BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
E. Pembahasan
3. Pengaruh UMP terhadap Penyerapan Tenaga Kerja
Dalam penelitian ini menunjukan bahwa variabel UMP (Upah Minimum Provinsi) memiliki hubungan yang positif terhadap variabel Penyerapan Tenaga Kerja dengan nilai 0.300450, dimana berarti berpengaruh positif terhadap Penyerapan Tenaga Kerja. Ketika terjadi kenaikan Satu Rupiah pada nilai UMP maka akan menaikan Penyerapan Tenaga Kerja sebesar 0.300450 Persen. Hal tersebut dapat dilihat bahwa setiap tahun dari 2015-2019 upah minimum provinsi selalu mengalami kenaikan. Kenaikan tingkat upah dapat disebabkan salah satunya dengan berbagai pembangunan pada sektor-sektor. Dengan terjadinya kenaikan upah minimum provinsi tersebut akan mendorong tenaga kerja untuk mendapatkan pekerjaan dan juga bagi sektor usaha, kenaikan tingkat upah ini tidak disikapi oleh manajemen perusahaan untuk mengurangi jumlah pekerjanya, melainkan untuk dijadikan strategi dalam meningkatkan kinerja pekerja yang dapat mendorong produktivitas yang tinggi dan pada akhirnya akan mengurangi tingkat pengangguran yang ada dan menyerap tenaga kerja lebih banyak. Variabel UMP ini memiliki nilai Probabilitas sebesar 0.0190 maka variabel UMP memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel Penyerapan Tenaga Kerja karena Probabilitas t-statistic lebih kecil dari 0,05.
79
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian dari Ika Rahmawati, 2019 yang menyatakan bahwa upah memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja di Provinsi Jawa Timur tahun 2011-2017. Hasil penelitian ini juga didukung oleh Kuncoro (2002) yang sejalan dengan penelitian ini mengatakan bahwa secara signifikan upah minimum mempengaruhi daya beli masyarakat yang mengakibatkan permintaan menjadi meningkat, kemudian akan diikuti oleh banyaknya perusahaan yang masuk dalam pasar sehingga akan meningkatkan penyerapan tenaga kerja. Dan dengan adanya kenaikan tingkat upah maka para pengusaha akan mengupayakan untuk mendapatkan tingkat dan menambah jumlah unit usahanya sehingga diharapkan dengan adanya penambahan dari unit usaha, pengusaha juga akan menambah jumlah dari tingkat usahanya. Hal ini juga sejalan dengan Teori Klasik yang menyatakan bahwa hubungan antara Upah dan Penyerapan tenaga kerja naik maka akan menyebabkan pertambahan penduduk sehingga permintaan akan barang akan meningkat pula sehingga untuk menambah produksi, produsen akan menambah faktor-faktor produksi termasuk tenaga kerja.
80 BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan pada hasil pembahasan yang telah dilakukan mengenai pengaruh dari variabel-variabel yang meliputi: produk domestik regional bruto, indeks pembangunan manusia, dan upah minimum provinsi terhadap penyerapan tenaga kerja di Indonesia tahun 2015-2019 yang meliputi 10 provinsi, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Penyerapan Tenaga Kerja. Hal ini menunjukan bahwa ketika terjadi peningkatan terhadap nilai PDRB maka akan menurunkan Penyerapan Tenaga Kerja. Pada penelitian ini sektor unggulan dari kebanyakan provinsi adalah sekror industri pengolahan atau manufacturing. Maka lebih banyak menggunakan teknologi seperti mesin-mesin untuk memproduksi lebih efektif dan efisien, yang menyebabkan tidak mampu menyerap tenaga kerja lebih banyak.
2. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penyerapan Tenaga Kerja. hal ini menunjukkan bahwa ketika IPM mengalami peningkatan maka akan meningkatkan Penyerapan Tenaga Kerja. Ketika IPM naik artinya kualitas pada pendidikan, kesehatan, dan ekonomi masyarakat semakin membaik. Dengan begitu maka akan meningkatkan produktivitas masyarakat, dan akan
81
mempengaruhi suatu perusahaan atau instansi untuk menambah tenaga kerja mereka.
