Pengaruh Faktor-Faktor Ekonomi Terhadap Tingkat Migrasi Ke Propinsi DKI Jakarta

(1)

OLEH

MOCHAMAD HENRY KURNIAWAHYUDI H14103007

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2007

(2)

RINGKASAN

MOCHAMAD HENRY KURNIAWAHYUDI. Pengaruh Faktor-faktor Ekonomi terhadap Tingkat Migrasi ke Propinsi DKI Jakarta (dibimbing oleh

SYAMSUL HIDAYAT PASARIBU).

Pembangunan ekonomi yang tidak merata di berbagai wilayah menyebabkan ketimpangan antara perdesaan dengan perkotaan. Pedesaan di Indonesia banyak terdapat masyarakat yang miskin, karena sebagian besar mereka bekerja di sektor pertanian. Sektor pertanian semakin lama semakin tidak berkembang, sehingga penghasilan yang mereka dapatkan tidak dapat memenuhi kebutuhan hidup mereka secara layak. Disisi lain di perkotaan banyak tersedia lapangan kerja dengan penghasilan yang lebih tinggi dari pada di desa. Masyarakat pedesaan yang ingin meningkatkan taraf hidupnya mencoba melakukan berbagai upaya, salah satunya dengan melakukan migrasi ke kota. Dengan harapan mereka dapat memperoleh pekerjaan yang layak dan penghasilan yang lebih tinggi.

DKI Jakarta merupakan kota sekaligus salah satu propinsi di Indonesia yang memiliki jumlah migrasi masuk terbesar di Indonesia. Namun dari tahun ke tahun jumlah migrasi yang masuk tetap menunjukan angka yang tinggi. Oleh karena itu, masalah migrasi ke DKI Jakarta dapat menjadi topik yang menarik dan hangat untuk di teliti. Penelitian ini difokuskan pada bagaimana pengaruh faktor-faktor ekonomi yang mempengaruhi penduduk di berbagai propinsi di Indonesia untuk melakukan migrasi ke DKI Jakarta. Metode analisis yang digunakan adalah metodepanel data.

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series lima tahuanan dari tahun 1985 sampai 2005 dan data cross sectian, yang terdiri dari data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) perkapita tiap propinsi, jumlah migrasi masuk dari setiap propinsi ke Jakarta, dan data tingkat Upah Minimum Regional (UMR) tiap propinsi. Semuaya dibandingkan terhadap DKI Jakarta, karena Jakarta merupakan wilayah yang menjadi objek kajian penelitian.

Model yang paling baik yang di dapatkan dari hasil estimasi adalah model efek tetap (fixed effect model). Dari hasil estimasi yang dilakukan didapatkan, bahwa variabel PDRB mempunyai hubungan yang negatif sebesar 0,285. Ini menunjukkan bahwa jika tingkat PDRB propinsi selain Jakarta meningkat relatif terhadap Jakarta sebesar 1 persen maka jumlah migrasi yang masuk ke DKI Jakarta akan berkurang sebesar 0,285 persen. Sedangkan variabel UMR mempunyai hubungan yang negatif sebesar 0,063. Artinya jika tingkat UMR di propinsi selain Jakarta meningkat relatif terhadap Jakarta sebesar 1 persen maka jumlah migrasi penduduk ke DKI Jakarta akan berkurang sebesar 0,063 persen.

Untuk mengatasi hal ini sebaiknya pemerintah daerah selain Jakarta mengoptimalkan potensi yang ada di wilayahnya masing-masing untuk meningkatkan PDRB perkapita. Selain itu juga perlu dilakukan peningkatan anggaran untuk pembangunan, sehingga dapat menciptakan lapangan kerja dan meningkatkan pendapatan masyarakat.

(3)

PENGARUH FAKTOR-FAKTOR EKONOMI TERHADAP

TINGKAT MIGRASI KE PROPINSI DKI JAKARTA

Oleh

MOCHAMAD HENRY KURNIAWAHYUDI H14103007

Skripsi

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2007

(4)

INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang disusun oleh,

Nama Mahasiswa : Mochamad Henry Kurniawahyudi Nomor Registrasi Pokok : H14103007

Program Studi : Ilmu Ekonomi

Judul Skripsi : Pengaruh Faktor-faktor Ekonomi terhadap Tingkat Migrasi ke Propinsi DKI Jakarta

dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Menyetujui, Dosen Pembimbing

Syamsul Hidayat Pasaribu, S.E., M.Si NIP. 132 310 799

Mengetahui,

Ketua Departemen Ilmu Ekonomi

Dr. Ir. Rina Oktaviani, M.S NIP. 131 846 872

(5)

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, Juli 2007

M. Henry Kurniawahyudi H14103003

(6)

RIWAYAT HIDUP

Mochamad Henry Kurniawahyudi dilahirkan di Semarang pada tanggal 22

November 1984 merupakan putra ketiga dari pasangan Bapak Mohlasin dan Ibu Siti

Basiroh. Penulis menjalani pendidikan di bangku sekolah dasar dari tahun 1991

sampai dengan tahun 1996 di SDN Kebondowo 2 Semarang, kemudian dari 1996

sampai dengan 1997 di SDN Jadimulya Cirebon. Selanjutnya meneruskan ke

pendidikan lanjutan tingkat pertama dari tahun 1997 sampai tahun 2000 di SLTP

Negeri 2 Cirebon. Setelah itu, penulis melanjutkan pendidikan menengah umum di

SMUN 1 Cisarua Bandung dan lulus pada tahun 2003.

Pada tahun 2003 penulis diterima sebagai mahasiswa Institut Pertanian Bogor

(IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan terdaftar sebagai

mahasiswa Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen (FEM).

Selama mengikuti pendidikan di bangku kuliah aktif sebagai pengurus dalam

beberapa organisasi kemahasiswaan, seperti Dewan Perwakilan Mahasiswa (DPM)

Forum Mahasiswa Muslim dan Studi Ekonomi (FORMASI), Syariah Economic Club

(SES-C), dan Ikatan Kekeluargaan Cirebon (IKC).

(7)

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Wr. Wb.

Segala puji hanya untuk Allah SWT, pencipta dan pemelihara alam semesta

beserta isinya. Berkat rahmat dan karunia-Nya penulis mendapat kemudahan dan

kemampuan dalam setiap langkah penyusunan skripsi ini. Shalawat dan salam

semoga senatiasa tercurah kepada

Qudwah Hasanah

kita, Rasulullah Saw, yang telah

mengajarkan al-Islam sebagai jalan hidup sehingga membawa keselamatan bagi umat

manusia.

Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar Sarjana

Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi Manajemen IPB.

Adapun judul skripsi ini adalah Pengaruh Faktor-faktor Ekonomi terhadap

Tingkat Migrasi ke Propinsi DKI Jakarta.

Penulis mengucapkan terima kasih kepada berbagai pihak yang telah

memberikan bantuan, perhatian, dan dorongan semangat sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Untuk itu, ucapan terima kasih dan

penghargaan penulis sampaikan kepada:

1. Syamsul Hidayat Pasaribu, S.E., M.Si selaku dosen pembimbing skripsi yang

telah memberikan saran, ilmu dan membimbing penulis dalam proses

penyusunan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik.

2. Sahara S.P., M.Si selaku dosen penguji utama dan Widyastutik S.E., M.Si

selaku komisi pendidikan, yang telah memberi saran-saran dan ilmu yang

bermanfaat.

3. Kedua orang tua penulis yaitu Bapak Warsa dan Ibunda Siti Basiroh atas doa,

bimbingan, dan dukungannya selama penulis menjalani pendidikan.

(8)

iii

4. Opi, Winsih, Kang Ade, dan Muthia Ningrum yang telah membantu penulis

untuk memperoleh literatur yang dapat membantu penulis menyeleseikan

skripsi.

5. Teman-temen kosan Al Izzah yang telah banyak membantu penulis baik

dalam masalah teknis maupun non teknis.

6. Rekan-rekan Departemen Ilmu Ekonomi angkatan 40 (Vera, Ramadania,

Karina, Halida, Dindin, Agung) yang selalu membantu penulis dalam bertukar

pikiran selama proses pengerjaan skripsi sampai dengan skripsi ini selesei.

7. Seluruh staf dan pengajar di Departemen Ilmu Ekonomi dan semua pihak

yang membantu penulis selama melaksanakan skripsi.

Penulis menyadari bahwa dalam menyusun skripsi ini masih banyak

kekurangan. Dengan kerendahan hati, penulis meminta maaf dan mengharapkan

kritik dan saran yang membangun bagi perbaikan penulis.

Semoga hasil dari skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi penulis maupun

semua pihak yang membutuhkan serta memberikan khasanah baru dalam bidang ilmu

ekonomi.

Wassalamu’alaikum Wr.Wb.

Bogor, Juli 2007

M. Henry Kurniawahyudi

H14103007

(9)

RIWAYAT HIDUP

Mochamad Henry Kurniawahyudi dilahirkan di Semarang pada tanggal 22

November 1984 merupakan putra ketiga dari pasangan Bapak Mohlasin dan Ibu Siti

Basiroh. Penulis menjalani pendidikan di bangku sekolah dasar dari tahun 1991

sampai dengan tahun 1996 di SDN Kebondowo 2 Semarang, kemudian dari 1996

sampai dengan 1997 di SDN Jadimulya Cirebon. Selanjutnya meneruskan ke

pendidikan lanjutan tingkat pertama dari tahun 1997 sampai tahun 2000 di SLTP

Negeri 2 Cirebon. Setelah itu, penulis melanjutkan pendidikan menengah umum di

SMUN 1 Cisarua Bandung dan lulus pada tahun 2003.

Pada tahun 2003 penulis diterima sebagai mahasiswa Institut Pertanian Bogor

(IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan terdaftar sebagai

mahasiswa Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen (FEM).

Selama mengikuti pendidikan di bangku kuliah aktif sebagai pengurus dalam

beberapa organisasi kemahasiswaan, seperti Dewan Perwakilan Mahasiswa (DPM)

Forum Mahasiswa Muslim dan Studi Ekonomi (FORMASI), Syariah Economic Club

(SES-C), dan Ikatan Kekeluargaan Cirebon (IKC).

(10)

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Wr. Wb.

Segala puji hanya untuk Allah SWT, pencipta dan pemelihara alam semesta

beserta isinya. Berkat rahmat dan karunia-Nya penulis mendapat kemudahan dan

kemampuan dalam setiap langkah penyusunan skripsi ini. Shalawat dan salam

semoga senatiasa tercurah kepada

Qudwah Hasanah

kita, Rasulullah Saw, yang telah

mengajarkan al-Islam sebagai jalan hidup sehingga membawa keselamatan bagi umat

manusia.

Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar Sarjana

Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi Manajemen IPB.

Adapun judul skripsi ini adalah Pengaruh Faktor-faktor Ekonomi terhadap

Tingkat Migrasi ke Propinsi DKI Jakarta.

Penulis mengucapkan terima kasih kepada berbagai pihak yang telah

memberikan bantuan, perhatian, dan dorongan semangat sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Untuk itu, ucapan terima kasih dan

penghargaan penulis sampaikan kepada:

1. Syamsul Hidayat Pasaribu, S.E., M.Si selaku dosen pembimbing skripsi yang

telah memberikan saran, ilmu dan membimbing penulis dalam proses

penyusunan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik.

2. Sahara S.P., M.Si selaku dosen penguji utama dan Widyastutik S.E., M.Si

selaku komisi pendidikan, yang telah memberi saran-saran dan ilmu yang

bermanfaat.

3. Kedua orang tua penulis yaitu Bapak Warsa dan Ibunda Siti Basiroh atas doa,

bimbingan, dan dukungannya selama penulis menjalani pendidikan.

(11)

OLEH

MOCHAMAD HENRY KURNIAWAHYUDI H14103007

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2007

(12)

RINGKASAN

MOCHAMAD HENRY KURNIAWAHYUDI. Pengaruh Faktor-faktor Ekonomi terhadap Tingkat Migrasi ke Propinsi DKI Jakarta (dibimbing oleh

SYAMSUL HIDAYAT PASARIBU).

(13)

PENGARUH FAKTOR-FAKTOR EKONOMI TERHADAP

TINGKAT MIGRASI KE PROPINSI DKI JAKARTA

Oleh

MOCHAMAD HENRY KURNIAWAHYUDI H14103007

Skripsi

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2007

(14)

INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang disusun oleh,

Nama Mahasiswa : Mochamad Henry Kurniawahyudi Nomor Registrasi Pokok : H14103007

Program Studi : Ilmu Ekonomi

Judul Skripsi : Pengaruh Faktor-faktor Ekonomi terhadap Tingkat Migrasi ke Propinsi DKI Jakarta

dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Menyetujui, Dosen Pembimbing

Syamsul Hidayat Pasaribu, S.E., M.Si NIP. 132 310 799

Mengetahui,

Ketua Departemen Ilmu Ekonomi

Dr. Ir. Rina Oktaviani, M.S NIP. 131 846 872

(15)

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, Juli 2007

M. Henry Kurniawahyudi H14103003

(16)

RIWAYAT HIDUP

Mochamad Henry Kurniawahyudi dilahirkan di Semarang pada tanggal 22

November 1984 merupakan putra ketiga dari pasangan Bapak Mohlasin dan Ibu Siti

Basiroh. Penulis menjalani pendidikan di bangku sekolah dasar dari tahun 1991

sampai dengan tahun 1996 di SDN Kebondowo 2 Semarang, kemudian dari 1996

sampai dengan 1997 di SDN Jadimulya Cirebon. Selanjutnya meneruskan ke

pendidikan lanjutan tingkat pertama dari tahun 1997 sampai tahun 2000 di SLTP

Negeri 2 Cirebon. Setelah itu, penulis melanjutkan pendidikan menengah umum di

SMUN 1 Cisarua Bandung dan lulus pada tahun 2003.

Pada tahun 2003 penulis diterima sebagai mahasiswa Institut Pertanian Bogor

(IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan terdaftar sebagai

mahasiswa Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen (FEM).

Selama mengikuti pendidikan di bangku kuliah aktif sebagai pengurus dalam

beberapa organisasi kemahasiswaan, seperti Dewan Perwakilan Mahasiswa (DPM)

Forum Mahasiswa Muslim dan Studi Ekonomi (FORMASI), Syariah Economic Club

(SES-C), dan Ikatan Kekeluargaan Cirebon (IKC).

(17)

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Wr. Wb.

Segala puji hanya untuk Allah SWT, pencipta dan pemelihara alam semesta

beserta isinya. Berkat rahmat dan karunia-Nya penulis mendapat kemudahan dan

kemampuan dalam setiap langkah penyusunan skripsi ini. Shalawat dan salam

semoga senatiasa tercurah kepada

Qudwah Hasanah

kita, Rasulullah Saw, yang telah

mengajarkan al-Islam sebagai jalan hidup sehingga membawa keselamatan bagi umat

manusia.

Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar Sarjana

Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi Manajemen IPB.

Adapun judul skripsi ini adalah Pengaruh Faktor-faktor Ekonomi terhadap

Tingkat Migrasi ke Propinsi DKI Jakarta.

Penulis mengucapkan terima kasih kepada berbagai pihak yang telah

memberikan bantuan, perhatian, dan dorongan semangat sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Untuk itu, ucapan terima kasih dan

penghargaan penulis sampaikan kepada:

1. Syamsul Hidayat Pasaribu, S.E., M.Si selaku dosen pembimbing skripsi yang

telah memberikan saran, ilmu dan membimbing penulis dalam proses

penyusunan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik.

2. Sahara S.P., M.Si selaku dosen penguji utama dan Widyastutik S.E., M.Si

selaku komisi pendidikan, yang telah memberi saran-saran dan ilmu yang

bermanfaat.

3. Kedua orang tua penulis yaitu Bapak Warsa dan Ibunda Siti Basiroh atas doa,

bimbingan, dan dukungannya selama penulis menjalani pendidikan.

(18)

iii

4. Opi, Winsih, Kang Ade, dan Muthia Ningrum yang telah membantu penulis

untuk memperoleh literatur yang dapat membantu penulis menyeleseikan

skripsi.

5. Teman-temen kosan Al Izzah yang telah banyak membantu penulis baik

dalam masalah teknis maupun non teknis.

6. Rekan-rekan Departemen Ilmu Ekonomi angkatan 40 (Vera, Ramadania,

Karina, Halida, Dindin, Agung) yang selalu membantu penulis dalam bertukar

pikiran selama proses pengerjaan skripsi sampai dengan skripsi ini selesei.

7. Seluruh staf dan pengajar di Departemen Ilmu Ekonomi dan semua pihak

yang membantu penulis selama melaksanakan skripsi.

Penulis menyadari bahwa dalam menyusun skripsi ini masih banyak

kekurangan. Dengan kerendahan hati, penulis meminta maaf dan mengharapkan

kritik dan saran yang membangun bagi perbaikan penulis.

Semoga hasil dari skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi penulis maupun

semua pihak yang membutuhkan serta memberikan khasanah baru dalam bidang ilmu

ekonomi.

Wassalamu’alaikum Wr.Wb.

Bogor, Juli 2007

M. Henry Kurniawahyudi

H14103007

(19)

RIWAYAT HIDUP

Mochamad Henry Kurniawahyudi dilahirkan di Semarang pada tanggal 22

November 1984 merupakan putra ketiga dari pasangan Bapak Mohlasin dan Ibu Siti

Basiroh. Penulis menjalani pendidikan di bangku sekolah dasar dari tahun 1991

sampai dengan tahun 1996 di SDN Kebondowo 2 Semarang, kemudian dari 1996

sampai dengan 1997 di SDN Jadimulya Cirebon. Selanjutnya meneruskan ke

pendidikan lanjutan tingkat pertama dari tahun 1997 sampai tahun 2000 di SLTP

Negeri 2 Cirebon. Setelah itu, penulis melanjutkan pendidikan menengah umum di

SMUN 1 Cisarua Bandung dan lulus pada tahun 2003.

Pada tahun 2003 penulis diterima sebagai mahasiswa Institut Pertanian Bogor

(IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan terdaftar sebagai

mahasiswa Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen (FEM).

Selama mengikuti pendidikan di bangku kuliah aktif sebagai pengurus dalam

beberapa organisasi kemahasiswaan, seperti Dewan Perwakilan Mahasiswa (DPM)

Forum Mahasiswa Muslim dan Studi Ekonomi (FORMASI), Syariah Economic Club

(SES-C), dan Ikatan Kekeluargaan Cirebon (IKC).

(20)

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Wr. Wb.

Segala puji hanya untuk Allah SWT, pencipta dan pemelihara alam semesta

beserta isinya. Berkat rahmat dan karunia-Nya penulis mendapat kemudahan dan

kemampuan dalam setiap langkah penyusunan skripsi ini. Shalawat dan salam

semoga senatiasa tercurah kepada

Qudwah Hasanah

kita, Rasulullah Saw, yang telah

mengajarkan al-Islam sebagai jalan hidup sehingga membawa keselamatan bagi umat

manusia.

Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar Sarjana

Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi Manajemen IPB.

Adapun judul skripsi ini adalah Pengaruh Faktor-faktor Ekonomi terhadap

Tingkat Migrasi ke Propinsi DKI Jakarta.

Penulis mengucapkan terima kasih kepada berbagai pihak yang telah

memberikan bantuan, perhatian, dan dorongan semangat sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Untuk itu, ucapan terima kasih dan

penghargaan penulis sampaikan kepada:

1. Syamsul Hidayat Pasaribu, S.E., M.Si selaku dosen pembimbing skripsi yang

telah memberikan saran, ilmu dan membimbing penulis dalam proses

penyusunan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik.

2. Sahara S.P., M.Si selaku dosen penguji utama dan Widyastutik S.E., M.Si

selaku komisi pendidikan, yang telah memberi saran-saran dan ilmu yang

bermanfaat.

3. Kedua orang tua penulis yaitu Bapak Warsa dan Ibunda Siti Basiroh atas doa,

bimbingan, dan dukungannya selama penulis menjalani pendidikan.

(21)

4. Opi, Winsih, Kang Ade, dan Muthia Ningrum yang telah membantu penulis

untuk memperoleh literatur yang dapat membantu penulis menyeleseikan

skripsi.

5. Teman-temen kosan Al Izzah yang telah banyak membantu penulis baik

dalam masalah teknis maupun non teknis.

6. Rekan-rekan Departemen Ilmu Ekonomi angkatan 40 (Vera, Ramadania,

Karina, Halida, Dindin, Agung) yang selalu membantu penulis dalam bertukar

pikiran selama proses pengerjaan skripsi sampai dengan skripsi ini selesei.

7. Seluruh staf dan pengajar di Departemen Ilmu Ekonomi dan semua pihak

yang membantu penulis selama melaksanakan skripsi.

Penulis menyadari bahwa dalam menyusun skripsi ini masih banyak

kekurangan. Dengan kerendahan hati, penulis meminta maaf dan mengharapkan

kritik dan saran yang membangun bagi perbaikan penulis.

Semoga hasil dari skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi penulis maupun

semua pihak yang membutuhkan serta memberikan khasanah baru dalam bidang ilmu

ekonomi.

Wassalamu’alaikum Wr.Wb.

