80
B. Saran
Adapun saran dari kesimpulan diatas adalah sebagai berikut : 1. Dilihat dari hasil kesimpulan diatas untuk infrastruktur jalan memeliki
pengaruh yang positif dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Sehingga pemerintah maupun swasta melakukan pemerataan
pertumbuhan jalan di setiap provinsi di Indonesia.
Agar pertumbuhan ekonomi di tiap provinsi terus meningkat mengingat jalan merupakan prasarana yang penting dalam penunjang produksi
ekonomi. Serta
mengalokasikan anggaran
pada proyek-proyek
pengembangan infrastruktur seperti jalan. 2. Dilihat dari hasil kesimpulan diatas untuk hasil infrastruktur listrik
memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Sehingga pemerintah maupun swasta melakukan pemerataan
pertumbuhan produksi listrik di setiap provinsi di Indonesia. Agar pertumbuhan ekonomi di tiap provinsi terus meningkat mengingat listrik
merupakan prasarana yang penting dalam penunjang produksi ekonomi yang dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Serta mengalokasikan
anggaran pada proyek-proyek pengembangan infrastruktur seperti listrik dan terus berinovasi dalam pembangkit listrik energi terbarukan.
81
3. Dilihat dari hasil kesimpulan di atas untuk hasil infrastruktur air memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Sehingga pemerintah maupun swasta melakukan peningkatan jumlah produksi air bersih di setiap provinsi di Indonesia. Agar pertumbuhan
ekonomi di tiap provinsi terus meningkat mengingat air bersih merupakan factor yang penting dalam penunjang kebutuhan manusia,konsumsi public
serta industry dalam aktifitas produksi ekonomi. Serta mengalokasikan anggaran pada proyek-proyek pengembangan infrastruktur seperti
produksi air bersih yang terus di kembangkan agar dapat memenuhi kebutuhan air bersih diseluruh provinsi Indonesia .
C. Keterbatasan Peneliti
Penelitian ini masih memilki beberapa keterbatasan yang disebabkan dari kedangkalan pemahaman yang dimilki oleh
penulis. Untuk itu, penulis berharap adanya kritik, saran, serta bimbingan. Semoga Allah mengasihi orang yang mendapati
kekurangan orang lain dan menutupinya. Keterbatasan tersebut diantaranya adalah sebagai berikut :
1. Peneliti ini kurang dengan ketersedian data yang memadai sehingga data yang dianalisis data yang sangat terbatas. Periode
waktu penelitian yang digunakan hanya 5 tahun yaitu 2010 sampai dengan 2014, karena ada beberapa varaiabel yang
datanya sulit didapatkan.
82
2. Model yang dikembangkan dalam penelitian ini masih terbatas pada pengaruh Panjang Jalan, Listrik, Air bersih terhadap
pertumbuhan ekonomi, karena jika dikaji lebih jauh masih terdapat faktor lain yang dapat mempengaruhi pertumbuhan
ekonomi di Indonesia.
DAFTAR PUSTAKA
Abdul, M. 2011. Pengaruh Kondisi Infrastruktur Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Barat.Jurnal Fakultas Ekonomi, Universitas Pasundan,
Bandung .
Bulohlabna, C. 2008. Tipologi dan Pengaruh Infrastruktur Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Kawasan Timur Indonesia. Skripsi Fakultas
Ekonomi dan Manajemen. Fika, N. S. dan Maryati 2013, Pengaruh Pembangunan Infrasruktur Terhadap
Perkembangan Wilayah Indonesia Jurnal SAPPK, Institut Teknologi Bandung
. Statistik Indonesia 2014, http:bps.go.id . Diakses pada tanggal 02 Maret 2016
pk 13.00 WIB. Ikhsan. 2004. Hubungan antara Infrastruktur dengan Pertumbuhan Ekonomi
dan Pembangunan . LPEM, Jakarta.
Jhingan, M. L. 2008. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan. PT Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Kodatie, R. J. 2003. Manajemen dan Rekayasa Infrastruktur. Pustaka Pelajar, Yogyakarta.
Krismanti, T.W 2019. Analisis Pengaruh Infrastruktur Ekonomi dan Sosial Terhadap Produktifitas Ekonomi di Indonesia. Skripsi Ilmu Ekonomi.
Mankiw, N. G. 2007. Makroekonomi. Edisi Keenam. Erlangga, Jakarta. Oktavianus, E. 2003. Analisis Keinginan Membayar Penduduk Perkotaan
terhadap Pelayanan Air bersih . Tesis Program Pascasarjana IPB, Bogor.
Rindang ,B. P. dan Muhammad, F. 2009. Pengaruh Infrastruktur Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Wilayah Indonesia.Jurnal Ekonomi.
Sibarani, M. H. M. 2002. Kontribusi Infrastruktur Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia. Tesis Program Pascasarjana Magister Sains
Universitas Indonesia. Statistik Indonesia 2015, Badan Pusat Statistik, D.I. Yogyakarta.
Sukirno, S. 2004. Makroekonomi Teori Pengantar. PT Raja Grafindo Persada. Jakarta.
The World bank. 1994. World Development Report: Infrastructure For Development.
Oxford University Press, New York. Todaro, M. P. Dan S. C. Smith. 2006. Pembangunan Ekonomi. Edisi
Kesembilan. Erlangga, Jakarta.
Tri Basuki, A. Dan Yuliadi, I. 2015. Elektronik Data Prosseing SPSS 15 dan Eviews 7
. Danisa Media, Yogyakarta. Tunjung, H. 2011. Pengaruh infrastruktur terhadap pertumbuhan ekonomi
wilayah Indonesia.Skripsi Ekonomi Pembangunan. Anonim, Keuangan umum Infrastruktur dan Pembangunan Ekonomi,
http:ww.bppk.kemenkeu.go.id . Diakses tanggal 10 Maret 2016 pk 09.00
WIB. Anonim, Laporan Tahunan Perekonomian, http:www.bi.go.id. Diakses tanggal
05 Maret 2016 pk 21.30 WIB. Anonim, Perkembangan Infrastruktur Indonesia, http:worldbank.org. Diakses
tanggal 05 Maret 2016 pk 21.00 WIB. Anonim, Perkembangan Ekonomi Makro dan Realisasi APBN 2014,
http:www.kemenkeu.go.id. Diakses tanggal 08 Maret 2016 pk 21.30
WIB. Anonim, Perkembangan Infrastruktur Indonesia, http:worldbank.org. Diakses
tanggal 05 Maret 2016 pk 21.00 WIB.
