i
144 INKLUSIF
Kebijakan Upah Minimum dan Jebakan Pengangguran di Kota dan Kabupaten di DIY
Sella Fitri Anindita1 dan Jaka Sriyana2
1,2 Program Studi Ilmu Ekonomi, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta. e-mail: aninditasella@gmail.com dan jakasriyana@yahoo.com
ABSTRAK
Penyerapan tenaga kerja merupakan salah satu hal yang terpenting pada suatu daerah karena dengan adanya penyerapan tenaga kerja maka angka pengangguran akan dapat berkurang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengetahui penyerapan tenaga kerja di Kabupaten/Kota D.I. Yogyakarta. Data diperoleh dari berbagai sumber yaitu BPS dan Disnakertrans Provinsi D.I. Yogyakarta. Data yang digunakan terdiri dari data yang bersal dari stiap Kabupaten di D.I.Yogyakarta berupa data jumlah tenaga kerja, Ipm, PDRB Perkapita, investasi dan UMP pada tahun 2008 – 2013. Adapun penelitian menggunakan panel dinamis dengan metode Generalized Method of Moment (GMM) model Different GMM. Model panel dinamis dipilih karena dalam permasalahan ekonomi terdapat hubungan antar variabel yang bersifat dinamis, dimana memperhitungkan pengaruh di tahun yang sebelumnya. Pada penelitian ini didapatkan hasil bahwa IPM mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I. Yogyakarta. PDRB perkapita mempunyai pengaruh yang signifikan positif terhadap penyerapan tenaga kerja, investasi berpengaruh negataif serta UMP berpengaruh signifikan negatif terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I.Yogyakarta.
Kata Kunci : tenaga kerja, panel dinamis, IPM, investasi, UMP, dan PDRB.
PENDAHULUAN
Ketenagakerjaan menjadi salah satu permasalahan utama yang menjadi fokus bagi pengambilan kebijakan ekonomi makto baik pemerintah pusat maupun daerah. Salah satu permasalahan ketenagakerjaan tersebut adalah pengangguran, dimana jumlah lapangan pekerjaan yang ada di Indonesia saat ini tidak sesuai dengan jumlah penduduk yang sedang mencari pekerjaan sehingga banyak menimbulkan pengangguran yang tentunya berakibat pada kesenjangan kesejahteraan di setiap daerah, peningkatan tingkat kriminalitas dan peningkatan kemiskinan. Angkatan kerja yang tumbuh lebih cepat dari kesempatan kerja akan
145 INKLUSIF menimbulkan pengangguran yang lebih besar lagi. Permasalahan ketenagakerjaan tersebut tentunya juga akan menggangu pembangunan ekonomi yang ada di setiap daerah dimana tujuan awal dari pembangunan ekonomi adalah meningkatkan kesejahteraan dan taraf hidup dalam skala besar bagi penduduk. Pembangunan ekonomi merupakan sarana untuk meningkatkan produktivitas di suatu negara maupun daerah yang tentunya dapat menciptakan lapangan pekerjaan sehingga dapat meningkatakan pendapatan bagi masyarakat.
Tabel 1.
PDRB DIY Atas Dasar Harga Konstan 2000
Tahun PDRB (Juta Rp) 2008 19.212.481 2009 20.064.257 2010 21.044.042 2011 22.131.774 2012 23.308.558 2013 24.567.476
Sumber : BPS DIY, DIY dalam angka tahun 2008 – 2013
Pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa PDRB perkapita atas dasar harga konstan 2000 Daerah Istimewa Yogyakarta dalam 6 tahun terakhir mengalami peningkatan yang cukup signifikan dalam sektor – sektor perekonomiannya, tentunya hal tersebut menunjukkan bahwa terdapat peningkatan produksi serta peningkatn jumlah output yang dihasilkan di Daerah Istimewa Yogyakarta. Studi empiris di beberapa negara menunjukkan bahwa peningkatan pendapatan nasional atau Gross National Product (GNP) perkapita serta PDRB perkapita di banyak negara ditentukan oleh keberhasilan negara tersebut di dalam mengembangkan faktor sumber daya manusinya melalui peningkatan produktivitas dan efisiensi kerja. Keberhasilan tersebut tentunya dapat dilakukan melalui peningkatan penguasaan ilmu pengetahuan, peningkatan ketrampilan, dan kemampuan sumber daya manusia, khususnya bagi tenaga kerja. Ketika peningkatan jumlah sumber daya manusia yang terlalu cepat tidak didukung dengan ketrampilan (skill) maupun penetahuan yang cukup akan dapat menjadi faktor penghambat pertumbuhan ekonomi negara atau daerah tersebut (Feriyanto, 2014).
