Sektor Unggulan Kota Malang

-


Analisis Location Quotient (LQ) digunakan untuk mengukur daya saing satu sektor terhadap sektor lain di satu wilayah.

LQ = Xr/RVr
         Xn/RVn
atau 
LQ = Xr/Xn
         RVr/RVn

keterangan:
Xr = nilai produksi sektor i pada daerah r
RVr = total PDRB di daerah r
Xn = nilai produksi sektor i pada daerah yang lebih tinggi
RVn = total PDRB pada daerah yang lebih tinggi

Kriteria pengukuran nilai LQ yang dihasilkan mengacu pada kriteria berikut:

1. LQ > 1 berarti tingkat spesialisasi sektor tertentu pada suatu daerah lebih besar dari sektor yang sama di daerah yang lebih tinggi.

2. LQ < 1 berarti tingkat spesialisasi sektor tertentu pada suatu daerah lebih kecil dari sektor yang sama di daerah yang lebih tinggi.

3. LQ = 1 berarti tingkat spesialisasi sektor tertentu pada suatu daerah sama dengan sektor yang sama di daerah yang lebih tinggi.

Bila nilai LQ > 1 maka suatu sektor dapat dikatakan sebagai sektor unggulan, dan potensial untuk dikembangkan sebagai penggerak perekonomian daerah.

 Apabila nilai LQ < 1 maka sektor tersebut bukan merupakan sektor unggulan, maka kurang potensial untuk dikembangkan sebagai penggerak perekonomian daerah.

Dengan menggunakan perhitungan LQ, maka didapat hasil bahwa Kota Malang memiliki beberapa sektor unggulan (nilai LQ > 1). 

 Sektor-sektor tersebut adalah sektor industri pengolahan, sektor perdagangan, hotel, dan restoran, sektor keuangan, persewaan, dan jasa perusahaan, dan sektor jasa-jasa. 

 Sektor industri pengolahan, sektor perdagangan, hotel, dan restoran merupakan dua sektor terbesar bagi perekonomian Kota Malang. Pada periode 2005-2008, kedua sektor tersebut berkontribusi sebesar 60% dari PDRB Kota Malang.

Profil lebih lengkap mengenai sektor unggulan Kota Malang dapat dilihat pada link ini.

(Thomas Soseco)

Popular posts from this blog

Skewness dan Kurtosis

-
Image
Pada statistika, dikenal istilah skewness dan kurtosis. Skewness adalah ukuran ketidaksimetrisan dalam distribusi nilai. Skewness dapat bernilai positif, negatif, dan nol. Skewness yang bernilai positif berarti ekor distribusi berada di sebelah kanan nilai terbanyak. Berarti, sebagian besar distribusi berada di nilai rendah. Skewness yang bernilai negatif berarti ekor distribusi berada di sebelah kiri, menunjukkan bahwa sebagian besar nilai berada di sisi kanan kurva. Sementara skewness bernilai nol berarti nilai terdistribusi secara simetris, dengan jarak antara ekor distribusi sebelah kanan dan kiri sama besar. Sumber: https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness Kurtosis adalah indikator untuk menunjukkan derajat keruncingan ( tailedness ). Semakin besar nilai kurtosis maka kurva semakin runcing. Nilai referensi kurtosis adalah 3. Jika nilai kurtosis lebih besar dari 3, maka kurva distribusi disebut leptokurtik. Sementara jika lebih rendah dari 3, maka disebut plat...
Read more

Piramida Distribusi Kekayaan Masyarakat Indonesia

-
Image
Menarik mencermati pemberitaan detikcom (19/10) yang berisi pernyataan bahwa hanya 1% masyarakat Indonesia yang menikmati kekayaan sementara 99% sisanya hidup pas-pasan bahkan sangat sulit. Sontak, berita ini menjadi perhatian publik.  Pertanyaan yang muncul berikutnya adalah bagaimana sebenarnya kondisi kehidupan mereka yang tidak termasuk dalam kelompok elit 1% ini. Apakah semuanya hidup pas-pasan? Tentu saja, pengamatan atas kondisi mereka sangat sulit. Akan lebih mudah mengamati atau mengukur orang-orang yang berada di kelompok ekstrem atas (orang yang sangat kaya) atau ektrem bawah (orang yang paling miskin).  Orang-orang yang masuk ke dalam 1% orang terkaya di Indonesia adalah mereka memiliki harta atau aset yang sangat banyak.  Artikel ini difokuskan pada kekayaan, dan bukannya pendapatan. Kekayaan rumah tangga lebih mampu merefleksikan kondisi kesejahteraan rumah tangga tersebut.  Kamus Besar Bahasa Indonesia juga memberi definisi kaya adalah ...
Read more

