BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.4 Hipotesis Penelitian
1. Tingkat Upah Minimum berpengaruh positif terhadap Produktivitas Tenaga Kerja di Daerah Pantai Timur Provinsi Sumatera Utara.
2. Tingkat Pendidikan berpengaruh positif terhadap Produktivitas Tenaga Kerja di Daerah Pantai Timur Provinsi Sumatera Utara.
kuantitatif. Sugiyono (2012: 13), mengatakan bahwa penelitian deskriptif merupakan penelitian yang dilakukan untuk mengetahui nilai variabel mandiri, baik satu variabel atau lebih (independen) tanpa membuat perbandingan, atau menghubungkan dengan variabel lain. Sementara penelitian kuantitaif yaitu metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif/statistik, dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan. (Sugiyono. 2012: 8)
3.2 Ruang Lingkup Penelitian
Unit analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Upah Minimum Kabupaten/Kota, Tingkat Pendidikan, dan Produktivitas Tenaga Kerja di Daerah Pantai Timur Provinsi Sumatera Utara dari tahun 2010 sampai 2017. Daerah Pantai Timur Provinsi Sumatera Utara terdiri dari Kota Medan, Kabupaten Langkat, Kota Tanjung Balai, Kabupaten Asahan, Kabupaten Labuhan Batu, Kabupaten Labuhan Batu Selatan, Kabupaten Labuhan Batu Utara, Kabupaten Deli Serdang, Kabupaten Serdang Bedagai, Kota Tebing Tinggi, Kabupaten Batu Bara, dan Kota Binjai. (Sumber: BPS Sumatera Utara)
3.3 Jenis Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini digunakan 2 (dua) jenis variabel yaitu Variabel Dependen dan Variabel Independen.
30
1. Variabel Dependen/Variabel Terikat (Y) dalam penelitian ini adalah Produktivitas Tenaga Kerja.
2. Variabel Independen/Variabel Bebas (X) dalam penelitian ini adalah Upah Minimum Kota (X1) dan Tingkat Pendidikan (X2).
3.4 Teknik Pengumpulan Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Panel (Pooled Data) yang merupakan data gabungan antara data cross section dan data time series. Dalam penelitian ini dilakukan metode dokumentasi dalam pengumpulan datanya yaitu dengan menggunakan buku-buku dari Badan Pusat Statistik seperti Sumatera Utara Dalam Angka. Metode ini digunakan untuk memperoleh data UMK, PDRB, jumlah tenaga kerja dan tingkat pendidikan di Daerah Pantai Timur Provinsi Sumatera Utara dengan rentang tahun 2010-2017.
3.5 Definisi Operasional Variabel
Definisi operasional merupakan konsep dari masing-masing variabel.
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 2 (dua) variabel yaitu Variabel Dependen (Y) dan Variabel (X).
3.5.1 Variabel Dependen
Variabel Dependen adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain.
Variabel Dependen dinyatakan dalam bentuk Y. Dalam penelitian ini Variabel Dependen (Y) yang digunakan adalah Produktivitas Tenaga Kerja. Produktivitas Tenaga Kerja merupakan hasil dari perbandingan antara pengorbanan (input) dengan penghasilan (output). Dalam penelitian ini produktivitas tenaga kerja dilihat dari perbandingan anatara PDRB harga konstan dengan jumlah tenaga
kerja dalam satuan Rupiah. Rumus perhitungan produktivitas tenaga kerja adalah sebagai berikut :
3.5.2 Variabel Independen
Variabel Independen merupakan variabel yang mempengaruhi variabel dependen. Variabel Independen dinyatakan dalan bentuk X. Pada penelitian ini digunakan 2 (dua) variabel independen yaitu :
1. Upah Minimum Kota (X1) merupakan suatu standar minimum yang digunakan oleh para pengusaha atau pelaku industri untuk memberikakan upah kepada pekerja di dalam lingkungan usaha atau kerjanya. Upah Minimum Kota dinyatakan dalam satuan Rupiah.
