 94335,33

kepri 2015 67,54 71,38 9,86 9,36 86,63 42,58 101148,5

kepri 2016 67,59 71,39 9,87 9,46 84,63 46,45 106781,4

kepri 2017 67,6 71,4 10 9,57 82,21 49,96 110310,6

jakarta 2011 70,02 73,8 10,95 9,87 84,56 53,87 125533,8 jakarta 2012 70,19 73,96 10,96 9,88 83,07 59,82 138858,3 jakarta 2013 70,36 74,12 10,97 9,9 84,13 51,72 155153,9 jakarta 2014 70,44 74,2 10,99 10,09 83,94 49,26 174914,4 jakarta 2015 70,6 74,36 11,21 10,2 82,58 50,22 195431,7 jakarta 2016 70,72 74,41 11,34 10,42 83,31 50,58 211783,6 jakarta 2017 70,78 74,41 11,43 10,61 78,48 45,56 232342,3

jabar 2011 69,68 73,53 8,02 6,88 82,51 41,47 23251,17

jabar 2012 69,95 73,79 8,06 6,97 83,5 43,51 25272,29

jabar 2013 70,22 74,05 8,09 7,06 83,68 41,78 27767,25

jabar 2014 70,35 74,18 8,21 7,2 82,82 42,3 30107,21

jabar 2015 70,54 74,36 8,36 7,35 81,51 38,74 32648,02

jabar 2016 70,57 74,39 8,37 7,52 80,62 40,3 34883,48

jabar 2017 70,58 74,42 8,59 7,69 82,4 43,89 37180,96

100 Provinsi Tahun AHH_L AHH_P RLS_L RLS_P TPAK_L TPAK_P PDRB_K

jateng 2011 70,99 74,92 7,36 6,15 83,18 58,81 21162,83

jateng 2012 71,18 75,1 7,39 6,18 86,03 57,35 22865,43

jateng 2013 71,37 75,28 7,4 6,23 84,21 52,72 24952,13

jateng 2014 71,97 75,87 7,47 6,4 82,93 56,93 27517,84

jateng 2015 72,05 75,95 7,59 6,5 82,38 53,89 29933,75

jateng 2016 72,1 75,99 7,68 6,65 80,87 53,94 32132,57

jateng 2017 72,16 76,02 7,79 6,78 82,46 56,26 34650,4

diy 2011 72,47 76,14 9,31 7,8 78,35 59,61 20333,34

diy 2012 72,57 76,24 9,33 7,92 80,34 61,78 21744,58

diy 2013 72,67 76,32 9,36 8,14 77,53 60,64 23623,92

diy 2014 72,72 76,36 9,42 8,29 80,93 61,6 25526,4

diy 2015 72,9 76,54 9,64 8,4 79,95 57,3 27571,53

diy 2016 72,92 76,54 9,67 8,6 82,24 62,1 29565,19

diy 2017 72,95 76,57 9,74 8,73 80,72 62,69 31676,67

jatim 2011 68,13 72,01 7,49 6,13 84,7 55,01 29613,05

jatim 2012 68,25 72,13 7,54 6,2 84,77 55,2 32770,38

jatim 2013 68,45 72,33 7,54 6,31 85,02 55,56 36037,18

jatim 2014 68,56 72,44 7,69 6,45 83,81 53,17 39832,68

jatim 2015 68,79 72,67 7,75 6,57 83,99 52,43 43541,4

jatim 2016 68,8 72,68 7,81 6,69 80,89 52,06 47539,1

jatim 2017 68,82 72,7 7,93 6,78 83,85 54,37 51388,32

banten 2011 66,78 70,66 8,65 7,22 86 48,83 27977,01

banten 2012 66,97 70,84 8,7 7,5 84,76 44,51 30202,44

banten 2013 67,15 71,02 8,75 7,56 83,03 43,26 32991,61

banten 2014 67,24 71,11 8,76 7,6 83,3 43,65 36629,18

banten 2015 67,54 71,41 8,86 7,66 82,06 41,67 40091,23