Bogor, Juli 2007

M. Henry Kurniawahyudi

H14103007

(22)

DAFTAR

ISI

Halaman

DAFTAR TABEL... vi

DAFTAR GAMBAR ... vii

DAFTAR LAMPIRAN... viii

I. PENDAHULUAN... 1

1.1. Latar Belakang ... 1

1.2. Perumusan Masalah ... 6

1.3. Tujuan Penelitian ... 8

1.4. Kegunaan Penelitian ... 8

II. TINJAUAN PUSTAKA ... 9

2.1. Pengertian Migrasi ... 9

2.2. Penyebab Migrasi ... 11

2.3 Produk Domesti Regional Bruto (PDRB) ... 16

2.4. Upah Minimum Regional (UMR) ... 17

2.5. Penelitian Terdahulu ... 18

2.6. Kerangka Pemikiran ... 20

2.7. Hipotesis... 22

III. METODE PENELITIAN ... 23

3.1. Jenis dan Sumber Data ... 23

3.2. Teknik Pengolahan Data ... 24

3.3. Model dan Motode Estimasi ... 25

3.3.1 Model

Pooled

... 27

3.3.2. Model Efek Tetap (

Fixed Effects

)... 28

3.3.3. Model Efek Acak (

Random Effects

) ... 29

3.5. Evaluasi Model... 30

(23)

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ... 33

4.1. Hasil Estimasi Fungsi Migrasi dan Evaluasi Model ... 33

4.2. Interpretasi Model ... 36

4.3. Implikasi Kebijakan ... 38

V. Kesimpulan dan Saran... 40

5.1. Kesimpulan ... 40

5.2. Saran ... 40

DAFTAR PUSTAKA ... 42

LAMPIRAN ... 45

(24)

v i

DAFTAR TABEL

Nomor Halaman

1.1.

_{Migrasi Masuk dan Keluar DKI Jakarta Menurut Lahir (}

_{Lifetime Migrants}

_),

1990, 2000, dan 2005 ... 4

1.2. Persentase Migran Masuk ke DKI Jakarta Tahun 2005 ... 5

3.1. Kerangka Identifikasi Autokorelasi ... 31

4.1. Hasil Estimasi Panel Data

...

33

(25)

DAFTAR GAMBAR

Nomor Halaman

2.1. Kerangka Pemikiran ... 21

(26)

v iii

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Halaman

1. Data PDRB dengan Harga Berlaku dalam Jutaan ... 46

2. Data UMR per Bulan tiap Propinsi dalam Rupiah ... 47

3. Data Jumlah Migrasi Penduduk Masuk Jakarta dalam Jiwa ... 48

4. Persentase Rasio PDRB Berdasarkan Harga Berlaku tiap Propinsi terhadap

Jakarta ... 49

5. Persentase Rasio UMR tiap Propinsi terhadap DKI Jakarta dalam Persen ... 50

6. Hasil Estimasi Model

Pooled

... 51

7. Hasil Estimasi Model

Fixed Effect

... 52

8. Hasil Estimasi Model

Fixed Effect

dengan

White Heteroskedasticity

... 53

9. Hasil Estimasi Model

Random Effect

... 54

(27)

(28)

DAFTAR

ISI

Halaman

DAFTAR TABEL... vi

DAFTAR GAMBAR ... vii

DAFTAR LAMPIRAN... viii

I. PENDAHULUAN... 1

1.1. Latar Belakang ... 1

1.2. Perumusan Masalah ... 6

1.3. Tujuan Penelitian ... 8

1.4. Kegunaan Penelitian ... 8

II. TINJAUAN PUSTAKA ... 9

2.1. Pengertian Migrasi ... 9

2.2. Penyebab Migrasi ... 11

2.3 Produk Domesti Regional Bruto (PDRB) ... 16

2.4. Upah Minimum Regional (UMR) ... 17

2.5. Penelitian Terdahulu ... 18

2.6. Kerangka Pemikiran ... 20

2.7. Hipotesis... 22

III. METODE PENELITIAN ... 23

3.1. Jenis dan Sumber Data ... 23

3.2. Teknik Pengolahan Data ... 24

3.3. Model dan Motode Estimasi ... 25

3.3.1 Model

Pooled

... 27

3.3.2. Model Efek Tetap (

Fixed Effects

)... 28

3.3.3. Model Efek Acak (

Random Effects

) ... 29

3.5. Evaluasi Model... 30

(29)

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ... 33

4.1. Hasil Estimasi Fungsi Migrasi dan Evaluasi Model ... 33

4.2. Interpretasi Model ... 36

4.3. Implikasi Kebijakan ... 38

V. Kesimpulan dan Saran... 40

5.1. Kesimpulan ... 40

5.2. Saran ... 40

DAFTAR PUSTAKA ... 42

LAMPIRAN ... 45

(30)

v i

DAFTAR TABEL

Nomor Halaman

1.1.

_{Migrasi Masuk dan Keluar DKI Jakarta Menurut Lahir (}

_{Lifetime Migrants}

_),

1990, 2000, dan 2005 ... 4

1.2. Persentase Migran Masuk ke DKI Jakarta Tahun 2005 ... 5

3.1. Kerangka Identifikasi Autokorelasi ... 31

4.1. Hasil Estimasi Panel Data

...

33

(31)

DAFTAR GAMBAR

Nomor Halaman

2.1. Kerangka Pemikiran ... 21

(32)

v iii

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Halaman

1. Data PDRB dengan Harga Berlaku dalam Jutaan ... 46

2. Data UMR per Bulan tiap Propinsi dalam Rupiah ... 47

3. Data Jumlah Migrasi Penduduk Masuk Jakarta dalam Jiwa ... 48

4. Persentase Rasio PDRB Berdasarkan Harga Berlaku tiap Propinsi terhadap

Jakarta ... 49

5. Persentase Rasio UMR tiap Propinsi terhadap DKI Jakarta dalam Persen ... 50

6. Hasil Estimasi Model

Pooled

... 51

7. Hasil Estimasi Model

Fixed Effect

... 52

8. Hasil Estimasi Model

Fixed Effect

dengan

White Heteroskedasticity

... 53

9. Hasil Estimasi Model

Random Effect

... 54

(33)

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Pertumbuhan ekonomi di wilayah perkotaan dan pedesaan yang tak seimbang menimbulkan berbagai dampak positif dan negatif yang sepatutnya mendapat perhatian serius dari pemerintah dan berbagai pihak, terutama dikaitkan dengan isu kemiskinan dan pemerataan. Salah satu isu yang sering disoroti adalah tingginya arus migrasi terutama desa ke kota yang semakin meningkat intensitasnya (Sunario, 1999). Mobilitas penduduk menuju daerah perkotaan di Indonesia semakin meningkat dengan pesat ditunjukkan dengan angka pertumbuhan penduduk kota yang sangat tinggi. Utamanya terjadi pada periode tahun 1980-1990 (7,85 persen per tahun). Tingkat pertumbuhan penduduk kota pada periode 1990-2000 turun menjadi 2,01 persen, tetapi dilihat dari persentase dari penduduk yang tinggal di kota tampak semakin meningkat dengan pesat. Sensus penduduk tahun 1980 menunjukkan persentase penduduk kota sebesar 22,38 persen, kemudian meningkat menjadi 35,91 persen pada tahun 1990. Kondisi sepuluh tahun kemudian pada tahun 2000 persentase penduduk kota di Indonesia telah mencapai sebesar 42,43 persen.

Pembangunan yang tidak seimbang dan disparitas antar daerah menyebabkan perpindahan penduduk yang dapat menimbulkan masalah baik di daerah yang ditinggalkan maupun daerah yang dituju. Daya tarik kota seperti, kesempatan memperoleh pendidikan, pekerjaan, wiraswasta dan penawaran jasa lainnya, sebagai bagian dari proses modernisasi, antara lain merupakan komponen

(34)

yang dapat memotivasi sehingga memperbesar arus perpindahan itu baik untuk tujuan menetap, sementara, atau mungkin perpindahan sirkuler (Artika, 2003).

Selain itu menurut Hauser et al (1985) arus penduduk dari desa ke kota sebagian

besar akibat daya tarik upah yang lebih tinggi berkat daya produksi yang lebih tinggi di kota. Penggunaan teknologi pada abad XX pun diduga dalam rangka pembangunan ekonomi, ternyata melahirkan tata industri yang bersifat padat modal dan bukan yang bersifat padat karya. Sehingga kebijakan ini cenderung mendorong buruh petani ke perkotaan. Di bidang industri ternyata mengalami keterbatasan penyerapan tenaga kerja. Dengan demikian, mungkin saja arus penduduk dari desa ke kota tetap berjalan terus dan semakin cepat, sementara kesempatan kerja di kota tetap terbatas.

Menurut Todaro dan Smith (2004), kebijakan yang dijalankan pada dekade yang lalu, yang lebih mengutamakan modernisasi industri, kecanggihan teknologi, dan pertumbuhan metropolis, jelas telah menciptakan ketimpangan geografis dalam penyebaran kesempatan atau peluang-peluang ekonomi, sekaligus menjadi penyebab utama perpindahan secara besar-besaran penduduk desa ke kota yang terus menerus. Kebijakan pemerintah seringkali bias kota, yaitu dengan mementingkan investasi industri dan mengabaikan sektor pertanian. Pemerintah mementingkan investasi untuk bidang sarana umum yang dibangun di kota dengan alasan kota adalah pusat kegiatan ekonomi (Manning dan Effendi, 1985). Kedua hal tersebut di atas merupakan penyebab terjadinya migrasi penduduk dari desa ke kota. Di pedesaan pertanian tidak dapat menampung jumlah tenaga kerja

(35)

yang semakin meningkat dari tahun ketahun, didukung dengan masuknya teknologi sehingga sektor pertanian menjadi padat modal.

Sektor non pertanian di pedesaan hampir tidak berkembang, keadaan sebaliknya bisa terjadi di perkotaan, yaitu luasnya kesempatan untuk dapat bekerja di sektor non pertanian. Hal ini membuat adanya keterkaitan masyarakat desa pergi ke kota untuk mendapatkan pekerjaan yang lebih baik dan penghasilan yang lebih tinggi yang tidak diperoleh selama mereka tinggal di desa (Suharso, 1994).

Migrasi umumnya dilakukan untuk memperbaiki taraf hidup secara ekonomi. Salah satu daya tarik kota yaitu banyaknya peluang kerja di luar sektor pertanian. Sehingga adanya migrasi desa kota berakibat pada pergeseran mata pencaharian penduduk dari sektor pertanian ke sektor non pertanian di kota. Peluang memperoleh pekerjaan di desa dirasakan hanya pada sektor non pertanian terutama bidang industri dan jasa (Erwindo et al, 1992).