2. Tingkat Pendidikan (X2) berasal dari angka Rata-rata Lama Sekolah, yaitu jumlah tahun yang dihabiskan oleh penduduk usia 15 tahun ke atas diseluruh jenjang pendidikan formal yang dijalani. Tingkat Pendidikan dinyatakan dalam satuan tahun.
3.6 Analisis Data
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu teknik analisis regresi data panel. Metode yang digunakan dalam mengestimasi model regresi data panel yaitu melalui Pendekatan Efek Tetap (Fixed Effect Model) dan Pendekatan Efek Random (Random Effect Model). Dalam mengolah data pada penelitian ini digunakan program komputerisasi E-views.
32
3.6.1 Pemilihan Model Estimasi Menggunakan Uji Hausman
Uji Hausman digunakan untuk memilih model terbaik antara Fixed Effect Model dan Random Effect Model. Uji ini membandingkan P-Value dengan nilai α
= 5%. H0 diterima jika P-Value < α = 5% maka diterima H0 dan sebaliknya.
Hipotesis yang digunakan sebagai berikut :
H0 = Menggunakan Random Effect Model H1 = Menggunakan Fixed Effect Model 3.6.2 Pemilihan Model Data Panel
1. Pendekatan Efek Tetap (Fixed Effect Model)
Fixed Effect Model merupakan model dengan intercept yang berbeda- beda untuk setiap subjek dan slope yang sama antar subjek.
Untuk membedakan variabel satu dan lainnya dapat menggunakan variabel dummy. Model persamaan ini yaitu :
Dimana D = (d1, d2, …, dn) adalah variabel dummy untuk unit ke-i.
Fixed Effect Model disebut juga Least Squre Dummy Variables (LSDV)
2. Pendekatan Efek Random (Random Effect Model)
Random Effect Model ini digunakan untuk mengestimasi data panel yang variabel residualnya diduga memiliki hubungan antar waktu dan subjek. Model ini digunakan juga untuk mengatasi kelemahan Fixed Effect Model yang menggunakan variabel dummy. Random
Effect Model sering disebut juga Error Components Model (ECM).
Model yang digunakan dalam persamaan ini yaitu :
Dimana :
= Error term
= Cross section (random) error component
= Combined error component 3.6.3 Model Regresi Data Panel
Metode analisis data panel adalah kombinasi antar deret waktu (time series data) dan deret hitung (cross section data) yang digunakan untuk mengetahui pengaruh UMK dan tingkat pendidikan terhadap produktivitas tenaga kerja. Dalam penelitian ini digunakan analisis data panel karena hasil yang diperoleh lebih akurat dan juga menampilkan hasil dari setiap daerah, tidak hanya secara keseluruhan. Persamaan analisis data panel yang digunakan adalah :
dimana N merupakan banyaknya data cross section.
Sedangkan persamaan time series dapat ditulis dengan : dimana N merupakan banyaknya time series.
Data panel merupakan data gabungan antara time series dengan cross section, maka model persamaannya adalah :
34
Dimana
Y : produktivitas tenaga kerja b : bilangan konstan
b1 : koefisien regresi UMK
b2 : koefisien regresi tingkat pendidikan X1 : UMK
X2 : tingkat pendidikan t : menunjukkan waktu i : menunjukkan objek e : residu
Analisis data menggunakan regresi data panel memiliki beberapa keuntungan yaitu :
1. Data panel merupakan gabungan dari data time series dan cross section yang mampu menyediakan data yang lebih banyak sehingga menghasilkan degree of freedom yang lebih besar.
2. Menggabungkan informasi data time series dan cross section dapat mengatasi masalah yang timbul ketika muncul masalah penghilangan variabel. (Widarjono, 2009:229)
3.6.4 Pengujian Hipotesis 3.6.4.1. Uji F
Uji F disebut uji kelayakan model yang digunakan untuk mengidentifikasi model yang diasumsi layak atau tidak. Layak ini berarti bahwa model yang diestimasi layak digunakan untuk menjelaskan pengaruh
variabel-variabel independen terhadap variabel-variabel dependen. Apabila probabilitas F hitung <
tingkat signifikansi 0,05 maka dapat dikatakan bahwa model regresi yang diestimasi layak.