LAMPIRAN
LAMPIRAN 1 Luas Wilayah 33 Provinsi di Indonesia
No Nama Provinsi
Luas Wilayahkm2
1 Aceh
58.375,63 2
Sumatra Utara 72.981,23
3 Sumatra Barat
42.297,30 4
Riau 87.023,66
5 Kepulauan Riau
253.420 6
Jambi 53,435,92
7 Sumatra Selatan
87.017,41 8
Bangka Belitung 16.493,54
9 Bengkulu
19.788,70 10 Lampung
35.376,50 11 DKI Jakarta
664,01 12 Jawa Barat
35.377,76 13 Banten
9.662,92 14 Jawa Tengah
32.800,69 15 DI Yogyakarta
3.133,15 16 Jawa Timur
47.799,75 17 Bali
5.780,06 18 Nusa Tenggara Barat
18.572,32 19 Nusa Tenggara Timur
48.718,10 20 Kalimantan Barat
147.307,00 21 Kalimantan Tengah
153.564,50 22 Kalimantan Selatan
38.744,23 23 Kalimantan Timur
129.066,64 24 Sulawesi Utara
13.851,64 25 Sulawesi Barat
16.787,18 26 Sulawesi Tengah
61.841,29 27 Sulawesi Tenggara
38.067,70 28 Sulawesi Selatan
46.717,48 29 Gorontalo
11.257,07 30 Maluku
46.914,03 31 Maluku Utara
31.982,50 32 Papua
319.036,05 32 Papua Barat
99.671,63
Luas Indonesia 2.011.519,35
LAMPIRAN 2 Produk Domestik Bruto Menurut Lapangan Usaha dengan Harga Konstan
menurut Provinsi di Indonesia per provinsi tahun 2012-2014 Milliar Rupiah Nama Povinsi
Tahun 2010
2011 2012
2013 2014
Aceh 101545,2
104874,2 108914,9
111992,3 113836
Sumatra Utara 331085,2
353147,6 375924,1
398779,3 419649,3
Sumatra Barat 105017,7
111679,5 118724,4
125874,7 133240,3
Riau 388578,2
410215,8 425626
436206 447616,2
Kepulauan Riau 111223,7
118961,4 128035
137134,9 147167,6
Jambi 90618,4
97740,9 104615,1
112008,7 120696,2
Sumatra Selatan 194013
206360,7 220459,2
232353,6 243228,6
Bangka Belitung 35561,9
38014 40104,9
42198,2 44171,6
Bengkulu 28352,6
30295,1 32363
34329,8 36215,8
Lampung 150560,8
160437,5 170769,2
180636,7 189809,5
DKI Jakarta 1075183,5 1147558,2 1222527,9 1297195,4 1374348,6
Jawa Barat 906685,8
965622,1 1028409,7 1093585,5 1148948,8 Banten
271465,3 290545,8
310385,6 332517,4
350699,7 Jawa Tengah
623224,6 656268,1
691343,1 726899,7
766271,8 DI Yogyakarta
64679 68049,9
71702,4 75637
79557,2 Jawa Timur
990648,8 1054401,8 1124464,6 1192841,9 1262700,2 Bali
93749,3 99991,6
106951,5 114109,3
121777,6 Nusa Tenggara Barat
70122,7 67379,1
66340,8 69755,6
73285,1 Nusa Tenggara Timur
43846,6 46334,1
48863,2 51512,3
54108,5 Kalimantan Barat
86065,9 90797,6
96161,9 101970,5
107092 Kalimantan Tengah
56531 60492,9
64649,2 69421
73734,9 Kalimantan Selatan
85305 91252,1
96697,8 101879,4
106820,7 Kalimantan Timur
418211,6 445264,4
469646,3 482442,1
492177,6 Sulawesi Utara
51721,3 54910,9
58677,6 62422,6
66358,8 Sulawesi Barat
17183,8 19027,5
20786,9 22229,2
24169,3 Sulawesi Tengah
51752,1 56833,8
62249,5 68191,9
71677,7 Sulawesi Tenggara
48401,2 53546,7
59785,4 64273,8
68298,7 Sulawesi Selatan
171740,7 185708,5
202184,6 217618,4
234084 Gorontalo
15475,7 16669,1
17987,1 19369,2
20781,3 Maluku
18428,6 19597,4
21000,1 22104,1
23585,1 Maluku Utara
14983,9 16002,5
17120,1 18211,3
19211,9 Papua
110808,2 106066,7
107890,9 116428,6
120217 Papua Barat
41361,7 42867,2
44423,3 47705,9
50272
Total Indonesia 6864133
7286914,7 7735785,3
8179836,3 8605809,6
LAMPIRAN 3 Panjang Jalan per Provinsi menurut kewenangan Pemerintah km
tahun 2010-2014. Nama Povinsi
Tahun 2010
2011 2012
2013 2014
Aceh 21090
22457 22656
23099 23099
Sumatra Utara 34540
36049 36697
36788 36788
Sumatra Barat 20763
22034 22654
22928 22928
Riau 23506
23714 24530
24600 24600
Kepulauan Riau 4400
4514 4780
4954 4954
Jambi 1172
12436 13071
13342 13342
Sumatra Selatan 16615
16362 16911
17140 17140
Bangka Belitung 4717
4916 4913
4864 4864
Bengkulu 7500
7766 8341
8516 8577
Lampung 18520
19541 19439
19684 19684
DKI Jakarta 6743
7094 7094
7094 7094
Jawa Barat 25494
25500 24549
24608 24607
Banten 6456
6456 6506
6845 6845
Jawa Tengah 29203
29110 29342
29703 29703
DI Yogyakarta 4753
4592 4592
4267 4267
Jawa Timur 44044
45589 42512
42555 42555
Bali 7400
7530 7602
7699 7699
Nusa Tenggara Barat 8060
8089 8067
8083 8083
Nusa Tenggara Timur 19464
19464 20264
20508 20508
Kalimantan Barat 15007
14738 14901
15345 15345
Kalimantan Tengah 13765
13765 15176
15253 15253
Kalimantan Selatan 10943