Migrasi desa-kota merupakan suatu faktor utama yang mendorong pesatnya pertumbuhan kota di negara berkembang (Manning dan Effendi, 1985). Namun migrasi yang terlalu cepat dan tidak teratur mengakibatkan penduduk desa yang berbondong-bondong mencari pekerjaan di kota mengalami kekecewaan karena besarnya jumlah mereka yang mencari pekerjaan. Maka timbul persaingan di antara mereka sendiri di tambah dengan persaingan dari penduduk kota. Para migran yang berasal dari desa rata-rata berpendidikan rendah dan ketrampilan yang dimiliki juga terbatas. Tapi adanya persaingan di dunia kerja mengharuskan mereka untuk mempunyai kemampuan yang lebih dari orang lain. Kemampuan para migran yang terbatas menyebabkan mereka tersingkir dari pekerjaan pada

(36)

sektor formal yang akhirnya mengharuskan mereka untuk masuk pada sektor informal.

Tabel 1.1. Migran Masuk dan Keluar DKI Jakarta Menurut Tempat Lahir (Lifetime Migrants), 1990, 2000, dan 2005 dalam jiwa

1990 2000 2005 Tempat Lahir/ Tempat Tinggal Sekarang Migran Masuk Migran Keluar Migran Masuk Migran Keluar Migran Masuk Migran Keluar

Sumatra Utara 200.135 14.096 230.137 19.640 174.847 20.456

Sumatra Barat 154.485 15.107 152.966 16.485 141.249 24.354

Riau 22.237 11.992 24.179 22.329 26.968 17.006

Sumatra Selatan

93.088 16.752 65.565 11.955 56.174 19.502

Lampung 24.184 16.954 52.293 17.582 55.818 15.439

Prop lain di Sumatra

34.855 11.798 80.274 13.967 39.096 7.557

Jawa Barat 859.938 794.987 924.020 1.515.672 743.558 1.680.538 Jawa Tengah 1.139.985 67.492 1.277.549 85.250 1.274.304 99.986 DI

Yogyakarta

90.339 19.342 126.889 25.692 124.229 30.863

Jawa Timur 301.476 34.710 355.270 46.852 302.093 56.339

Bali 9.027 3.535 10.007 8.487 4.779 6.487

Nusa Tenggara

21.248 3.422 26.378 4.639 15.200 9.026

Kalimantan 88.722 17.343 85.368 22.993 87.672 22.517

Sulawesi 80.031 16.604 86.804 18.812 14.816 18.766

Maluku+Irja 19.926 7.036 22.852 6.309 11.435 5.914

Jumlah 3.143.138 1.051.170 3.333.329 1.836.664 3.090.226 2.034.750

Sumber: BPS (1992, 2001, 2006)

Kota besar seperti Jakarta merupakan daerah tujuan utama bagi pelaku mobilitas penduduk. Pada periode 1980-1990, pertumbuhan penduduk di DKI Jakarta mencapai 3,08 persen pertahun, kemudian turun menjadi 0,14 persen per tahun pada periode tahun 1990-2000. Selain karena turunnya angka fertilitas, migrasi keluar DKI Jakarta (utamanya ke kota-kota sekitarnya) diperkirakan menjadi faktor utama penurunan tingkat pertumbuhan penduduk.

(37)

Sensus penduduk tahun 1971, 1980, 1990, dan 2000 menunjukkan bahwa dari seluruh provinsi di Indonesia, DKI Jakarta merupakan daerah penerima migran terbesar, dimana sekitar 40 persen penduduknya berstatus migran. Setelah DKI Jakarta, Propinsi Lampung dan Kalimantan Timur tercatat sebagai daerah penerima migran kedua dan ketiga terbesar. Mengingat karakteristik daerah yang berbeda maka migran yang masuk ke tiga propinsi tersebut juga mempunyai perbedaan karakteristik. Sebagai pusat bisnis, industri dan pemerintahan, migran yang masuk ke Jakarta mempunyai karakteristik yang khusus, terutama sebagian diantaranya mempunyai pendidikan yang lebih tinggi dibandingkan dengan daerah yang masuk ke daerah berbasis pertanian seperti Lampung.

Tabel 1.2. Persentase Migran Masuk ke DKI Jakarta Tahun 2005

Nama Propinsi Migran masuk Persentase (%)

Sumatra Utara _17.4847 _5.67

Sumatra Barat _141.249 _4.58

Riau _26.968 _0.88

Sumatra Selatan _56.174 _1.82

Lampung _55.818 _1.81

Prop. lain di Sumatra 39.096 1.27

Jawa Barat _743.558 _24.13

Jawa Tengah _1.274.304 _41.36

DI Yogyakarta _124.229 _4.03

Jawa Timur _302.093 _9.8

Bali _4.779 _0.16

Nusa Tenggara 24.037 0.78

Kalimantan 87.672 2.85

Sulawesi 14.816 0.48

Maluku+Irian Jaya 11.435 0.38

Jumlah _3.090.226 ₁₀₀

Sumber : BPS 2005 (diolah)

Migran masuk seumur hidup ke DKI Jakarta di dominasi oleh mereka yang berasal dari Jawa Tengah, Jawa Barat, dan Jawa Timur secara berturut-turut

(38)

(SUPAS, 2005). Sebagaimana terlihat pada Tabel 1.2. Selanjutnya, tiga propinsi di Pulau Sumatra, yaitu Sumatra Utara, Sumatra Barat dan Sumatra Selatan juga memberikan kontribusi yang besar pada migran masuk seumur hidup ke DKI Jakarta.

DKI Jakarta merupakan kota yang menarik bagi para pengangguran di desa untuk mengadu nasib. Walaupun hidup dalam segala keterbatasan namun para migran merasa bahwa dirinya lebih baik dari pada sebelumnya. Walaupun pendapatan yang didapatkan kecil tapi itu lebih tinggi dibandingkan ketika di desa. Berbagai masalah mulai timbul akibat semakin tingginya tingkat kepadatan penduduk di Jakarta. Salah satu masalah fisik yang dihadapi Jakarta adalah kehadiran rumah liar dan pemukiman-pemukiman kumuh. Para pendatang baru yang umumnya miskin biasanya menetap di gubuk kardus seadanya di tempat-tempat umum, sehingga mengganggu ketertiban masyarakat umum.

1.2. Perumusan masalah

Besarnya jumlah penduduk yang melakukan migarsi ke Jakarta tidak terlepas dari kelemahan pembangunan di daerah luar Jakarta. Hal ini terlihat dari rendahnya tingkat upah dibandingkan di daerah dengan tingkat upah di Jakarta. Pertumbuhan jumlah migrasi ke Jakarta setiap tahun yang ralatif besar di dorong oleh keinginan untuk memperbaiki kesejahteraan hidup di Jakarta sementara jumlah lapangan kerja tak mampu lagi menyerap lapangan kerja.

Setiap tahun DKI kedatangan sekitar 200.000-250.000 penduduk baru yang masuk bersama pemudik pasca lebaran (Dinas Kependudukan DKI, 2005).

(39)

Sedangkan pelayanan yang diberikan oleh pemerintah tidak bertambah, bahkan sebaliknya, terutama ketersediaan lapangan pekerjaan. Jumlah migrasi masuk yang bersih DKI Jakarta relatif paling tinggi dibandingkan dengan wilayah propinsi lainnya. Jumlah penduduk DKI Jakarta murni pada tahun 2005 sebesar 8.339.247 jiwa, namun jika ditambah dengan para tenaga kerja dari sekitar Jakarta

yang comuting mencapai lebih dari 12 juta orang. Jumlah migran yang masuk

tahun 2005 sebesar 3.090.226 jiwa. Padahal pertumbuhan penduduknya yang murni sangat rendah yaitu 0,17 persen per tahun, dilihat dari kepadatan penduduk Jakarta menempati posisi tertinggi yaitu 13.362 orang per kilometer persegi pada tahun 2005. Di sisi tingkat UMR daerah DKI Jakarta memiliki peringkat paling tinggi dibandingkan propinsi lainnya di Indonesia yaitu sebesar Rp 711.483. Sedangkan jumlah seluruh Pendapatan Regional Domestik Bruto sebesar Rp 436.250.721 juta pada tahun 2005.

Di siai lain kelambatan dan ketidakmerataan pembangunan ekonomi di daerah luar Jakarta mengakibatkan masyarakat daerah untuk migrasi ke Jakarta untuk mencari pendapatan yang lebih tinggi. Akibatnya terjadi kepadatan penduduk yang tinggi dan pengangguran di Jakarta. Dampak kepadatan dan pengangguran ini timbul berbagai masalah sosial dan ekonomi. Diantaranya kriminalitas meningkat, pemukiman kumuh timbul dimana-mana, kemacetan tinggi, menurunya tingkat pelayanan dan prasarana perkotaan, dan akhirnya mengurangi tingkat kesejahteraan penduduk Jakarta. Berdasarkan uraian di atas, maka ada permasalahan yang menarik untuk dikaji lebih lanjut, yaitu

(40)

bagaimanakah pengaruh faktor-faktor ekonomi yang mendorong penduduk untuk melakukan migrasi ke DKI Jakarta.

1.3. Tujuan Penelitian

Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah, tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini yaitu untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor ekonomi yang mempengaruhi migrasi ke DKI Jakarta. Faktor yang akan dianalisis diantaranya yaitu tingkat upah yang dalam hal ini Upah Minimum Regional dan Produk Domestik Regional Bruto perkapita.

1.4. Kegunaan penelitian

Kegunanaan dari penelitian ini dapat memberikan informasi kepada pihak-pihak yang terkait dalam mengambil keputusan. Bagi penulis penelitian ini bermanfaat untuk mengetahui lebih jauh tentang masalah kependudukan di DKI Jakarta.

(41)

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Pengertian Migrasi

Migrasi menurut Rusli (1994) adalah suatu gerak penduduk secara geografis, spasial atau teritorial antara unit-unit geografis yang melibatkan perubahan tempat tinggal yaitu dari tempat asal ke tujuan. Sedangkan Lee (1966) mengatakan bahwa yang disebut migrasi haruslah melibatkan faktor terjadinya perubahan tempat tinggal yang permanen dengan tidak usah memperhatikan jarak yang ditempuh dalam proses perpindahan tersebut. Menurut Munir (1981), dalam menelaah migrasi ada dua dimensi penting yang perlu ditinjau, yaitu dimensi waktu dan dimensi daerah. Ukuran yang pasti untuk dimensi waktu tidak ada, karena sulit menetapkan berapa lama seseorang pindah tempat tinggal agar dapat dianggap sebagai seorang migran, tetapi biasanya digunkan devinisi yang digunakan dalam sensus penduduk. Contoh, Sensus Penduduki Tahun 1961, batasan waktu bagi penentuan migran adalah 3 bulan, sedangkan untuk sensus penduduk Tahun 1971 dan 1980 selama 6 bulan.