146 INKLUSIF Tabel 2.
Pengangguran Terbuka dan Tingkat Pengangguran Terbuka DIY Tahun 2009 – 2013
Tahun Pengangguran Terbuka TPT 2009 121046 6,00 2010 107148 5,69 2011 74317 3,97 2012 77150 3,97 2013 63889 3,34
Sumber : Disnakertrans DIY, 2014.
Dari data tersebut terlihat bahwa dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2013 terdapat penurunan jumlah pengangguran terbuka dan tingkat pengangguran terbuka yang ada di DIY, dimana hal tersebut tentunya sejalan dengan adanya peningkatan PDRB perkapita DIY dari tahun 2008 – 2013. Hal tersebut tentunya mengimplikasikan bahwa pergerakan sektor – sektor perekonomian yang ada di DIY yang tercermin dari PDRB perkapita telah menyerap tenaga kerja yang signifikan namun tetap menyisakan tenaga kerja lainnya yang tidak dapat terserap maksimal sehingga masih menimbulkan pengangguran. Maka dari itu diperlukan adanya penelitian yang menganalisis penyerapan tenaga kerja yang ada di DIY beserta faktor – faktor yang mempengaruhinya seperti IPM, investasi, PDRB perkapita, dan upah dengan menggunakan metode panel dinamis yang melihat pengaruh dinamis penyerapan tenaga kerja di D.I.Yogyakarta dari sisi setiap kabupatennya melalui pendekatan regresi panel dinamis.
TUJUAN PENELITIAN
Secara khusus penelitian ini bertujuan:
1. Menganalisis seberapa besar pengaruh IPM terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I. Yogyakarta.
2. Menganalisis seberapa besar pengaruh PDRB perkapita terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I. Yogyakarta.
3. Menganalisis seberapa besar pengaruh upah minimum terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I. Yogyakarta.
4. Menganalisis seberapa besar pengaruh investasi terhadap penyerapan tenaga kerja di Indonesia
147 INKLUSIF
KAJIIAN PUSTAKA
Penyerapan tenaga kerja dapat diartikan adanya keseimbangan antara permintaan dan penawaran tenaga kerja secara bersama sehingga menentukan suatu tingakatn upah keseimbangan dan suatu penggunaan tenaga kerja keseimbangan. Di dalam dunia kerja atau dalam hal penyerapan tenaga kerja setiap sektornya pastilah berbeda – beda, misalnya tenaga kerja formal. Dalam penyeleksiannya menggunakan suatu keahlian khusus, pendidikan dan pengalaman untuk dapat bekerja di sektor formal (Bellante dan Jackson, 1983).
Kebijakan Upah Minimum
Upah yang dibayarkan pengusaha kepada tenaga kerjanya sebenarnya berdasarkan tambahan output dengan penambahan karyawan, adapun besaran upah tersebut dapat dituliskan dalam fungsi berikut :
W =WMPPL =MPPL x P
Adanya kenaikan tingkat upah akan mempengaruhi biaya yang ditanggung oleh pemerintah terutama biaya produksi, dimana jika diasumsikan ketika tingkat upah naik maka terdapat beberapa hal yang akan terjadi (Sumarsono, 2009). Naiknya tingkat upah akan meningkatkan biaya produksi perusahaan, yang selanjutnya akan meningkatkan harga barang per unitnya. Biasanya konsumen akan memberikan respon yang cepat akan adanya kenaikan harga barang sehingga mengurangi konsumsinya atau bahkan tidak mau lagi membeli barang tersebut, sehingga banyak produk dari perusahaan yang tidak terjual dan memaksa produsen untuk mengurangi jumlah produksi. Adanya pengurangan jumlah produksi tersebut yang membuat kebutuhan akan tenaga kerja berkurang, dari hal tersebut maka adanya penurunan jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan akibat penurunan skala produksi disebut sebagai scale effect atau efek skala produksi. Apabila upah naik terdapat pengusaha yang lebih memilih untuk menggunakan teknologi padat modal untuk proses produksinya dan menggantikan kebutuhan akan tenaga kerja dengan kebutuhan akan barang – barang modal seperti mesin dan lain – lain.