11344 11552
11687 11687
Kalimantan Timur 14229
14767 15154
15661 15661
Sulawesi Utara 7561
8019 8174
8607 8607
Sulawesi Barat 6819
6819 6915
7039 7039
Sulawesi Tengah 18784
18387 18387
18790 18790
Sulawesi Tenggara 11313
11690 11859
11922 11922
Sulawesi Selatan 32553
32553 32779
32691 32691
Gorontalo 4464
4599 4694
4814 4814
Maluku 7216
7218 7671
7794 7794
Maluku Utara 5348
5348 5750
6200 6200
Papua 16324
16149 8089
8147 8147
Papua Barat 7998
7998 16348
16773 16773
Total Indonesia 476764 496607 501967 508000 508060
LAMPIRAN 4 Kapasitas Terpasang Pembangkit Listrik Menurut Provinsi Mega Watt,
Tahun 2010 –2014
Nama Povinsi Tahun
2010 2011
2012 2013
2014
Aceh 173,97
159,26 156,93
128,54 127,52
Sumatra Utara 2066,97
2181,67 2899,67
3033,32 3066,97
Sumatra Barat 33,47
33,45 32,93
32,91 32,89
Riau 109,92
111,23 157,67
158,98 160,29
Kepulauan Riau 394,19
398,97 371,43
381,21 380,99
Jambi 14,14
12,82 51,38
50,06 48,74
Sumatra Selatan 1849,78
2380,92 2540,13
2767,76 2849,78
Bangka Belitung 88,56
91,78 111,46
106,46 117,91
Bengkulu 22,98
23,24 24,04
24,04 24,57
Lampung 4,30
4,30 124,79
124,79 124,79
DKI Jakarta 455,11
455,11 1448,49
1451,80 1455,11
Jawa Barat 3841,45
2167,00 4208,05
4674,75 4841,45
Banten 10883,54
10422,08 11323,54
11703,54 11883,54
Jawa Tengah 4139,24
4992,38 5168,49
5153,86 5139,24
DI Yogyakarta 0,32
0,32 0,32
0,32 0,32
Jawa Timur 11516,10
9246,12 11595,42
12405,76 12516,10
Bali 3,69
3,84 453,87
454,02 454,17
Nusa Tenggara Barat 121,48
146,00 172,70
196,14 221,75
Nusa Tenggara Timur
140,21 145,75
158,69 160,54
169,78 Kalimantan Barat
227,03 230,51
239,55 243,03
246,51 Kalimantan Tengah
92,06 89,05
79,01 76,00
72,99 Kalimantan Selatan
297,42 306,82
468,92 478,32
487,72 Kalimantan Timur
347,17 412,50
456,10 524,50
586,77 Sulawesi Utara
242,06 202,06
458,32 345,19
378,32 Sulawesi Barat
2,53 6,49
6,39 12,39
14,32 Sulawesi Tengah
165,31 175,73
189,18 198,09
210,03 Sulawesi Tenggara
87,30 91,30
125,24 129,24
133,24 Sulawesi Selatan
215,76 625,96
1295,81 1140,85
1215,76 Gorontalo
33,79 33,20
31,44 31,44
30,27 Maluku
126,15 134,65
135,06 147,61
152,07 Maluku Utara
57,04 62,04
44,60 49,60
54,60 Papua
83,41 91,64
96,25 106,30
112,72 Papua Barat
49,36 55,67
58,67 66,64
71,30
Total Indonesia 37885,75
35493,86 44684,54
46558,00 47382,53
LAMPIRAN 5 Data jumlah Air bersih yang disalurkan per Provinsi m3 tahun 2010-2014
Nama Povinsi Tahun
2010 2011
2012 2013
2014
Aceh 49379
27222 18456
18752 19049
Sumatra Utara 199545
211151 233677
232517 249583
Sumatra Barat 46147
47851 54306
156128 160207
Riau 16378
12388 14484
15757 14810
Kepulauan Riau 51656
66000 66894
73920 76859
Jambi 22330
23855 26333
23213 25214
Sumatra Selatan 23510
88604 144920
113494 140562
Bangka Belitung 3360
3679 4775
4050 4757
Bengulu 13299
12950 14531
14473 15090
Lampung 13467
14828 16287
14798 16208
DKI Jakarta 417980
596222 627718
625445 645684
Jawa Barat 251548
273701 303721
247968 274055
Banten 179853
152087 151949
206305 192353
Jawa Tengah 238455
248190 266993
283336 297605
DI Yogyakarta 22724
22416 23699
20870 21358
Jawa Timur 368921
377577 398568
435745 450568
Bali 102214
104204 113419
145400 151003
Nusa Tenggara Barat 41990
44270 46160
48020 50105
Nusa Tenggara Timur 22050
22914 25353
27354 29006
Kalimantan Barat 34293
37000 39524
40786 43402
Kalimantan Tengah 21024
23282 24751
26236 28100
Kalimantan Selatan 58781
64191 68231
82114 86839
Kalimantan Timur 89713
102392 107480
106778 109936
Sulawesi Utara 11043
17498 18633
19190 22985
Sulawesi Barat 3986
4578 5356
5250 5934
Sulawesi Tengah 17508
17133 18646
20698 21267
Sulawesi Tenggara 7574
10808 11075
10988 11137
Sulawesi Selatan 72345
72553 76518
86792 88879
Gorontalo 7722
9600 11297
10129 11917
Maluku 5612
7319 7114
7209 7104
Maluku Utara 8363
9551 10303
4784 5755
Papua 12151
12467 13927
14025 14913
Papua Barat 3704
3940 3550
3923 3846
Total Indonesia 2438625 2742421 2968648
3146447 3296090
LAMPIRAN 6 HASIL Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Pool: PANEL
Test cross-section fixed effects Effects Test
Statistic d.f.
