Laporkan Masalah

DIMENSI SPASIAL KLUSTER PERDAGANGAN, HOTEL, DAN RESTORAN INDONESIA, 2000-2013

RICHARD PATTY, SE., M.SI., Prof. Dr. Samsubar Saleh, M.Soc.Sc.; Prof. Dr. Mudrajad Kuncoro, M.Soc., Sc.; Dr. Akhmad Makhfatih, M.A.

2017 | Disertasi | S3 Ilmu Ekonomi

Penelitian dimensi spasial kluster perdagangan, hotel, dan restoran Indonesia selama 2000-2013 ini menganalisis lokasi konsentrasi kluster perdagangan, hotel, dan restoran dengan kategori tinggi dan rendah di Indonesia selama periode 2000-2013; hubungan antara urbanisasi dan perdagangan, hotel, dan restoran, serta hubungan antara industri manufaktur dan perdagangan, hotel, dan restoran; probabilitas konsentrasi kluster perdagangan, hotel, dan restoran dengan kategori tinggi dan rendah di Indonesia dapat diprediksi oleh urbanisasi, industrialisasi, pendapatan asli daerah, dana bagi hasil, BI rate, dan pendapatan perkapita selama periode 2000-2013. Beberapa metode analisis digunakan dalam penelitian ini. Statistik deskriptif meliputi analisis kontribusi, pertumbuhan, tren, dan peringkat kluster perdagangan, hotel, dan restoran di Indonesia. Analisis Sistem Informasi Geografis (SIG) digunakan untuk menentukan lokasi industri, urbanisasi, dan konsentrasi kluster perdagangan, hotel, dan restoran di Indonesia. Analisis korelasi Spearman dan kluster hirarki digunakan untuk melihat peringkat dan perubahan dalam kluster. Koefisien korelasi Pearson digunakan untuk mengukur arah dan kuat hubungan antara urbanisasi, industrialisasi, dan perdagangan, hotel, dan restoran di Indonesia. Analisis regresi logistik binari digunakan untuk menganalisis probabilitas konsentrasi kluster perdagangan, hotel, dan restoran dengan kategori tinggi dan rendah di Indonesia dapat diprediksi oleh urbanisasi, industrialisasi, pendapatan asli daerah, dana bagi hasil, BI rate, dan pendapatan perkapita selama periode 2000-2013. Temuan utama studi ini adalah lokasi konsentrasi perdagangan, hotel, dan restoran dengan kategori tinggi di Indonesia pada periode 2000-2013 berada di Jawa Timur, Bali, dan Maluku; untuk kategori rendah meliputi Kalimantan Timur dan Papua. Analisis dendogram dengan metode average linkage menunjukkan adanya 3 kluster, yaitu kluster 3 (tinggi), 2 (sedang), dan 1 (rendah) yang sejalan dengan analisis SIG dan statistik deskriptif. Temuan penting dari analisis kluster hirarki memunculkan hirarki kluster yang terdiri atas: kluster perkotaan, kluster berbasis pada sumber daya alam yang melimpah, dan kluster berbasis perkebunan. Dengan demikian, studi mampu menjelaskan dimensi spasial, khususnya di mana, yang selama ini dianggap sebagai blind spot bagi ekonom arus utama (mainstream economists). Selain itu, dengan analisis Korelasi Pearson, temuan yang diperoleh adalah hubungan antara urbanisasi dan perdagangan, hotel, dan restoran, antara industrialisasi dan perdagangan, hotel, dan restoran, dan antara urbanisasi dan industrilialisasi memiliki hubungan yang lemah dan bentuk hubungannya linier. Koefisien korelasi antara urbanisasi dan perdagangan, hotel, dan restoran sebesar positif 0,269 menunjukkan