banten 2016 67,54 71,44 8,9 7,82 81,39 45,29 42470,3

banten 2017 67,57 71,47 9,07 7,98 81,15 42,8 45342,38

bali 2011 68,89 72,76 8,72 6,84 84,2 68,71 26433,49

bali 2012 69,06 72,91 8,99 7,12 84,07 69,89 29443,59

bali 2013 69,24 73,07 9 7,17 83,88 66,83 33135,15

bali 2014 69,33 73,15 9,02 7,22 82,55 67,26 38099,86

bali 2015 69,49 73,31 9,18 7,33 83,77 67,24 42480,08

bali 2016 69,55 73,32 9,2 7,53 83,9 70,56 46336,85

bali 2017 69,58 73,35 9,35 7,75 82,76 67,7 50714,59

ntb 2011 62,27 66,09 6,91 5,32 82,88 51,09 14879,83

ntb 2012 62,56 66,4 7,15 5,61 80,86 52,72 14853,74

ntb 2013 62,88 66,7 7,29 5,63 80,57 51,88 15627,57

ntb 2014 63,04 66,85 7,43 6,01 80,87 53,81 17097,66

ntb 2015 63,52 67,33 7,51 6,02 81,59 52,98 21851,53

101 Provinsi Tahun AHH_L AHH_P RLS_L RLS_P TPAK_L TPAK_P PDRB_K

ntb 2016 63,55 67,39 7,54 6,13 82,18 61,99 23799,96

ntb 2017 63,57 67,42 7,63 6,27 82,11 56,18 25007,56

ntt 2011 63,59 67,41 6,88 6,21 82,79 61,25 10194,01

ntt 2012 63,77 67,6 6,95 6,32 82 59,78 11268,68

ntt 2013 63,95 67,77 7,01 6,36 80,72 57,35 12379,02

ntt 2014 64,04 67,85 7,16 6,56 80 58,33 13599,73

ntt 2015 64,09 67,91 7,27 6,61 80,58 58,43 14867,16

ntt 2016 64,17 67,92 7,32 6,75 79,68 59,15 16132,91

ntt 2017 64,2 67,96 7,46 6,87 80 58,65 17241,26

kalbar 2011 67,35 71,28 6,96 5,66 86,29 61,04 21548,09

kalbar 2012 67,56 71,47 7,25 5,97 85,69 52,27 23427,05

kalbar 2013 67,76 71,66 7,3 6,01 83,73 55,19 25561,5

kalbar 2014 67,86 71,75 7,35 6,29 83,71 55,65 28062,48

kalbar 2015 67,97 71,87 7,42 6,43 83,92 54,93 30619,33

kalbar 2016 67,99 71,89 7,49 6,44 84,19 53,93 33194,39

kalbar 2017 68 71,9 7,59 6,49 83,38 53,38 35979,45

kalteng 2011 67,25 71,06 8,03 7,12 88,05 56,16 28952,94

kalteng 2012 67,35 71,16 8,11 7,24 86,85 51,2 31515,97

kalteng 2013 67,41 71,23 8,19 7,36 85,67 48,94 34367,34

kalteng 2014 67,52 71,34 8,21 7,4 85,3 49,97 36842,26

kalteng 2015 67,67 71,49 8,43 7,59 86,9 53,55 40105,06

kalteng 2016 67,68 71,49 8,49 7,73 87,2 53,61 43972,96

kalteng 2017 67,69 71,5 8,62 7,91 84,37 49,19 48431,02

kalsel 2011 64,99 68,86 7,91 6,84 87,94 58,53 26594,38

kalsel 2012 65,23 69,09 8,02 6,95 87,31 56,39 28197,08

kalsel 2013 65,46 69,33 8,09 7,09 85,29 52,72 30058,02

kalsel 2014 65,57 69,45 8,1 7,1 85,41 53,25 32599,83

kalsel 2015 65,9 69,78 8,29 7,23 85,29 53,87 34351,69

kalsel 2016 65,92 69,84 8,38 7,4 85,32 57,54 36069,62

kalsel 2017 65,98 69,95 8,45 7,52 88,42 54,99 38738,31