Prob. Cross-section F
332.844688 32,129
0.0000 Cross-section Chi-square
730.230307 32
0.0000 Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: LOGPDRB? Method: Panel Least Squares
Date: 032916 Time: 20:09 Sample: 2010 2014
Included observations: 5 Cross-sections included: 33
Total pool balanced observations: 165 Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob. C
2.742200 0.187840
14.59863 0.0000
LOGJ? 0.054421
0.055915 0.973292
0.3319 LOGL?
0.042064 0.024420
1.722528 0.0869
LOGA? 0.298784
0.056724 5.267295
0.0000 R-squared
0.201592 Mean dependent var 3.307866
Adjusted R-squared 0.186715 S.D. dependent var
0.565226 S.E. of regression
0.509733 Akaike info criterion 1.514086 Sum squared resid
41.83233 Schwarz criterion 1.589382
Log likelihood -120.9121 Hannan-Quinn criter. 1.544651
F-statistic 13.55047 Durbin-Watson stat
0.025455 ProbF-statistic
0.000000
LAMPIRAN 7 Hasil Uji Hausman
Test cross-section random effects Test Summary
Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.
Prob. Cross-section random
3.805124 3
0.2833 Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed
Random VarDiff. Prob.
LOGJ? 0.032695
0.030274 0.000028
0.6471 LOGL?
0.043312 0.043675
0.000002 0.7874
LOGA? 0.066228
0.073432 0.000014
0.0538 Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: LOGPDRB? Method: Panel Least Squares
Date: 032916 Time: 20:11 Sample: 2010 2014
Included observations: 5 Cross-sections included: 33
Total pool balanced observations: 165 Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob. C
3.266076 0.067080
48.68918 0.0000
LOGJ? 0.032695
0.026106 1.252414
0.2127 LOGL?
0.043312 0.008947
4.841013 0.0000
LOGA? 0.066228
0.022267 2.974238
0.0035 Effects Specification
Cross-section fixed dummy variables R-squared
0.990446 Mean dependent var 3.307866
Adjusted R-squared 0.987854 S.D. dependent var
0.565226 S.E. of regression
0.062294 Akaike info criterion -2.523673 Sum squared resid
0.500590 Schwarz criterion -1.846013
Log likelihood 244.2031 Hannan-Quinn criter. -2.248587
F-statistic 382.0833 Durbin-Watson stat
0.700508 ProbF-statistic
0.000000
LAMPIRAN 8 Hasil Estimasi
Common Effect, Fixed Effect dan Random Effect Variabel Dependent : PDRB
Model Common
Fixed Random
Kontanta C 2.742200
3.266076 3.254416
Standar error 0.187840
0.067080 0.113625
Probabilitas 0.0000
0.0000 0.0000
t-Statistik 14.59863
48.68918 28.63481
Jalan X1
0.054421 0.032695
0.030274 Standar error
0.055915 0.026106
0.025565 Probabilitas
0.3319 0.2127
0.2381 t-Statistik
0.973292 1.252414
1.184230
Listrik X2
0.042064 0.043312
0.043675 Standar error
0.024420 0.008947
0.008845 Probabilitas
0.0869 0.0000
0.0000 t-Statistik
1.722528 4.841013
4.937824
Air X3
0.298784 0.066228
0.073432 Standar error
0.056724 0.022267
0.021952 Probabilitas
0.0000 0.0035
0.0010 t-Statistik
5.267295 2.974238
3.345178
R
2
0.201592 0.990446
0.217132
F-Statistik
13.55047 382.0833
14.88473
ProbF-Stat
0.000000 0.000000
0.000000
Durbin-Watson Stat
0.025455 0.700508
0.568753
LAMPIRAN 9 Hasil Estimasi Fixed Effect Model
Variabel Dependent : PDRB Fixed Effect Model
Kontanta C 3.266076
Standar error 0.067080
Probabilitas 0.0000
t-Statistik 48.68918
Jalan X1 0.032695
Standar error 0.026106
Probabilitas 0.2127
t-Statistik 1.252414
Listrik X2
0.043312 Standar error
0.008947 Probabilitas
0.0000 t-Statistik
4.841013
Air X3
0.066228 Standar error
0.022267 Probabilitas
0.0035 t-Statistik
2.974238
R
2
0.990446
F-Statistik 382.0833
ProbF-Stat
0.000000
Durbin-Watson Stat
0.700508
LAMPIRAN 10 Hasil c
ross-section Nama Provinsi
Nilai Keofisien
Aceh -0,143422967
Sumatra Utara -0,063989558
Sumatra Barat -0,114426067
Riau 1,061616025
Kepulauan Riau 0,79187554
Jambi 0,252999906
Sumatra Selatan -0,05753083
Bangka Belitung 0,158050426
Bengkulu -0,372043525
Lampung -0,02458062
DKI Jakarta 1,395971782
Jawa Barat -0,125329745
Banten -0,110400136
Jawa Tengah -0,276068592
DI Yogyakarta 0,013799344
Jawa Timur 0,007129771
Bali -0,051930975
Nusa Tenggara Barat -0,967171924
Nusa Tenggara Timur
-0,2713722 Kalimantan Barat
-0,012900605 Kalimantan Tengah
-0,164275106 Kalimantan Selatan
1,366659376 Kalimantan Timur
-0,129342862 Sulawesi Utara
-0,363346058 Sulawesi Barat
-0,22557973 Sulawesi Tengah
-0,068752435 Sulawesi Tenggara
-0,163466016 Sulawesi Selatan
-0,498006061 Gorontalo
-0,738510042 Maluku
-0,56791411 Maluku Utara
0,37041731 Papua
0,680903489 Papua Barat
0,481702266
LAMPIRAN 11 Hasil Uji T
Variabel Koefisien
Regresi T-statistik
Prob Standar
Prob Jalan
0.032695 1.252414
0.2127 5
Listrik 0.043312
4.841013 0.0000
5
Air 0.066228
2.974238 0.0035
5 LAMPIRAN 12
Uji Heterokedastisitas dengan Uji Park Variabel
Prob.