3.6.4.2. Uji T
Uji T ini digunakan untuk menguji pengaruh variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat. Kriteria pengambilan keputusan meliputi :
1. Jika probabilitas t hitung < α (0,05), maka H0 ditolak.
2. Jika probabilitas t hitung > α (0,05), maka H0 diterima.
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Deksripsi Objek Penelitian
Provinsi Sumatera Utara terletak pada pesisir geografis antara 1°-4° LU dan 98°-100° BT. Provinsi ini berbatasan dengan Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam (NAD) pada sebelah Utara, di sebelah Timur berbatasan dengan Negara Malaysia di Selat Malaka, sedangkan sebelah Selatan berbatasan dengan Provinsi Sumatera Barat dan Provinsi Riau, dan di sebelah Barat berbatasan dengan Samudera Hindia. Luas Provinsi Sumatera Utara adalah 72.981,23 km2, yang sebagian besar berada di daratan Pulau Sumatera dan sebagian kecil berada di Pulau Nias, Pulau-pulau Batu, serta beberapa pulau kecil, baik di bagian barat maupun bagian timur pantai Pulau Sumatera.
Berdasarkan kondisi letak dan kondisi alam, Sumatera Utara dibagi dalam 3 (tiga) kelompok wilayah/kawasan yaitu Pantai Timur, Pantai Barat, dan Dataran Tinggi. Kawasan Pantai Timur meliputi Kabupaten Labuhan Batu, Kabupaten Labuhan Batu Utara, Kabupaten Labuhan Batu Selatan, Kabupaten Asahan, Kabupaten Batu Bara, Kabupaten Deli Serdang, Kabupaten Langkat, Kabupaten Serdang Bedagai, Kota Tanjung Balai, Kota Tebing Tinggi, Kota Medan, dan Kota Binjai. Kawasan Pantai Barat meliputi Kabupaten Nias, Kabupaten Nias Utara, Kabupaten Nias Barat, Kabupaten Mandailing Natal, Kabupaten Tapanuli Selatan, Kabupaten Padang Lawas, Kabupaten Padang Lawas Utara, Kabupaten Tapanuli Tengah, Kabupaten Nias Selatan, Kota Padangsidimpuan, Kota Sibolga dan Kota Gunungsitoli. Sementara kawasan
Kabupaten Simalungun, Kabupaten Dairi, Kabupaten Karo, Kabupaten Humbang Hasundutan, Kabupaten Pakpak Barat, Kabupaten Samosir, dan Kota Pematang Siantar.
Dalam penelitian ini, objek yang digunakan adalah kabupaten/kota yang berada di Daerah Pantai Timur Sumatera Utara. Daerah Pantai Timur Sumatera Utara memiliki panjang pantai 545 km yang berhadapan langsung dengan Selat Malaka. Sementara luas Daerah Pantai Timur Sumatera Utara yaitu sebesar 43.133,44 km2. Daerah Selat Malaka memiliki iklim muson. Angin muson timur laut membawa hujan yang terjadi dari bulan Desember sampai bulan Februari.
Sementara angin muson barat daya memberikan suasana kering yang terjadi pada bulan Juni sampai bulan Agustus. Pada masa peralihan yaitu bulan Maret sampai bulan Mei dan bulan September sampai bulan November kondisi cuaca tidak stabil.
Pada tahun 2017 terdapat 8.906.002 penduduk di Daerah Pantai Timur Sumatera Utara, angka ini melebihi setengah dari penduduk Sumatera Utara yaitu 14.262.147 jiwa. Kota Medan memiliki penduduk terbanyak sejumlah 2.247.425 jiwa, sedangkan Kota Binjai memiliki penduduk yang paling sedikit yaitu 270.926 jiwa. Kepadatan penduduk tertinggi dimiliki oleh Kota Medan yaitu 8.478jiwa/km2, sementara kepadatan penduduk terendah dimiliki oleh Kabupaten Labuhan Batu Utara yaitu 100,88jiwa/km2.
