ix

ANALISIS KONSENTRASI SPASIAL DAN FAKTOR YANG

MEMENGARUHI AGLOMERASI INDUSTRI MANUFAKTUR

DI KAWASAN BARAT INDONESIA

MEILANI PUTRI

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2013

ii

ix

PERNYATAAN

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Konsentrasi

Spasial dan Faktor yang Memengaruhi Aglomerasi Industri Manufaktur di

Kawasan Barat Indonesia 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, Juli 2013

Meilani Putri

NIM H14090029

ii

ABSTRAK

MEILANI PUTRI. Analisis Konsentrasi Spasial dan Faktor yang Memengaruhi

Aglomerasi Industri Manufaktur di Kawasan Barat Indonesia. Dibimbing oleh

WIWIEK RINDAYANTI

Ketimpangan regional terjadi akibat perbedaan sumberdaya dan kegiatan ekonomi

yang dihasilkan oleh tiap daerah. Pengembangan potensi daerah yang dilakukan

harus mendorong sektor-sektor perekonomian sesuai dengan keunggulan yang

dimiliki oleh daerahnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis

perkembangan ketimpangan regional, konsentrasi spasial dan aglomerasi industri

manufaktur di wilayah Kawasan Barat Indonesia (KBI). Penelitian ini

menggunakan alat analisis, yaitu Indeks Williamson, Sistem Informasi Geografi

(SIG), Indeks Hoover Balassa dan data panel. Hasil penelitian mengindikasikan

bahwa terdapat ketimpangan regional yang relatif sedang antar wilayah dan

terdapat beberapa provinsi dengan titik konsentrasi spasial industri manufaktur.

Variabel-variabel yang secara signifikan memengaruhi aglomerasi sektor industri

manufaktur adalah Indeks Persaingan Industri, ukuran perusahaan, Penanaman

Modal Asing (PMA), panjang jalan, nilai tambah dan jumlah perusahaan Industri

Besar dan Sedang (IBS). Peta distribusi lokasi industri manufaktur yang lebih

merata dapat meningkatkan pendapatan serta kesejahteraan masyarakat daerah.

Kata kunci: Indeks Williamson, Indeks Hoover Balassa, SIG, aglomerasi, data

panel

ABSTRACT

MEILANI PUTRI. Analysis of Spatial Consentration and Agglomeration Factor

of Manufacturing Industry in Western Region of Indonesia. Supervised by

WIWIEK RINDAYATI

Regional inequalities can be occured because of differences in resources

and the economic activity generated by each region. Manufacturing industry is

important sector that can encourage growth and development of other sectors.

The purposes of this research is to analyze the development of regional

imbalances, spatial concentration and agglomeration factor of manufacturing

industry in the western region of Indonesia. This research uses the analysis tool

Williamson Index, Geography Information System (GIS), Hoover Balassa Index

and panel data. Results of the study indicate that there is a relatively medium

regional imbalances in the distribution income and there are regions have point

of consentration spatial of manufacturing industries. Variables that constantly

affect the agglomeration of manufacturing industry is Competition Industry Index,

size of company, foreign investment, road, value added and number of large and

medium manufacturing industries. Map of the distribution of the location of the

manufacturing industry which is more evenly distributed can increase the income

and welfare of society.

Keywords: Williamson Index, Hoover Balassa Index, GIS, agglomeration, panel

data

ix

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Ekonomi

pada

Departemen Ilmu Ekonomi

ANALISIS KONSENTRASI SPASIAL DAN FAKTOR YANG

MEMENGARUHI AGLOMERASI INDUSTRI MANUFAKTUR

DI KAWASAN BARAT INDONESIA

MEILANI PUTRI

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2013

iv

ix

Judul Skripsi : Analisis Konsentrasi Spasial dan Faktor yang Memengaruhi

Aglomerasi Industri Manufaktur di Kawasan Barat Indonesia

Nama : Meilani Putri

NIM : H14090029

Disetujui oleh

Dr. Ir. Wiwiek Rindayati

Pembimbing

Diketahui oleh

Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim

Ketua Departemen

Tanggal Lulus:

vi

PRAKATA

Puji dan syukur kepada Allah subhanahu wa taala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam

penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Februari 2013 ini ialah industri

manufaktur di wilayah Kawasan Barat Indonesia (KBI), dengan judul Analisis

Konsentrasi Spasial dan Faktor yang Memengaruhi Aglomerasi Industri

Manufaktur di KBI. Masalah industri manufaktur dipilih menjadi topik penelitian

karena dianggap penting terutama dalam kontribusinya dalam Produk Domestik

Regional Bruto (PDRB) wilayah KBI yang semakin meningkat. Pembangunan

industri manufaktur yang tidak merata di setiap daerah mengindikasikan adanya

ketimpangan pembangunan dan pertumbuhan ekonomi daerah. Selanjutnya,

masalah ini akan menimbulkan titik-titik konsentrasi di wilayah tertentu karena

perbedaan sumberdaya dan kemampuan yang dihasilkan tiap daerah. Titik-titik

konsentrasi ini mengumpul dan membentuk aglomerasi dengan tujuan agar

mendapatkan manfaat skala, lokasi dan urbanisasi.

Terima kasih juga diucapkan kepada orang tua dan keluarga penulis, yakni

Bapak Hermawan SH MM dan Ibu Erwina SH serta kakak dari penulis, Ripal

Agusta atas segala doa dan dukungan yang selalu diberikan. Selain itu ucapan

terima kasih juga ditujukan kepada:

1. Ibu Dr Ir Wiwiek Rindayati selaku dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan arahan, bimbingan, saran dan motivasi dengan sabar dan

membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

2. Ibu Sahara Ph.D selaku dosen penguji utama dan Ibu Laily Dwi Arsyianti, M.Sc selaku dosen penguji dari komisi pendidikan atas kritik dan saran yang

telah diberikan untuk perbaikan skripsi ini.

3. Para dosen, staf dan seluruh civitas akademik Departemen Ilmu Ekonomi FEM IPN yang telah memberikan ilmu dan berbagai bantuan.

4. Teman-teman satu bimbingan Astrid, Alfi dan Rahmat yang telah banyak memberikan bantuan, saran, kritik, motivasi dan dukungannya dalam

penyelesaian skripsi ini.

5. Sahabat penulis Ilmu Ekonomi 46 Sonya, Manda, Gina, Srikandhi, Raisha, Anisaul, Irene, Nella, Merlyn yang telah membantu dalam menyelesaikan

skripsi ini.

6. Sahabat penulis Kost Sinabung Echi, Wewe, Bagas, Tesa, Anin, Vera, Vini, Vici, Yusi dan Rahma yang telah membantu dalam menyelesaikan skripsi ini.

7. Sahabat penulis Ady Mentayadiputra yang telah banyak memberikan bantuan, motivasi dan dukungannya dalam penyelesaian skripsi ini.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Juli 2013

Meilani Putri

ix

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL ................................................................................................ viii

DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... viii

DAFTAR LAMPIRAN .......................................................................................... ix

PENDAHULUAN .................................................................................................. 1

Latar Belakang .................................................................................................... 1

Perumusan Masalah ............................................................................................. 4

Tujuan Penelitian ................................................................................................. 5

Manfaat Penelitian ............................................................................................... 5

Ruang Lingkup Penelitian ................................................................................... 6

TINJAUAN PUSTAKA ......................................................................................... 6

Ketimpangan Pembangunan Wilayah ................................................................. 6

Konsentrasi Spasial ............................................................................................. 8

Aglomerasi Sektor Industri Manufaktur .............................................................. 9

Penelitian Terdahulu .......................................................................................... 11

Kerangka Pemikiran .......................................................................................... 13

METODE .............................................................................................................. 14

Jenis dan Sumber Data ...................................................................................... 14

Metode Analisis Data ........................................................................................ 14

Indeks Williamson ......................................................................................... 15

Analisis Sistem Informasi Geografi ............................................................... 15

Indeks Hoover Balassa................................................................................... 16

Analisis Regresi Data Panel ........................................................................... 17

Pemilihan Model Terbaik .............................................................................. 18

Pengujian Asumsi .......................................................................................... 19

Spesifikasi Model .......................................................................................... 20

HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................................. 21

Gambaran Umum .............................................................................................. 21

Ketimpangan Pembangunan Wilayah ............................................................... 31

Konsentrasi Spasial Industri Manufaktur .......................................................... 33

viii

Faktor yang Memengaruhi Aglomerasi Industri Manufaktur ............................ 38

SIMPULAN DAN SARAN................................................................................... 41

Simpulan ............................................................................................................ 41

Saran .................................................................................................................. 42

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................ 43

LAMPIRAN .......................................................................................................... 45

RIWAYAT HIDUP ............................................................................................... 53

DAFTAR TABEL

1 PDRB Atas Dasar Harga Konstan Menurut Kawasan dan Lapangan Usaha Tahun 2011 2

2 Luas wilayah KBI dan Persentase Terhadap Luas Indonesia Tahun 2011 3

3 Perkembangan Jumlah Perusahaan IBS Wilayah KBI Tahun 2007-2010 22 4 Jumlah Perusahaan IBS Menurut Subsektor dan Provinsi Wilayah KBI

Tahun 2011 23 5 Peringkat (rank) Menurut Tenaga Kerja IBS Wilayah KBI Tahun 2011 34 6 Peringkat (rank) menurut Rata-Rata Nilai Tambah IBS Menurut

Provinsi Tahun 2011 35

7 Indeks Hoover Ballasa menurut Provinsi Tahun 2009-2011 37 8 Hasil Estimasi Persamaan Faktor yang Memengaruhi Aglomerasi 39

DAFTAR GAMBAR

1 PDB Atas Dasar Harga Konstan tahun 2007-2012 1 2 PDRB Per Kapita Menurut Provinsi Tahun 2011 4 3 Hipotesis Teori Neo-klasik 7 4 Perkembangan Konsep dan Paradigma Mengenai Aglomerasi 10 5 Kerangka Pemikiran Penelitian 13 6 Indeks Persaingan Industri Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011 24 7 Ukuran Perusahaan Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011 25 8 PMA Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011 26 9 PMDN Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011 27

10 Panjang Jalan Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011 28 11 UMP Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011 29 12 Nilai Tambah Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011 30 13 Jumlah IBS Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011 30 14 Indeks Williamson Antar Provinsi di Wilayah KBI Tahun 2002-2011 31

ix

15 Indeks Williamson Intra Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011 32 16 Perkembangan SIG menurut Jumlah Tenaga Kerja IBS Wilayah KBI

Tahun 2011 34

17 Perkembangan SIG Rata-Rata Nilai Tambah IBS Wilayah KBI Tahun 2011 36

DAFTAR LAMPIRAN

18 Indeks Williamson Antar Provinsi Wilayah KBI tahun 2002-2011 45 19 Indeks Williamson Intra Provinsi Wilayah KBI Tahun 2002-2011 45 20 Indeks Hoover Balassa (LQ TK) Provinsi Wilayah KBI Tahun 2009-

2011 46 21 Faktor yang Memengaruhi Aglomerasi Industri Manufaktur 47

1

sumber: BPS, 2012 (diolah)

Gambar 1 PDB Atas Dasar Harga Konstan Tahun 2007-2011

Sumber : Badan Pusat Statistik , 2013 (diolah)

Gambar 1 PDB Atas Dasar Harga Konstan tahun 2007-2012

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

2007 2008 2009 2010 2011 2012

PD

RB

(m

ilia

r ru

pia

h)

tahun

Pertanian, Peternakan,Kehutanan dan Perikanan

Industri Manufaktur

Perdagangan, Hotel &Restoran

Keuangan, Real Estate &Jasa Perusahaan

Jasa-jasa

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Indonesia memiliki rencana pembangunan secara terarah dan intensif

melalui program Rencana Pembangunan Jangka Menengah (RPJM) Nasional

tahun 2010 sampai tahun 2014. Program ini bertujuan sebagai bahan

pertimbangan bagi pemerintah daerah dalam menyusun atau menyesuaikan

rencana pembangunan daerahnya masing-masing dalam rangka pencapaian

sasaran pembangunan nasional. Rencana pembangunan sangat diperlukan oleh

pemerintah daerah sebagai arahan dalam rangka mempercepat pembangunan dan

pertumbuhan ekonomi daerah. Arah pembangunan Indonesia sejak tahun 1990

telah bertransformasi dari negara berbasis pertanian menjadi negara berbasis

industri, dimana kontribusi sektor industri manufaktur dalam PDB (Produk

Domestik Bruto) telah melampaui kontribusi sektor pertanian (Shofiyana 2012).