Azaini (2014) melakukan penelitian dengan menggunakan metode regresi berganda dan mendapatkan hasil bahwa variabel investasi dan pertumbuhan ekonomi mempunyai pengaruh yang signifikan positif terhadap penyerapan tenga kerja di Kota Malang, sedangkan untuk variabel upah minimum berpengaruh sigifikan negatif terhadap penyerapan tenaga kerja di Kota Malang. Peningkatan investasi yang ada di Kota Malang meningkatkan pula jumlah indistri yang ada di Kota tersebut sehingga menyerap tenaga kerja. Peningkatan upah
148 INKLUSIF minimum yang ditetapkan oleh pemerintah daerah akan menambah beban pengusaha terutama dalam biaya produksi sehingga penetapan upah minimum akan membuat pengusaha menggantikan tenaga kerja dengan mesin yang pada akhirnya mengurangi jumlah tenaga kerja yang terserap.
Dimas dan Nenik (2009) menyatakan bahwa peningkatan GDP (Gross Domestic Product) membawa dampak positif terhadap penyerapan tenaga kerja, tingkat upah memilihi dampak negatif terhadap penyerapan tenaga kerja di DKI Jakarta. Hasil yang terakhir adalah investasi mempunyai dampak yang negatif terhadap penyerapan tenaga kerja, dimana hasil tersebut tidak sesuai dengan teori yang ada.
PDRB per kapita dapat dijadikan sebagai salah satu indikator guna melihat keberhasilan pembangunan perekonomian di suatu wilayah. PDRB dapat menggambarkan kemampuan suatu daerah mengelola sumber daya alam yang dimilikinya. Oleh karena itu besaran PDRB yang dihasilkan oleh masing- masing daerah sangat bergantung kepada potensi sumber daya alam dan faktor produksi daerah tersebut. Adanya keterbatasan dalam penyediaan faktor- faktor tersebut menyebabkan besaran PDRB bervariasi antar daerah terutama Yogyakarta. Sedangkan PDRB per kapita dapat dihitung dari PDRB harga kosntan dibagi dengan jumlah penduduk pada suatu wilayah.
Ostinasia dan Edy (2008) telah melakukan penelitian tentang permasalahan penyerapan tenaga kerja yang berjudul di Jawa Tengah. Adapun hasil dari penelitian tersebut adalah variabel pertumbuhan jumlah penduduk Jawa tengah berpengaruh secara signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian dan sektor listrik, gas dan air (LGA) sedangkan untuk sektor – sektor yang lainnya tidak berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja di Jawa Tengah. Jumlah PDRB sektoral berpengaruh secara signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja pada sembilan sektor yang ada di Jawa Tengah.