Daerah Pantai Timur Sumatera Utara memiliki sumber daya alam yang sangat beragam dan potensial. Secara garis besar sumber daya alam yang terdapat di daerah ini dapat digolongkan menjadi sumber daya perikanan dan sumber daya
38
pertanian. Sumber daya perikanan yang terdapat di Pantai Timur Sumatera Utara antara lain tambak, kolam, perairan umum, dan laut. Sementara sumber daya pertanian terdiri dari sawah, kebun, dan tegalan.
4.2 Hasil Uji Hausman
Pada perhitungan Produktivitas Tenaga Kerja ini menggunakan Uji Hausman karena Uji Hausman dianggap lebih efisien dengan hanya membandingkan antara Fixed Effect Model dengan Random Effect Model yang nantinya akan digunakan untuk megestimasi model data panel.
Tabel 4.1
Hasil Uji Hausman Regresi Model Produktivitas Tenaga Kerja Correlated Random Effects - Hausman Test
Pool: KOTA
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 2.717686 2 0.2570
Sumber: Hasil Olahan Data Eviews, Lampiran 5
Tabel di atas merupakan output hasil Uji Hausman pada Produktivitas Tenaga Kerja sebagai variabel terikat dan menggunakan variabel bebas Upah Minimum Kabupaten/Kota dan Tingkat Pendidikan menunjukkan bahwa nilai probabilitas dari Cross Section Random lebih besar dari α = 5% (0,2570 > 0,05).
Sehingga hipotesis nol diterima dan metode terbaik yang digunakan untuk mengestimasi model data panel dalam penelitian ini adalah Random Effect Model (REM).
4.3 Hasil Estimasi Regresi Data Panel
Berdasarkan hasil Uji Hausman yang telah dilakukan maka untuk menentukan model yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel ini adalah Random Effect Model. Hasil output yang diperoleh dari estimasi regresi pada variabel terikat Produktivitas Tenaga Kerja dengan Random Effect Model dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Tabel 4.2 Koefisien Variabel Dependent Variable: PRODUKTIVITAS?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects) Date: 06/16/19 Time: 16:20
Sample: 1 8
Included observations: 8 Cross-sections included: 12
Total pool (balanced) observations: 96
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 10.28775 1.334834 7.707139 0.0000
UMK? 0.332547 0.044292 7.507999 0.0000
PENDIDIKAN? 0.940483 0.394470 2.384167 0.0191 Random Effects (Cross) Sumber : Hasil Olahan Data Eviews, Lampiran 6
40
Tabel 4.2 di atas merupakan hasil regresi data panel yang diolah dengan menggunakan Program Eviews. Adapun hasil output yang diperoleh adalah sebagai berikut :
a. Constanta
Berdasarkan hasil estimasi yang telah dilakukan maka dapat diketahui koefisien konstanta sebesar 10.28775. Hal ini berarti apabila variabel bebas bernilai konstan maka Produktivitas Tenaga Kerja akan memiliki nilai sebesar 10.28775. Signifikansi yang diperoleh sebesar 0,0000 < 0,05 maka, konstanta berpengaruh terhadap Produktivitas Tenaga Kerja.
b. Upah Minimum Kabupaten/Kota
Berdasarkan hasil estimasi yang telah dilakukan maka dapat diketahui koefisien Upah Minimum Kabupaten/Kota sebesar 0.332547. Hal ini menunjukkan bahwa Upah Minimum Kabupaten/Kota berpengaruh positif terhadap Produktivitas Tenaga Kerja. Hal ini dapat diartikan bahwa Upah Minimum Kabupaten/Kota mengalami peningkatan sebesar 1%, maka akan menimbulkan terjadinya peningkatan Produktivitas Tenaga Kerja sebesar 0,332547%.