Mantra (1980) mengatakan bahwa seseorang dikatakan melakukan migrasi jika melakukan pindah tempat tinggal secara permanen atau relatif permanen (untuk jangka waktu relatif tertentu) dengan menempuh jarak minimal tertentu, atau pindah dari suatu unit geografis ke unit geografis lainnya. Mobilitas penduduk horizontal atau geografis meliputi semua gerakan penduduk yang melintasi batas wilayah tertentu dalam periode waktu tertentu. Dari berbagai pengertian migarsi tersebut, maka dapat penulis simpulkan bahwa pengertian

(42)

migrasi adalah suatu mobilitas penduduk dari suatu tempat atau lokasi geografis ke tempat atau lokasi geografis lainnya dengan melewati batas administrasi suatu daerah atau wilayah dengan maksud untuk mempertahankan hidup dan atau memperbaiki hidup.

Secara garis besar, dimensi daerah dibedakan atas perpindahan antar negara yaitu perpindahan penduduk dari suatu negara ke negara lain yang disebut migrasi internasional. Sedangkan perpindahan yang terjadi dalam suatu negara misalnya antar propinsi, kota atau kesatuan administrasi lainnya dikenal dengan migrasi intern. Menurut Rusli (1995) berdasarkan bentuknya mobilitas dibagi menjadi dua yaitu mobilitas permanen atau migrasi dan mobilitas non-permanen atau sirkuler. Mobilitas permanen atau migrasi adalah perpindahan penduduk dari satu wilayah ke wilayah lain dengan maksud untuk menetap di daerah tujuan. Sedangkan mobilitas non permanen adalah gerak penduduk dari suatu tempat ke tempat lain dengan tidak ada niat untuk menetap di daerah tujuan yang terdiri dari dua, yaitu sirkulasi dan komutasi. Jadi perbedaan ini berdasarkan niatan, bukan lamanya setiap perpindahan, dan akibatnya beberapa perpindahan sirkuler mungkin lebih lama dari migrasi.

Definisi migran menurut PBB (2000) adalah seseorang yang berpindah tempat kediaman dari suatu unit administratif atau politis ke unit daerah administratif atau daerah politis yang lain. Untuk menentukan seseorang disebut migran atau bukan, konsep operasional Sensus Penduduk 1971, 1980, 1990 dan 2000 menetapkan minimal lamanya tinggal di daerah tujuan enam bulan dan unit daerah migrasinya kabupaten atau kota. Banyak ahli dan penelitian mengatakan

(43)

bahwa migran bersifat selektif (Lee, Suharso, dan Hugo, 1981). Terdapat ciri khusus yang membedakan migran dan non migran, terutama dalam hal umur, jenis kelamin, pendidikan, status perkawinan dan jenis pekerjaan. Dengan adanya sifat selektif dalam proses migrasi maka timbullah ciri-ciri atau sifat-sifat karakteristik dari mereka yang turut serta dalam proses migrasi tersebut. Kebanyakan terdiri dari mereka yang masih berumur muda terutama antara 20-29 tahun, belum menikah, rata-rata memiliki tingkat pendidikan yang relatif lebih tinggi daripada mereka yang tidak turut bermigrasi. Serta kebanyakan dari mereka bermigrasi dengan alasan untuk memperbaiki nasib kehidupan.

2.2. Penyebab Migrasi

Menurut Hugo (1981) migrasi dilakukan seseorang karena adanya tekanan lingkungan alam, ekonomi, sosial dan budaya. Menghadapi tekanan lingkungan ini ada tiga kemungkinan yang dilakukan masyarakat. Pertama, mereka yang bertahan di tempat, karena menganggap tempat yang sekarang adalah tempat terbaik dan dianggap paling banyak memberikan kemungkinan bagi terpenuhinya kebutuhan hidup tentu saja tidak dilupakan kemungkinan usaha perbaikan lingkungan hidupnya dan pembaharuan. Kedua, mereka pindah tempat atau migrasi. Ketiga, mereka melakukan peralihan antara keduanya, yaitu tetap tinggal tinggal di tempat lama tetapi mencari pekerjaan baru secara berkala dan terus

menerus atau commutery.

Mengingat bahwa sebagian besar masyarakat di pedesaan sudah tidak memiliki tanah pertanian, sedangkan mereka yang mengaku sebagai keluarga petani sebagian besar hanya memiliki tanah yang sempit ditambah pula bahwa

(44)

jumlah hari dan jam kerja di sektor pertanian jauh dibawah jam kerja normal (untuk ukuran kerja penuh), maka agar dapat mempertahankan hidupnya dari hari ke hari mereka harus dapat mencari pekerjaan di luar sektor pertanian (Suharso, 1978). Namun untuk mencari pekerjan di luar sektor pertanian tersebut diperlukan adanya kecakapan atau ketrampilan tertentu atau bahkan diperlukan sejumlah uang sebagai modal usaha, suatu hal yang sebagian besar dari mereka justru tidak memilikinya. Tidaklah mengherankan jika mereka terpaksa harus menerima pekerjaan yang biasa disebut dengan istilah pekerja kasar. Seperti buruh bangunan, penarik becak, buruh pabrik, pedagang keliling, dan sebagainya. Menurut Hardjosudarmo (1965) terjadinya migrasi disebabkan oleh tiga faktor yaitu:

1) Faktor pendorong (push factor) yang ada pada daerah asal, yakni adanya

pertambahan penduduk yang mengakibatkan timbulnya tekanan penduduk, adanya kekeringan sumber alam, adanya fluktuasi iklim, dan ketidaksesuaian diri dengan lingkungan.

2) Faktor penarik (pull factor) yang ada pada daerah tujuan, yakni adanya

sumber alam serta sumber mata pencaharian baru, adanya pendapatan-pendapatan baru, dan iklim yang sangat baik.

3) Faktor lainnya (other factor), yakni adanya perubahan-perubahan teknologi,

seperti munculnya mekanisasi pertanian yang bias menyebabkan berkurangnya permintaan tenaga kerja untuk pertanian. Hal ini memaksa buruh tani untuk pindah ke tempat atau pekerjaan lain. Selain itu juga karena adanya perubahan pasar, faktor agama, politik, dan faktor pribadi.

(45)

Sedangkan menurut Sumaryanto dan Halim (1989) dalam Refiani (2006),

arus dan volume migrasi dipengaruhi oleh faktor-faktor yang bersifat daya tarik (pull) atau daya dorong (push). Daya tarik dapat berupa produktivitas kerja yang

lebih tinggi di daerah tujuan atau fasilitas lain yang memungkinkan individu itu memperoleh kehidupan yang lebih baik. Sedangkan daya dorong pada umumnya berupa suatu set peubah yang menyebabkan individu itu merasa sulit memperbaiki taraf hidupnya di tempat asal. Sebagai contoh, pemilikan aset yang rendah, kesempatan kerja yang sempit, produktivitas kerja di tempat asal yang rendah, dan lain-lain. Perbedaan tingkat gerak penduduk di desa-desa berkaitan dengan ketimpangan sosial dan regional.

Munir (1981) mengelompokkan faktor-faktor yang menyebabkan

seseorang melakukan migrasi ke dalam dua kelompok, yaitu faktor pendorong dan faktor penarik. Faktor pendorong misalnya :

1) Makin berkurangnya sumber-sumber alam, menurunnya permintaan atas

barang-barang tertentu yang bahan bakunya masih sulit diperoleh seperti hasil tambang, kayu dan bahan dari hasil pertanian.

2) Menyempitnya lapangan kerja di daerah asal (misalnya pedesaan) akibat

masuknya teknologi yang menggunakan mesin-mesin (capital intensive).

3) Adanya tekanan-tekanan atau diskriminasi politik, agama dan suku di daerah

asal.

4) Tidak cocok lagi dengan adat, budaya dan kepercayaan di tempat asal.

5) Alasan pekerjaan atau perkawinan yang menyebabkan tidak bisa

(46)

6) Bencana alam baik banjir, kebakaran, gempa bumi, musim kemarau panjang

atau adanya wabah penyakit.

Sementara faktor-faktor penarik antara lain:

1) Adanya rasa superior di tempat yang baru atau kesempatan untuk memasuki

lapangan kerja.

2) Kesempatan mendapatkan pekerjaan yang lebih baik.

3) Kesempatan mendapatkan pendapatan yang lebih tinggi.

4) Keadaan lingkungan dan keadaan hidup yang menyenagkan, misalnya iklim,

perumahan, sekolah, dan fasilitas-fasilitas kemasyarakatan lainnya.

5) Tarikan dari orang yang diharapkan sebagai tempat berlindung.

6) Adanya aktivitas-aktivitas di kota besar, tempat-tempat hiburan, pusat

kebudayaan sebagai daya tarik orang-orang dari desa atau kota kecil.

Mantra (1994) berpendapat bahwa motivasi seseorang untuk pindah adalah motif ekonomi. Motif tersebut berkembang karena adanya ketimpangan ekonomi antar daerah. Todaro dan Smith (2004) menyebut motif utama tersebut sebagai pertimbangan ekonomi yang rasional. Faktor yang mempengaruhi untuk melakukan migrasi ke perkotaan karena adanya dua harapan, yaitu harapan untuk memperoleh pekerjaan dan memperoleh pendapatan yang lebih tinggi daripada yang diperoleh di pedesaan. Dengan demikian migrasi dari pedesaan ke perkotaan mencerminkan adanya ketidakseimbangan antara pedesaan dan perkotaan. Kebutuhan hidup yang terus meningkat menuntut setiap orang terutama para kepala keluarga untuk mencari penghasilan yang lebih besar. Jika di daerah tempat tinggal dianggap tidak dapat menyediakan lapangan pekerjaan yang

(47)

mempunyai penghasilan yang layak maka mereka akan lebih memilih untuk bermigrasi. Pilihan ini merupakan pilihan terbaik mereka, meskipun belum pasti apakah mereka akan mendapatkan pekerjaan atau tidak di tempat tujuan.

Wilayah perkotaan dengan proses pertumbuhan ekonomi yang cukup tinggi dan fasilitas yang lengkap mendorong setiap orang terutama pengangguran untuk mengadu nasib. Arus masuk migrasi akan semakin banyak dalam waktu yang relatif cepat. Migrasi masuk ke kota (termasuk kota Jakarta) sangat erat

kaitannya dengan kebijakan pembangunan yang bersifat bias kota (urban bias).