Indek Pembangunan Manusia (IPM)
Menurut UNDP (United Nations Development Program) pembangunan manusia merupakan proses untuk memperbesar pilihan – pilihan yang ada bagi manusia, dimana dalam indeks pembangunan manusia terdapat tiga indikator yaitu lama hidup yang diukur dengan angka harapan hidup ketika lahir, pendidikan yang diukur dengan rata – rata lama sekolah, angka melek huruf penduduk berusia 15 tahun keatas dan standar hidup yang dihitung dari daya beli masyarakat. Pengertian indeks pembangunan manusia menurut UNDP ( United Nations Development Program) yaitu merupakan salah satu indikator untuk mengukur tingkat keberhasilan pembangunan manusia. Adapun angka dari IPM ini berkisar antara 0 – 100 atau
149 INKLUSIF 0 - 1, semakin mendekati 100 atau angka 1 maka pembangunan manusia pada suatu negara atau daerah akan semakin baik. Rumus penghitungan IPM adalah sebagai berikut :
IPM = 1/3 (Indeks X1 + Indeks X2 + Indeks X3) Keterangan :
X1 = Indeks harapan hidup X2 = Indeks pendidikan
X3 = Indeks standar hidup layak
Investasi
Menurut Fitzgeral investasi merupakan aktivitas yang berkaitan dengan usaha penarikan sumber – sumber (dana) yang dipakai untuk mengadakan barang modal pada saat sekarang dan dengan barang modal tersebut akan menghasilkan aliran produk baru di masa yang akan datang (dalam Salim HS dan Budi Sutrisno, 2008:21). Dalam definisi tersebut investasi diartikan sebagai penarikan sumber dana yang digunakan untuk menciptakan barang modal, dimana dengan barang modal tersebut akan dihasilkan produk yang baru. Selain itu menurut Ensiklopedia Indonesia, investasi merupakan penanaman modal dalam proses produksi seperti untuk pembelian gedung, mesin atau teknologi, bahan cadangan atau penyelenggaraan uang kas, dengan demikian cadangan modal harus diperbesar sejauh tidak ada barang yang harus digantikan.
Investasi yang naik secara terus menerus tentunya akan menguntungkan tenaga kerja di dalam negri, dimana dengan adanya peningkatan investasi yang masuk maka dapat meningkatakan produksi dari perusahaan yang berakibat pada peningkatakan penyerapan tenaga kerja (Sukirno, 2000). Di beberapa negara maju yang sektor industrinya telah berkembang pesat, investasi perusahaan adalah vollatile yaitu mengalami penurunan dan peningkatan secara pesat yang merupakan sumber dari fluktuasi kegiatan perekonomian. Kegiatan perekonomian dan kesempatan kerja tentunya meningkatkan pendapatan nasional dan taraf hidup masyarakat. Peranan investasi berkaitan langsung dengan fungsi investasi (Sukirno, 2000). Selanjutnya, penelitian ini mencoba untuk melakukan analisis penentu penyerapan tenaga kerja di Daerah Istimewa Yogyakarta.
METODE ANALISIS
Karena data yang digunakan dalam analisis ini adalah data panel, maka metode yang tepat untuk digunakan adalah regresi data panel (Sriyana, 2014). Adapun metode yang
150 INKLUSIF digunakan adalah metode regresi panel dinamis. Panel dinamis menggambarkan hubungan antara variebel – variabel ekonomi yang pada kenyataanya banyak bersifat dinamis. Sejalan dengan adanya model cross section dan time series dalam data panel maka hubungan yang dinamis dicirikan oleh data panel dengan memasukkan lag dari variabel peubah atau variabel dependen sebagai regressor dalam regresi. Adapun bentuk umum model regresi panel dinamis yang telah dikemukakan oleh Baltagi (2005) adalah sebagai berikut :
y it = δy i,t-1 + XitT β + u it (1)
Dimana i = 1,2,3,...n dan t = 1,2,3,...., T, sedangkan untuk δ menyatakan besaran skalar, Xit adalah matriks berukuran 1 x k, dan β adalah matriks berukuran k x 1, dan u it adalah eror. Dengan u it diasumsikan sebagai oneway error component sebagai berikut :
u it = εit + μ it (2)
dimana μ it merupakan efek individu dan εit merupakan error term dengan masing – masing diasumsikan μit – IID (0,σμ2) dan εit – IID (0,σε2).