bahwa urbanisasi dan perdagangan, hotel, dan restoran memiliki hubungan yang lemah dan bentuk hubungannya adalah linier positif. Hubungan yang linier ini menjelaskan bahwa peningkatan jumlah penduduk di suatu provinsi akan sejalan dengan peningkatan pangsa perdagangan, hotel dan restoran terhadap PDRB, atau sebaliknya. Koefisien korelasi antara industri manufaktur dan perdagangan, hotel, dan restoran adalah positif 0,318. Hal ini bermakna bahwa industri manufaktur dan perdagangan, hotel, dan restoran memiliki hubungan yang lemah dan bentuk hubungannya adalah linier positif. Bentuk hubungan yang linier positif berarti bahwa peningkatan pangsa industri manufaktur di suatu provinsi akan sejalan dengan peningkatan pangsa perdagangan, hotel, dan restoran terhadap PDRB, atau sebaliknya. Koefisien korelasi antara industrialisasi dan urbanisasi adalah positif 0,418. Hal ini menunjukkan bahwa hubungan antara industrialisasi dan urbanisasi memiliki hubungan yang lemah dan bentuk hubungannya adalah linier positif. Bentuk hubungan yang linier ini menunjukkan bahwa peningkatan pangsa industri manufaktur di suatu provinsi akan sejalan dengan peningkatan pangsa perdagangan, hotel, dan restoran terhadap PDRB, atau sebaliknya. Selanjutnya, hasil estimasi dengan menggunakan analisis regresi logistik binari menunjukkan bahwa model regresi logistik binari mampu memprediksi kluster perdagangan, hotel, dan restoran yang terbukti sangat meyakinkan dengan tingkat sukses total 95,6%, dengan prosentase 73,8% untuk non-kluster dan 98,6% untuk kluster. Prediktor yang dapat digunakan untuk memprediksi provinsi kluster dan non-kluster adalah: (1) urbanisasi, PADTPD, BIrate, PDRB per kapita (PDRBPERPOP) yang koefisiennya bertanda positif dan signifikan pada α = 0,05; (2) industri dan DBHTPD yang koefisiennya bertanda negatif dan signifikan pada α = 0,05. Dengan demikian, dapat diprediksi bahwa semakin tinggi urbanisasi, PADTPD, BIrate, PDRB per kapita (PDRBPERPOP) di daerah kluster maka semakin tinggi probabilitas perdagangan, hotel, dan restoran akan berkelompok di daerah kluster; semakin rendah industri dan DBHTPD di daerah kluster maka semakin tinggi probabilitas perdagangan, hotel, dan restoran akan berkelompok di daerah kluster. Dengan demikian, kebijakan pengembangan kawasan perkotaan perlu disinergikan dengan kebijakan industri dan perdagangan, hotel, dan restoran (pariwisata). Pemerintah perlu mendorong pengembangan kawasan industri di lokasi kota yang ingin dikembangkan dan juga memiliki potensi kluster perdagangan, hotel, dan restoran. Pemerintah harus membangun Indonesia dari pinggiran dengan menciptakan kawasan pertumbuhan baru (KPB) dan kota terpadu mandiri (KTM) yang terdiri dari kawasan agropolitan, kawasan minapolitan, kawasan industri, dan kawasan transmigrasi serta integrasi kebijakan industri, urbanisasi, dan perdagangan, hotel, dan restoran (pariwisata). Dalam perencanaan dan implementasi kebijakan kluster perdagangan, hotel, dan restoran, beberapa prediktor, yaitu urbanisasi, PADTPD, BIrate, DBHTPD, dan PDRB per kapita, harus dperhatikan.