kaltim 2011 71,25 75,05 9,3 8,21 89,93 44,22 140229,6

kaltim 2012 71,46 75,27 9,5 8,31 88,36 42,01 145998,5

kaltim 2013 71,68 75,46 9,52 8,42 84,81 39,95 158472,7

kaltim 2014 71,79 75,56 9,53 8,48 83,42 42,26 157400

kaltim 2015 71,82 75,59 9,57 8,68 83,64 38,56 147405,4

kaltim 2016 71,85 75,59 9,61 8,82 85,72 47,69 145401,8

kaltim 2017 71,87 75,61 9,75 8,93 82,85 42,33 165714,2

sulut 2011 68,65 72,55 8,76 8,61 83,96 26,06 24867,95

sulut 2012 68,8 72,7 8,78 8,63 81,87 41,32 27373,41

sulut 2013 68,95 72,85 8,84 8,67 81,34 37,45 30121,09

102 Provinsi Tahun AHH_L AHH_P RLS_L RLS_P TPAK_L TPAK_P PDRB_K

sulut 2014 69,03 72,92 8,89 8,83 79,76 39,47 33800,17

sulut 2015 69,08 72,98 8,9 8,86 81,54 40,26 37786,58

sulut 2016 69,09 72,99 8,93 9 81,7 47,87 41258,04

sulut 2017 69,11 73,01 9,1 9,19 79,28 41,7 44763,6

sulteng 2011 64,48 68,39 7,99 7,38 88,26 57,26 22547,48

sulteng 2012 64,8 68,7 8,03 7,42 85,46 46,39 25421,64

sulteng 2013 65,11 69,02 8,13 7,51 85,12 45,83 28663,64 sulteng 2014 65,27 69,18 8,16 7,62 84,66 48,11 31874,69 sulteng 2015 65,34 69,26 8,27 7,66 85,38 48,89 37394,89

sulteng 2016 65,39 69,28 8,38 7,84 86,81 57,16 41141,6

sulteng 2017 65,4 69,29 8,56 8 84,1 49,49 45255,8

sulsel 2011 67,2 71,12 7,76 6,95 84,86 45,6 24311,67

sulsel 2012 67,4 71,31 7,8 6,99 81,76 45,56 27670,91

sulsel 2013 67,59 71,5 7,83 7,08 80,47 42,27 31027,93

sulsel 2014 67,69 71,59 7,86 7,15 80,23 45,33 35344,88

sulsel 2015 67,89 71,8 7,97 7,34 79,01 44,31 39950,48

sulsel 2016 67,94 71,84 8,08 7,46 79,69 47,47 44110,59

sulsel 2017 67,96 71,86 8,31 7,63 79,66 43,76 48206,84

sultengg 2011 67,93 71,87 8,36 7,01 87,72 55,4 24302,1

sultengg 2012 68,14 72,08 8,42 7,22 83,28 51,7 27582,58 sultengg 2013 68,35 72,3 8,49 7,38 81,85 50,03 29641,12 sultengg 2014 68,45 72,41 8,78 7,69 82,16 51,76 32115,83

sultengg 2015 68,5 72,46 8,79 7,7 82,92 53,93 35092,25

sultengg 2016 68,54 72,47 8,83 7,86 85,62 61,42 28028,88 sultengg 2017 68,57 72,47 8,98 7,95 82,58 54,93 41294,83 gorontalo 2011 64,68 68,59 6,65 7,12 83,22 45,28 16381,67 gorontalo 2012 64,84 68,77 6,66 7,15 82,63 43,75 18207,86

gorontalo 2013 65 68,94 6,67 7,19 81,96 42,26 20154,35

gorontalo 2014 65,08 69,03 6,7 7,22 81,25 44,66 22582,5 gorontalo 2015 65,2 69,14 6,76 7,34 81,73 45,8 25143,39 gorontalo 2016 65,22 69,16 7,82 7,41 82,91 53,12 27548,73 gorontalo 2017 65,22 69,2 6,98 7,56 83,07 46,71 29573,58