Dengan menggabungkan persamaan (1) dan (2) maka diperoleh persamaan panel dinamis sebagai berikut :
y it = δy i,t-1 + XitT β + εit + μ it
Adapun model regresi panel dinamis dengan bentuk log linier yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
LnYit = δ Ln Yit-1 + βX1 IPMit + βX2 LnPDRBit + βX3 LnUMPit +
βX4 LnINVit + μ it + εit (3)
Keterangan :
LnYit = log penyerapan tenaga kerja
Ln Yit-1 = kondisi awal log penyerapan tenaga kerja IPMit = IPM
LnPDRBit = Log PDRB perkapita ADHK 2010 LnUMPit = Log upah
LnINVit = Log investasi (PMA + PMDN) μ it = Efek spesifik kab/kota
ⱷt = Efek spesifik waktu εit = Error
β = Nilai koefisien estimasi
Dalam analisi model panel dinamis ini digunaka metode analisis generalized method of moments (GMM). Dalam GMM terdapat dua model untuk melakukan estimasi yaitu first
151 INKLUSIF different GMM dan system GMM. Namun dalam penelitian ini model yang digunakan untuk melakukan estimasi adalah first different GMM yang dikembangkan oleh Arrellano Bond.
Metode Generalized Method of Moment
Dalam model panel dinamis terdapat beberapa estimator yang dapat digunakan salah satuya adalah model Arrelano – Bond GMM dan model Blundell Bond GMM. GMM ( Generalized Method of Moments) digunakan untuk ukuran data yang besar yaitu dengan periode waktu t kecil dan jumlah individu atau n yang besar. Dalam model estimator GMM ketika digunakan untuk data dalam ukuram kecil sering kali menyebabkan ketidak efisienan dibandingkan dengan metode yang lainnya.
Sejalan dengan adanya model cross section atau time series dalam hubungan dinamis yang dicirikan data panel dengan memasukkan lag dari peubah atau variabel dependen sebagai regresor dalam regresi. Akibatnya muncul permasalahan endogenitas, sehingga ketika diestimasi dengan model fixxed effect maupun random effect akan memunculkan hasil penduga yang bias dan tidak konsisten. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka digunakan metode analisis yaitu GMM sebagai metode pendugaan parameter regresi panel dinamis.
Salah satu yang digunakan dalam mengestimasi GMM tersebut adalah model Arrellano Bond (1991) GMM yang akan menghasilkan parameter penduga yang konsisten, efisien dan efisien. Adapun GMM-diff dikembangkan oleh Holtz-Eakin dkk (1988) dan Arellano dan Bond (1991). Prosedur yang digunakan memberikan beberapa keuntungan terhadap perkembangan model panel yang melibatkan variabel tenggat terikat. Pertama, potensi yang dapat menyebabkan bias pada estimator dihilangkan dengan jalan meniadakan μi. Kedua, penggunaan variabel instrumen dapat menghasilkan estimator yang konsisten walaupun terdapat variabel endogen dalam model yang diestimasi.
Estimator GMM-diff menggunakan persamaan first difference. Transformasi ini akan menghilangkan μi serta memungkinkan variabel-variabel tenggat endogen pada periode kedua dan sebelumnya untuk menjadi variabel instrumen yang tepat asalkan tidak terdapat korelasi serial pada random error. Hal itu dapat diuji dengan menggunakan uji untuk korelasi serial untuk residual dalam bentuk first difference.
152 INKLUSIF
HASIL DAN PEMBAHASAN Arrelano-Bond Test
Tabel 3. Nilai AR (1) dan AR (2) pada model DIFF GMM dan SYS GMM DIFF GMM SYS GMM AR (1) -2.53 -1.13 P-value 0.011 0.260 AR (2) -1.24 -1.63 P-value 0.215 0.103
Dari hasil regresi pada diff GMM didapatkan nilai probabilitas chi square dari AR(2) sebesar 0.215 lebih besar dari α = 0,1 atau 0,5 atau 0,01 sehingga menerima Ho yang berarti tidak terdapat permasalahan serial autokorelasi dalam model Diff GMM (Tabel 3). Pada uji AR (1) dalam model diff biasanya menolak Ho atau signifikan pada tingkatan α = 0,1 atau 0,5 atau 0,01, namun dalam uji kelayakan GMM nilai AR (1) tidak terlalu diperhatikan karena yang dapat mendeteksi ada atau tidaknya serial autokorelasi adalah dengan nilai AR (2). Jika disimpulkan dari nilai AR (2) pada model diff GMM bahwa tidak terdapat permasalahan serial autokorelasi sehingga model layak digunakan.