Pembangunan di DKI Jakarta yang memiliki peran dan fungsi sebagai pusat kegiatan ekonomi, telah menarik penduduk desa untuk datang kota ini dalam upaya mendapatkan kesempatan kerja atau usaha, lebih-lebih ketika lapangan pekerjaan di desa sangat terbatas. Fenomena ini sejalan dengan teori Todaro (2004) yang menjelaskan terjadinya perpindahan penduduk disebabkan oleh tingginya upah atau pendapatan yang dapat diperoleh di daerah tujuan. Kesenjangan upah atau pendapatan yang besar antara desa dan kota mendorong penduduk desa untuk datang ke kota.

Perusahaan akan selalu berusaha untuk memperoleh keuntungan maksimal, dengan menjual produk yang dihasilkan di pasar barang dan memperoleh tenaga kerja di pasar faktor produksi dalam kondisi pasar persaingan sempurna (Wiranatakusumah, 1998). Kota merupakan pasar tenaga kerja dan juga tempat bisnis perusahaan-perusahaan. Dengan demikian kota menjadi tujuan migrasi yang tepat bagi pengangguran. Pengangguran di Indonesia merupakan

(48)

akibat perbedaan kerangka kerja dari pembangunan. Hal ini dapat dilihat dari signifikansi migrasi desa-kota yang meningkatkan angkatan kerja di kota.

Para migran yang masuk ke perkotaan yang tidak terserap di sektor modern harus menciptakan suatu lapangan kerja sendiri atau bekerja pada usaha-usaha rumah tangga milik keluarga atau kenalan mereka agar bisa tetap hidup (Todaro, 2004). Seperti pedagang keliling, pedagang asongan di trotoar atau jalanan, pembuatan papan nama, tambal ban dan sebagainya. Sedangkan yang mempunyai ketrampilan khusus akan mencari pekerjaan sebagai mekanik, tukang kayu, tukang cukur, tukang ojek motor, dan sebagainya.

2.3. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)

Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) didefinisikan sebagai jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu wilayah, atau merupakan jumlah seluruh nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi di suatu wilayah. Salah satu indikator penting untuk mengetahui kondisi ekonomi di suatu wilayah dalam suatu periode tertentu oleh data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) baik atas harga dasar berlaku maupun atas dasar harga konstan (BPS, 2005).

PDRB propinsi menunjukkan tingkat kemajuan ekonomi propinsi tersebut,

semakin besar jumlah PDRB propinsi tersebut maka semakin baik pula kondisi perekonomian propinsi tersebut, sehingga semakin banyak penduduk yang akan datang ke propinsi itu untuk bekerja atau mencari penghidupan yang lebih baik.

(49)

2.4. Upah Minimum Regional (UMR)

Upah adalah kompensasi yang diberikan kepada para pekerja harian atau borongan yang besarnya telah disepakati sebelumnya oleh kedua belah pihak. Sedangkan gaji adalah kompensasi yang diberikan perusahaan kepada seseorang atau karyawan secara periodik biasanya sebulan sekali (Sari dan Hoeriah, 2004).

Upah Minimum Regional (UMR) adalah upah yang ditetapkan oleh pemerintah melalui keputusan mentri yang dinilai dan diukur dari kebutuhan hidup minimum (Sari dan Hoeriah, 2004). UMR tiap propinsi atau tiap kabupaten/kota di Indonesia berbeda-beda sesuai dengan kondisi perekonomian masing-masing daerah. Setiap pekerja ataupun buruh berhak mendapatkan upah minimal sama dengan UMR yang ditetapkan oleh pemerintah daerah setempat, dan perusahaan atau pengusaha harus memberikan upah kepada pekerja mereka tidak boleh dibawah standar UMR.

2.5. Penelitian Terdahulu

Analisis serta kajian terhadap fenomena migrasi telah dilakukan baik di dalam maupun di laur negeri. Berikut ini akan dipaparkan beberapa penelitian terdahulu dengan berbagai pendekatan yang secara khusus menganalisis terjadinya migrasi.

Solimano (2002) melakukan penelitian di Argentina mengungkapkan bahwa migrasi penduduk ke Amerika Serikat dan Eropa atau negara yang lebih maju dengan pendekatan ekonomi dan politik. Model yang digunakan adalah dengan pendekatan Ordinary Last Square (OLS) :

(50)

dimana :

NM = net migrasi penduduk dari negara pengirim ke negara penerima,

X1 = menunjukan rasio GDP real perkapita negara penerima terhadap GDP

real perkapita negara pengirim,

X2 = lag net migrasi,

X3 = indeks ekonomi negara penerima migran,

X4 = indeks rezim pemerintahan apakah autoritarian atau demokrasi.

Pendekatan ekonomi dengan melihat tingkat rasio pendapatan nasional negara asal dengan negara tujuan. Sedangkan aspek politik dengan memasukkan rezim pemerintahan di negara asal yaitu Argentina. Hasilnya diketahui bahwa hubungan yang positif dan signifikan antara selisih pendapatan nasional negara penerima dengan negara pengirim migran.

Romdiati dan Noveria (2004) melakukan analisis mobilitas penduduk antar daerah dalam rangka pengendalian migrasi masuk ke DKI Jakarta. Dalam penelitian ini diungkapkan bahwa Jakarta sebagai kota metropolitan yang menjadi pusat dari berbagai kegiatan pembangunan. Jakarta menjadi tujuan utama migrasi penduduk dari berbagai daerah dalam jumlah yang besar. Mereka datang ke kota ini untuk memperoleh manfaat dari semua kesempatan yang tersedia, terutama kesempatan ekonomi. Masih terbukanya peluang untuk melakukan usaha ekonomi, khususnya di sektor informal diketahui sebagai penyebab utama perpindahan penduduk dari berbagai daerah, termasuk mereka yang berketrampilan rendah menuju Jakarta. Arus migrasi menuju kota Jakarta tampak

(51)

semakin diwarnai oleh pola mobilitas non-permanen dengan ciri-ciri kurang terampil, bekerja di sektor informal dan tinggal di permukiman kumuh.

Selain itu beberapa penelitian menunjukkan besarnya orientasi migran non-permanen pada desa asalnya, yaitu terlihat dari peningkatan kehidupan keluarga migran di desa asal yang terlihat membaik sebagai dampak adanya anggota keluarga yang melakukan mobilitas non-permanen ke kota (Hugo, 1975; Mantra et al, 1988; Saefullah, 1992).

Perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu, bahwa penelitian ini hanya menganalisis faktor –faktor ekonomi yang mempengaruhi migrasi tanpa menganalisis faktor non ekonomi. Penelitian ini juga menganalisis migrasi tiap propinsi dalam satu negara ke salah satu propinsi yang paling maju di negara tersebut. Sedangkan penelitian Solimano menganalisis migrasi internasional dari satu negara ke negara lainnya, yaitu dari Argentina ke Amerika Serikat dan Eropa dengan menyertakan faktor politik berupa rezim pemerintahan. Perbedaan dengan penelitian Mantra, kalau mantra menganalisis migrasi antar daerah dalam propinsi di Jawa Tengah dengan melihat faktor ekonomi dan sosial seperti pendidikan dan status perkawinan. Sedangkan penelitian Hugo menganalisis migrasi di Jawa Barat dan hampir sama dengan penelitian Mantra hanya berbeda wilayah saja.

2.6. Kerangka Pemikiran

Migrasi yang dilakukan oleh penduduk di pengaruhi oleh dua faktor utama yaitu faktor ekonomi dan faktor non ekonomi. Faktor ekonomi terdiri dari lag tingkat upah dan lag besarnya tingkat perekonomian antara wilayah luar Jakarta

(52)

terhadap wilayah Jakarta. Sedangkan faktor non ekonomi terdiri dari perbedaan kondisi sosial budaya, politik, keamanan, dan iklim. Namun yang menjadi fokus dari penelitian ini adalah pada faktor ekonomi, dimana lag upah dianalisis dengan

menggunakan variabel UMR tiap propinsi dan lag besarnya perekonomian

dianalisis dengan variabel PDRB berdasarkan harga berlaku tiap propinsi di Indonesia.

Migrasi yang dilakukan penduduk di daerah asal juga dipengaruhi adanya faktor pendorong seperti fasilitas dan sarana yang tidak memadai, lapangan pekerjaan yang sempit, kualitas pendidikan yang rendah, atau penghasilan yang rendah serta kondisi iklim atau keamanan yang tidak baik, sehingga mendorong masyarakat untuk bermigrasi. Namun di Jakarta terdapat faktor penarik yang mempengaruhi masyarakat di luar Jakarta untuk melakukan migrasi. Diantaranya fasilitas dan sarana yang lengkap seperti fasilitas pendidikan, olahraga, keagamaan, rekreasi dan hiburan. Selain itu juga tersedia lapangan pekerjaan yang lebih luas serta penghasilan yang lebih tinggi. Sehingga mempengaruhi masyarakat luar Jakarta untuk mengadu nasib ke Jakarta.

Semakin banyaknya masyarakat yang bermigrasi ke Jakarta mengakibatkan jumlah penduduk semakin meningkat. Sehingga menimbulkan berbagai masalah diantaranya masalah sosial, ekonomi, dan kependudukan. Oleh karena itu pemerintah DKI Jakarrta harus bekerja sama dengan pemerintah daerah selain Jakarta untuk mengatasi hal tersebut.

(53)

Gambar 2.1. Kerangka Pemikiran Penelitian

2.7. Hipotesis

Secara umum ada dua faktor yang signifikan berpengaruh terhadap tingkat migrasi penduduk, yaitu faktor ekonomi dan faktor non ekonomi. Faktor ekonomi merupakan faktor terbesar yang mempengaruhi gerak penduduk. Faktor ekonomi ini diantaranya adalah tingkat upah kemudian kondisi perekonomian wilayah. Sedangkan faktor non ekonomi seperti keamanan, politik, sosial budaya juga mempengaruhi namun lebih kecil. Yang menjadi hipotesisi dari penelitian ini yaitu :

Penduduk luar

Jakarta Migrasi _Jakarta

Faktor Non Ekonomi -Sosial budaya

-Politik -Keamanan

-Iklim

Faktor Ekonomi -Gap tingkat upah -Gap besarnya tingkat

perekonomian

Kebijakan Pemda Jakarta dan Pemda selain Jakarta Masalah sosial, ekonomi dan

kependudukan Jakarta Keterangan :

Alur permasalahan Ruang lingkup

(54)

1. Tingkat Produk Domestik Regional Bruto perkapita tiap propinsi di luar

Jakara memiliki hubungan yang negatif terhadap jumlah migrasi ke Jakarta.