sulbar 2011 60,92 64,72 7,11 6,2 86,24 58,6 17001,85

sulbar 2012 61,18 65 7,21 6,32 87,5 56,29 18688,25

sulbar 2013 61,46 65,28 7,31 6,44 83,44 50,56 20457,33

sulbar 2014 62,18 66 7,32 6,45 85,15 57,18 23415,05

sulbar 2015 62,36 66,18 7,33 6,71 85,94 54,8 25728,07

sulbar 2016 62,49 66,2 7,4 6,91 88,66 55,34 27523,24

sulbar 2017 62,52 66,23 7,55 7,08 84,23 49,86 29766,44

maluku 2011 62,74 66,58 8,99 8,41 82,53 56,46 13604,41

103 Provinsi Tahun AHH_L AHH_P RLS_L RLS_P TPAK_L TPAK_P PDRB_K

maluku 2012 62,9 66,74 9,03 8,47 78,98 48,48 15418,36

maluku 2013 63,04 66,9 9,11 8,52 77,78 46,89 17092,99

maluku 2014 63,11 66,98 9,42 8,9 76,19 45,6 19099,98

maluku 2015 63,41 67,28 9,42 8,91 78,16 50,77 20365,6

maluku 2016 63,44 67,34 9,47 9,08 77,04 51,97 21598,97

maluku 2017 63,49 67,39 9,63 9,17 75,19 45,16 22857,7

malut 2011 64,97 68,88 8,54 7,23 83,28 50,98 16002,57

malut 2012 65,12 69,08 8,57 7,5 82,67 49,35 17726,06

malut 2013 65,31 69,28 8,8 7,73 82,29 45,72 19230,01

malut 2014 65,41 69,38 8,9 7,76 80,63 46,42 21114,23

malut 2015 65,5 69,48 8,91 7,8 83,58 48,56 22917,73

malut 2016 65,53 69,5 8,99 8,06 82,8 48,88 24586,37

malut 2017 65,56 69,53 9,05 8,17 80,25 46,36 26686,06

papbar 2011 62,88 66,72 9,35 6,31 83,8 55,8 56305,11

papbar 2012 63 66,86 9,45 6,39 79,57 52,86 58762,56

papbar 2013 63,17 67,02 9,56 6,54 80,14 50,67 63984,19

papbar 2014 63,26 67,1 9,7 6,67 81,47 53,18 68463,58

papbar 2015 63,31 67,15 9,79 6,71 81,25 54,31 72159,85

papbar 2016 63,32 67,16 9,91 6,8 85,49 52,4 74584,63

papbar 2017 63,34 67,19 9,89 6,9 78,69 54,66 78426,5

papua 2011 62,66 66,34 6,46 4,62 87,44 68,36 37111,15

papua 2012 62,81 66,48 6,47 4,74 88,31 68,36 37935,01

papua 2013 62,97 66,64 6,49 4,79 86,61 68,34 40513,65

papua 2014 63,05 66,72 6,62 4,83 85,83 70,49 43134,25

papua 2015 63,3 66,97 6,85 5,02 87,66 70,33 47726,07

papua 2016 63,44 66,99 6,9 5,32 85,85 66,25 54732,74

papua 2017 63,45 67 7,02 5,44 85,28 67,45 58684,09

- Data sesudah di transformasi

Provinsi Tahun LNPDRB_K

sumut 2011 10,2583

sumut 2012 10,34526

sumut 2013 10,44999

sumut 2014 10,54307

sumut 2015 10,6218

sumut 2016 10,70454

sumut 2017 10,77821

sumbar 2011 10,08817

sumbar 2012 10,1768

104 Provinsi Tahun LNPDRB_K

sumbar 2013 10,27486 sumbar 2014 10,37789

sumbar 2015 10,4525

sumbar 2016 10,52809 sumbar 2017 10,60471

riau 2011 11,34818

riau 2012 11,46159

riau 2013 11,51982

riau 2014 11,60628

riau 2015 11,54139

riau 2016 11,56126

riau 2017 11,57111

jambi 2011 10,39458

jambi 2012 10,48172

jambi 2013 10,58541

jambi 2014 10,67591

jambi 2015 10,72723

jambi 2016 10,81228

jambi 2017 10,9035

sumsel 2011 10,30328 sumsel 2012 10,39911 sumsel 2013 10,48599 sumsel 2014 10,56062 sumsel 2015 10,62622 sumsel 2016 10,67924

sumsel 2017 10,7455

bengkulu 2011 9,818409 bengkulu 2012 9,918322 bengkulu 2013 10,01494 bengkulu 2014 10,11068 bengkulu 2015 10,19786 bengkulu 2016 10,27785 bengkulu 2017 10,35357 lampung 2011 9,997955 lampung 2012 10,08209 lampung 2013 10,15693 lampung 2014 10,26657 lampung 2015 10,34669 lampung 2016 10,43829 lampung 2017 10,52432

105 Provinsi Tahun LNPDRB_K

babel 2011 10,38793

babel 2012 10,47131

babel 2013 10,55359

babel 2014 10,64419

babel 2015 10,70156

babel 2016 10,74583

babel 2017 10,79759

kepri 2011 11,19233

kepri 2012 11,29278

kepri 2013 11,38179

kepri 2014 11,45461

kepri 2015 11,52435

kepri 2016 11,57854

kepri 2017 11,61105

jakarta 2011 11,74033 jakarta 2012 11,84121 jakarta 2013 11,95217 jakarta 2014 12,07205 jakarta 2015 12,18297 jakarta 2016 12,26332 jakarta 2017 12,35597