Hal ini sesuai dengan target Kabinet Indonesia Bersatu Jilid II bahwa

pertumbuhan ekonomi rata-rata 7%, tingkat pengangguran turun menjadi kisaran

5 sampai 6%, serta tingkat kemiskinan turun menjadi kisaran 8 sampai 10%.

Tujuan tersebut dapat diwujudkan dengan kontribusi sektor industri manufaktur

yang diharapkan dapat menjadi penggerak utama perekonomian nasional. Berikut

merupakan gambar yang menunjukkan kontribusi lima sektor tertinggi dalam

PDB nasional.

Gambar 1 menunjukkan bahwa sektor industri manufaktur merupakan

sektor yang memberikan kontribusi tertinggi terhadap PDB nasional dari tahun

2007 sampai 2012. Sektor pertanian, peternakan, kehutanan dan perikanan

merupakan sektor tertinggi ketiga dalam kontribusinya terhadap PDB nasional.

Selanjutnya, sektor-sektor lainnya mengalami perkembangan yang berfluktuasi,

namun belum ada yang mampu melampaui kontribusi sektor industri manufaktur.

Menurut Shofiyana (2012), industri manufaktur mempunyai peranan sebagai

leader sector, artinya dengan pembangunan sektor industri maka akan memacu

2

dan mengangkat pembangunan di sektor lainnya, seperti sektor pertanian,

perdagangan dan jasa. Hal ini juga sejalan dengan Peraturan Presiden Nomor 28

tahun 2008 tentang Kebijakan Industri Nasional, yaitu untuk mewujudkan

Indonesia sebagai negara industri yang tangguh pada tahun 2025, menghadapi

tantangan dan kendala yang ada, serta merevitalisasi industri nasional.

Pengembangan sektor industri manufaktur yang merata merupakan salah

satu cara untuk meningkatkan pendapatan dan laju pertumbuhan ekonomi nasional.

Pembangunan sektor industri manufaktur merupakan titik awal pengembangan

perekonomian daerah dalam rangka untuk meningkatkan PDRB (Produk

Domestik Regional Bruto) dan pertumbuhan ekonomi daerah. Dimulainya era

otonomi daerah dan desentralisasi fiskal mendorong masing-masing daerah untuk

meningkatkan daya saing dan keunggulan komparatif daerahnya.

Pemerataan hasil-hasil pembangunan adalah salah satu upaya untuk

mewujudkan pembangunan melalui konsentrasi spasial melalui kontribusi sektor

industri terhadap PDRB (Chollidah 2012). Pembangunan industri manufaktur

yang tidak merata menimbulkan ketimpangan dalam pembangunan, karena

perbedaan sumberdaya dan kegiatan ekonomi yang dihasilkan. Ketidakmerataan

sumberdaya ini tercermin pada konsentrasi kegiatan ekonomi di daerah tertentu

saja. Oleh karena itu, masalah lokasi dari setiap kegiatan pembangunan industri

baik secara nasional maupun regional harus dipertimbangkan secara mendalam

dan tepat.

Wilayah Indonesia diklasifikasikan menjadi dua kawasan, yaitu Kawasan

Barat Indonesia (KBI) dan Kawasan Timur Indonesia (KTI). Setiap kawasan

memiliki keunggulan komparatif yang terspesialisasi pada sektor tertentu sesuai

dengan kemampuan daerahnya. Tabel 1 menunjukkan PDRB Atas Dasar Harga

Konstan 2000 pada wilayah KBI dan KTI.

Tabel 1 PDRB Atas Dasar Harga Konstan Menurut Kawasan dan Lapangan Usaha

Tahun 2011 (miliar rupiah)

No Lapangan Usaha Wilayah

KBI Wilayah

KTI

1 Pertanian, Peternakan, Kehutanan, dan Perikanan 283 471 52 332

2 Pertambangan dan Penggalian 150 295 20 011

3 Industri Manufaktur 543 914 17 366

4 Listrik, Gas dan Air Bersih 26 100 85 347

5 Konstruksi 130 833 15 259

6 Perdagangan, Hotel dan Restoran 468 654 30 530

7 Pengangkutan dan Komunikasi 175 319 17 144

8 Kuangan, Real Estat dan Jasa 198 245 11 198

9 Jasa-jasa 195 770 25 350

Total 2 172 601 274 537 Sumber: BPS, 2013 (diolah)

Tabel 1 menunjukkan sektor industri manufaktur merupakan sektor yang

memberikan kontribusi terbesar bagi pembentukan PDRB di wilayah KBI. Sektor

listrik, gas dan air bersih merupakan sektor yang memberikan kontribusi terbesar

3

bagi pembentukan PDRB di wilayah KTI. Namun, sektor listrik, gas dan air

bersih merupakan perusahaan negara yang pengelolaannya dilakukan oleh

pemerintah setempat, sehingga tidak digolongkan sebagai usaha pribadi

masyarakat. Sektor kedua terbesar dalam pembentukan PDRB wilayah KTI

adalah sektor pertanian, peternakan, kehutanan, dan perikanan yang merupakan

sektor yang dikelola dan diolah oleh masyarakat. Sektor industri manufaktur dan

pertanian merupakan sektor yang sangat penting dalam pembangunan dan

pertumbuhan ekonomi daerah. Kedua sektor ini juga memiliki lokasi dan

karakteristik tertentu dalam pembangunan dan perkembangannya. Sektor industri

manufaktur umumnya berlokasi di daerah maju dan berkembang pesat (perkotaan),

sedangkan sektor pertanian umumnya berlokasi di daerah perdesaan dimana masih

terdapat lahan bagi aktivitas pertanian (Kurniawan dan Sugiyanto 2013).

Penelitian ini akan menganalisis sektor industri manufaktur sehingga objek

lokasi yang akan diteliti adalah wilayah KBI. Wilayah KBI dipilih berdasarkan

kontribusi sektor industri manufaktur yang lebih besar dibandingkan dengan

sektor lainnya. Wilayah KBI memiliki potensi yang dibutuhkan untuk

pembangunan industri manufaktur, didukung dengan letak geografisnya yang

dekat dengan pusat pemerintahan dan kegiatan ekonomi. Potensi lainnya yang

dimiliki oleh wilayah KBI dapat ditunjukkan dari luas wilayah total yang

mencapai 995 778.58 km2.

Tabel 2 Luas Wilayah KBI dan Persentase Terhadap Luas Indonesia Tahun 2011

Provinsi Luas (km2) Perbandingan terhadap Luas Indonesia (%)

Sumatera Utara 72 981.2 3.82

Sumatera Barat 42 012.8 2.2

Riau 8 023.6 4.55

Jambi 50 058.1 2.62

Sumatera Selatan 91 592.4 4.79

Lampung 34 623.8 1.81

DKI Jakarta 664.01 0.03

Jawa Barat 353 77.7 1.85

Jawa Tengah 9 662.9 1.72

DI. Yogyakarta 3 133.1 0.16

Jawa Timur 47 799.7 2.5

Banten 9 662.9 0.51

Bali 5 780.0 0.3

Kalimantan Barat 1 47307.0 7.71

Kalimantan Tengah 153 564.5 8.04

Kalimantan Timur 204 534.3 10.7 Sumber : BPS, 2010 (diolah)

Tabel 2 menunjukkan bahwa provinsi terluas di wilayah KBI adalah

Kalimantan Timur, Kalimantan Tengah dan Kalimantan Barat dengan luas area

yaitu sebesar 204 ribu km2, 153 ribu km

2 , dan 147 ribu km

2 .Provinsi dengan luas

area terkecil adalah DKI Jakarta dengan luas wilayah sebesar 664.01 km2. Hal ini

menunjukkan bahwa masih terdapat potensi pengembangan industri manufaktur

4

yang dimiliki oleh wilayah KBI yang dapat ditingkatkan, sesuai dengan

keunggulan komparatif masing-masing provinsi. Setiap provinsi memiliki sumber

daya yang berbeda-beda, sehingga setiap kebijakan industri yang dibuat oleh

pemerintah akan menimbulkan hasil yang tidak sama. Salah satu cara untuk

mengatasinya adalah menciptakan spesialisasi sesuai dengan kemampuan dan

keunggulan sektor yang dimiliki tiap provinsi. Sektor industri manufaktur

diharapkan dapat mempercepat pemerataan dan pertumbuhan ekonomi daerah.

Perumusan Masalah

Pembangunan yang merata di setiap daerah merupakan target dan sasaran

yang ingin dicapai oleh pemerintah pusat. Perbedaan sumber daya, faktor

produksi dan kebijakan daerah menyebabkan pembangunan yang tidak merata dan

terpusat hanya di beberapa titik tertentu. Provinsi yang memiliki banyak faktor

produksi akan memiliki laju pertumbuhan ekonomi yang lebih cepat dibandingkan

provinsi lain. Kondisi ini menyebabkan munculnya ketimpangan terutama

pembangunan sektor industri manufaktur yang tidak merata. Hal ini terjadi karena

wilayah maju memiliki daya tarik yang tidak dimiliki oleh wilayah pinggiran atau

terbelakang. Salah satu indikator yang dapat digunakan untuk mengukur

ketimpangan wilayah adalah PDRB per kapita. Berikut merupakan PDRB per

kapita Atas Dasar Harga Konstan 2000 menurut provinsi wilayah KBI.

Sumber: BPS, 2013 (diolah)

Gambar 2 PDRB Per Kapita Menurut Provinsi Tahun 2011

Gambar 2 menunjukkan bahwa PDRB per kapita tertinggi dimiliki oleh

provinsi DKI Jakarta dan PDRB per kapita terendah adalah provinsi Lampung.

PDRB per kapita menunjukkan perbandingan pendapatan suatu daerah yang

terhadap jumlah penduduk. Tingginya tingkat pendapatan per kapita

mencerminkan tingginya jumlah barang dan jasa yang dihasilkan dan tingkat

kemakmuran masyarakat pun relatif baik. Gambar 2 menunjukkan hanya ada dua

provinsi yang memiliki PDRB per kapita yang tinggi, yaitu DKI Jakarta dan

Kalimantan Timur, hal ini dikarenakan DKI Jakarta merupakan pusat kegiatan

05000

100001500020000250003000035000400004500050000

PD

RB

per

kap

ita

(00

0)

Provinsi

5

ekonomi dan pemerintahan serta Kalimantan Timur yang memiliki kekayaan alam

yang tidak dimiliki oleh daerah lainnya.