3. Upah Minimum Provinsi (UMP) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penyerapan Tenaga Kerja. hal tersebut berarti ketika UMP mengalami kenaikan maka akan meningkatkan Penyerapan Tenaga Kerja.
Hal ini dikarenakan salah satu faktor kenaikan tingkat upah yaitu adanya berbagai pembangunan pada sektor-sektor. Maka hal itu akan mendorong pemerintah menaikan upah minimum karena adanya peningkatan biaya hidup. Dengan terjadinya kenaikan upah minimum provinsi tersebut akan mendorong tenaga kerja untuk mendapatkan pekerjaan dan juga bagi sektor usaha, kenaikan tingkat upah ini tidak disikapi oleh manajemen perusahaan untuk mengurangi jumlah pekerjanya, melainkan untuk dijadikan strategi dalam meningkatkan kinerja pekerja yang dapat mendorong produktivitas yang tinggi dan pada akhirnya akan mengurangi tingkat pengangguran yang ada dan menyerap tenaga kerja lebih banyak.
B. Saran
Dari kesimpulan yang telah dipaparkan oleh penulis, maka saran yang ingin diajukan untuk pemangku kebijakan (Pemerintah), masyarakat, dan penulis selajutnya antara lain :
1. Pemerintah
Dari hasil penelitian dapat dilihat bahwa IPM memiliki pengaruh paling tinggi terhadap penyerapan tenaga kerja. maka diharapkan
82
pemerintah dapat terus meningkatkan kualitas manusia melalui pendidikan serta melakukan pelatihan-pelatihan tentang ekonomi kreatif.
Selain itu diharapkan pemerintah dapat meningkatkan investasi diberbagai sektor agar dapat menciptakan lapangan kerja baru yang nantinya akan mengurangi angka pengangguran dan menyerap tenaga kerja yang lebih banyak dan dapat membuat kebijakan mengenai UMP yang sesuai dan adil bagi para tenaga kerja dan juga pemilik perusahaan.
2. Masyarakat
Di era saat ini masyarakat bukan lagi menjadi objek pembangunan semata, melainkan aktor yang berperan penting dalam suatu pembangunan. Diharapkan masyarakat dapat mendukung pemerintah untuk melakukan pembangunan lebih baik lagi salah satunya dengan semangat meningkatkan kualitas diri dan dapat membantu pemerintah setempat untuk mengelola sumber daya alam yang ada di setiap daerah agar adanya pertumbuhan ekonomi yang baik.
3. Penulis selanjutnya
Bagi penulis selanjutnya diharapkan dapat menggunakan variabel-variabel lain dalam membahas penyerapan tenaga kerja agar lebih menarik dan agar dapat mengetahui pengaruh dari variabel lainnya. dapat menggunakan sampel penelitian yang lebih luas agar pembahasan lebih kongkrit.
83
DAFTAR PUSTAKA
Alamsyah, Titania dan Maulidiyah Indira Hasmarini. (2021). Analisis Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015-2019. Skripsi Thesis, Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Astriz Shafira. (2020). Pengaruh PDRB, Upah Minimum, Inflasi dan IPM terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2010-2018. Skripsi. Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Universitas Islam Indonesia.
Badan Pusat Statistik. (2015). Keadaan Tenaga Kerja Indonesia Agustus 2015.
Jakarta. BPS.
Badan Pusat Statistik. (2015). Produk Domestik Regional BrutoIndonesia 2015-2019. Jakarta. BPS.
Badan Pusat Statistik. (2016). Keadaan Tenaga Kerja Indonesia Agustus 2016.
Jakarta. BPS.
Badan Pusat Statistik. (2017). Keadaan Tenaga Kerja Indonesia Agustus 2017.
Jakarta. BPS.
Badan Pusat Statistik. (2018). Keadaan Tenaga Kerja Indonesia Agustus 2018.
Jakarta. BPS.
Badan Pusat Statistik. (2019). Keadaan Tenaga Kerja Indonesia Agustus 2019.
Jakarta. BPS.
84
Badan Pusat Statistik. (2020). Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas Menurut Provinsi dan Jenis Kegiatan Selama Seminggu yang Lalu, 2008-2020.
Jakarta. BPS.