2. Tingkat upah selain Jakarta memiliki hubungan yang negatif terhadap tingkat

(55)

III. METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa

data time series lima tahunan (1985, 1990, 1995, 2000, dan 2005) dan cross

section yang terdiri dari data migrasi masuk ke DKI Jakarta, data jumlah

penduduk tiap propinsi di Indonesia, data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) tiap propinsi berdasarkan harga berlaku, data Upah Minimum Regional (UMR) tiap propinsi. Proses pengumpulan data dilakukan melalui penelusuran data ke Badan Pusat Statistik (BPS) Pusat, Departemen Tenaga Kerja dan Transmigrasi, media internet, surat kabar, dan literatur-literatur yang berkaitan.

PDRB yang digunakan dalam penelitian ini adalah PDRB berdasarkan harga berlaku. Ini dimaksudkan untuk melihat perbandingan kesejahteraan antara daerah propinsi selain Jakarta terhadap Jakarta pada tahun yang bersangkutan. Setiap propinsi memiliki PDRB yang berbeda-beda sesuai dengan kondisi perekonomiannya.

UMR yang digunakan pada tahun 1985 masih berupa KFM (Kebutuhan Fisik Minimum), karena kebijakan pemerintah yang mengatur tentang UMR belum dibuat. Namun yang berlaku tahun 1985 adalah kebijakan KFM pekerja. Sehingga untuk data tahun 1985 masih menggunakan data KFM, dan untuk tahun 1990 hingga 2005 menggunakan data UMR karena kebijakan pemerintah tentang UMR sudah dikeluarkan. Selain itu UMR yang digunakan adalah UMR nominal, yaitu nilai UMR pada tahun yang bersangkutan. Hal ini untuk menunjukkan

(56)

bahwa penduduk yang melakukan migrasi ke Jakarta hanya melihat beasarnya nilai nominal upah yang akan mereka dapatkan pada tahun tersebut atau hanya melihat nilai upah relatif Jakarta terhadap propinsi selain Jakarta, tanpa memperhitungkan nilai rill upah tersebut.

3.2. Teknik Pengolahan Data

Data diolah dengan menggunakan program software Eviews 4.1.

Tahap-tahap pengolah data : Pertama, data PDRB bedasarkan harga berlaku tiap propinsi dibagi dengan PDRB bedasarkan harga berlaku DKI Jakarta. Kedua, data UMR tiap propinsi di Indonesia dibagi dengan UMR DKI Jakarta. Ini dimaksudkan karena DKI Jakarta merupakan propinsi utama tujuan migrasi penduduk dari seluruh propinsi di Indonesia. Walaupun dari propinsi DKI Jakarta ada penduduk yang bermigrasi ke tiap propinsi di Indonesia, namun jumlah penduduk yang masuk ke DKI Jakarta lebih besar dari pada jumlah penduduk yang pindah ke luar Jakarta. Bentuk fungsi persamaannya adalah sebagai berikut.

Log MIG = Log ⎟

⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ JKT PDRB PDRB JKT UMR UMR . ,

. (3.1)

dimana :

MIG : jumlah migrasi penduduk berbagai propinsi ke Jakarta (jiwa),

UMR : tingkat UMR tiap propinsi selain Jakarta (rupiah),

UMR.JKT : tingkat UMR Jakarta (rupiah),

PDRB : PDRB tiap propinsi selain Jakarta (rupiah),

(57)

3.3. Model dan Metode Estimasi

Salah satu langkah dalam penelitian ini adalah menentukan model umum yang digunakan dengan menggunakan analisis fungsi regresi. Penggunaan fungsi regresi ditujukan untuk menangkap berbagai kemungkinan migrasi dari variabel-variabel yang diestimasi. Bentuk model umum yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

Log MIGit = αi + β1 Log RUMRit + β2 Log RPDRBit +

ε

it (3.2)

dimana :

MIGit = jumlah migrasi penduduk ke DKI Jakarta,

RUMRit = rasio tingkat upah minimum regional tiap propinsi terhadap upah

minimum regional Jakarta,

RPDRBit = rasio tingkat PDRB tiap propinsi terhadap PDRB Jakarta,

αi = interesep model yang berubah-ubah tiap propinsi,

β1 = slope variabel UMR,

β2 = slope variabel PDRB,

i = propinsi ke-i,

t = pada tahun ke-t,

ε

= error/simpangan.

Teknik estimasi dalam penelitian ini menggunakan metode panel data.

Model ini menggunakan kombinasi set data runut waktu (time series) dan kerat

lintang (cross section). Model yang digunakan mengacu pada penelitian migrasi

internasional yang dilakukan oleh Andres Solimano tahun 2002. Analisis panel data adalah subjek dari salah satu bentuk yang cukup aktif dan inovatif dalam

(58)

literatur ekonometrik. Hal ini dikarenakan panel data menyediakan informasi yang cukup kaya untuk perkembangan teknik estimasi dan hasil teoritik. Dalam bentuk praktis, peneliti telah dapat menggunakan data runut waktu (time series) dan kerat

lintang (cross section) untuk menganalisis masalah yang tidak dapat diatasi jika

hanya menggunakan salah satunya saja. Banyak keuntungan yang diperoleh dengan menggunakan data panel, yang diantaranya sebagai berikut (Gujarati, 2003)

1) Mampu mengontrol heterogenitas individu, panel data memberi peluang

perlakukan bahwa unit-unit ekonomi yang dianalisis dalam penelitian ini seperti Pendapatan Domestrik Regional Bruto (PDRB) tiap propinsi, Upah Minimum Regional (UMR) tiap propinsi adalah homogen.

2) Banyak memperoleh informasi lebih banyak, lebih beragam, mengurangi

kolinearitas antar variabel, meningkatkan derajat kebebasan serta lebih efisien.

Data time series memiliki kecenderungan tingkat kolinearitas yang tinggi.

Dengan menggunakan panel data, penambahan dimensi cross section dapat

memperkaya keragaman dan informasi pada variabel, sehingga akan menghasilkan informasi yang lebih akurat.

3) Panel data lebih baik untuk studi dynamic of adjusment. Salah satu

kekurangan apabila menggunakan pendekatan cross section adalah tidak dapat

menggambarkan adanya perubahan-perubahan yang terjadi. Dengan menggunakan panel data, dapat diketahuai apakah kondisi yang terjadi tersebut permanen atau temporer.

(59)

4) Mampu lebih baik dalam mengestimasi dan mengukur efek yang secara sederhana tidak dapat dideteksi oleh pure cross section atau pure time series.

5) Dapat membangun dan menguji model prilaku (behavioral model ) yang lebih

kompleks dibanding pure cross section atau data time series.

Keuntungan fundamental panel data dari pada runut waktu (time series)

ataupun kerat lintang (cross section) adalah bahwa panel data akan membiarkan

peneliti untuk lebih fleksibel dalam memodelkan perbedaan sifat tiap data

pengamatan. Metode panel data dapat memiliki 3 bentuk model yaitu pooled,

Fixed Effect atau model efek tetap, dan Random Effect atau model efek acak.

3.3.1. Model Pooled

Model polled yaitu model yang didapatkan dengan mengkombinasikan

atau mengumpulkan semua data cross section dan time series. Model data ini

kemudian di duga dengan menggunakan Ordinari Least Square (OLS) yaitu :

Yit = α + β Xit +

ε

it (3.3) dimana :

Yit = variabel endogen,

Xit = variabel eksogen,

α = interesep,

β = slope,

i = individu ke I,

t = individu ke-t,

(60)

3.3.2. Model Efek Tetap (Fixed Effect)

Masalah terbesar dalam pendekatan model kuadrat terkecil adalah

asumsi interesep dan slope dari persamaan regresi yang dianggap konstan baik

antar individu maupun antar waktu yang mungkin kurang beralasan. Untuk

mengatasi masalah ini maka kita bisa menggunakan Model Efek Tetap (Fixed

Effect).

Model Efek Tetap (Fixed Effect ) yaitu model yang di dapatkan dengan

mempertimbangkan bahwa peubah-peubah yang dihilangkan dapat

mengakibatkan perubahan dalam interesep-interesep cross section dan time series.

Peubah boneka (dummy) dapat ditambahkan ke dalam model untuk

memungkinkan perubahan-perubahan interesep ini lalu model di duga dengan OLS, yaitu :

Yit = αiDi + β Xit +

ε

it (3.4) dimana :

Yit = variabel endogen,

Xit = variabel eksogen,

αi = interesep model yang berubah-ubah antar cross section unit,

β = slope,

D = variabel boneka,

i = individu ke-i, t =periode waktu ke-t,

(61)

3.4.3. Model Efek Acak (Random Effect)

Keputusan untuk memasukkan variabel boneka dalam model effek tetap tak dapat dipungkiri akan dapat menimbulkan konsekuensi. Penambahan variabel boneka akan dapat mengurangi banyaknya derajat kebebasan yang pada akhirnya akan mengurangi efisiensi dari parameter yang diestimasi. Untuk mengatasi

masalah tersebut maka kita bisa menggunakan Model Efek Acak (Random Effect).

Dalam model efek acak parameter yang berbeda antar individu maupun antar

waktu dimasukkan ke dalam error. Karena hal inilah model efek acak sering juga

disebut model komponen error (error component model).

Bentuk model efek acak ini bisa dijelaskan pada persamaan berikut :

Yit = αi + β Xit + εit (3.5) εit = uit + vit + wit (3.6) dimana :

uit ~ N(0,δu²) = komponen cross section error, vit ~ N(0,δv²) = komponen timeseries error, wit~ N(0,δv²) = komponen combination error,

kita juga mengasumsikan bahwa error secara individual juga tidak saling

berkorelasi begitu juga dengan error kombinasinya.

Penggunaan model efek acak dapat menghemat pemakaian derajat kebebasan dan tidak mengurangi jumlahnya seperti yang dilakukan pada model efek tetap. Hal ini berimplikasi parameter yang merupakan hasil estimasi akan menjadi efisien. Semakin efisien maka model akan semakin baik.

(62)

3.5. Evaluasi Model

Gujarati (1995) menjelaskan, sebagai upaya untuk menghasilkan model yang efisien, tak bias, dan konsisten, maka perlu dilakukan pendeteksian terhadap pelanggaran/gangguan asumsi dasar ekonometrika yang berupa gangguan antar

waktu (time-related disturbance), gangguan antar daerah atau antar propinsi

(cross sectional disturbance), dan gangguan akibat keduanya. Pengujian model

yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut: 1) Multikolinearitas

Indikasi multikolinearitas tercermin dengan melihat hasil uji t dan F

statistik hasil regresi. Jika banyak koefisien parameter dari t statistik diduga tidak

signifikan sementara dari hasil F hitungnya signifikan, maka patut di duga adanya

multikolinearitas. Multikolinearitas salah satunya dapat diatasi dengan menghilangkan variabel yang tidak signifikan.