Sedangkan untuk hasil regresi pada sys GMM didapatkan nilai probabilitas chi square dari AR(2) sebesar 0.103 lebih besar dari α = 0,1 atau 0,5 atau 0,01 sehingga menerima Ho yang berarti tidak terdapat permasalahan serial autokorelasi dalam model Sys GMM. Dapat disimpulkan bahwa nilai AR (2) pada model sys GMM bahwa tidak terdapat permasalahan serial autokorelasi sehingga model layak digunakan.
Pada uji AR (1) dalam model diff maupun sys GMM nilai AR (1) tidak terlalu diperhatikan karena yang dapat mendeteksi ada atau tidaknya serial autokorelasi adalah dengan nilai AR (2).
153 INKLUSIF Tabel 4. Nilai sargan test Diff GMM dan Sys GMM
DIFF GMM SYS GMM Sargan Test 5.97 9.36 P-value 0.309 0.404
Dari hasil estimasi model Diff GMM didapatkan nilai probabilitas chi square dari sargan tes sebesar 0.309 lebih besar dari tingkat dari α = 0,1 atau 0,5 atau 0,01 sehingga menerima Ho yang berarti variabel yang digunakan adalah valid dan tidak terdapat korelasi secara serial dalam error (Tabel 4). Sedangkan untuk model Sys GMM didapatkan nilai probabilitas sargan test sebesar 0.404 lebih besar dari α = 0,1 atau 0,5 atau 0,01 sehingga menerima Ho yang berarti variabel yang digunakan adalah valid dan tidak terdapat korelasi secara serial dalam error.
Tabel 5. Nilai Wald Diff GMM Wald = 10.16
p-value = 0.071
Keterangan : tingkat signifikansi p < 0.01, p < 0.05, p < 0,1
Dari Tabel 5 didapatkan hasil berupa nilai probabilitas chi square dari wild sebesar 0.071 yang lebih kecil dari α = 0.1 sehingga menolak Ho dan menerima Ha, artinya terdapat hubungan antara variabel dependen dan variabel independen pada model Diff GMM.
Tabel 6. Nilai Uji Wald Sys GMM Wald = 681.10
p-value = 0.000
Keterangan : tingkat signifikansi p < 0.01, p < 0.05, p < 0,1
Pada nilai wald model Sys GMM yang terlihat pada tabel 4.4 didapatkan nilai probabilitas chi square adalah 0.000 lebih kecil dari α = 0.01 sehingga signifikan dan
154 INKLUSIF menerima Ha yang artinya terdapat hubungan antara variabel dependen dan variabel independen pada model Sys GMM (Tabel 6).
Tabel 7. Hasil Regresi Faktor – Faktor Penentu Penyerapan Tenaga Kerja dengan Panel Dinamis Model Different GMM
Variabel
Different GMM Dependent variabel lnY
Koefisien Std Eror z p I z I ln Yit -0.1551344 0.2515308 -0.62 0.537 IPM 0.0728586 0.0347941 2.09 0.036 lnPDRB 1.034888 0.4498581 2.3 0.021 lnUMP -0.7549228 0.3475428 -2.17 0.03 lnINV -0.1176745 0.0574765 -2.05 0.041 Wald = 10.16 p-value = 0.071 AR (1) = -2.07 p-value = 0.006 AR(2) = -1.17 p-value = 0.241 sargan test = 5.97 p-value = 0.309 Instrumen = 14
Keterangan : tingkat signifikansi p < 0.01, p < 0.05, p < 0,1
Sumber : hasil olah data pada Stata 12.0
Hasil estimasi menunjukkan bahwa pada nilai lag dependen variabel (lnYit) mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.537 lebih besar dari α = 0.1, sehingga menerima Ho yang artinya variabel kondisi awal penyerapan tenaga kerja di D.I Yogyakarta tidak berpengaruh terhadap
155 INKLUSIF penyerapan tenaga kerja di D.I Yogyakarta (Tabel 7). Untuk variabel IPM mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.036 yang berarti lebih kecil dari tingkatan α = 0.05 sehingga menolak Ho dan menerima Ha yang artinya variabel IPM berpengaruh positif terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I Yogyakarta, hal tersebut disebbakn dengan adanya peningkatan nilai IPM di DIY mengindikasikan bahwa terdapat peningkatan kualitas hidup masyarakat yang pada alhirnya akan meningkatkan produktifitas tenaga kerja, dengan peningkatan tersebut maka pemngusaha akan meningkatkan penyerapan tenaga kerjanya.