Badan Pusat Statistik. (2020). Produk Domestik Regional Bruto (Milyar Rupiah), 2015-2019. BPS Indonesia. diunduh pada 13 Maret 2021 dari
https://www.bps.go.id/indicator/52/286/2/-seri-2010-produk-domestik-regional-bruto-.html
Budiriansyah, Leo, Nurlina Tarmizi dan Bambang Bemby Soebyakto. (2019).
Analysis of Labor Absorption Province of South Sumatera. Jurnal Universitas Sriwijaya.
Gilarso. (2003). Pengantar Ilmu Ekonomi. Yogyakarta: upp stim ykpn.
Google Cendekia. https://scholar.google.com/ diakses pada 17 Maret 2021.
Ismail, Aghni. (2020). Pengaruh Investasi Sektor Industri, IPM, dan Inflasi terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri di Provinsi Jawa Timur Tahun 2003-2018. Sarjana Thesis, Universitas Siliwangi.
Kairupan, S.P. (2013). Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Inflasi, dan Belanja Daerah Pengruhnya terhadap Kesempatan Kerja di Sulawesi Utara. EMBA, 1 2206-2216.
Mankiw, G. N. (2000). Teori Makrekonomi. Jakarta: Erlanggga.
Pangastuti, Yulia. (2015). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi Jawa Tengah. Economics Development Analysis Jornal.
85
Patriansyah, A Rian. (2018). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, UMR, PDRB, dan Inflasi terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Jawa Tengah tahun 2011-2016. Jurnal Ekonomi. Fakultas Ekonomi, Universitas Islam Indonesia.
Pramusinto, Novia Dani dan Akhmad Daerobi. (2020). Labor Absorption of The Manufacturing Industry Sector in Indonesia. Budapest International Research and Critics Institute(BIRCI-Journal): Humanities and Social Sciences 3 (1), 549-561.
Prawoto, Dini Andriyane. (2018) Pengaruh Upah Minimum, PDRB, dan Inflasi Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Jawa Tengah Tahun 2011-2015. Jurnal Ilmiyah. Fakultas Ekonomi, Universitas Islam Indonesia.
Purnomo, Sodik Dwi. (2021). Analysis of Labor Absorption in Central Java Province. Ekonomis: Journal of Economics and Business 5 (1), 240-244, 2021.
Putra, Dytto Adenanta. (2016). Analisis Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto, Upah Minimum Kota-Kabupaten dan Indek Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Pengangguran Kabupaten/Kota di Jawa Timur Tahun 2010-2014 (Jurnal Ilmiah). Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Brawijaya.
Putri, Nofandillah Arumsyah dan Aris Soelistyo. (2018). Analisis Pengaruh Upah, PDRB, dan Investasi terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Kawasan Gerbangkertasusila tahun 2012-2016. Jurnal Ilmu Ekonomi, Vol 3.
86
Qotrunnadda, Rafita Qonita. (2019). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Produk Domestik Regional Bruto dan Upah Minimum terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Pulau Jawa Tahun 2010-2018.
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Trisakti.
Rahmawati, Ika. (2019). Pengaruh Upah Minimum, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), dan Investasi Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi Jawa Timur. Skripsi. Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember.
Santoso, Singgih. 2020. Panduan Lengkap SPSS 26. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
Sholeh, Maimun. (2007). Permintaan dan Penawaran Tenaga Kerja Serta Upah : Teori Serta Beberapa Potretnya di Indonesia. Jurnal Ekonomi &
Pendidikan, Vol 4 (No 1).
Simanjuntak, Payaman J. (1998). Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia.
Jakarta: Fakultas Ekonomi UI.
Sitompul, Thomson & Yasen Simangusong. (2019). The Analysis Of GDP, FDI, Minimum Wage on Employment in Indonesia.
Subri, Mulyadi. (2003). Ekonomi Sumber Daya Manusia Dalam Perspktif Pembangunan. Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Sukirno, Sadono. (2002). Teori Mikro Ekonomi. Jakarta: Rajawali Press.
Sulistiawati, Rini. (2012). Pengaruh Upah Minimum Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja dan Kesejahteraan Masyarakat di Provinsi Indonesia.