Sektor industri manufaktur akan lebih mudah ditingkatkan bila industri

mengelompok dan berkumpul sehingga tercapai suatu peghematan, kegiatan ini

disebut juga sebagai aglomerasi. Pengelompokkan ini akan meningkatkan kinerja

sektor industri melalui beberapa keunggulan, seperti penghematan skala, lokasi

dan urbanisasi. Menurut Purwaningsih (2011) bahwa semakin teraglomerasi

secara spasial suatu perekonomian, maka akan semakin meningkat

pertumbuhannya. Pembangunan sektor industri manufaktur dengan kebijakan

yang berorientasi spasial dan regional merupakan salah satu faktor kunci yang

dapat mendukung pemerintah pusat dan daerah dalam merumuskan dan

mengimplementasikan kebijakan pembangunan. Penelitian ini akan menganalisis

konsentrasi daerah industri yang mengakibatkan terbentuknya aglomerasi sektor

industri maufaktur pada lokasi tertentu. Oleh karena itu, penelitian ini juga akan

menganalisis faktor-faktor apa saja yang memengaruhi terbentuknya aglomerasi.

Berdasarkan uraian tersebut, maka permasalahan utama yang ingin dibahas

dalam penelitian ini adalah:

1 Bagaimana kondisi ketimpangan wilayah antar dan intra provinsi di wilayah KBI?

2 Dimanakah titik-titik konsentrasi spasial industri manufaktur di wilayah KBI? 3 Faktor-faktor apa saja yang memengaruhi aglomerasi industri manufaktur di

wilayah KBI?

Tujuan Penelitian

Berdasarkan uraian pada latar belakang dan perumusan masalah, maka

penelitian ini pada intinya bertujuan untuk:

1 Menganalisis kondisi ketimpangan wilayah antar dan intra provinsi di wilayah KBI.

2 Menganalisis letak titik-titik konsentrasi spasial industri manufaktur di wilayah KB.

3 Mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi aglomerasi industri manufaktur di wilayah KBI.

Manfaat Penelitian

Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi dan gambaran

kepada pembaca mengenai ketimpangan wilayah, konsentrasi spasial dan

aglomerasi sektor industri manufaktur di wilayah KBI. Penelitian ini juga

diharapkan dapat memberikan saran dan masukan bagi pemerintah terutama

pemerintah daerah terkait dengan ketimpangan pembangunan wilayah dan

aglomerasi sektor industri manufaktur. Selain itu, penelitian ini juga diharapkan

dapat menjadi sumber referensi, literatur dan informasi tambahan bagi penelitian-

penelitian terkait selanjutnya.

6

Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini mencakup periode 10 tahun, yaitu dari tahun 2002 sampai

dengan tahun 2011. Penelitian ini akan menganalisis wilayah KBI dengan yang

dibatasi menjadi 16 provinsi, dimana provinsi Aceh, Kepulauan Bangka Belitung,

Kepulauan Riau, dan Kalimantan Selatatan tidak diikutsertakan. Alasannya,

karena terdapat beberapa provinsi baru sehingga dikembalikan pada daerah

asalnya serta keterbatasan data yang dimiliki oleh penulis. Data yang terkaitan

dengan industri manufaktur dibatasi hanya untuk perusahaan yang tergolong

Industri Besar dan Sedang (IBS) tanpa mengikutsertakan industri kecil karena

keterbatasan data. Kategori industri besar sedang mengikuti klasifikasi BPS, yaitu

suatu perusahaan industri dikatakan berskala sedang jika mempunyai tenaga kerja

20 orang sampai dengan 99 orang dan berskala besar jika mempunyai tenaga kerja

100 orang atau lebih.

TINJAUAN PUSTAKA

Ketimpangan Pembangunan Wilayah

Pembangunan ekonomi daerah adalah suatu proses kerja antara pemerintah

daerah dan masyarakatnya dalam mengelola sumber daya dan membentuk suatu

pola kemitraan antara pemerintah daerah dengan sektor swasta untuk menciptakan

suatu lapangan kerja baru dan merangsang perkembangan kegiatan ekonomi

(pertumbuhan ekonomi) dalam wilayah tersebut (Kuncoro 2004). Perbedaan

tingkat pembangunan akan menyebabkan tingkat kesejahteraan yang berbeda

antar daerah, dan akan menimbulkan ketimpangan regional. Ketimpangan wilayah

adalah ketidakmerataan dalam hal penguasaan sumberdaya alam atau sumber

penerimaan daerah satu dengan daerah lainnya, dan juga perkembangan sektor-

sektor ekonomi setempat (Adisasmita 2006).

Teori pertumbuhan neo-klasik memprediksi hubungan antara tingkat

pembangunan ekonomi nasional dengan ketimpangan regional antar wilayah.

Hipotesis neo-klasik ketimpangan wilayah pada permulaan proses cenderung

meningkat, proses ini akan terjadi sampai ketimpangan tersebut mencapai titik

puncak. Kemudian, bila proses pembangunan terus berlanjut maka secara

berangsur-angsur ketimpangan wilayah akan menurun (Sjafrizal 2008). Hal ini

menunjukkan bahwa ketimpangan pada negara berkembang cenderung lebih

tinggi dibandingkan ketimpangan pada negara maju. Kurva ketimpangan wilayah

berbentuk U terbalik pada Gambar 3.

7

Ketimpangan pada negara sedang berkembang relatif lebih tinggi karena

pada waktu proses pembangunan baru dimulai, kesempatan dan peluang

pembangunan yang ada umumnya dimanfaatkan oleh daerah-daerah yang kondisi

pembangunannya sudah lebih baik sedangkan daerah yang masih terbelakang

tidak mampu memanfaatkan peluang ini karena keterbatasan prasarana dan saran

serta rendahnya kualitas sumberdaya manusai. Oleh sebab itu, pertumbuhan

ekonomi cenderung lebih cepat di daerah dengan kondisi yang lebih baik,

sedangkan daerah yang terbelakang tidak banyak mengalami kemajuan. Pada

negara yang telah maju di mana kondisi yang lebih baik dari segi prasarana dan

sarana serta kualitas sumber daya manusia, setiap kesempatan peluang

pembangunan dapat dimanfaatkan secara lebih merata antar daerah. Sehingga,

proses pembangunan pada negara maju cenderung mengurangi ketimpangan

pembangunan antar wilayah.

Ukuran ketimpangan pembangunan antar daerah dapat digunakan dengan

menggunakan alat analisis yang disebut Indeks Williamson. Indeks ini ditemukan

oleh Williamson (1965) yang meneliti hubungan antara ketimpangan wilayah

regional dan tingkat pembangunan ekonomi dengan menggunakan data ekonomi

negara yang sudah maju dan negara yang sedang berkembang. Secara statistik,

indeks ini sebenarnya adalah coefficient of variation yang lazim digunakan untuk

mengukur suatu perbedaan. Tahap awal pembangunan, ketimpangan wilayah

menjadi lebih besar dan pembangunan terkonsentrasi pada daerah-daerah tertentu.

Pada tahap pertumbuhan ekonomi yang lebih maju, terdapat keseimbangan

antardaerah dan ketimpangan akan berkurang secara signifikan.

Indikator yang juga dapat digunakan untuk menganalisis ketimpangan

pembangunan antar wilayah antara lain PDRB, Konsumsi Rumah Tangga

Perkapita, Kontribusi sektoral terhadap PDRB, Tingkat kemiskinan dan Struktur

Fiskal. Alat analisis lain yang juga dapat digunakan untuk mengukur ketimpangan

pembangunan (pendapatan) adalah Indeks Williamson, Gini Ratio, Kurva Lorentz,

Kriteria Bank Dunia, dan Indeks Entrophy Theil.

Sumber: Sjafrizal, 2008

Gambar 3 Hipotesis Teori Neo-klasik

Tingkat pembangunan nasional

Tingkat

ketimpangan

Kurva

ketimpangan

8

Konsentrasi Spasial

Konsensus umum dalam paradigma geografi ekonomi baru adalah bahwa

liberalisasi perdagangan mendorong penyebaran kegiatan manufaktur. Studi

empiris mengenai distribusi geografi kegiatan manufaktur yang tidak merata dan

terus-menerus berlangsung dalam jangka panjang telah banyak dilakukan di

negara-negara maju, seperti Amerika Serikat dan negara-negara Uni Eropa.

Wilayah Amerika Serikat faktanya lebih terkonsentrasi secara geografis

dibandingkan negara Uni Eropa. Negara Uni Eropa cenderung merupakan industri

yang padat modal dan berlokasi pada daerah inti, sedangkan industri-industri

padat karya relatif lebih tersebar secara geografis.

Derajat pengelompokkan industri secara geografis memainkan peranan

penting dalam menentukan sektor manakah yang memiliki keunggulan kompetitif

pada skala internasional. Dewasa ini, hipotesis bahwa kluster industri yang

ditandai dengan konsentrasi geografis dari perusahaan-perusahaan dan institusi-

institusi yang saling berkaitan satu sama lain pada suatu bidang tertentu.

Konsentrasi spasial memperlihatkan kontribusi suatu wilayah dan distribusi lokasi

dari suatu industri. Apabila ada distribusi spasial yang tidak merata dan terdapat

wilayah yang mendominasi kawasan industri, maka hal ini menunjukkan adanya

industri yang terkonsentrasi secara spasial di wilayah tersebut (Kuncoro 2004).

Konsentrasi spasial merupakan pengelompokkan setiap industri dan

aktivitas ekonomi secara spasial, dimana industri tersebut berlokasi pada suatu

wilayah tertentu. Hal ini sejalan dengan Teori Kutub Pertumbuhan oleh Perroux

yang menyatakan bahwa pertumbuhan tidak muncul di berbagai tempat dan waktu

yang sama. Pertumbuhan hanya terjadi di beberapa tempat yang merupakan pusat

(kutub) pertumbuhan dengan intensitas yang berbeda. Perusahaan yang menguasai

dominasi ekonomi pada umumnya adalah industri besar dan industri pendorong

yang dianggap sebagai titik awal proses pembangunan dan merupakan elemen

penting untuk tahapan pembangunan selanjutnya. Sehingga, industri dominan dan

pendorong akan menimbulkan aglomerasi yang hanya terjadi pada kutub-kutub

pertumbuhan tertentu (Adisasmita 2005).

Konsentrasi spasial tidak hanya disebabkan oleh perbedaan dari struktur

industri dan eksternalitas, akan tetapi juga diperluas pada transaksi yang tidak

melalui pasar. Ada tiga hal yang saling terkait dalam konsentrasi spasial, yaitu

skala ekonomi, biaya transportasi dan permintaan. Untuk mendapatkan dan

meningkatkan kekuatan skala ekonomis, perusahaan-perusahaan cenderung

berkonsentrasi secara spasial dan melayani seluruh pasar dari suatu lokasi.

Sedangkan untuk meminimalisasi biaya transportasi, perusahaan-perusahaan

cenderung pada wilayah yang memiliki permintaan lokal yang besar, akan tetapi

permintaan lokal yang besar cenderung berlokasi di sekitar terkonsentrasinya

aktivitas ekonomi, seperti kawasan industri maupun perkotaan. Konsentrasi

spasial akan menciptakan keuntungan yang berupa penghematan lokalisasi dan

penghematan urbanisasi yang merupakan faktor pendorong terjadinya aglomerasi.