Spatial dimension research trade clusters, hotel, and restaurant Indonesia during this 2000-2013 analyzing the location of the concentration of trade clusters, hotel and restaurant with high and low category in Indonesia during the period 2000-2013; the relationship between urbanization and trade, hotel, and restaurant, as well as the relationship between manufacturing industry and trade, hotel, and restaurant; concentration probability trade clusters, hotel and restaurant with high and low category in Indonesia can be predicted by urbanization, industrialization, local revenues, funds for the results of the BI rate and per capita income during the period of 2000-2013. Some analysis methods used in this research. Descriptive statistics includes the analysis of the contribution of growth, trends, and ratings trade clusters, hotel, and restaurant in Indonesia. Analysis of the Geographical Information System (SIG) is used to determine the location of the industry, urbanization, and concentration of trade clusters, hotel, and restaurant in Indonesia. Spearman correlation analysis and cluster pane is used to view the levels and changes in the cluster. Pearson correlation coefficient is used to measure the direction and strong relationship between urbanization, industrialization and trade, hotel, and restaurant in Indonesia. Binary logistic regression analysis is used to analyze the concentration of probability trade clusters, hotel and restaurant with high and low category in Indonesia can be predicted by urbanization, industrialization, local revenues, funds for the results, BI rate, and per capita income during the period of 2000-2013. The main findings of this study is the location of the concentration of trade, hotel and restaurant with high category in Indonesia in the period 2000-2013 located in East Java, Bali, and Moluccas; for low category covers the East Kalimantan and Papua. Dendogram analysis by the method of average linkage indicates 3, clusters cluster 3 (high), 2 (is), and 1 (low) in line with the analysis of SIG and descriptive statistics. Important findings from the analysis of the cluster pane raises clusters hierarchy which consists of: urban clusters, clusters based on natural resources, and plantation based clusters. Thus the study is able to explain the spatial dimension, especially where, which is considered as a blind spot for mainstream economists. In addition, with Pearson Correlation analysis, findings is the relationship between urbanization and trade, hotel, and restaurant, between industrialization and trade, hotel, and restaurant, and between urbanization and industrialization has a relationship that is weak and the shape of the relation linier. Drag coefficient correlation between urbanization and trade, hotel, and restaurant of positive 0.269 shows that urbanization and trade, hotel, and restaurant has a relationship that is weak and the shape of the relation is positive linier. This linier relationship explains that the increase in the number of people in a province will be in line with the increase of the share of the trade, hotel and restaurant against PDRB, or vice versa. Correlation coefficient between the manufacturing industry and trade, hotel, and restaurant is positive 0.318. This means that the manufacturing industry and trade, hotel, and restaurant has a relationship that is weak and the shape of the relation is positive linier. The form of the relationship positive linier means that the increased share of the manufacturing industry in a province will be in line with the increase of the share of the trade, hotel, and restaurant against PDRB, or vice versa. Drag coefficient correlation between industrialization and urbanization is positive 0.418. This shows that the relationship between industrialization and urbanization has a relationship that is weak and the shape of the relation is positive linier. The form of the re lationship that this linier shows that increased share of the manufacturing industry in a province will be in line with the increase of the share of the trade, hotel, and restaurant against PDRB, or vice versa. Then the results of the estimation using binary logistic regression analysis shows that the binary logistic regression model is able to predict the trade clusters, hotel and restaurant which proved very convincing with the level of success of the total 95.6%, by percentage 73.8% for non-cluster and 98.6% to clusters. Predictors that can be used to predict the province clusters and non-cluster is: (1) urbanization, PADTPD, BIrate, Regional GDP per capita (PDRBPERPOP) coefficient marked by the positive and significant impact on the α = 0.05; (2) industry and the coefficient DBHTPD marked negative and significant on α = 0.05. Thus the predictable that the higher urbanization, PADTPD, BIrate, Regional GDP per capita (PDRBPERPOP) in the cluster the more high probability trade, hotel, and restaurant will be in groups in the region; clusters the lower the industry and DBHTPD clusters in the more high probability trade, hotel, and restaurant will be in groups in the cluster. Thus the policy of developing urban areas need to synergizes with industry and trade policy, hotel, and restaurant (tourism). Governments need to encourage the development of industrial area in the location of the city who want to be developed and also have the potential trade clusters, hotel, and restaurant. The government must build Indonesia from the periphery by creating new growth area (KPB) and integrated city mandiri (WTO) consisting of agropolitan area, minapolitan area, industrial area and the area of transmigration and the integration of industry policy, urbanization, and trade, hotel, and restaurant (tourism). In the planning and implementation of policies trade clusters, hotel, and restaurant, some predictors, namely urbanization, PADTPD, BIrate, DBHTPD, and Regional GDP per capita, it should be noted.

Kata Kunci : trade, hotel, and restaurant, urbanization and industrialization


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.