C 0.7485
LOGJ X1? 0.4720
LOGL X2? 0.1236
LOGA X3? 0.1564
LAMPIRAN 13 Hasil Uji Fixed
Variable Coefficient Std. Error
t-Statistic Prob.
C 3.266076
0.067080 48.68918
0.0000 LOGJ?
0.032695 0.026106
1.252414 0.2127
LOGL? 0.043312
0.008947 4.841013
0.0000 LOGA?
0.066228 0.022267
2.974238 0.0035
Effects Specification Cross-section fixed dummy variables
R-squared 0.990446 Mean dependent var
3.307866 Adjusted R-squared
0.987854 S.D. dependent var 0.565226
S.E. of regression 0.062294 Akaike info criterion -2.523673
Sum squared resid 0.500590 Schwarz criterion
-1.846013 Log likelihood
244.2031 Hannan-Quinn criter. -2.248587 F-statistic
382.0833 Durbin-Watson stat 0.700508
ProbF-statistic 0.000000
LAMPIRAN 14
Hasil Uji Heteroskedaastisitas
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob. C
-2.793541 8.565069 -0.326155 0.7485
LOGJ -5.938458 8.062315
-0.736570 0.4720 LOGL
-2.303403 1.417001 -1.625548 0.1236
LOGA -1.739739 1.169757
-1.487265 0.1564 R-squared
0.273740 Mean dependent var -
6.323990 Adjusted R-squared 0.137567 S.D. dependent var
4.275765 S.E. of regression 3.970787 Akaike info criterion 5.772662
Sum squared resid 252.2744 Schwarz criterion 5.971809
Log likelihood -53.72662 Hannan-Quinn criter. 5.811538
F-statistic 2.010230 Durbin-Watson stat
2.541732 ProbF-statistic
0.153113
LAMPIRAN 15 Hasil Uji Multikolinearitas
P L
J A
P 1.000000 -0.208944 -0.014554 -0.478423
L -0.208944 1.000000 -0.918428 0.164109
J -0.014554 -0.918428 1.000000 -0.185879
A -0.478423 0.164109 -0.185879 1.000000
ANALISIS PENGARUH INFRASTRUKTUR TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA TAHUN 2010-2014
Muhammad Aria Junanda
Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Email: aria.junanda.1892gmail.com
Salah satu upaya untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi di Indonesia yaitu dengan meningkatkan Pendapatan Domestik Bruto PDB. Infrastruktur merupakan
aspek penting dalam meningkatkan Produk Domestik BrutoPDB,dengan demikian maka peran pemerintah dalam menentukan kebijakan dalam pembangunan infrastruktur sangat
penting untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi di Indonesia.Analisis yang dilakukan pada penelitian iniadalah apakah infrastruktur jalan, listrik, air mempunyai pengaruh positif
dan kontribusi yang signifikan. Output yang diwakili pendapatan perkapita PDRB. Agar dapat ditentukan dalam penentuan kebijakan pemerintah dalam pengembangan infrastruktur
di Indonesia.Data yang digunakan adalah data panel dengan kurun waktu dari 2010 hingga 2014 untuk 33 Provinsi di Indonesia.
Untuk mencari hasil yang BLUE Best Linear Unbiased Estimator maka dilakukan uji untuk panel seperti Chow Test dan Hausman Test sehingga didapatkan model panel data
fixed effect untuk menyelesaikan data dengan karakteristik seperti diatas. Kemudian dilakukan uji Asumsi Klasik seperti Multikolonearitas dan Heteroskidastisitas.Hasil akhirnya
adalah dari ketiga variable diatas dua variabel bebas diatas mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi yaitu Listrik dan Air.dan satu variabel yaitu Jalan
mempunyai pengaruh positif dan tidak signifikan.
Kata Kunci : Infrastruktur,Pertumbuhan Ekonomi,Panel Data, Indonesia
ABSTRACT
One of the struggle to increase economic growth in Indonesia is to increase the Gross Domestic Product GDP. Infrastructure is an important aspect in enhancing the Gross
Domestic Product GDP, thus the governments role in determining policy in infrastructure development is essential to promote economic growth in Indonesia.The analysis conducted on
the research iniadalah whether the infrastructure roads, electricity, water has a positive impact and significant contributions. Output represented income per capita GDP. To be
determined in the determination of government policy in the development of infrastructure in Indonesia.The data used is data panel with the period from 2010 to 2014 for 33 provinces in
Indonesia.
To search results BLUE Best Linear Unbiased Estimator then tested for panels such as Chow and Hausman Test Test so we get the data panel fixed effect models to complete the
data with such characteristics above. The results were as Multikolonearitas Classical Assumptions and Heteroskidastisitas.The end result is out of the three variables above two
independent variables above have positive and significant impact on economic growth, namely electricity and Air.dan one variable that road has a positive impact and insignificant.
Keywords: Infrastructure, Economic Growth, Panel Data, Indonesia
.
PENDAHULUAN
Salah satu tujuan penting pembangunan ekonomi adalah penyediaan lapangan kerja yang cukup untuk mengejar pertumbuhan angkatan kerja, yang pertumbuhannya lebih cepat
dari pertumbuhan kesempatan kerja
.
Hal ini disebabkan karena peningkatan jumlah penduduk membawa konsekuensi pertambahan jumlah angkaran kerja, angkatan kerja yang
tumbuh lebih cepat daripada kesempatan kerja akan memperbesar jumlah pengangguran. Sehingga kegiatan ekonomi harus tumbuh dan berkembang lebih cepat dari pertambahan
jumlah orang yang mencari pekerjaan
.
Keadaan ini sangat diperlukan untuk memperkecil tingkat pengangguran terbuka
.