Ukuran konsentrasi spasial yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi

adanya pengelompokan industri manufaktur adalah Sistem Informasi Geografi

(SIG) dan Indeks Hoover Balassa. SIG merupakan alat analisis yang bermanfaat

untuk mengidentifikasi lokasi industri dan di daerah mana industri cenderung

9

mengelompok secara spasial. Prosedur standar dalam merancang dan

menggunakan SIG, yaitu pengumpulan data awal, konstruksi basis data, analisis

dan kajian spasial dan penyajian grafis (Kuncoro 2002).

Konsentrasi spasial juga dapat diukur dengan menggunakan Indeks Hoover

Balassa yang merupakan indikator dalam menentukan seberapa jauh suatu industri

terkonsentrasi pada suatu daerah dibandingkan industri di seluruh wilayah.

Metode penentuan konsentrasi spasial dilakukan dengan cara menghitung antara

tenaga kerja sektor industri manufaktur pada terhadap tenaga kerja total semua

sektor di daerah bawah dengan tenaga kerja sektor industri manufaktur pada

daerah atas terhadap tenaga kerja total semua sektor di daerah atas (Priyarsono et

al 2007). Peningkatan nilai LQ untuk suatu daerah industri menunjukkan adanya

peningkatan spesialisasi industri dalam daerah tersebut. Sebaliknya penurunan

nilai LQ untuk suatu daerah industri menunjukkan penurunan spasialisasi industri

dalam daerah tersebut. Spesialisasi yang tinggi pada suatu daerah industri di

daerah tertentu dapat mempercepat pertumbuhan industri di wilayah tersebut. Hal

ini dikarenakan bahwa pengetahuan yang diperoleh sebuah perusahaan dapat

menguntungkan perusahaan lainnya, khususnya perusahaan yang masih dalam

suatu industri yang sama. Alat ukur untuk menganalisis konsentrasi spasial juga

dapat menggunakan KSPEC, Gini lokasional, Indeks Entrophy Theil, Herfindahl

Indeks, Indeks Ellison- Glaeser dan lain sebagainya.

Aglomerasi Sektor Industri Manufaktur

Istilah aglomerasi pertama kali diperkenalkan oleh Weber dan

disempurnakan oleh Alfred Marshall (1920) mengenai penghematan aglomerasi

(agglomeration economies) atau disebut juga sebagai industri yang terlokalisir

(localized industries). Menurut Marshall, sebuah industri akan memilih lokasi

yang memungkinkan untuk berlangsungnya kegiatan ekonomi dalam jangka

panjang sehingga keuntungan akan meningkat apabila mendirikan usaha di sekitar

lokasi tersebut. Perusahaan akan cenderung selalu mengelompok di lokasi

tertentu. Hal ini mengindikasikan bahwa skala pengembalian yang meningkat

dapat dicapai oleh perusahaan-perusahaan dalam kelompok tersebut, jika hal

tersebut tidak tercapai maka pengelompokkan yang hanya bersifat sementara.

Menurut McCann (2001) bahwa terdapat tiga sumber mengapa skala

pengembalian meningkat selalu tercapai, yaitu:

1 Kelimpahan Informasi (Information Spillovers) Jika banyak perusahaan pada industri yang tergolong sejenis, maka dengan

beraglomerasi pada lokasi yang sama maka tenaga kerja pada perusahaan

tertentu akan secara relatif mudah berhubungan dengan tenaga kerja dari

perusahaan lokal lain. Dengan demikian, pertukaran informasi baik antar

tenaga kerja maupun antar perusahaan akan lebih mudah dan berlangsung

setiap saat.

2 Input Lokal yang Tidak Diperdagangkan (Non-traded local inputs)

Keadaan dimana perusahaan-perusahaan dalam industri yang sejenis

mengelompok di suatu tempat maka ada beberapa input produksi tertentu

yang menjadi lebih efisien jika digunakan secara bersama-sama oleh pekerja

10

di perusahaan-perusahaan tersebut dibandingkan jika input tersebut dibeli

secara individu oleh perusahaan-perusahaan tersebut.

3 Ketersediaan Tenaga Kerja Terampil Lokal (Local skilled-labour pool) Ketersediaan tenaga kerja terampil di wilayah tersebut akan menyebabkan

turunnya biaya tenaga kerja bagi perusahaan-perusahaan di lokasi tersebut.

Tujuan dari adanya aglomerasi adalah agar mampu menciptakan manfaat-

manfaat yang tidak diperoleh bila letak industri tersebut menyebar, antara lain:

1 Penghematan Skala (scala economies), yaitu adanya penghematan dalam produksi secara internal bila skala produksinya ditingkatkan. Sehingga dapat

memberikan manfaat pada konsentrasi penduduk dalam jumlah besar

daripada jumlah penduduk yang lebih sedikit, industri dan kegiatan lainnya.

2 Penghematan lokasi (lokalization economies), yaitu kekuatan yang diasosiasikan dengan penghematan yang dinikmati oleh semua perusahaan

dalam suatu industri yang sejenis pada suatu lokasi tertentu.

3 Penghematan urbanisasi (urbanization economies), yaitu jenis penghematan yang diasosiasikan dengan pertambahan jumlah total (penduduk, hasil

industri, pendapatan dan kemakmuran) di suatu lokasi untuk semua kegiatan

yang dilakukan bersama-sama.

Perkembangan konsep dan paradigma mengenai aglomerasi dapat

dirangkum dalam Gambar 4. Gambar ini memperlihatkan bahwa studi atau teori

mengenai aglomerasi dapat digolongkan dalam perspektif klasik dan modern.

sumber: Kuncoro, 2002

Gambar 4 Perkembangan Konsep dan Paradigma Mengenai Aglomerasi

AGLOMERASI

KLASIK MODERN

Penghematan

eksternal (External

economies)

Formasi

Perkota

an

Eksternalitas

Dinamis Pertumbuhan

Kota

Biaya

Transaksi

Lokalisasi vs

Urbanisasi Marshall-

Arrow-

Romer

Jacob

s

Central

Place vs

Network

System

Increasing

returns akibat

skala ekonomis

Knowledge spillover

akibat

keanekaragaman

Ketergantungan

skala vs

netralitas

Meminimalkan

biaya transaksi

11

Perspektif atau teori klasik berpendapat bahwa aglomerasi muncul karena

para pelaku ekonomi berupaya mendapatkan penghematan aglomerasi

(agglomeration economies), baik karena penghematan lokalisasi maupun

penghematan urbanisasi, dengan mengambil lokasi yang saling berdekatan satu

sama lain. Para ekonom biasanya membedakan antara dua pendekatan, yaitu

penghematan internal dan eksternal serta penghematan akibat skala ekonomis dan

cakupannya. Penghematan internal merupakan suatu pengurangan biaya secara

internal di dalam suatu perusahaan atau pabrik. Beberapa faktor yang berperan

dalam pengurangan biaya secara internal meliputi pembagian kerja (spesialisasi)

dan penggantian tenaga manusia dengan mesin, melakukan subkontrak beberapa

aktivitas proses produksi kepada perusahaan lain dan menjaga titik optimal

operasi yang dapat meminimalkan biaya. Penghematan eksternal merupakan

pengurangan biaya yang terjadi akibat aktivitas di luar lingkup perusahaan atau

pabrik. Penghematan biaya terjadi karena terdapat perusahaan dalam industri yang

sama bersaing satu sama lain dalam memperoleh pasar atau konsumen.

Penghematan ini juga terjadi karena adanya tenaga terampil dan bahan baku

dalam daerah tersebut yang menopang jalannya usaha perusahaan (Kuncoro 2002).

Perspektif modern menunjukkan ada tiga jalur pemikiran yang dapat

diidentifikasi, yaitu teori-teori baru mengenai eksternalitas dinamis (dynamic

externalities), mazhab pertumbuhan perkotaan dan paradigma berbasis biaya

transaksi. Eksternalitas dinamis menyatakan bahwa akumulasi informasi pada

suatu lokasi tertentu akan meningkatkan produkstivitas dan kesempatan kerja.

Eksternalitas dinamis versi Marshall-Arrow-Romer (MAR) menekankan pada

pentingnya transfer pengetahuan (knowledge spillovers) antarperusahaan lokal

dalam industri yang sama. Pertumbuhan yang didorong oleh transfer pengetahuan

pada industri yang berspesialisasi pada produk tertentu dan terkonklustersi secara

spasial. Analisis biaya transaksi menyatakan bahwa dengan adanya biaya

transaksi akan mendorong munculnya perusahaan baru.

Aglomerasi merupakan proses yang lebih kompleks jika dibandingkan

dengan kluster industri. Salah satu ukuran yang menentukan dalam pembentukan

aglomerasi sektor industri manufaktur adalah Indeks Spesialisasi. Indeks ini

adalah ukuran konsentrasi suatu industri dalam suatu kluster, dimana banyak studi

sebelumnya percaya mampu mendorong kemajuan teknologi dan pembentukan

aglomerasi. Indeks Spesialisasi juga menunjukkan seberapa jauh spesialisasi

industri dalam suatu kluster dibandingkan apabila industri tersebut tersebar secara

random diseluruh wilayah.

Penelitian Terdahulu

Hasil penelitian dari Arifin (2006) yang berjudul Konsentrasi Spasial Industri Manufaktur Berbasis Perikanan di Jawa Timur (Studi Kasus Industri

Besar Sedang). Penelitian ini menggunakan metode Sistem Informasi Geografi (SIG) dimana peneliti menggunakan indikator nilai output yang dihasilkan

perusahaan Industri Besar dan Sedang (IBS). Dari analisis ini akan diperoleh

hasil daerah industri dan non industri. SIG yang digunakan digunakan untuk

mengidentifikasi dimana industri manufaktur cenderung berkumpul atau

membentuk kluster. Sehingga penelitian ini akan menunjukkan konsentrasi spasial

12

yang terjadi di Jawa Timur yang dapat menimbulkan ketimpangan distribusi

lokasi industri manufaktur antar pulau yang cukup besar. Pada penelitiaannya

yang lain Zainal Arifin juga meneliti dengan menggunakan alat analisis SIG untuk

mengukur dinamika spasial industri manufaktur. Indikator yang digunakan adalah

jumlah tenaga kerja yang akan menunjukkan daerah industri dan non industri.

Hasil penelitian dari Shofiyana (2012) yang berjudul Analisis Konsentrasi Spasial Industri Manufaktur Besar dan Sedang di Provinsi Jawa Tengah Tahun

2002-2008 menunjukkan bahwa letak konsentrasi spasial industri manufaktur di Jawa Tengah tertinggi berada di Kabupaten Kudus, Kota Semarang dan Kota

Pekalongan. Hal ini menunjukkan bahwa pola pengembangan industri di Jawa

Timur mengindikasikan adanya spesialisasi industri di beberapa wilayah tertentu.

Sehingga memberikan keuntungan pada nilai tambah produksi dan penyerapan

tenaga kerja. Metodologi yang digunakan adalah dengan Loqation Quotient (LQ)

untuk menunjukkan daya saing dan keunggulan komparatif subsektor industri.

Analisis konsentrasi kegiatan industri juga digunakan untuk menunjukkan

konsentrasi kegiatan industri berdasarkan jumlah tenaga kerja dan nilai tambah

yang dihasilkan oleh IBS.