c. Tingkat Pendidikan
Berdasar hasil estimasi yang telah dilakukan maka dapat diketahui koefisien Tingkat Pendidikan sebesar 0.940483. Hal ini menunjukkan bahwa Tingkat Pendidikan berpengaruh positif terhadap Produktivitas Tenaga Kerja. Hal ini dapat diartikan bahwa Tingkat Pendidikan
mengalami peningkatan sebesar 1%, maka akan menimbulkan terjadinya peningkatan Produktivitas Tenaga Kerja sebesar 0,940483%.
d. Random Effect (Cross)
Berdasarkan hasil estimasi pada tabel 4.2, Kabupaten Batu Bara memiliki koefisien tertinggi sebesar 10.912955. Hal ini diperoleh dari penjumlahan koefisien kontanta dengan koefisien Kabupaten Batu Bara. Hal ini berarti, apabila diasumsikan variabel bebas tidak berubah, maka yang paling besar mempengaruhi produktivitas tenaga kerja Daerah Pantai Timur Sumatera Utara adalah berasal dari Kabupaten Batu Bara. Sementara koefisien terendah dimiliki oleh Kota Tanjung Balai yaitu 9.592787. Hal ini dihasilkan dari pengurangan koefisien konstanta dan koefisien Kota Tanjung Balai sehingga kota ini memiliki pengaruh yang paling kecil terhadap produktivitas tenaga kerja Daerah Pantai Timur Sumatera Utara.
4.4 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel terikat baik secara parsial maupun simultan, dan untuk mengatahui besarnya pengaruh tersebut. Untuk menguji pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel dependen(Y) dapat dilakukan dengan Uji Parsial atau Uji T, da secara simultan dapat dilakukan dengan Uji F.
42
4.4.1 Hasil Uji T
Uji ini dilakukan untuk menentukan apakah koefisien regresi variabel bebas yaitu Upah Minimum Kabupaten/Kota dan Tingkat Pendidikan berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat yaitu Produktivitas Tenaga Kerja dengan menganggap variabel bebas lain adalah konstan. Hasil pengujian secara parsial disajikan pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.3 Hasil Uji T
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 10.28775 1.334834 7.707139 0.0000
UMK? 0.332547 0.044292 7.507999 0.0000
PENDIDIKAN? 0.940483 0.394470 2.384167 0.0191 Sumber: Hasil Olahan Data Eviews, Lampiran 6
1. Berdasarkan hasil estimasi yang dilakukan diperoleh t-statistik untuk variabel UMK sebesar 7.507999 dan nilai signifikansi sebesar 0,0000.
Dapat dilihat bahwa nilai probability variabel UMK lebih kecil dari α = 5%, sehingga Ha diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel UMK secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Produktivitas Tenaga Kerja dalam penelitian ini pada tingkat kepercayaan 95 persen.
2. Berdasarkan hasil estimasi yang dilakukan diperoleh t-statistik untuk variabel Tingkat Pendidikan sebesar 2.384167 dan nilai signifikansi sebesar 0,0191. Dapat dilihat bahwa nilai probability variabel Tingkat Pendidikan lebih kecil dari α = 5%, sehingga Ha diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Tingkat Pendidikan secara parsial berpengaruh signifikan
terhadap Produktivitas Tenaga Kerja dalam penelitian ini pada tingkat kepercayaan 95 persen.
