42
terakhir membuat faktor ini turut diduga menjadi penyebab terjadinya gelaja deindustrialisasi di Indonesia. Faktor ini juga bisa digunakan sebagai bahan
kajian berlakunya perjanjian ASEAN China-Free Trade Area AC-FTA pada tahun 2009.
Hasil analisis penelitian ini diharapkan dapat membantu pembuat kebijakan bidang perekonomian menyangkut fenomena terjadinya deindustrialisasi agar
kebijakannya lebih tepat sasaran dan mampu memberikan pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan. Gambar 8 menggambarkan kerangka pemikiran
konseptual dari penelitian ini.
Gambar 8 Kerangka pemikiran konseptual
2.4 Hipotesis Penelitian
Beberapa hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. Sektor manufaktur tetap menjadi mesin pertumbuhan bagi perekonomian
Indonesia. 2. Deindustrialisasi yang terjadi di Indonesia cenderung menuju ke arah yang
negatif deindustrialisasi negatif. 3. Pengaruh faktor-faktor yang diduga menyebabkan terjadinya proses
deindustrialisasi di Indonesia sangat signifikan.
Proses industrialisasi di Indonesia belum selesai akan tetapi telah terjadi gejala dini
deindustrialisasi sejak tahun 2002
Peranan sektor manufaktur sejak
dimulainya proses industrialisasi
Indentifikasi jenis deindustrialisasi
negatif atau positif
Faktor-faktor yang menyebabkan
terjadinya proses deindustrialisasi
Saran implikasi kebijakan yang tepat atas fenomena deindustrialisasi yang telah terjadi
3. METODE PENELITIAN
3.1 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik BPS. Data sekunder yang digunakan
antara lain PDB sektoral, PDB menurut jenis pengeluaran, perdagangan luar negeri, jumlah penduduk dan jumlah tenaga kerja per sektor. Data yang akan
digunakan dalam penelitian ini adalah data time series dari tahun 1983 sampai dengan tahun 2008. Data yang dikumpulkan sudah berupa data riil atau sudah
merujuk pada tahun dasar tertentu. Tahun dasar yang akan digunakan adalah tahun 2000. Data yang digunakan dalam estimasi persamaan-persamaan pada
penelitian ini dapat dilihat pada Lampiran 1. Data yang digunakan tersebut adalah data time series triwulanan. Hampir
semua data yang dibutuhkan sudah tersedia dalam bentuk triwulanan, kecuali data jumlah penduduk dan jumlah tenaga kerja. Data jumlah penduduk yang tersedia
adalah data tahunan. Data jumlah pekerja per sektor yang tersedia sebagian data tahunan dan sebagian lagi dalam bentuk semesteran. Data jumlah penduduk
triwulan didapatkan dengan menggunakan rumus pertumbuhan geometrik seperti pada persamaan 3.1.
3.1 Keterangan:
= jumlah penduduk pada tahun t atau jumlah penduduk yang diproyeksikan = jumlah penduduk pada tahun dasar
t = jumlah tahun antara tahun dasar dengan tahun t
r = laju pertumbuhan penduduk per tahun
Data jumlah pekerja triwulanan didapatkan dengan cara menginterpolasi data yang tersedia. Metode interpolasi yang digunakan adalah interpolasi cubic spline.
Rumus dasar yang digunakan untuk interpolasi cubic spline data tahunan menjadi data triwulanan seperti pada persamaan 3.2.