Penelitian yang dilakukan oleh Mudrajat Kuncoro dan Sari Wahyuni (2009)

yang berjudul FDI Impact On Industrial Agglomeration: The Case of Java, Indonesia menganalisis tentang teori mana yang paling tepat untuk menjelaskan konsentrasi geografi pada sektor industri manufaktur di Pulau Jawa. Metode data

panel digunakan untuk mengukur konsentrasi spasial subsektor industri di Pulau

Jawa pada periode tahun 1991 sampai 2002. Variabel terikat yang digunakan

adalah Indeks Spesialisasi dengan variabel bebasnya, yaitu skala ekonomi,

intensitas sumber daya, kandungan impor, pendapatan per kapita, persaingan,

biaya tenaga kerja, path dependency,orientasi ekspor, investasi asing serta

dilengkapi oleh dummy industri, dummy regional dan dummy waktu. Hasil

penelitian menunjukkan bahwa intensitas sumber daya dan investasi asing tidak

berpengaruh secara signifikan terhadap Indeks Spesialisasi. Variabel-variabel

yang berpengaruh secara signifikan pada taraf 5% adalah kandungan impor, skala

ekonomi, orientasi ekspor, Indeks Persaingan, path dependency dan pendapatan

per kapita. Variabel yang berpengaruh secara signifikan pada taraf 10%

ditunjukkan oleh biaya tenaga kerja.

Penelitian yang dilakukan oleh Purwaningsih (2011) yang berjudul Tren Konsentrasi dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Aglomerasi Industri

Manufaktur Besar Sedang di Jawa Barat menunjukkan bahwa ketimpangan ekonomi di Jawa Barat yang diukur dengan menggunakan Indeks Williamson

mempunyai tren yang menurun dari tahun ke tahun. Hal ini menunjukkan bahwa

antar kabupaten di Jawa Barat masih terjadi ketimpangan pendapatan.

Perkembangan ketimpangan distribusi geografis aktivitas industri manufaktur

dapat dihitung dan dianalisis dengan Indeks Entrophy Theil yang menunjukkan

bahwa ada indikasi yang sangat tinggi pada periode 2001-2008. Namun, tren

konsentrasi spasial terbukti cenderung menurun dari tahun ke tahunnya.

Selanjutnya faktor-faktor yang secara positif memengaruhi aglomerasi industri

manufaktur di Jawa Barat adalah ukuran perusahaan, keanekaragaman industri,

kepemilikan modal asing, besarnya pangsa pasar dan infrastruktur jalan.

Sedangkan faktor-faktor yang secara negatif mempengaruhi aglomerasi industri

manufaktur di Jawa Barat adalah tingkat upah dan kenaikan BBM. Terdapat tiga

13

variabel bebas yang tidak signifikan memengaruhi aglomerasi industri, yaitu

Indeks Persaingan Industri, Orientasi Ekspor dan Impor dan Infrastruktut Listrik.

Kerangka Pemikiran

Ketimpangan yang terjadi antar daerah di wilayah KBI disebabkan oleh

perbedaan sumberdaya dan kegiatan ekonomi, terutama pembangunan sektor

industri manufaktur. Pengembangan sektor industri manufaktur berpengaruh

penting terhadap pertumbuhan dan pembangunan ekonomi wilayah KBI, karena

merupakan salah satu indikator pendorong nilai tambah dan lapangan kerja.

Secara keseluruhan kerangka pemikiran penelitian ini seperti pada yang di

tunjukkan pada Gambar 4.

Gambar 5 menunjukkan bahwa penelitian ini bertujuan untuk meninjau

lokasi industri manufaktur yang cenderung terkonsentrasi dan faktor-faktor apa

saja yang dapat memengaruhi pembentukan aglomerasi tersebut. Hal ini

menyebabkan perlunya perencanaan yang mendalam terhadap lokasi industri agar

Gambar 5 Kerangka Pemikiran Penelitian

Kawasan Barat Indonesia

Kesenjangan regional antar daerah :

Indeks Williamson

Perbedaan sumber daya dan

kegiatan ekonomi

Konsentrasi spasial sektor industri

manufaktur

Faktor-faktor yang memengaruhi

aglomerasi

Sistem Informasi

Geografi

Pembangunan industri manufaktur di titik-titik tertentu

saja

Indeks Persaingan Industri, Ukuran

Perusahaan, Penanaman Modal

Asing, Penanaman Modal Dalam

Negeri, Panjang Jalan, Upah

Minimum Provinsi, Nilai Tambah,

dan Jumlah IBS Implikasi Kebijakan

Indeks Hoover

Balassa

14

tidak terjadi konsentrasi dan menciptakan aglomerasi hanya pada titik-titik

tertentu saja. Sehingga diperlukan analisis untuk melihat titik-titik lokasi industri

manufaktur yang telah berkembang serta faktor-faktor apa yang menciptakan

aglomerasi agar pembangunan dan pertumbuhan ekonomi yang lebih merata di

wilayah KBI.

METODE

Jenis dan Sumber Data

Penelitian ini menggunakan data sekunder 16 provinsi di wilayah Kawasan

Barat Indonesia (KBI) dengan periode tahun 2002 sampai dengan tahun 2011,

yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Badan Koordinasi

Penanaman Modal (BKPM). Dalam penelitian ini data dianalisis secara kuantitatif

dan kualitatif. Berikut merupakan data-data yang diperlukan pada penelitian ini.

1 Data PDRB per kapita Provinsi Atas Dasar Harga Konstan 2000 KBI. 2 Data jumlah penduduk dan tenaga kerja tingkat provinsi di wilayah KBI. 3 Data tenaga kerja yang diserap Industri Besar dan Sedang (IBS) menurut

provinsi wilayah KBI.

4 Data nilai tambah dan ouput yang dihasilkan IBS menurut provinsi di wilayah KBI.

5 Data realisasi nilai Penanaman Modal Asing (PMA) dan Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) menurut provinsi di wilayah KBI.

6 Data Upah Minimum Provinsi (UMP), yaitu upah minimal yang seharusnya diterima oleh tenaga kerja industri besar dan sedang menurut

provinsi Kawasan Barat Indonesia.

7 Data panjang jalan menurut kondisi baik di masing-masing provinsi di Kawasan Barat Indonesia.

8 Data jumlah perusahaan, yaitu banyaknya jumlah perusahaan Industri Besar dan Sedang (IBS) menurut provinsi wilayah KBI

Metode Analisis Data

Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif dan analisis metode

kuantitatif. Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran secara

umum mengenai kondisi sektor industri manufaktur di wilayah KBI dan

karakteristik variabel-variabel yang terkait dengan penelitian. Variabel-variabel

tersebut adalah Indeks Persaingan Industri, ukuran perusahaan, PMA, PMDN,

panjang jalan, UMP, nilai tambah, dan jumlah perusahaan IBS. Penelitian ini akan

diolah dengan menggunakan program Eviews 6.1, Quantum Geographic

Information System (GIS) 1.7.4 dan Microsoft Excel 2007. Penggunaan metode

kuantitatif bertujuan untuk melakukan perhitungan dalam rangka menjawab

permasalahan dalam penelitian. Alat analisis pertama yang digunakan adalah

dengan Indeks Williamson, yaitu untuk mengukur seberapa besar ketimpangan

wilayah di wilayah KBI. Kedua, dengan Indeks Hoover Balassa dan Sistem

Informasi Geografi (SIG) untuk melihat titik-titik konsentrasi spasial pada

15

wilayah KBI. Selanjutnya, analisis dilakukan dengan menggunakan data panel

untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi aglomerasi industri manufaktur

di tiap provinsi wilayah KBI. Berikut merupakan penjelasan lebih mendalam

mengenai metode kuantitatif yang digunakan.

Indeks Williamson

Tujuan pertama akan dijawab dengan menggunakan Indeks Williamson,

yaitu untuk mengukur ketimpangan ekonomi wilayah antar dan intra provinsi di

wilayah KBI. Indeks Williamson yang diperoleh terletak antar 0 sampai dengan 1,

semakin mendekati 0 maka ketimpangan wilayah semakin rendah, tetapi jika

mendekati 1 maka ketimpangan wilayah akan semakin tinggi serta

mengindikasikan adanya pertumbuhan ekonomi yang tidak merata.

Formulasi Indeks Williamson untuk mengukur ketimpangan antar provinsi

wilayah KBI adalah sebagai berikut:

IW =

Keterangan:

IW = Indeks Williamson

yi = PDRB per kapita di provinsi i

= PDRB per kapita rata-rata wilayah KBI fi = Jumlah penduduk di provinsi i

n = Jumlah penduduk wilayah KBI

Formulasi Indeks Williamson untuk mengukur ketimpangan intra provinsi

wilayah KBI adalah sebagai berikut:

IW =

Keterangan:

IW = Indeks Williamson

yj = PDRB per kapita kabupaten j

= PDRB per kapita rata-rata provinsi fj = Jumlah penduduk di kabupaten j

n = Jumlah penduduk total provinsi

Kusumantoro (2009) menetapkan sebuah kriteria yang digunakan untuk

menentukan apakah ketimpangan ada pada ketimpangan rendah, sedang atau

tinggi. Berikut ini adalah kriterianya:

Bila mendekati 0 - 0.34 Artinya ketimpangan ekonomi wilayah rendah

Bila antara 0.35 - 0.80 Artinya ketimpangan ekonomi wilayah sedang

Bila di atas 0.80 Artinya ketimpangan ekonomi wilayah tinggi

Analisis Sistem Informasi Geografi

Tujuan kedua adalah untuk menentukan letak titik konsentrasi spasial

industri manufaktur wilayah KBI dengan menggunakan Sistem Informasi

Geografi (SIG). SIG mentransformasikan data menjadi informasi dengan

mengintegrasikan sejumlah data yang berbeda, menerapkan analisis fokus dan

menyajikan output dalam rangka mendukung pengambilan keputusan. Menurut

16

Kuncoro (2002) bahwa kemampuan SIG dalam penyimpanan, analisis, pemetaan

dan membuat model mendorong aplikasi yang luas dalam berbagai disiplin ilmu,

dari teknologi informasi hingga sosial-ekonomi maupun analisis yang berkaitan

dengan populasi. Pola konsentrasi spasial dapat diidentifikasi dengan menerapkan

langkah-langkah sebagai berikut:

1 Memberikan peringkat (rank) untuk seluruh provinsi di wilayah KBI

berdasarkan jumlah tenaga kerja dan nilai tambah yang dihasilkan oleh

perusahaan Industri Besar dan Sedang (IBS);

2 Menyajikan data jumlah tenaga kerja dan nilai tambah yang dihasilkan oleh

perusahaan IBS dalam bentuk peta untuk menunjukkan dimana lokasi daerah

industri dan daerah non-industri.

3 Membedakan antara daerah industri dan daerah non-industri dengan membuat

suatu kriteria tertentu, yaitu sangat tinggi, tinggi, serta menengah sampai

rendah berdasarkan jumlah tenaga kerja dan nilai tambah yang dihasilkan

masing-masing industri. Ciri utama daerah industri adalah daerah yang

memiliki tingkat kepadatan industri yang tinggi atau sangat tinggi baik dalam jumlah pekerja maupun nilai tambah.