4.4.2 Hasil Uji F
Uji F-statistik bertujuan untuk menguji pengaruh variabel bebas yang digunakan pada penelitian ini yaitu Upah Minimum Kabupaten/Kota dan Tingkat Pendidikan secara simultan atau bersamaan terhadap variabel terikat yaitu Produktivitas Tenaga Kerja secara signifikan pada Daerah Pantai Timur Sumatera Utara. Hasil perhitungan uji F dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 4.4 Hasil Uji F Weighted Statistics
R-squared 0.740350 Mean dependent var 0.715092 Adjusted R-squared 0.734766 S.D. dependent var 0.146365 S.E. of regression 0.075379 Sum squared resid 0.528427 F-statistic 132.5869 Durbin-Watson stat 1.482793 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Hasil Olahan Data Eviews, Lampiran 6
Berdasarkan hasil estimasi yang diperoleh nilai F-statistik sebesar 132.5869 dengan nilai probability sebesar 0,000000. Dengan demikian nilai probability F-stat 0,000000 < 0,05, maka dapat disimpulkan Ha diterima dan H0 ditolak yang berarti secara bersama-sama variabel bebas yaitu Upah Minimum Kabupaten/Kota dan Tingkat Pendidikan yang digunakan dalam model persamaan, mempengaruhi variabel terikat yaitu Produktivitas Tenaga Kerja secara signifikan pada tingkat kepercayaan 95 persen.
44
4.5 Analisis Pembahasan
4.5.1 Pengaruh UMK Terhadap Produktivitas Tenaga Kerja
Setelah melakukan beberapa pengujian dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa variabel UMK berpengaruh positif dan signifikan baik secara simultan maupun parsial terhadap variabel Produktivitas Tenaga Kerja. Hal tersebut menunjukkan bahwa semakin tinggi UMK maka semakin tinggi pula tingkat Produktivitas Tenaga Kerja. Dengan meningkatnya UMK maka para pekerja dapat memenuhi kebutuhan hidupnya dan mampu memenuhi nutrisi dan kesehatannya, sehingga dalam jangka panjang dapat meningkatkan produktivitas kerjanya. Hal ini sesuai dengan penelitian terdahulu oleh Andayani (2007) yang menyatakan bahwa UMK berpengaruh positif signifikan terhadap Produktivitas Tenaga Kerja.
4.5.2 Pengaruh Tingkat Pendidikan Terhadap Produktivitas Tenaga Kerja Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara simultan maupun parsial variabel Tingkat Pendidikan berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Produktivitas Tenaga Kerja. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi Tingkat Pendidikan maka semakin tinggi pula Produktivitas Tenaga Kerja dikarenakan seseorang yang berpendidikan tinggi memiliki tingkat efisiensi manajemen dan penguasaan teknologi yang lebih tinggi dibandingkan dengan pekerja yang memiliki pendidikan rendah. Ini juga sesuai dengan teori human capital yang mengatakan bahwa seseorang yang meningkatkan pendidikannya, setiap tambahan satu tahun sekolah berarti ia juga meningkatkan kemampuan kerja. Hal
ini sesuai dengan penelitian terdahulu oleh Adhadika (2013) bahwa Tingkat Pendidikan berpengaruh positif signifikan terhadap Produktivitas Tenaga Kerja.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan tahapan-tahapan penelitian secara keseluruhan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Variabel UMK memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel Produktivitas Tenaga Kerja baik secara simultan ma upun parsial. Dimana setiap kenaikan UMK sebesar 1%, maka akan menimbulkan terjadinya peningkatan Produktivitas Tenaga Kerja sebesar 0,332547%.
2. Variabel Tingkat Pendidikan secara simultan dan parsial memiliki pengaruh signifikan terhadap Produktivitas Tenaga Kerja. Dimana setiap kenaikan Tingkat Pendidikan sebesar 1%, maka akan menimbulkan terjadinya peningkatan Produktivitas Tenaga Kerja sebesar 0,940483%.
5.2 Saran
Berdasarkan hasil penelitian dan kesimpulan di atas, maka penulis memberikan saran sebagai berikut :
1. Dalam upaya meningkatkan Produktivitas Tenaga Kerja di Daerah Pantai Timur Sumatera Utara, maka UMK perlu ditingkatkan setiap tahunnya.
2. Untuk meningkatkan Produktivitas Tenaga Kerja di Daerah Pantai Timur Sumatera utara, maka pendidikan harus ditingkatkan. Salah satunya dengan cara menerapkan program wajib sekolah atau dengan memberikan beasiswa kepada masyarakat kurang mampu serta mengadakan pelatihan-pelatihan untuk para pekerja.