Perluasan penyerapan tenaga kerja diperlukan untuk mengimbangi laju pertumbuhan penduduk usia muda yang masuk ke pasar tenaga kerja, karena ketidakseimbangan anatara
pertumbuhan angkatan kerja dan penciptaan lapangan kerja akan menyebabkan tingginya pengangguran
.
Selama lima tahun terakhir Provinsi Jawa Barat menjadi penyumbang ekonomi terbesar ketiga setelah provinsi DKI Jakarta dan Jawa Timur
.
Pada tahun 2014 Provinsi Jawa Barat berada di posisi ketiga sebagai penyumbang ekonomi terbesar dengan presentase sebesar
14,40 persen
.
Sedangkan posisi pertama dan kedua ditempati DKI Jakarta dan Jawa Timur dengan presentase sebesar 16,46 persen dan 14,40 persen
.
Kontribusi terbesar dalam pembangunan ekonomi di Jawa Barat secara makro di dominasi oleh sektor industri pengolahan
.
Terlihat dari kontribusi setiap sektor usaha pada PDRB Jawa Barat setiap tahunnya yang menunjukan sektor industri pengolahan menjadi
penyumbang yang terbesar bagi PDRB Jawa Barat, seperti terlihat pada Tabel berikut:
Tabel 1 Distribusi Persentase Domestik Regional Bruto Provinsi Jawa Barat Atas Dasar Harga Konstan 2000 Menurut Lapangan Usaha Dengan Minyak dan Gas Bumi Dalam
Persen
No Lapangan Usaha Tahun
2009 2010
2011 2012
2013 1.
Pertanian 13,63
13,08 12,27
11,46 11,19
2. Pertambangan
2,45 2,32
2,06 1,80
1,69 3.
Industri Pengolahan 43,43
42,08 41,97
41,04 40,75
4. Listrik, Gas dan Air Bersih
2,33 2,27
2,16 2,22
2,25 5.
BangunanKontruksi 3,40
3,67 3,93
4,20 4,29
6. Perdagangan, Hotel dan Restoran
20,72 21,75
22,08 23,24
23,57 7.
Pengangkutan dan Komunikasi 4,36
4,76 5,14
5,42 5,60
8. Keuangan Persewaan dan Jasa
3,18 3,28
3,49 3,62
3,70 9.
Jasa-Jasa 6,50
6,80 6,88
7,00 6,96
PDRB dengan Minyak dan Gas Bumi 100
100 100
100 100
Sumber : BPS Provinsi Jawa Barat 2010, 2012, 2013, 2014 Bahkan sektor industri pengolahan merupakan lapangan usaha yang terbesar kedua
menyerap tenaga kerja setelah sektor perdagangan. Penyerapan tenaga kerja di Jawa Barat
dapat dilihat dari presentasi penduduk bekerja di berbagai lapangan pekerjaan utama
.
Di Jawa Barat sektor perdagangan merupakan lapangan usaha yang mampu menyerap tenaga
kerja paling besar dibandingkan dengan sektor lainnya dengan persentase sebesar 26,84 persen. Sektor penyerap tenga kerja kedua adalah sektor industri pengolahan 22,65 persen,
kemudian diikuti dengan penyerapan tenaga kerja sekor lain sebesar 19,17 persen, jasa kemasyarakatan 18,15 persen, dan pertanian sebesar 13,19 persen
.
Banyaknya tenaga kerja yang terserap oleh suatu sektor perekonomian, dapat digunakan untuk menggambarkan daya serap sektor perekonomian tersebut terhadap
angkatan kerja
.
Masih tercatatnya jumlah pengangguran di Jawa Barat menunjukan bahwa angkatan kerja belum mampu diperdayakan secara optimal oleh berbagai kegiatan ekonomi
yang ada. Kontribusi sektor industri yang besar terhadap perekonomian Jawa Barat belum mampu menyerap tenaga kerja yang tersedia di pasar kerja lebih banyak lagi
.
Karena penyerapan tenaga kerja paling besar adalah dari sektor perdagangan
.
TUJUAN PENELITIAN Tujuan yang ingin dicapai dengan penelitian ini adalah:
1. Mengetahui pengaruh variabel Upah Minimum UMK terhadap penyerapan tenaga kerja sektor industri Jawa Barat.
2. Mengetahui pengaruh variabel produktivitas tenaga kerja sektor industri terhadap penyerapan tenaga kerja sektor industri Jawa Barat.
3. Mengetahui pengaruh variabel investasi sektor industri terhadap penyerapan tenaga kerja sektor industri Jawa Barat.
TINJAUAN PUSTAKA Tenaga Kerja
Tenaga kerja adalah penduduk yang telah memasuki usia kerja berusia 15-64 tahun dan memiliki pekerjaan atau jumlah seluruh penduduk dalam suatu negara yang dapat
memprodusi barang dan jasa jika ada permintaan terhadap tenaga mereka, dan jika mereka mau berpartisipasi dalam aktivitas tersebut
.
Menurut UU No.13 Tahun 2003 tentang Ketenagakerjaan, tenaga kerja adalah setiap orang yang mampu melakukan pekerjaan guna menghasilkan barang danatau jasa baik untuk
memenuhi kebutuhan sendiri maupun untuk kebutuhan masyarakat
.
Kesempatan kerja adalah banyaknya orang yang yang dapat tertampung untuk bekerja pada suatu unit usaha atau lapangan pekerjaan
.
Kesempatan kerja ini akan menampung semua tenaga kerja apabila unit usaha atau lapangan pekerjaan yang tersedia mencukupi atau
seimbang dengan banyaknya tenaga kerja yang ada
.
Adapun lapangan pekerjaan adalah bidang kegiatan usaha atau instansi dimana seseorang bekerja atau pernah bekerja
.
Jumlah penyerapan atau permintaan tenaga kerja dipengaruhi oleh upah, output PDRB, net migration dengan motivasi ekonomi, dan populasi. Permintaan tenaga kerja
berkaitan dengan perencanaan tenaga kerja merupakan suatu rencana yang memuat pendayagunaan tenaga kerja yang optimum, efisien dan produktif guna pertumbuhan
ekonomi secara nasional, sektoral dan regional yang bertujuan untuk mengurangi pengangguran dan meningkatkan kesejahteraan pekerja
.