4 Menurut Kuncoro (2013) kriteria wilayah yang memiliki daerah kepadatan industri dengan menggunakan klasifikasi sangat tinggi, tinggi dan menengah

sampai rendah, yaitu:

Sangat Tinggi, apabila jumlah pekerja lebih dari 125 ribu orang, Tinggi, apabila memiliki jumlah tenaga kerja antara 25 ribu hingga 125 ribu orang

dan Menengah sampai rendah, apabila memiliki jumlah tenaga kerja kurang dari 25 ribu orang.

Sangat Tinggi, apabila menghasilkan nilai tambah lebih dari Rp2 triliun, Tinggi, apabila menghasilkan nilai tambah antara Rp450 juta hingga Rp2 triliun dan Menengah sampai rendah, apabila menghasilkan nilai tambah kurang dari Rp450 juta

Indeks Hoover Balassa

Indeks Hoover Balassa juga digunakan untuk menjawab tujuan kedua,

untuk menganalisis titik konsentrasi spasial industri manufaktur yang terjadi di

wilayah KBI. Menurut Kuncoro (2004), Indeks Hoover Balassa atau Location

Quotient (LQ) tenaga kerja juga digunakan untuk melihat rasio dari peranan

sektor lokal tertentu terhadap sektor yang sama di tingkat ekonomi acuan yang

lebih luas. Pendekatan ini menyatakan bahwa spesialisasi relatif (industri) pada

suatu wilayah terjadi, apabila spesialisasi industri pada suatu wilayah lebih besar

daripada spesialisasi pada wilayah agregat. Selanjutnya, dalam bentuk aljabar

hubungan tersebut dapat dinyatakan dengan:

LQ = (Eij/ )/( Keterangan:

LQ : Koefisien Spesialisasi Regional.

Eij

: Tenaga Kerja sektor i di daerah j

: Total tenaga kerja sektor i di daerah j

: Tenaga kerja di daerah j

: Total tenaga kerja di daerah j

17

Nilai LQ lebih dari satu (>1), menunjukkan bahwa sektor i terspesialisasi

secara relatif di wilayah j dan sektor i merupakan sektor unggulan yang layak

dikembangkan di wilayah j. Nilai LQ kurang dari satu (1), berarti sektor i

memiliki daya saing dibanding sektor lain pada wilayah yang dijadikan

pembanding misalnya provinsi terhadap negara dan sebagainya.

Analisis Regresi Data Panel

Tujuan ketiga akan dijawab dengan menggunakan analisi data panel, yaitu

data yang memiliki dimensi ruang (individu) dan waktu (Gujarati 2004). Secara

umum, data panel dicirikan oleh t periode waktu (t=1,2,3,....,t) yang kecil dan n

jumlah individu (i=1,2,3,...,n) yang besar. Namun, tidak menutup kemungkinan

terjadi sebaliknya, yaitu data panel terdiri atas periode waktu yang besar dengan

jumlah individu yang kecil. Menurut Baltagi (2005) ada beberapa keuntungan

tentang penggunaan data panel, diantaranya sebagai berikut:

1 Mampu mengontrol heterogenitas individu. Dengan menerapkan metode ini, estimasi yang dilakukan dapat secara eksplisit memasukkan unsur

heterogenitas individu.

2 Dapat memberikan data yang informatif, mengurangi kolinearitas antar peubah (variabel), serta meningkatkan derajat bebas (deegre of freedom) dan

lebih efisien.

3 Lebih baik untuk studi dynamic of adjustment. Karena berkaitan dengan observasi cross section yang berulang, maka data panel baik dalam

mempelajari perubahan dinamis.

4 Lebih baik dalam mengidentifikasi dan mengukur efek yang secara sederhana tidak dapat diatasi dalam data cross section saja atau data time series saja.

Data panel merupakan satu set observasi yang terdiri dari beberapa individu

pada suatu periode tertentu. Observasi tersebut merupakan pasangan yit (variabel

terikat) dengan xit (variabel bebas) dimana i menunjukkan individu, t

menunjukkan waktu dan j menunjukkan variabel bebas yang dinyatakan dalam

sebuah persamaan berikut:

Yit = + xijt + it

Terdapat dua pendekatan dalam data panel, yaitu Fixed Effect Model (FEM)

dan Random Effect Model (REM). Keduanya dibedakan berdasarkan pada asumsi

ada atau tidaknya korelasi antara komponen error dengan peubah bebas (Firdaus

2011).

a. Fixed Effect Model (FEM) Pada model FEM, terdapat pola yang tidak acak atau korelasi antara efek

individu dan peubah penjelas dengan xit sehingga komponen error dari efek

individu dan waktu dapat menjadi bagian dari intersep. Pada pendekatan one

way error component, komponen error hanya terdiri dari efek individu

sedangkan pada two way error component, selain efek individu juga terdapat

efek waktu. Penduga pada FEM dapat diestimasi melalui beberapa teknik

sebagai berikut:

18

1. Pooled Least Square (PLS), pendekatan ini menggunakan gabungan seluruh data (pooled) atau menggabungkan data cross section dan time

series murni. Unit observasi yang terbentuk adalah N x T observasi,

dimana N menunjukkan jumlah unit cross section dan T menunjukkan

jumlah series yang digunakan. Ketika data digabungkan menjadi pool data,

regresi yang dihasilkan cenderung lebih baik dibandingkan regresi dengan

menggunakan data cross section saja atau time series saja. Pendekatan ini

juga memiliki kelemahan, yaitu penduga parameter cenderung akan bias

karena variasi atau perbedaan antara individu dan waktu tidak dapat

terlihat.

2. Within Group (WG) merupakan pendekatan yang digunakan untuk mengatasi masalah bias pada PLS. Teknik yang digunakan adalah dengan

menggunakan data deviasi dari rata-rata individu. Kelebihan dari WG

adalah dapat menghasilkan parameter yang tidak bias, namun

kelemahannya adalah nilai varian parameternya relatif lebih besar dari

parameter PLS sehingga penduga WG relatif lebih tidak efisien.

Kelemahan lainnya adalah pendekatan WG tidak memiliki intersep

sehingga tidak mengakomodir karakteristik time-invariant pada FEM.

3. Least Square Dummy Variable (LSDV), pendekatan ini menggunakan dummy variable untuk dapat merepresentasikan perbedaan intersep.

yit = i+xit+it ; i= 1,2,...,N ; t=1,2,...,T Dimana it=i+vit untuk one way error component dan ui=i +

t+vt untuk two way error component dimana i adalah efek individu t adalah efek waktu dan vit adalah error. Kelebihan dari pendekatan LSDV

adalah dapat menghasilkan dugaan parameter yang tidak bias dan efisien

namun kelemahannya adalah jika jumlah unit observasinya besar maka

terlihat cumbersome.

b. Random Effect Model (REM) Pada REM, intersep diintegrasikan dalam komponen error (it) sehingga

menjadi cross section error (i), time series error (t) dan combination error (it). REM akan lebih tepat digunakan jika memang benar tidak ada hubungan antara it dan xit, karena jika it dan xit berkorelasi maka estimasi menggunakan REM akan bias. REM digunakan ketika efek individu dan efek

waktu tidak berkorelasi dengan xit. Asumsi ini membuat komponen error dari

efek individu dan waktu dimasukkan ke dalam error. Model umum yang

digunakan untuk one way error component adalah yit = i+xit+uit+i+t.

Pemilihan Model Terbaik

Berdasarkan asumsi model yang telah dijelakan sebelumnya akan dilakukan

pemilihan model terbaik dengan menggunakan uji Hausman untuk menentukan

apakah Random Effect Model (REM) atau Fixed Effect Model (FEM) adalah

model yang paling tepat untuk digunakan.

a. Uji Hausman Dalam memilih apakah fixed atau random effect yang lebih baik, dilakukan

pengujian terhadap asumsi ada tidaknya korelasi antara regresor dan efek

individu. Seperti yang kita ketahui bahwa penggunaan model FEM

mengandung suatu unsur trade off yaitu hilangnya derajat kebebasan dengan

memasukkan variabel dummy. Penggunaan metode REM juga harus

19

memperhatikan ketiadaan pelanggaran asumsi dari setiap komponen galat.

Untuk menguji asumsi ini dapat digunakan uji hausman. Hipotesis yang diuji

adalah sebagai berikut:

H0 : E(xit) = 0 atau REM adalah model yang tepat H1 : E(xit) 0 atau FEM adalah model yang tepat Kemudian, nilai statistik uji Hausman dibandingkan dengan nilai statistik

Chi square. Statistik Hausman dirumuskan dengan:

H = (REM FEM)(MFEM-MREM)-1(REM emFEM)~

2(k)

Dimana M adalah matriks kovarian untuk parameter dan k adalah derajat bebas. Jika nilai H lebih besar dari 2 tabel, maka cukup bukti untuk melakukan penolakan terhadap H0 sehingga model yang digunakan adalah model fixed

effect begitu juga sebaliknya.

b. Uji Chow Chow Test atau beberapa buku menyebutnya pengujian F-Statistics adalah

pengujian untuk memilih apakah model yang digunakan Pooled Least Square

atau Fixed Effect. Seperti yang kita ketahui, terkadang asumsi bahwa setiap

unit cross section memiliki perilaku yang berbeda. Dalam pengujian ini

dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut:

H0 : Model Pooled Least Square

H1 : Model Fixed Effect

Dasar penolakan terhadap hipotesa nol adalah dengan menggunakan F-

Statistik seperti yang dirumuskan oleh Chow.

CHOW = (RRSS-URSS)/(N-1)

URSS/ (NT-N-K)

Keterangan:

RRSS : Restricted Residual Sum Square

URSS : Unrestricted Residual Sum Square

N : Jumlah data cross section

T : Jumlah data time series

K : Jumlah variabel penjelas

Chow ini mengikuti distribusi F-statistik yaitu FN-1,NT-N-K. Jika nilai Chow

statistics (F-stat) hasil pengujian lebih besar dari F-Tabel, maka cukup bukti

untuk melakukan penolakan terhadap H0, sehingga model yang digunakan

adalah fixed effect, begitu juga sebaliknya.

Pengujian Asumsi

a. Uji Heteroskedastisitas Salah satu asumsi yang harus dipenuhi agar dugaan parameter dalam model

regresi bersifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimated) adalah varian dari

semua komponen error (uit) bernilai sama atau konstan. Kondisi demikian

disebut sebagai homoskedastisitas. Sedangkan bila varian tidak konstan atau

berubah-ubah disebut dengan heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas

menyebabkan uji hipotesis baik uji-t atau uji-F akan memberikan kesimpulan

yang tidak akurat. Untuk mendeteksi heteroskedastis dapat dilakukan dengan

metode generalized least square (GLS), yaitu dengan membandingkan sum

square residual pada weighted statistics dengan sum square residual pada

20

unweighted statistics. Jika sum square residual pada weighted statistics lebih

kecil dari sum square residual pada unweighted statistics, maka terjadi

heteroskedastisitas.

b. Uji Autokorelasi Autokorelasi terjadi jika terdapat korelasi antar observasi dalam satu peubah

atau terdapat korelasi antar error masa lalu dengan error masa yang akan

datang. Autokorelasi yang kuat dapat menyebabkan variabel yang tidak

berhubungan menjadi berhubungan. Bila metode OLS digunakan, maka akan

terlihat koefisien signifikansi atau R2 yang besar. Pengujian ada tidaknya

autokorelasi dalam model dapat dilakukan dengan uji Durbin Watson.