Palma Ratio Indonesia

-
Image
Koefisien Gini secara luas digunakan sebagai pengukuran kondisi ketimpangan. Hal ini didasari bahwa koefisien Gini merupakan salah satu metode pengukuran ketimpangang yang paling tua, diajukan oleh Corrado Gini pada tahun 1912. Koefisien Gini memiliki nilai dalam rentang 0 dan 1. Semakin tinggi nilai Gini maka kondisi ketimpangan semakin parah. Maka, satu negara/ daerah yang memiliki koefisien Gini lebih tinggi daripada negara/ daerah lain dianggap memiliki tingkat ketimpangan lebih tinggi. Namun koefisien Gini ternyata tidak mampu melihat lebih ke dalam bagaimana distribusi yang terjadi di setiap kelas masyarakat. Misalnya ada negara A dan B memiliki koefisien Gini yang sama. Namun bagian pendapatan yang diterima oleh masyarakat termiskin di negara A lebih sedikit daripada pendapatan yang diterima oleh kelompok yang sama di negara B. Maka, kondisi ketimpangan di negara A seharusnya lebih parah daripada negara B. Untuk mengatasi kondisi di atas, diperlukan satu indikator lain, ...
Read more

KKN di Desa Penari

-
Image
KKN di Desa Penari is a horror story that goes viral recently in Indonesia. This story is believed based on the real story of KKN programme in one village in East Java Province in 2009. The KKN is an abbreviation of Kuliah Kerja Nyata or translated as practical experience of community service conducted by university students. While Desa Penari is translated as a village of dancers.  The story was originally published in a serial tweet by SimpleMan in his Twitter account @SimpleM81378523, uploaded on the 24th of June 2019. The tweets are written in the local language (Javanese with eastern Java dialect) with translation in the Indonesian language.  The story focuses on six (out of 14) students who did the KKN programme in a remote village, known with traditional dance as its tradition. When they arrived at the village, they realised that the village is also inhabited by ancient spirits, with traditional dance as their tradition.  The story culminated when a couple did ...
Read more

Daya Beli Masyarakat, in this Economy: Dunia Usaha dan Perspektif Ekonomi Makro

-
Image
Pemberitaan detikcom (02/08) tentang kelas menengah di Indonesia menunjukkan kondisi masyarakat di kategori ini yang semakin tertekan. Pendapatan yang tidak berubah banyak harus berhadapan dengan semakin tingginya pengeluaran imbas kenaikan harga. Tak heran kelas menengah semakin rutin berhemat dalam mengatur pengeluaran, bahkan untuk urusan makan. Kondisi ini juga diperparah dengan realita bahwa mereka bukan kelompok yang menerima bantuan sosial dari pemerintah. Sebab, tak seperti warga miskin, kelas menengah bukanlah golongan yang terjangkau bansos pemerintah. Maka tak heran, ini seperti kelas nanggung: miskin bukan, kaya masih jauh. Meski demikian, kelas menengah di Indonesia dielukan sebagai penyokong perekonomian. Meski jumlah mereka hanya sekitar 17% dari total penduduk Indonesia, data Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan bahwa konsumsi mereka mencapai sekitar 40% dari total konsumsi penduduk Indonesia.  Definisi Kelas Menengah Penentuan kelas menengah menggunakan data kon...
Read more

Berapa Rata-Rata Kekayaan Rumah Tangga di Indonesia?

-
Image
Acapkali pilihan untuk tinggal atau merantau didasari pada potensi penghasilan yang didapat. Tinggal di satu daerah dianggap mampu memberi jaminan menjadi kaya bila dibandingkan dengan tinggal di daerah lain. Namun apa betul asumsi tersebut? Dalam artikel ini kaya didefinisikan berdasarkan nilai kekayaan bersih. Kekayaan bersih berarti total kekayaan dikurangi dengan hutang.  Total kekayaan didapat dari nilai pasar semua aset yang dimiliki oleh seseorang, seperti nilai pasar dari rumah, ladang, hewan ternak, kendaraan, perabot, perhiasan, tabungan, serta berbagai nstrumen investasi lain. Hutang dapat berupa hutang produktif atau konsumtif. Hutang yang produktif dapat berupa hutang yang mendatangkan manfaat secara langsung, seperti menambah pemasukan ( cashflow ) atau menambah aset. Hutang jenis ini juga biasanya memiliki nilai yang lebih kecil daripada manfaat yang dirasakan. Contohnya adalah hutang untuk pengembangan usaha dan hutang pemilikan rumah. Hutang y...
Read more

Robustness Check

-
Image
Robustness check seringkali menjadi upaya justifikasi peneliti bahwa model dan pemilihan variabel di penelitiannya adalah secara struktural valid. Namun, sebaliknya, bila robustness check tidak dilaksanakan dengan baik, ia akan menjadi tidak informatif dan bisa jadi membawa persepsi yang keliru.  Satu artikel lama namun masih relevan membahas bagaimana core dan non-critical core variables dapat diuji untuk mendukung robustness check.  White, H. & Lu, X. (2010) Robustness Checks and Robustness Tests in Applied Economics. https://www.economics.uci.edu/files/docs/micro/s11/white.pdf
Read more