Anoraga, P. (2009). Psikologi Kerja. Jakarta: PT. Rineka Cipta.
Asyhadie, Z. (2007). Hukum Ketenagakerjaan Bidang Hubungan Kerja. Jakarta:
PT. Raja Grafindo Persada.
Dumairy. (1997). Perekonomian Indonesia. Jakarta: Erlangga.
Fatihin, N. (2016). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Jumlah Penduduk dan Pendidikan Terhadap Pengangguran Terbuka di Daerah Istimewa Yogyakarta. Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.
Hadikusumo, K. (1996). Pengantar Pendidikan. Semarang: IKIP Semarang Press.
Hakim, A. K. (2011). Pengaruh Kompensasi dan Motivasi Terhadap Produktivitas Kerja Pegawai. Manajemen dan Bisnis, 11.
Helmawati. (2014). Pendidikan Keluarga Teoritis dan Praktis. Bandung: Rosda Karya.
Herlina, R. (2005). Pendapatan Asli Daerah. Jakarta: Arifgosita.
Hotchkins dan Kauffman. (2002). The Economic of Labor Market. Dryden Pres and Division of Harcourt College Publishers.
Kimsean, Y. (2011). Memahami Good Governance dalam Perpektif Sumber Daya Manusia. Jakarta: Gava Media.
Kurniawan, G. (2010). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produktivitas Tenaga Kerja Pada PT. Kalimantan Steel (PT. Kalisio) Pontianak.
Manajemen.
Maya Panorama dan Lemiyana. (2017, Desember). Pengaruh Upah Minimum Kota (UMK) Terhadap Kesempatan Kerja dan Pengangguran di Kota Palembang Tahun 2004-2014. I-Finance, 3(2).
Michael P. Todaro dan Stephen C. Smith. (2008). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Jakarta: Erlangga.
Pandapotan, E. T. (2013). Pengaruh Variabel Pendidikan, Upah, Masa Kerja, dan Usia Terhadap Produktivitas Karyawan (Studi Kasus Pada PT. Gandum Malang). Malang: Universitas Brawijaya.
48
Purba, B. K. (2017, Februari). Pengaruh Kompensasi dan Lingkungan Kerja Terhadap Loyalitas Karyawan (studi kasus pada PT. Denamik Nusantara Kab. Kandis). Riau: Unniversitas Riau.
Rusli, H. (2011). Hukum Ketenagakerjaan. Jakarta: Ghalia Indonesia.
Samsudin, S. (2006). Manajemen Sumber Daya Manusia. Bandung: Pustaka Setia.
Setiadi. (2009). Pengaruh Upah dan Jaminan Sosial Terhadap Produktivitas Kerja Karyawan di PT. Semarang Makmur Semarang. Semarang: Universitas Diponegoro.
Simanjuntak, P. J. (1998). Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia. Jakarta:
LPFE-UI.
_______. (2001). Ekonomi Sumber Daya Manusia. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Sirait, J. T. (2006). Memahami Aspek-Aspek Pengelolaan Sumber Daya Manusia dalam Organisasi. Jakarta: Gramedia Widiasarana Indonesia.
Suardi, M. (2010). Pengantar Pendidikan Teori dan Aplikasi. Jakarta: PT Indeks.
Sugiyono. (2012). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung:
Alfabeta.
Sukirno, S. (2010). Mikro Ekonomi Teori Pengantar (3 ed.). Jakarta: Raja Grafindo Persada.
_______. (2014). Ekonomi Pembangunan. Jakarta: Kencana.
Sulaeman, A. (2014, Juni). Pengaruh Upah dan Pengalaman Kerja Terhadap Produktivitas Karyawan Kerajinan Ukiran Kabupaten Subang. Jurnal Ekonomi Trikonomika, 13(1), 91-100.