Statistik Durbin-Watson (DW) didefinisikan sebagai berikut:

DW =

/

Nilai statistik DW dibandingkan dengan nilai DW tabel. Adapun kerangka

identifikasi autokorelasi terangkum sebagai berikut.

4-dl < DW < 4 : Terdapat korelasi serial negatif

4-du < DW

21

IS = (Eij/ )/( Dimana:

Eij

: Tenga Kerja sektor i di daerah j

: Total tenaga kerja sektor i di daerah j

: Tenaga kerja di daerah j

: Total tenaga kerja di daerah j 2. Variabel IPI merupakan Indeks Persaingan Industri yang digunakan untuk

melihat struktur pasar di provinsi i dan tahun t, rumus yang digunakan adalah:

IPIit =

Dimana jumlah perusahaan menunjukkan jumlah IBS dan output

menunjukkan total produksi yang dihasilkan oleh provinsi i pada tahun t.

3. Variabel UK adalah ukuran perusahaan berdasarkan rata-rata jumlah pekerja di provinsi i dan tahun t. Variabel ini digunakan untuk mendekati skala

ekonomi perusahaan di daerah tersebut, rumus yang digunakan adalah:

Ukit =

Dimana : Eit adalah tenaga kerja IBS dalam suatu provinsi i,

IBSit adalah perusahaan IBS pada provinsi i dan tahun t.

4. Variabel PMA ($) merupakan realisasi nilai Penanaman Modal Asing yang berada di Indonesia berdasarkan provinsi i pada tahun t.

5. Variabel PMDN (Rp) merupakan realisasi nilai Penanaman Modal Dalam Negeri berdasarkan provinsi i pada tahun t.

6. Variabel JAL (km) merupakan panjang infrastruktur jalan yang terdapat di kabupaten, provinsi i dan tahun t dengan kondisi baik dan sedang.

7. Variabel UMP (Rp) merupakan upah minimum yang ditetapkan pemerintah daerah yang menunjukkan pengeluaran perusahaan untuk tenaga kerja di suatu

provinsi i dan tahun t.

8. Variabel NT (Rp) merupakan nilai tambah yang dihasilkan perusahaan IBS provinsi i pada tahun t. Nilai tambah merupakan selisih yang dihasilkan dari

besaran nilai output dan nilai input (antara).

Variabel JMLH (unit) merupakan jumlah perusahaan IBS yang dimiliki oleh

perusahaan i pada tahun t. Klasifikasi IBS menggunakan definisi BPS (2012),

yaitu industri yang memiliki jumlah pekerja 20 sampai dengan 99 orang pekerja

dan 100 orang pekerja atau lebih.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Gambaran Umum

Peta lokasi industri manufaktur sangat penting sebagai pertimbangan dalam

penentuan lokasi dan pengembangan wilayah. Sesuai dengan Peraturan Presiden

tentang Kebijakan Industri Nasional, pasal 3 yang menyatakan bahwa Pemerintah

22

Provinsi harus menyusun peta panduan mengenai pengembangan industri

unggulan di wilayahnya. Pembangunan industri manufaktur bergantung pada

faktor produksi yang dimiliki oleh tiap daerah, sehingga menimbulkan

keunggulan komparatif yang berbeda-beda. Sektor industri manufaktur

merupakan sektor yang terbukti sebagai penyumbang terbesar terhadap PDB

nasional, sehingga diharapkan industri manufaktur dapat meningkatkan

pendapatan negara. Industri manufaktur diharapkan dapat mendorong

pertumbuhan sektor-sektor lain dan mempercepat pengembangan wilayah. Hasil

akhir yang diharapkan adalah ketimpangan wilayah berkurang dan pembangunan

dapat dinikmati oleh semua wilayah.

Industri manufaktur merupakan salah satu langkah yang ditempuh oleh

negara berkembang yang mengejar pertumbuhan ekonomi yang tinggi. Namun,

hal ini seharusnya juga diikuti dengan pembangunan yang merata di setiap

wilayah. Perkembangan sektor industri manufaktur di wilayah KBI ditunjukkan

dari jumlah perusahaan Industri Besar dan Sedang (IBS) yang belokasi pada

wilayah tertentu. Hal ini dapat menggambarkan kecenderungan para pelaku

ekonomi industri manufaktur menentukan lokasi industrinya. Berikut merupakan

gambar dari jumlah perusahaan IBS menurut provinsi wilayah KBI tahun 2011.

Tabel 3 Perkembangan Jumlah Perusahaan IBS Wilayah KBI Tahun 2007-2010

No Provinsi 2007 2008 2009 2010 2011

1 Jawa Barat 6 776 6 195 6 204 6 199 6 201

2 Jawa Timur 6 260 6 248 6 254 6 251 6 252

3 Jawa Tengah 5 168 4 678 4 213 3 887 4 050

4 DKI Jakarta 2 566 1 866 1 699 1 588 1 643

5 Banten 1 846 1 804 1 695 1 620 1 675

6 Sumatera Utara 1 184 1 109 1 002 987 987

7 DI. Yogyakarta 451 416 403 409.5 406

8 Bali 474 409 366 326 346

9 Riau 199 196 191 183 187

10 Sumatera Selatan 152 152 226 220 187

11 Lampung 314 279 167 242 204

12 Sumatera Barat 178 182 158 139 148

13 Kalimantan Timur 148 122 111 116 113

14 Kalimantan Barat 181 120 103 95 99

15 Jambi 93 84 90 88 88

16 Kalimantan Tengah 51 37 57 47 52 Sumber : BPS, 2013 (diolah)

Tabel 3 menunjukkan peta lokasi IBS di wilayah KBI yang tidak merata dan

terkonsentrasi hanya di beberapa wilayah saja. Provinsi dengan jumlah IBS

terbanyak terletak di Jawa Barat, Jawa Timur, Jawa Tengah, DKI Jakarta dan

Banten. Kelima provinsi itu merupakan provinsi di pulau Jawa yang menunjukkan

adanya pemusatan kegiatan industri di wilayah tersebut. Provinsi dengan

pengembangan jumlah IBS terrendah adalah provinsi Kalimantan Tengah, Jambi,

23

Kalimantan Timur dan Kalimantan Barat. Hal ini menunjukkan bahwa provinsi-

provinsi tersebut cenderung memiliki keunggulan pada sektor lain selain sektor

industri manufaktur, seperti Jambi dan Kalimantan Tengah dengan sektor

perkebunannya dan Kalimantan Timur dengan sektor pertambangannya. Hal

inilah yang menyebabkan terjadinya terpusatnya lokasi sektor industri manufaktur

dan membentuk suatu aglomerasi.

Sektor industri manufaktur memiliki dua karakteristik, yaitu industri padat

modal dan padat karya. Namun, pada dasarnya maupun industri padat modal atau

karya akan terkonsentrasi pada titik yang memiliki keuntungan untuk berlokasi

pada daerah yang mampu meminimumkan biaya produksi. Titik konsentrasi

industri manufaktur tidak hanya terpusat berdasarkan pada lokasi tetapi juga

berdasarkan subsektor yang berada di lokasi tersebut. Berikut merupakan

gambaran subsektor terbanyak yang dimiliki oleh suatu provinsi wilayah KBI

tahun 2011.

Tabel 4 Jumlah Perusahaan IBS Menurut Subsektor dan Provinsi Wilayah KBI

Tahun 2011

No Provinsi Subsektor Jumlah

1 Jawa Barat Makanan dan minuman 1 143

2 Jawa Timur Makanan dan minuman 1 761

3 Jawa Tengah Makanan dan minuman 869

4 DKI Jakarta Pakaian jadi 382

5 Banten Karet dan barang dari karet dan barang dari plastik 223

6 Sumatera Utara Makanan dan minuman 469

7 DI. Yogyakarta Furnitur dan industri pengolahan lainnya 90

8 Bali Pakaian jadi 90

9 Riau Makanan dan minuman 136

10 Sumatera Selatan Makanan dan minuman 75

11 Lampung Makanan dan minuman 181

12 Sumatera Barat Makanan dan minuman 73

13 Kalimantan Timur Mesin lainnya dan perlengkapannya 35

14 Kalimantan Barat Makanan dan minuman 51

15 Jambi Makanan dan minuman 36

16 Kalimantan Tengah Makanan dan minuman 27 Sumber: BPS, 2013

Tabel 4 menunjukkan bahwa subsektor makanan dan minuman merupakan

subsektor terbanyak yang dihasilkan oleh wilayah KBI, lebih dari 10 provinsi

terspesialisasi pada sektor industri manufaktur, seperti Jawa Barat, Jawa Timur,

Jawa Tengah dan lain sebagainya. Selanjutnya Provinsi DKI Jakarta dan Bali

yang terspesialisasi pada subsektor pakaian jadi, Banten yang terspesialisasi pada

subsektor karet dan barang dari karet dan barang dari plastik, D.I Yogyakarta

yang terspesialisasi pada subsektor dan furnitur dan industri pengolahan lainnya

dan Kalimantan Timur yang terspesialisasi pada Mesin lainnya dan

perlengkapannya. Jumlah IBS yang besar tidak menunjukkan nilai tambah yang

24

dihasilkan juga tinggi, hal ini bergantung efisiensi dan skala ekonomi yang

dihasilkan oleh masing-masing IBS.

Subsektor yang besar pada suatu wilayah akan menarik perusahaan IBS

sejenis untuk berlokasi dan berproduksi di wilayah yang sama. Hal ini

dikarenakan perusahaan sejenis cenderung membutuhkan faktor produksi yang

sama, seperti tenaga kerja. Hal ini akan menguntungkan karena perusahaan akan

memperoleh tenaga kerja terampil serta upah yang rendah. Hal ini berbeda, jika

perusahaan sejenis pada lokasi yang sama berkompetisi dalam memperoleh faktor

input, seperti bahan baku, maka keuntungan dari lokasi yang berdekatan tidak

akan tercapai. Perusahaan baru sejenis akan cenderung mencari lokasi yang

berjauhan untuk melakukan kegiatan ekonomi.

Titik konsentrasi baru perlu dikembangkan dengan menganalisis faktor-

faktor yang memengaruhi pembentukan aglomeras. Sehingga, daerah-daerah yang

memiliki potensi juga dapat menikmati keuntungan dari aglomerasi yang pada

akhirnya mampu mendistribusikan pendapatan secara lebih merata. Variabel-

variabel yang dipilih berdasarkan pertimbangan analisis dan upaya untuk menguji

model lokasi. Berikut merupakan beberapa variabel yang menentukan

pembentukan aglomerasi dari aktivitas industri manufaktur.

Hubungan Indeks Persaingan Industri terhadap Aglomerasi

Persaingan merupakan suatu konsep yang sering digunakan dalam ilmu

ekonomi tentang pembentukan harga pasar dan penetapan harga oleh suatu

perusahaan atau produsen. IPI dihitung dari rata-rata jumlah perusahaan dan

output yang dihasilkan suatu daerah dan dibandingkan secara agregat. Semakin

tinggi persaingan maka setiap produsen akan menggunakan strategi aglomerasi

dan membentuk kluster guna meningkatkan tingkat produksi. Hal ini

menunjukkan bahwa semakin besar struktur pasar di suatu daerah maka akan

tercipta suatu konsentrasi yang akan membentuk kluster-kluster untuk terus

mengembangkan daya saing dan pangsa pasarnya. Berikut merupakan gambaran

IPI menurut provinsi wilayah KBI tahun 2011.