Penduduk yang terserap, tersebar di berbagai sektor yang memperkejakan banyak orang umumnya menghasilkan barang dan jasa yang relatif besar. Setiap sektor mengalami
laju pertumbuhan yang berbeda. Demikian pula dengan kemampuan setiap sektor dalam menyerap tenaga kerja
.
Pertama, terdapat perbedaan laju penngkatan produktivitas kerja di masing-masing sektor. Kedua, secara berangsur-angsur terjadi perubahan sektoral, baik
dalam penyerapan tenaga kerja maupun kontribusinya dalam pendapatan nasional Payaman Simanjuntak, 1998.
Permintaan perusahaan terhadap tenaga kerja berbeda dengan permintaan konsumen terhadap barang dan jasa
.
Orang membeli barang karena barang itu memberikan nikmat utility kepada si pembeli. Sementara pengusaha mempekerjakan seseorang karena
membantu memproduksikan barang atau jasa untuk dijual kepada konsumen. Oleh karena itu, kenaikan permintaan perusahaan terhadap tenaga kerja tergantung dari kenaikan permintaan
masyarakat akan barang yang diproduksikannya
.
Permintaan akan tenaga kerja yang seperti itu disebut derived demand Payaman Simanjuntak, 1998.
Permintaan tenaga kerja berkaitan dengan jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan oleh perusahaan atau instansi tertentu, dimana keuntungan usaha yang didapat akan memberikan
hasil yang maksimum
.
Secara umum permintaan tenaga kerja dipengaruhi oleh perubahan tingkat upah, perubahan permintaan hasil produksi oleh konsumen, dan harga barang modal
yang turun. Menurut Simanjuntak 1998, pasar tenaga kerja adalah seluruh aktivitas dan pelaku-
pelaku yang mempertemukan pencari kerja dan lowongan kerja
.
Pasar tenaga kerja dibutuhkan karena dalam kenyataannnya terdapat banyak perbedaan-perbedaan di kalangan
pencari kerja dan di antara lowongan kerja
.
Perbedaan-perbedaan tersebut antara lain: a. Pencari kerja mempunyai tingkat pendidikan, keterampilan, kemampuan dan sikap pribadi
yang berbeda. b. Setiap perusahaan menghadapi lingkungan yang berbeda: luaran output, masukan
input, manajemen, teknologi, lokasi, pasar, dll, sehingga mempunyai kemampuan yang berbeda dalam memberikan tingkat upah, jaminan sosial dan lingkungan.
c. Baik pengusaha maupunpencari kerja sama-sama mempunyai informasi yang terbatas mengenai hal-hal yang dikemukakan dalam poin a dan b.
Keseimbangan antara permintaan dan penawaran tenaga kerja akan terjadi apabila pencari kerja menerima pekerjaan yang ditawarkan pada tingkat upah tertentu dan perusahaan
bersedia mempekerjakan tenaga kerja pada tingkat upah tertentu pula. Pada titik keseimbangan, kedua pihak pencari kerja dan perusahaan memiliki nilai kepuasan yang
sama
.
Titik keseimbangan akan berubah apabila terjadi gangguan dipasar tenaga kerja sehingga mempengaruhi pergeseran kurva permintaan atau penawaran tenaga kerja
.
Biasanya kekuatan mekanisme pasar akan membentuk sendirinya titik keseimbangan yang baru.
Gambar 1. Keseimbangan Pasar Tenaga Kerja Ketidakseimbangan antara permintaan dan penawaran tenaga kerja pada suatu tingkat
upah tertentu mungkin saja dapat terjadi dalam pasar tenaga kerja
.
Ketidakseimbangan ini berupa lebih besarnya penawaran dibanding permintaan tenaga kerja adanya excess supply of
labor atau lebih besarnya permintaan dibandingkan penawaran tenaga kerja adanya excess
demand of labor .
Hubungan Antara Upah dan Penyerapan Tenaga Kerja
Upah dibayarkan oleh perusahaan kepada pekerja berdasarkan tambahan output sehubungan dengan penambahan seorang karyawan atau disebut VMPP
L
Value Marginal Physical of Labor
.
Persamaannya dapat ditulis sebagai berikut Simanjuntak, 1998: VMPP
L
= P x MPP
L
= Upah ...................................................... 2.1 Tingkat upah memiliki hubungan negatif dengan penyerapan tenaga kerja
.
Menurut Simanjuntak 1998, upah dipandang sebagai beban oleh perusahaan karena semakin besar
tingkat upah akan semakin kecil proporsi keuntungan yang dinikmati oleh perusahaan
.
Oleh karena itu, kenaikan tingkat upah direspon oleh perusahaan dengan menurunkan jumlah
tenaga kerja
.
Hubungan Antara Produktivitas Tenaga Kerja dan Penyerapan Tenaga Kerja
Produktivitas tenaga kerja dapat mempengaruhi permintaan tenaga kerja melalui tiga cara. Pertama, apabila produktivitas tenaga kerja meningkat, maka dalam memproduksi hasil
dengan jumlah yang sama diperlukan pekerja lebih sedikit
.
Kedua, peningkatan produktivitas dapat menurunkan biaya produksi per unit barang. Dengan turunnya biaya produksi per unit,
pengusaha dapat menurunkan harga jual. maka permintaan masyarakat akan barang tersebut bertambah
.
Pertambahan permintaan akan barang mendorong pertambahan produksi dan selanjutnya menambah permintaan tenaga kerja. Ketiga, pengusaha dapat memilih menaikan
upah pekerja sehubungan dengan peningkatan prduktivitas tenaga kerja
.
Meningkatnya pendapatan pekerja akan menambah daya beli mereka, sehingga permintaan mereka akan
konsumsi hasil produksi bertambah juga
.