Jurnal Ekonomi Sosial, Vol 8 (No 3).
87
Sumarsono, Sonny. (2003). Ekonomi Manajemen Sumberdaya Manusia dan Ketenagakerjaan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Tadjoeddi, Mohammad Zulfan. (2016). Productivity, Wages and Employment:
Evidence from the Indonesia’s Manufacturing Sector.
Undang – Undang Republik Indonesia Nomo 13 Tahun 2013 tentang Ketenagakerjaan.
88 LAMPIRAN A. Lampiran 1 : Data Penelitian
Provinsi Tahun Penyerapan
Tenaga Kerja PDRB IPM UMP
Banten 2015 6.683539 8.566293 1.849542 6.20412
Banten 2016 6.70659 8.588647 1.851014 6.251395
Banten 2017 6.705641 8.612929 1.85382 6.285823
Banten 2018 6.726931 8.637272 1.857031 6.322092
Banten 2019 6.745297 8.65967 1.859978 6.355636
Jawa Barat 2015 7.273961 9.081791 1.841985 6
Jawa Barat 2016 7.283347 9.105721 1.845408 6.118051
Jawa Barat 2017 7.312845 9.12829 1.849358 6.152479
Jawa Barat 2018 7.317643 9.152173 1.85309 6.188749
Jawa Barat 2019 7.340503 9.173645 1.857513 6.222293
Kepulauan Riau 2015 5.922554 8.1907 1.867762 6.290925
Kepulauan Riau 2016 5.934404 8.211796 1.869173 6.338199
Kepulauan Riau 2017 5.952759 8.220322 1.871865 6.372627
Kepulauan Riau 2018 5.954734 8.239296 1.874134 6.408897
Kepulauan Riau 2019 5.971128 8.259823 1.877832 6.442441
Maluku 2015 5.816283 7.395487 1.826399 6.217484
Maluku 2016 5.839344 7.419695 1.829947 6.249198
Maluku 2017 5.807576 7.444264 1.833721 6.284431
Maluku 2018 5.845187 7.46919 1.83803 6.346787
Maluku 2019 5.854798 7.492054 1.841672 6.380331
DKI Jakarta 2015 6.674313 9.162733 1.897572 6.431364
DKI Jakarta 2016 6.6868 9.187497 1.900913 6.491362
DKI Jakarta 2017 6.654097 9.213613 1.903416 6.52579
DKI Jakarta 2018 6.674565 9.239352 1.905634 6.562059
DKI Jakarta 2019 6.684574 9.26392 1.907196 6.595603
Papua Barat 2015 5.580042 7.718888 1.790496 6.304275
Papua Barat 2016 5.604615 7.738077 1.79386 6.349666
Papua Barat 2017 5.604794 7.755173 1.799272 6.384084
Papua Barat 2018 5.620702 7.781508 1.804412 6.426023
Papua Barat 2019 5.63689 7.792901 1.810904 6.467534
Aceh 2015 6.293587 8.051791 1.841672 6.278754
Aceh 2016 6.319532 8.065857 1.845098 6.326028
Aceh 2017 6.330112 8.083649 1.848805 6.39794
Aceh 2018 6.343156 8.103203 1.852419 6.431364
Aceh 2019 6.346294 8.120818 1.856729 6.464908
Sulawesi Utara 2015 6.000014 7.847729 1.847511 6.332438
Sulawesi Utara 2016 6.045544 7.873696 1.851564 6.380211
Sulawesi Utara 2017 6.017378 7.90028 1.855277 6.414639
Sulawesi Utara 2018 6.039472 7.925568 1.858537 6.450909
Sulawesi Utara 2019 6.053663 7.949435 1.863263 6.484453
Kalimantan Timur 2015 6.153497 8.64412 1.870228 6.306639
89
Provinsi Tahun Penyerapan
Tenaga Kerja PDRB IPM UMP
Kalimantan Timur 2016 6.198998 8.642468 1.872681 6.334706
Kalimantan Timur 2017 6.187711 8.655851 1.875756 6.371954
Kalimantan Timur 2018 6.209055 8.667167 1.879841 6.405403
Kalimantan Timur 2019 6.231675 8.687272 1.884285 6.438947
Riau 2015 6.407271 8.652239 1.850279 6.273696
Riau 2016 6.441844 8.661594 1.85248 6.321184
Riau 2017 6.444204 8.673007 1.856064 6.355398
Riau 2018 6.464727 8.68319 1.859978 6.391668
Riau 2019 6.476553 8.695347 1.863323 6.425212