Selanjutnya untuk PDRB perkapita ADHK 2010 mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.021 yang berarti lebih kecil dari tingkatan α = 0.05 sehingga menolak Ho dan menerima Ha yang artinya variabel PDRB Perkapita ADKH 2010 berpengaruh positif terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I Yogyakarta. Jika PDRB perkapita suatu daerah meningkat maka penyerapan tenaga kerja juga meningkat. Dimana PDRB perkapita suatu daerah tinggi menunjukan kemampuan daerah tersebut dalam mengembangkan daerahnya sudah berjalan dengan baik. Hubungan antara PDRB perkapita atau jumlah output yang dihasilkan dengan penyerapan tenaga kerja adalah, apabila terjadi kenaikan permintaan output yang dihasilkan oleh suatu perusahaan, maka perusahaan tersebut cenderung akan meningkatkan jumlah tenaga kerjanya untuk memenuhi kebutuhan tersebut atau dengan meningkatkan produktivitas tenaga kerja yang ada.
Variabel UMP mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.03 yang berarti lebih kecil dari tingkatan α = 0.05 sehingga menolak Ho dan menerima Ha yang artinya variabel UMP berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I Yogyakarta namun pengaruhnya adalah negatif yang dilihat dari nilai koefisiennya yang negatif pula. Hal tersebut disebabkan oleh adanaya kecendferungan bahwa ketika UMP suatu daerah naik maka pengusaha akan memberikan respon untuk mengurangi jumlah tenaga kerja karena adanya peningkatan biaya produksi. Variabel yang ke empat yang diteliti adalah Investasi yang terdiri dari penjumlahan antara PMA dan PMDN, dimana investasi mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.041 yang berarti lebih kecil dari tingkatan α = 0.05 sehingga menolak Ho dan menerima Ha yang artinya variabel INV berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I Yogyakarta, namun sama seperti UMP investasi juga mempunyai pengaruh yang negatif terhadap penyerapan tenaga kerja. Pengaruh yang negatif tersebut diindikasikan karena struktur investasi di D.I.Yogyakarta yang lebih didistribusikan untuk sektor padat modal seperti infrastruktur, perhotelan dan restoran yang mempunyai penyerapan tenaga kerja tidak sebesar sektor pertanian.
156 INKLUSIF
KESIMPULAN
Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan, antara lain sebagai berikut :
1. Pada IPM diddapatkan hasil bahwa IPM berpengaruh terhadap peneyerapan tenaga kerja, dimana Ipm menunjukkan tingakt kesejahteraan masyarakat yang dilihat dari angka melek huruf, kesehatan dan lain lain, dimana ketiak IPM tersebut terpenuhi atau nilainya tinggi maka akan berakibat pada peningkatan penyerapan tenaga kerja karena akan tercipta lapangan pekerjaan yang menyerap banyak tenaga kerja.
2. Dari uji regesi didapatkan hasil bahwa untuk PDRB perkapita berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja, dimana ketika PDRB perkapita itu besar artinya banyaknya penerimaan daerah dari peningkatan output atau dengan kata lain terdapat peningkatan permintaan output sehingga ketika permintaan terhadap output tinggi maka akan meningkatkan peneyerapan tenaga kerja.