Sumarsono, S. (2003). Ekonomi Manajemen Sumber Daya Manusia dan Ketenagakerjaan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sutrisno, E. (2011). Manajemen Sumber Daya Manusia. Jakarta: Kencana.
Todaro, M. P. (2008). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga (9 ed., Vol. 1).
Jakarta: Erlangga.
Veithzal Rivai dan Ella Jauvani Sagala. (2010). Manajemen Sumber Daya Manusia untuk Perusahaan dari Teori ke Praktik. Jakarta: PT. Raja Grafindo.
Widarjono, A. (2009). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya. Yogyakarta:
Ekonisia.
LAMPIRAN Lampiran 1. Data Regresi Model Data Panel
Kabupaten/Kota Tahun UMK Tingkat
Pendidikan
Tanjung Balai 2010 1015000 8,53 3412876
Tanjung Balai 2011 1035500 8,66 3350223
Tanjung Balai 2012 1200000 8,88 3774010
Tanjung Balai 2013 1375000 8,9 3890859
Tanjung Balai 2014 1712000 9,03 3690396
Tanjung Balai 2015 1835000 9,12 3783123
Tanjung Balai 2016 2046025 9,13 3999578
Tanjung Balai 2017 2214822 9,14 3585691
Asahan 2010 1014000 7,57 5682529
Labuhan Batu 2012 1200000 8,46 10683422
Labuhan Batu 2014 1728000 8,68 10350072
Labuhan Batu 2015 1870000 8,75 11682909
Labuhan Batu 2016 2085050 8,78 12273774
Labuhan Batu 2017 2272000 9,01 12586733
Labuhan Batu Utara 2010 965000 7,44 6361038
Labuhan Batu Utara 2011 1035500 7,75 7056331
Labuhan Batu Utara 2012 1200000 7,92 7855793
Labuhan Batu Utara 2013 1446000 8,1 8392365
Labuhan Batu Utara 2014 1728000 8,27 10715333
Labuhan Batu Utara 2015 1865000 8,31 9994169
Labuhan Batu Utara 2016 2080000 8,33 10514531
Labuhan Batu Utara 2017 2251600 8,34 11164734
Labuhan Batu Selatan 2010 965000 7,49 9687623
Labuhan Batu Selatan 2011 1035500 7,73 9293688 Labuhan Batu Selatan 2012 1200000 7,95 11942611 Labuhan Batu Selatan 2013 1457000 8,35 11568298 Labuhan Batu Selatan 2014 1732000 8,67 12337886 Labuhan Batu Selatan 2015 1870000 8,68 11609086 Labuhan Batu Selatan 2016 1085050 8,69 12211695 Labuhan Batu Selatan 2017 2300000 8,7 12723376
Deli Serdang 2010 1065000 9,19 5236430
Serdang Bedagai 2010 985000 7,69 4258453
Serdang Bedagai 2011 1035500 7,74 4461922
Serdang Bedagai 2012 1200000 7,78 5269070
Serdang Bedagai 2013 1400000 8,02 5083236
Serdang Bedagai 2014 1635000 8,04 5925470
Serdang Bedagai 2015 1865000 8,08 6442760
Serdang Bedagai 2016 2080000 8,34 6570453
Serdang Bedagai 2017 2251000 8,35 7123657
Tebing Tinggi 2010 641852 9,2 3736813
Tebing Tinggi 2011 968000 9,69 4287720
Tebing Tinggi 2012 1205000 9,86 4772395
Tebing Tinggi 2013 1380000 10,04 4811479
Tebing Tinggi 2015 1650000 10,06 5135315
Tebing Tinggi 2016 1839750 10,07 5397828
Tebing Tinggi 2017 1991529 10,08 5408827
Batu Bara 2010 965000 7,45 9958023
Batu Bara 2011 1035500 7,61 9588518
Batu Bara 2012 1200000 7,88 11898704
Batu Bara 2013 1455000 8,03 13196866
Batu Bara 2013 1455000 8,03 13196866