B. Lampiran 2 : Hasil Estimasi Regresi 1. Uji Spesifikasi Model
a. Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 1598.060538 (9,37) 0.0000
Cross-section Chi-square 298.271097 9 0.0000
b. Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 30.915520 3 0.0000
90
Total panel (balanced) observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.423986 3.876655 2.173004 0.0363
LOG(PDRB) -0.455278 0.199307 -2.284311 0.0282
LOG(IPM) 2.454098 1.179351 2.080888 0.0444
LOG(UMP) 0.300450 0.122496 2.452734 0.0190
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.990549 Mean dependent var 14.52566 Adjusted R-squared 0.990403 S.D. dependent var 1.103672 S.E. of regression 0.026959 Akaike info criterion -4.170108 Sum squared resid 0.026891 Schwarz criterion -3.672982 Log likelihood 117.2527 Hannan-Quinn criter. -3.980799 F-statistic 6840.582 Durbin-Watson stat 2.721551 Prob(F-statistic) 0.000000
Total pool (balanced) observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.423986 3.876655 2.173004 0.0363
LOG(PDRB?) -0.455278 0.199307 -2.284311 0.0282
LOG(IPM?) 2.454098 1.179351 2.080888 0.0444
LOG(UMP?) 0.300450 0.122496 2.452734 0.0190
Fixed Effects (Cross) Individual
Effect
BANTEN--C 1.238455 9.662441
JAWABARAT--C 3.271188 11.695174 KEPULAUANRIAU--C -1.094855 7.329131
91
MALUKU--C -1.908677 6.515309
DKIJAKARTA--C 1.339480 9.763466 PAPUABARAT--C -1.964048 6.459938
ACEH--C -0.242468 8.181518
SULAWESIUTARA--C -1.175332 7.248654 KALIMANTANTIMUR--C -0.090864 8.333122
RIAU--C 0.627121 7.796865
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.999549 Mean dependent var 14.52566
Adjusted R-squared 0.999403 S.D. dependent var 1.103672 S.E. of regression 0.026959 Akaike info criterion -4.170108 Sum squared resid 0.026891 Schwarz criterion -3.672982 Log likelihood 117.2527 Hannan-Quinn criter. -3.980799 F-statistic 6840.582 Durbin-Watson stat 2.721551 Prob(F-statistic) 0.000000
3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
b. Uji Multikolinearitas
Variance Inflation Factors Date: 12/27/21 Time: 14:34 Sample: 1 50
Included observations: 50
Coefficient Uncentered Centered
Variable Variance VIF VIF
C 31.73793 6965.446 NA
LOG(PDRB) 0.006287 514.6876 2.257337 LOG(IPM) 3.401799 13623.01 2.722203 LOG(UMP) 0.106406 4995.763 1.528672
92 c. Uji Heteroskedastisitas
Variance Inflation Factors Date: 12/27/21 Time: 14:34 Sample: 1 50
Included observations: 50
Coefficient Uncentered Centered
Variable Variance VIF VIF
C 31.73793 6965.446 NA
LOG(PDRB) 0.006287 514.6876 2.257337 LOG(IPM) 3.401799 13623.01 2.722203 LOG(UMP) 0.106406 4995.763 1.528672
d. Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.036244 Prob. F(2,43) 0.9644
Obs*R-squared 0.082462 Prob. Chi-Square(2) 0.9596
4. Uji Hipotesis a. Uji T-Statistic
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.423986 3.876655 2.173004 0.0363
LOG(PDRB) -0.455278 0.199307 -2.284311 0.0282
LOG(IPM) 2.454098 1.179351 2.080888 0.0444
LOG(UMP) 0.300450 0.122496 2.452734 0.0190
b. Uji f
F-statistic 6840.582
Prob(F-statistic) 0.000000
c. Uji Koefisien Determinasi
R-squared 0.990549
Adjusted R-squared 0.990403