3. Hasil uji regresi didapatkan bahwa UMP berpengaruh negatif terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I.Yogyakarta. Hal ini kemungkinnan disebabkan karena semakin besar UMP maka akan meningkatkan biaya tenaga kerja yanga akan dikeluarkan oleh pengusaha sehingga pengusaha lebih memilih untuk memangkas biaya tenaga kerja dengfan menguranginya dan digantikan dengan teknologi untuk efisiensi produksi.
4. Investasi berpengaruh negatif terhadap penyerapan tenaga kerja, dimana hal tersebut disebabkan karena adanya sifat investasi yang terjadi biasanya adalah padat modal sehingga teknik investasi yang padat modal akan meningkatakan penggunaan teknologi dibandingkan tenaga kerja karena teknologi lebih efisien dalam peningkatan kinerja perusahaan.
IMPLIKASI
1. IPM yang berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja perlu diperhatikan benar – benar oleh pemerintah, dimana pemerintah daerah harus meningkatkan berbagai macam fasilitas yang ada bagi kegiatan perekonomian terutama fasilitas sosial yang dapat menunjang kehidu[an masyarakt seperti sekolahan dengan sarana prasarana lengkap, fasilitas kesehatan yang memadai, serta pemberian ketrampilan dan pelatihan keahlian bagi masyarakat sehingga ketika dapat meningkatkan kualitas sumberdaya manusia.
2. PDRB perkapita memiliki berpengaruh positif terhadap penyerapan tenaga kerja di D.I.Yogyakarta, sehingga pemerintah daerah yang selama ini telah mengupayakan kinerja perekonomianya diharapkan dapat mendorong perekonomian daerahnya lebih besar lagi
157 INKLUSIF agar memacu pertumbuhan ekonomi terutama pertumbuhan di berbagai sektor yang adaa. Selain itu adanya kebijakan UMP harus disesuaikan dengan tingkat produktifitas dari tenaga kerja, dimana peningkatan UMP harus disesuaikan dengan adanya peningkatan produkstifitas tenaga kerja untuk mengurangi resiko pengurangan jumlah tenaga kerja yang digunakan oleh produsen.
3. Invetasi di D.I.Yogyakarta yang berpengaruh negatif dan signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja mempunyai indikasi bahwa selama ini investasi yang ada adalah investasi dalam bentuk padat modal bukan padat karya sehingga pemerintah daerah harus memperketat regulasi yang masuk agar selektif dalam pemberian ijin sehingga tidak hanya mementingkan besaran modal namun juga melihat aspek kebutuhan akan penyerapan tenaga kerja.
158 INKLUSIF
DAFTAR PUSTAKA
Azaini, R. M. (2014). “Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Upah Minimum dan Investasi Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Kota Malang”. Jurnal Ilmiah. Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Universitas Brawijaya.
Baltagi, B.H. (2005). “Econometrics Analysis of Panel Data, Third Edition”.England: John Wiley & Son, Ltd.
Bellante, D. dan Jackson, M. (1983). Ekonomi Ketenagakerjaan. Depok: Lembaga Penerbit FE UI.
Dimas, N. W. (2009). “Penyerapan Tenaga Kerja di DKI Jakarta”. Jurnal Bisnis dan Ekonomi (JBE), Vol 16, No.1, Maret 2009.
Feriyanto, N. (2014). “Ekonomi Sumber Daya Manusia: Dalam Perspektif Indonesia”. Yogyakarta: STIE YKPN.
Ostinasia, E. Y.. (2008). “Analisis Penyerapan Tenaga Kerja Sektoral di Jawa Tengah 9Pendekatan Demometrik)”. Penulisan: Ilmiah. Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro.
Salim, dan Budi S.. (2008). “ Hukum Investasi di Indonesia”. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Sriyana, J.. (2014). “Metode Regresi Data Panel”. Yogyakarta: Ekonisia.
Sukirno, S. (2000). “Makroekonomi Modern”. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Sumarsono, Sonny. (2009). “Teori dan Kebijakan Publik Ekonomi Sumberdaya Manusia”. Yogyakarta:Graha Ilmu.