Selanjutnya, pertambahan permintaan akan hasil produksi tersebut menaikan permintaan tenaga kerja.
Menurut Mulyadi 2003, tingkat produktivitas tenaga kerja digambarkan dari rasio PDRB terhadap jumlah tenaga kerja yang digunakan
.
Semakin tinggi produktivitas tenaga kerja, maka akan semakin rendah penyerapan tenaga kerja yang tercipta. Sebaliknya, semakin
rendah produktivitas tenaga kerja, maka penyerapan tenaga kerja akan meningkat
.
Hubungan Antara Investasi dan Penyerapan Tenaga Kerja
Investasi adalah pengeluaran atau penanaman modal suatu perusahaan untuk membeli barang-barang modal dan perlengkapan untuk menambah kemampuan memproduksi barang-
barang dan jasa-jasa yang tersedia dalam perekonomian, pertambahan jumlah barang modal ini memungkinkan perekonomian tersebut menghasilkan lebih banyak barang dan jasa
dimasa yang akan datang
.
Menurut Sadono Sukirno 2000 kegiatan investasi memungkinkan suatu masyarakat terus menerus meningkatkan kegiatan ekonomi dan kesempatan kerja, meningkatkan
pendapatan nasional dan meningkatkan taraf kemakmuran masyarakat. Peranan ini bersumber dari tiga fungsi penting dari kegiatan investasi, yakni: Pertama, investasi merupakan salah
satu komponen dari pengeluaran agregat, sehingga kenaikan investasi akan meningkatkan permintaan agregat, pendapatan nasional, dan kesempatan kerja
.
Kedua, pertambahan barang modal sebagai akibat investasi akan menambahkan kapasitas produksi. Ketiga, investasi
selalu diikuti oleh perkembangan teknologi
.
KERANGKA TEORI
Berdasarkan landasan teori pada tinjauan pustaka diatas, maka secara skema kerangka pemikiran dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka Teori
METODE PENELITIAN Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder
.
Data sekunder merupakan data yang di dapat dari buku-buku atau literature pada instansi atau lembaga yang
berkaitan dengan tujuan penelitian. Dalam penelitian ini data-data diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Barat, meliputi tenaga kerja sektor industri, upah minimun KabupatenKota,
produktivitas tenaga kerja sektor industri, dan investasi sektor industri. Data berupa time series
dari tahun 20010-2014 dan cross section dari 26 KecamatanKota yang ada di Provinsi Jawa Barat
.
Definisi Operasional Variabel
Untuk memperjelas dan mempermudah pemahaman terhadap variabel-variabel yang akan dianalisis dalam penelitian ini, maka perlu dirumuskan definisi operasional sebagai
berikut: 1. Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri
Jumlah orang yang bekerja di KabupatenKota Provinsi Jawa Barat yang terserap dalam pasar tenaga kerja sektor industri pada berbagai tingkat upah. Dalam hal ini adalah
penduduk yang berusia 15 tahun ke atas yang bekerja menurut lapangan pekerjaan utama sebagai tenaga kerja industri
.
2. Upah Minimum KabupatenKota UMK Upah Minimun KabupatenKota merupakan suatu standar minimum yang digunakan
oleh para pengusaha atau pelaku industri untuk memberikan upah kepada karyawan atau buruh yang berada di dalam lingkungan usaha atau kerjanya
.
3. Produktivitas Tenaga Kerja Industri Produktivitas tenaga kerja adalah gambaran kemampuan pekerja dalam menghasilkan
output. Dalam penelitian ini data produktivitas tenaga kerja diperoleh dengan membagi PDRB sektor industri dengan jumlah penduduk bekerja di sektor industri
.
4. Investasi Sektor Industri +
- -
Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri
Investasi Sektor Industri Th. 2010-2014
Produktivitas Tenaga Kerja Sektor Industri
Th. 2010-2014 UMK
Th. 2010-2014
Investasi sektor industri adalah banyaknya nilai investasi yang masuk ke sektor industri. Investasi sektor industri dinyatakan dalam juta rupiah.
Metode Penelitian
Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah model analisis regresi panel data. Data panel merupakan gabungan antara data berkala time series dan data individual cross
section . Permodelan dengan menggunakan teknik regresi data panel dapat dilakukan dengan
tiga pendekatan alternatif metode pengolahannya yaitu, Common Effect Model, Fixed Effect Model,
dan Fixed Effect Model. Adapun model regresi data panel sebagai berikut :
TK
it
= β0 + β1UMK
it
+ β2PROD
it
+ β3INVES
it
+ e
t
Keterangan : TK
: Tenaga kerja sektor industri UMK
: Upah Minimum KabupatenKota PROD
: Produktivitas tenaga kerja industri INVES
: Investasi sektor industri β 0
: Konstanta β1,... β3 : Koefisien regresi
e : error
i : KabupatenKota
t : Tahun
HASIL DAN PEMBAHASAN A.
Uji Asumsi Klasik
1. Heteroskedastisitas Pengujikan heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan Uji Park
Tabel 2 : Hasil Uji Park
Variabel Prob
C 0,1556
LOGUMK 0,1473
PROD 0,4573
LOGINV 0.3862
Dari tabel diatas, maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan sebagai variabel independen dalam penelitian ini terbebas dari masalah heteroskedastisitas.
2. Multikolinearitas Deteksi adanya multikolinearitas dilakukan dengan menggunakan uji korelasi parsial
antar variabel independen, yaitu dengan menguji koefisien korelasi antar variabel independen. Suatu model yang baik adalah tidak terjadi multikolinearitas antar
variabel independen dengan dependennya Gujarati, 2007:67. Tabel 3 : Uji Korelasi
LOGTK LOGUMK PROD
LOGINV LOGTK
1.000000 0.002747
-0.887796 -0.006851
LOGUMK 0.002747 1.000000
0.158596 0.551302
PROD -0.887796
0.158596 1.000000
0.132600 LOGINV -0.006851
0.551302 0.132600
1.000000 Dari tabel diatas, maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam
penelitian ini terbebas dari masalah multikolinearitas.
B. Analisis Model