Sumber: BPS, 2013 (diolah)

Gambar 6 Indeks Persaingan Industri Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Ind

eks

Per

sain

gan

Ind

ust

ri

Provinsi

25

Gambar 6 menunjukkan bahwa daerah yang memiliki IPI terbesar adalah

Jawa Tengah dengan indeks sebesar 2.46, diikuti oleh Provinsi Jawa Timur, Bali,

Jawa Barat dan Sumatera Barat. Provinsi dengan IPI terrendah adalah Riau

dengan nilai indeks 0.16. Hipotesi yang digunakan adalah semakin besar IPI maka

menunjukkan bahwa pasar mendekati persaingan sempurna, sehingga dapat

mempercepat pembentukkan aglomerasi di wilayah tersebut. DKI Jakarta dan

Banten memiliki nilai indeks sebesar 0.66 dan 0.48, artinya wilayah tersebut

masih cenderung menuju monopolistik yang dapat menghambat terbentuknya

aglomerasi. Variabel ini akan dianalisis untuk melihat keterkaitannya secara

signifikan terhadap pembentukan aglomerasi sektor industri manufaktur.

Hubungan Ukuran Perusahaan terhadap Aglomerasi

Ukuran perusahaan diukur dengan menggunakan rata-rata ukuran pabrik

yang dilihat dari jumlah pekerja produksi. Ukuran perusahaan dapat menyediakan

informasi mengenai penggunaan faktor produksi dan lokasi pada industri tertentu,

yaitu fleksibilitas dan menyesuaikan skala operasi dapat beroperasi bahkan pada

wilayah yang terisolasi di mana infrastruktur masih terbelakang. Perusahaan-

perusahaan IBS cenderung akan mengelompok di sekitar wilayah kota

metropolitan. Berdasarkan ukuran ini, kita menguji apakah skala ekonomi dapat

menjelaskan konsentrasi industri di wilayah KBI. Kecenderungan bahwa skala

perusahaan yang lebih besar akan berlokasi di sentra-sentra industri, dan

perusahaan yang lebih kecil cenderung akan berlokasi jauh dari sentra industri.

Berikut merupakan gambaran ukuran perusahaan menurut provinsi di wilayah

KBI tahun 2011.

Sumber: BPS, 2013 (diolah)

Gambar 7 Ukuran Perusahaan Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011

Gambar 7 menunjukkan bahwa ukuran atau skala yang terbesar adalah

Provinsi Kalimantan Tengah dengan nilai 2 345.48, diikuti oleh Provinsi

Lampung, Kalimantan Timur, dan Banten. Provinsi Bali memiliki ukuran atau

0

50

100

150

200

250

300

350

Uku

ran

Per

usa

haa

n

Provinsi

26

skala perusahaan yang terkecil, yaitu sebesar 79.69. Ukuran perusahaan ini

dihitung berdasarkan tenaga kerja yang diserap dan jumlah perusahaan IBS yang

berada di wilayah tersebut. Hal ini mengindikasikan bahwa daerah-daerah dengan

jumlah perusahaan IBS yang besar memiliki daya serap tenaga kerja IBS yang

juga besar sehingga ukuran atau skala perusahaannya tidak terlalu besar. Hipotesis

yang digunakan adalah semakin besar ukuran atau skala perusahaan maka akan

semakin mendorong terbentuknya aglomerasi. Variabel ini akan dianalisis untuk

melihat keterkaitannya secara signifikan terhadap pembentukan aglomerasi sektor

industri manufaktur.

Hubungan Penanaman Modal Asing terhadap Aglomerasi

Penanaman Modal Asing (PMA) dianggap juga sebagai sumber pembiayaan

yang paling berkualitas karena bersifat berkelanjutan dan dapat menyerap ilmu

dan teknologi. Pendapatan nasional Indonesia yang cenderung hasil dari

penjumlahan konsumsi yang tinggi bersifat tidak tahan lama dan tidak mengatasi

masalah pengangguran. PMA di wilayah KBI terkonsentrasi wilayah tertentu

terutama pada wilayah pusat kegiatan ekonomi. Berikut merupakan gambaran

PMA menurut provinsi wilayah KBI tahun 2011.

Sumber: Badan Koordinasi Penanaman Modal, 2013 (diolah)

Gambar 8 PMA Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011

Gambar 8 menunjukkan bahwa provinsi dengan nilai PMA tertinggi adalah

DKI Jakarta sebesar 4.8 miliar dollar. Hal ini dikarenakan DKI Jakarta merupakan

ibu kota negara sebagai pusat kegiatan ekonomi, pemerintahan dan politik

sehingga PMA cenderung lebih terpusat pada daerah tersebut. Provinsi Jawa Barat,

Banten dan Sumatera Utara merupakan provinsi selanjutnya dengan nilai PMA

yang tertinggi. Hal ini menunjukkan adanya iklim positif dimana pengembangan

PMA seiring dengan peningkatan nilai PMA di beberapa provinsi dekat pusat kota

pemerintahan. Nilai PMA terendah adalah provinsi DI Yogyakarta sebesar 19 juta

dollar. Pemerintah perlu melakukan perencanaan dan target yang sesuai agar dapat

mempercepat pengembangan wilayah lainnya melalui spesialisasi dan aglomerasi.

Hipotesis yang digunakan adalah nilai realisasi PMA yang semakin tinggi pada

suatu wilayah akan mempercepat pembentukan aglomerasi sektor industri

0

1000000

2000000

3000000

4000000

5000000

6000000

PM

A (

$0

00

)

Provinsi

27

manufaktur. Variabel ini akan dianalisis untuk melihat keterkaitannya secara

signifikan terhadap pembentukan aglomerasi sektor industri manufaktur.

Penanaman Modal Dalam Negeri terhadap Aglomerasi

Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) dianggap juga sebagai sumber

pembiayaan yang berkualitas karena bersifat berkelanjutan dan mampu

meningkatkan pendapatan nasional. Jika nilai keuntungan dari investasi PMA

yang ditanamkan sebagian akan kembali ke negara asal, maka nilai keuntungan

dari investasi PMDN akan dinikmati oleh warga negara indonesia. Sehingga,

investasi yang ditanamkan akan lebih berkualitas karena aliran modal lancar

dalam negeri. Berikut merupakan realisasi nilai PMDN menurut provinsi wilayah

KBI.

Sumber: BKPM, 2013 (diolah)

Gambar 9 PMDN Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011

Gambar 9 menunjukkan bahwa realisasi PMDN tertinggi dimiliki oleh

Provinsi DKI Jakarta, yaitu sebesar 37 triliun rupiah. Selanjutnya adalah provinsi

Jawa Timur, Jawa Barat dan Riau masing-masing dengan realisasi PMDN sebesar

9.6 triliun rupiah, 9.2 triliun rupiah, dan 7.4 triliun rupiah. Provinsi lainnya terlihat

bahwa investasi dalam negeri masih belum begitu berkembang. Provinsi dengan

PMDN terrendah dimiliki oleh Provinsi DI Yogyakarta sebesar 0.32 triliun rupiah.

Hipotesis yang digunakan adalah nilai realisasi PMDN yang semakin tinggi pada

suatu wilayah akan mempercepat pembentukan aglomerasi sektor industri

manufaktur. Variabel ini akan dianalisis untuk melihat keterkaitannya secara

signifikan terhadap pembentukan aglomerasi sektor industri manufaktur.

Panjang Jalan terhadap Aglomerasi

Jalan merupakan salah satu infrastruktur yang utama sebagai penghubungan

antara satu wilayah ke wilayah lainnya. Penelitian ini menggunakan panjang jalan

provinsi dan kabupaten dengan kondisi baik dan sedang. Hal ini akan

menunjukkan kemampuan suatu daerah dalam penyediaan sarana infrastruktur

dalam rangka pelayanan untuk masyarakatnya. Berikut merupakan gambaran

panjang jalan menurut provinsi wilayah KBI tahun 2011.

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

PM

DN

(m

ilia

r ru

pia

h)

provinsi

28

Sumber: BPS, 2013 (diolah)

Gambar 10 Panjang Jalan Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011

Gambar 10 menunjukkan bahwa jalan terpanjang dimiliki oleh provinsi

Jawa Timur, Sumatera Utara, dan Jawa Tengah dengan panjang 33 490 km, 21

269 km dan 20 266 km. Provinsi DI Yogyakarta merupakan daerah dengan jalan

kondisi baik dan sedang terendah. Pada bab sebelumnya telah dijelaskan bahwa

luas area terbesar dimiliki oleh provinsi Kalimantan Barat dengan panjang jalan

kondisi baik dan sedang sebesar 7 392 km, hal ini berbeda dengan Jawa Timur

yang memiliki luas yang lebih kecil namun memiliki jalan yang lebih panjang.

Hipotesis yang digunakan adalah peningkatan panjang jalan dengan kondisi baik

dan sedang pada suatu wilayah akan mempercepat pembentukan aglomerasi

sektor industri manufaktur. Variabel ini akan dianalisis untuk melihat

keterkaitannya secara signifikan terhadap pembentukan aglomerasi sektor industri

manufaktur.

Hubungan Upah Minimum Provinsi terhadap Aglomerasi

Tenaga kerja merupakan salah satu faktor produksi penting dalam struktur

biaya usaha, karena perusahaan membayar upah sebagai balas jasa terhadap

perusahaan. Upah yang merupakan biaya input yang harus dikeluarkan oleh

perusahaan memiliki kebijakan yang telah ditetapkan oleh Pemerintah untuk

mendukung dan melindungi kedua belah pihak. Penetapan UMP yang terlalu

tinggi disuatu daerah akan menyebabkan peningkatan biaya produksi yang harus

dikeluarkan oleh suatu perusahaan. Sehingga salah satu daya tarik keputusan

berlokasi di suatu tempat adalah dengan tingkat upah yang rendah. Berikut

merupakan gambaran UMP wilayah KBI tahun 2011.

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000P

anja

ng J

alan

(km

)

Provinsi

29

Sumber: BPS, 2013 (diolah)

Gambar 11 UMP Menurut Provinsi Wilayah KBI Tahun 2011

Gambar 11 menunjukkan bahwa UMP tertinggi dimiliki oleh provinsi DKI

Jakarta sebesar 1.2 juta rupiah Selanjutnya diikuti oleh provinsi Kalimantan

Tengah, Riau, dan Kalimantan Timur sebesar 1.13 juta rupiah, 1.12 juta rupiah

dan 1.08 juta rupiah. Provinsi Jawa Tengah merupakan daerah dengan UMP

paling rendah, yaitu sebesar 675 ribu rupiah. Provinsi DKI Jakarta yang tinggi

menunjukkan bahwa kebutuhan dan tuntutan hidup di kota metropolitan yang

tinggi, sehingga perlunya upah yang juga tinggi untuk memenuhinya. Penetapan

nilai UMP yang harus dibayar oleh perusahaan adalah sesuai dengan kebijakan

pemerintah masing-masing daerah. Hal ini berdasarkan Kebutuhan Hidup Layak

(KHL) yang berbeda-beda di setiap provinsi. Hipotesis yang digunakan adalah

UMP yang semakin kecil pada suatu wilayah akan mempercepat pembentukan

aglomerasi sektor industri manufaktur. Variabel ini akan dianalisis untuk melihat

keterkaitannya secara signifikan terhadap pembentukan aglomerasi sektor industri

manufaktur.