PENYUSUNAN INDEKS KETERGANTUNGAN WILAYAH DI INDONESIA

Erni Octaviani(1*), Arif Rahman(2),

(1) Badan Pusat Statistik Kabupaten Kolaka
(2) Badan Pusat Statistika Kabupaten Sekadau
(*) Corresponding Author



Abstract


Suatu hubungan ketergantungan yang berpotensi tinggi membawa dampak negatif membutuhkan perhatian khusus dari pemerintah daerah wilayah yang terlibat berupa kebijakan atau solusi lainnya agar ketika hubungan ketergantungan tersebut tidak berjalan dengan semestinya, dampak negatif yang terjadi dapat diminimalkan. Permasalahan ketergantungan yang berdimensi jamak/multidimensi membutuhkan indikator pengukuran yang juga multidimensi sehingga indikator tersebut dapat dengan tepat menggambarkan kondisi ketergantungan di wilayah yang bersangkutan. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun indikator ketergantungan multidimensi sehingga dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan pemecahan permasalahan ketergantungan, mengetahui keterkaitan antar dimensi penyusunnya, mengetahui keterkaitan antara indeks komposit dengan dimensi penyusunnya, mengetahui keterkaitan antara indeks komposit yang terbentuk dengan indikator ketergantungan wilayah lainnya, dan mengetahui capaian dimensi penyusun indeks komposit ketergantungan wilayah. Pembentukan indeks komposit ketergantungan wilayah didasarkan pada metodologi yang dikembangkan oleh Organization for Economic Co-Operation and Development (OECD). Indeks komposit ketergantungan wilayah yang terbentuk menunjukkan bahwa provinsi Papua memiliki tingkat ketergantungan multidimensi tertinggi, sedangkan provinsi DKI Jakarta adalah provinsi dengan tingkat ketergantungan terendah.

 

 

Kata Kunci: Ketergantungan wilayah, Multidimensi, Indeks komposit

Full Text:

PDF

References


Badan Pusat Statistik. (2017). Indikator Ekonomi 2017. Jakarta: BPS.

Badan Pusat Statistik. (2017). Indikator Kesejahteraan Rakyat 2017. Jakarta: BPS.

Badan Pusat Statistik. (2018). Produk Domestik Regional Bruto Provinsi-Provinsi Di Indonesia Menurut Lapangan usaha 2013-2017. Jakarta: BPS.

Badan Pusat Statistik. (2017). Statistik Keuangan Pemerintah Provinsi 2014-2017. Jakarta: BPS.

Badan Pusat Statistik. (2017). Statistik Mobilitas Penduduk dan Tenaga Kerja 2017. Jakarta: BPS.

Diningrat, Rendy Adriyan. (2014). Ketergantungan Kota Baru Harapan Indah terhadap Kota Jakarta dan Wilayah Sekitarnya. Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, 25(3), 192-212.

Febiandani dan Suseno. (2016). Analisis Hubungan Kemandirian Keuangan Daerah dan Ketergantungan Daerah Terhadap Pengangguran dan Kemiskinan. Economics Development Analysis Journal, 5(2), 217-225.

Harlik, dkk. (2013). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan dan Pengangguran di Kota Jambi. Jurnal Perspektif Pembiayaan dan Pembangunan Daerah, 1(2), 109-120.

Jolianis. (2014). Pengaruh Sumber Daya Alam dan Sumber Daya Manusia Terhadap Penerimaan Daerah. Journal of Economic and Economic Education, 3(1), 42-52.

Kasikoen, Ken Martina. (2011). Keterkaitan Antar Wilayah (Studi Kasus: Kabupaten Cilacap). Jurnal Planesa, 2(2), 146-153.

Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. (2017). Statistik Lingkungan Hidup dan Kehutanan Tahun 2016. Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.

Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat. (2017). Buku Induk Statistik 2017. Jakarta: Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat.

Pamungkas, Ifan R. B. (2013). Analisis Pengaruh PMDN, PMA, dan PDRB Terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) di Kabupaten Pati Tahun 1982-2011. Economis Development Analysis Journal, 2(4), 257-268.

Ruslin, Ismah T. (2012). Relasi Ekonomi-Politik Dalam Perspektif Dependencia. Sulesana, 7(2), 114-126.

Trinanda, Riezky A. dan Eko Budi S. (2013). Penentuan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketertinggalan Kawasan Kabupaten Pamekasan. Jurnal Teknik POMITS, 2(2), 226-229


Article Metrics

Abstract view : 624 times | PDF view : 70 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Erni Octaviani, Arif Rahman

Abstracted/Indexed by:

 

 

Prosiding Seminar Nasional Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika (VARIANSI) is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)