jabar 2011 10,05411

jabar 2012 10,13746

jabar 2013 10,23161

jabar 2014 10,31252

jabar 2015 10,39354

jabar 2016 10,45977

jabar 2017 10,52355

jateng 2011 9,960002 jateng 2012 10,03738 jateng 2013 10,12471 jateng 2014 10,22259 jateng 2015 10,30674 jateng 2016 10,37763 jateng 2017 10,45306

diy 2011 9,920017

diy 2012 9,98712

diy 2013 10,07002

diy 2014 10,14747

diy 2015 10,22454

106 Provinsi Tahun LNPDRB_K

diy 2016 10,29435

diy 2017 10,36334

jatim 2011 10,29597

jatim 2012 10,39728

jatim 2013 10,49231

jatim 2014 10,59244

jatim 2015 10,68147

jatim 2016 10,76931

jatim 2017 10,84717

banten 2011 10,23914 banten 2012 10,31568 banten 2013 10,40401

banten 2014 10,5086

banten 2015 10,59891 banten 2016 10,65656

banten 2017 10,722

bali 2011 10,18239

bali 2012 10,29023

bali 2013 10,40835

bali 2014 10,54797

bali 2015 10,65679

bali 2016 10,74369

bali 2017 10,83397

ntb 2011 9,607762

ntb 2012 9,606007

ntb 2013 9,656792

ntb 2014 9,746697

ntb 2015 9,992026

ntb 2016 10,07744

ntb 2017 10,12693

ntt 2011 9,229556

ntt 2012 9,329782

ntt 2013 9,423758

ntt 2014 9,517805

ntt 2015 9,60691

ntt 2016 9,688617

ntt 2017 9,755061

kalbar 2011 9,978042 kalbar 2012 10,06165 kalbar 2013 10,14884

107 Provinsi Tahun LNPDRB_K

kalbar 2014 10,24219 kalbar 2015 10,32939 kalbar 2016 10,41014

kalbar 2017 10,4907

kalteng 2011 10,27343 kalteng 2012 10,35825 kalteng 2013 10,44486 kalteng 2014 10,5144 kalteng 2015 10,59926 kalteng 2016 10,69133 kalteng 2017 10,7879 kalsel 2011 10,18846 kalsel 2012 10,24697 kalsel 2013 10,31088 kalsel 2014 10,39206 kalsel 2015 10,44441 kalsel 2016 10,49321 kalsel 2017 10,56458 kaltim 2011 11,85104 kaltim 2012 11,89135 kaltim 2013 11,97334 kaltim 2014 11,96655 kaltim 2015 11,90094 kaltim 2016 11,88726 kaltim 2017 12,01802

sulut 2011 10,12134

sulut 2012 10,21733

sulut 2013 10,31298

sulut 2014 10,42822

sulut 2015 10,53971

sulut 2016 10,6276

sulut 2017 10,70915

sulteng 2011 10,02338 sulteng 2012 10,14336 sulteng 2013 10,26338 sulteng 2014 10,36957 sulteng 2015 10,52929 sulteng 2016 10,62478 sulteng 2017 10,72009 sulsel 2011 10,09871

108 Provinsi Tahun LNPDRB_K

sulsel 2012 10,22814 sulsel 2013 10,34264 sulsel 2014 10,47291

sulsel 2015 10,5954

sulsel 2016 10,69446 sulsel 2017 10,78326 sultengg 2011 10,09832 sultengg 2012 10,22494 sultengg 2013 10,29692 sultengg 2014 10,3771 sultengg 2015 10,46574 sultengg 2016 10,24099 sultengg 2017 10,62849 gorontalo 2011 9,703918 gorontalo 2012 9,809609 gorontalo 2013 9,911175 gorontalo 2014 10,02493 gorontalo 2015 10,13235 gorontalo 2016 10,22371 gorontalo 2017 10,29464 sulbar 2011 9,741077

sulbar 2012 9,83565

sulbar 2013 9,926097 sulbar 2014 10,06113 sulbar 2015 10,15534 sulbar 2016 10,22279 sulbar 2017 10,30114 maluku 2011 9,518149 maluku 2012 9,643314 maluku 2013 9,746424 maluku 2014 9,857443 maluku 2015 9,921602 maluku 2016 9,980401 maluku 2017 10,03704

malut 2011 9,680505

malut 2012 9,782791

malut 2013 9,864227

malut 2014 9,957702

malut 2015 10,03967

malut 2016 10,10995

Dalam dokumen KETIMPANGAN GENDER DAN PENGARUHNYA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI: KESEHATAN, PENDIDIKAN, DAN KETENAGAKERJAAN (Halaman 88-110)