2) Autokorelasi

Autolorelasi dapat mempengaruhi efisiensi dari estimatornya. Untuk

mendeteksi adanya korelasi serial adalah dengan melihat nilai Durbin Watson (DW) dalam Eviews. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi, maka dilakukan dengan membandingkan DW-statistikanya dengan DW-tabel. Adapun kerangka identifikasi Autokorelasi terangkum dalam tabel 3.1.

Korelasi serial ditemukan jika error dari periode waktu yang berbeda

saling berkorelasi. Hal ini bisa dideteksi dengan melihat pola random error dari

hasil regresi. Pada analisis seperti yang dilakukan pada model, jika ditemukan korelasi serial, maka model menjadi tidak efisien meskipun tidak bias dan

(63)

konsisten. Treatmen untuk pelanggaran ini adalah dengan menambahkan AR (1)

atau AR (2) dan seterusnya, tergantung dari banyaknya autokorelasi pada model regresi yang kita gunakan.

Tabel 3.1. Kerangka Identifikasi Autokorelasi

Nilai DW Hasil

4-dl < DW < 4 Tolak Ho, korelasi serial negatif 4-dl < DW < 4-dl Hasil tidak dapat ditentukan 2 < DW < 4-du Terima Ho, tidak ada korelasi serial du < DW < 2 Terima Ho, tidak ada korelasi serial dl < DW < du Hasil tidak dapat ditentukan 0 < DW < dl Tolak Ho, korelasi serial positif Sumber : Gujarati (2000)

3) Heteroskedastisitas

Dalam regresi linear berganda, salah satu asumsi yang harus dipenuhi agar

taksiran parameter dalam model tersebut adalah Var (ui) = σ² (konstan), semua

varian mempunyai variasi yang sama. Pada umumnya heteroskedastisitas

diperoleh pada data kerat lintang (cross section). Jika pada model dijumpai

heteroskodestisitas, maka model menjadi tidak efisien meskipun tidak bias dan konsisten. Dengan kata lain, jika regresi tetap dilakukan meskipun ada masalah

heteroskedastisitas maka pada hasil regresi akan terjadi “misleading” (Gujarati,

1995).

Untuk mendeteksi adanya pelanggaran asumsi heteroskedastisitas,

digunakan uji-White Heteroskedasticity yang diperoleh dalam program Eviews

4.1. Dengan uji White, membandingkan Obs*R-Squared dengan X (Chi-Squared)

tabel, jika nilai Obs*R-Squared lebih kecil dari X (Chi-Squared) tabel maka tidak

ada heteroskedastisitas pada model. Dalam pengolahan data panel dalam Eviews

(64)

maka untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas adalah dengan

membandingkan Sum Square Resid pada Weighted Statistics dengan Sum Square

Resid pada Unweighted Statistics. Jika Sum Square Resid pada Weighted Statistics

< Sum Square Resid pada Unweighted Statistics, maka terjadi heteroskedastisitas.

Untuk men-treatmen pelanggaran tersebut, bisa mengestimasi GLS dengan White

(65)

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil Estimasi Fungsi Migrasi dan Evaluasi Model

Estimasi terhadap fungsi migrasi dalam penelitian ini dilakukan dengan

menggunakan program sofware Eviews 4.1 dan metode panel data dengan Model

Efek Tetap (Fixed Effect Model). Pemilihan model efek tetap ini dimaksudkan

untuk memberikan keleluasaan bagi peneliti untuk melihat heterogenitas tiap individu dari contoh penelitian. Dengan model efek tetap kita akan membiarkan interesep bervariasi antar individu (propinsi), dan perbedaan nilai konstanta ini diasumsikan sebagai perbedaan antar unit individu.

Proses estimasi metode panel data dalam penelitian ini dilakukan dengan

tiga model yaitu Model Pooled, Model Fixed Effects dan Model Random Effects,

dari ketiga model tersebut akan dipilih model yang terbaik, model-model yang didapatkan dapat dilihat pada tabel 4.1.

Tabel 4.1. Hasil Estimasi Panel Data

Model Pooled Model Fixed Effects Model Random Effect

Variabel

Koefisien Probabilitas Koefisien Probabilitas Koefisien Probabilitas Konstanta 8,724 0,000 - - 8,962 0,000 RUMR -0,268 0,149 -0,063 0,000 -0,248 0,849 RPDRB 1,043 0,000 -0,285 0,000 0,1813 0,003

R-square 0,986 0,999 0,729

F-statistik 4367,940 10178,160

-Prob(F-stat) 0,000 0,000

-DW 0,739 1,878 1,097

(1)

Lampiran 5. Persentase Rasio UMR tiap Propisi terhadap Jakarta dalam Persen.

Sumber : BPS (diolah)

NO NAMA PROPINSI 1985 1990 1995 2000 2005

1 ACEH 120.94 2 SUMATRA UTARA 3 SUMATRA BARAT 4 RIAU 123.71 5 JAMBI 91.43 6 SUMATRA SELATAN 7 BENGKULU 99.79 8 LAMPUNG 107.40 9 DKI JAKARTA 10 JAWA BARAT 11 JAWA TENGAH 12 DI. YOGYAKARTA 13 JAWA TIMUR 14 BALI 96.49 15 NT. BARAT 16 NT. TIMUR 109.19 17 KALIMANTAN BARAT 18 KALIMANTAN TENGAH 19 KALIMANTAN SELATAN 20 KALIMANTAN TIMUR 21 SULAWESI UTARA 22 SULAWESI TENGAH 23 SULAWESI SELATAN 24 SULAWESI TENGGARA 25 MALUKU 125.22 26 IRIAN JAYA 162.24 59.10 75.09 92.63 88.01 94.99 69.85 93.13 99.85 80.00 89.57 61.26 69.63 77.71 73.19 55.13 92.17 108.69 69.78 40.80 69.27 68.51 56.52 108.31 45.74 75.78 67.66 63.76 46.44 70.58 73.61 55.67 62.31 69.32 65.75 61.92 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 99.12 42.39 94.72 98.99 54.59 88.95 25.15 63.08 71.22 49.42 83.64 40.21 60.33 82.54 55.73 85.31 49.45 80.43 87.58 44.87 70.59 87.25 108.13 57.69 86.61 50.69 63.16 75.42 58.34 59.47 62.93 94.63 62.33 119.90 55.47 74.62 102.22 64.25 122.59 46.64 77.04 160.69 72.23 124.56 47.79 76.65 88.00 82.56 127.89 49.04 89.14 77.00 66.66 109.01 33.09 70.39 77.79 86.80 92.02 32.51 57.16 65.03 69.83 103.89 35.07 65.69 80.57 74.17 101.01 51.38 68.08 67.87 62.92 59.91 83.72 119.51 79.79 90.62 1.032.45 139.16 77.67

(2)

Lampiran 6. Hasil Estimasi Model

Pooled.

Dependent Variable: LOG(MIG?) Method: Pooled Least Squares Date: 08/08/07 Time: 18:48 Sample: 1 5

Included observations: 5

Number of cross-sections used: 25 Total panel (balanced) observations: 125

White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 9.063094 1.871991 4.841419 0.0000

LOG(R.UMR?) -0.331276 0.439835 -0.753182 0.4528

LOG(R.PDRB?) 0.990256 0.105331 9.401373 0.0000

R-squared 0.392756 Mean dependent var 10.13398

Adjusted R-squared 0.382801 S.D. dependent var 1.812843 S.E. of regression 1.424206 Sum squared resid 247.4602 F-statistic 39.45384 Durbin-Watson stat 0.586259 Prob(F-statistic) 0.000000

Hasil Estimasi Model

Pooled

dengan

White Heteroskedasticity.

Dependent Variable: LOG(MIG?) Method: GLS (Cross Section Weights) Date: 08/08/07 Time: 18:37

Sample: 1 5

Included observations: 5

Number of cross-sections used: 25 Total panel (balanced) observations: 125 One-step weighting matrix

White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 8.724377 0.756161 11.53773 0.0000

LOG(R.UMR?) -0.267678 0.184197 -1.453220 0.1487

LOG(R.PDRB?) 1.042892 0.026160 39.86587 0.0000

Weighted Statistics

R-squared 0.986227 Mean dependent var 16.47401

Adjusted R-squared 0.986001 S.D. dependent var 11.95731 S.E. of regression 1.414749 Sum squared resid 244.1849 F-statistic 4367.940 Durbin-Watson stat 0.739453 Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.390120 Mean dependent var 10.13398

Adjusted R-squared 0.380122 S.D. dependent var 1.812843 S.E. of regression 1.427294 Sum squared resid 248.5344 Durbin-Watson stat 0.581087

(3)

Lampiran 7. Hasil Estimasi Model

Fixed Effect.

Dependent Variable: LOG(MIG?) Method: Pooled Least Squares Date: 08/08/07 Time: 18:52 Sample: 1 5

Included observations: 5

Number of cross-sections used: 25 Total panel (balanced) observations: 125

White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LOG(R.UMR?) -0.238564 0.212818 -1.120978 0.2650

LOG(R.PDRB?) -0.481647 0.197195 -2.442491 0.0164

Fixed Effects

_1--C 12.45018

_2--C 15.05372

_3--C 14.19465

_4--C 12.90157

_5--C 11.17544

_6--C 13.91303

_7--C 10.32352

_8--C 12.64896

_9--C 16.98452

_10--C 16.98124

_11--C 13.65385

_12--C 15.89390

_13--C 11.17227

_14--C 11.09188

_15--C 10.61843

_16--C 10.88399

_17--C 11.24716

_18--C 10.28752

_19--C 12.32440

_20--C 10.93371

_21--C 11.25911

_22--C 10.84964

_23--C 11.11700

_24--C 10.07890

_25--C 11.54627

R-squared 0.813830 Mean dependent var 10.13398

Adjusted R-squared 0.764438 S.D. dependent var 1.812843 S.E. of regression 0.879859 Sum squared resid 75.86690

F-statistic 16.47692 Durbin-Watson stat 1.534262

(4)

Lampiran 8. Hasil Estimasi Model

Fixed Effect

dengan

White Heteroskedasticity.

Dependent Variable: LOG(MIG?) Method: GLS (Cross Section Weights) Date: 08/08/07 Time: 18:37

Sample: 1 5

Included observations: 5

Number of cross-sections used: 25 Total panel (balanced) observations: 125 One-step weighting matrix

White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LOG(R.UMR?) -0.062920 0.010095 -6.232556 0.0000

LOG(R.PDRB?) -0.285343 0.016806 -16.97830 0.0000

Fixed Effects

_1--C 11.07074

_2--C 13.55361

_3--C 12.94191

_4--C 11.38280

_5--C 10.10855

_6--C 12.51726

_7--C 9.379720

_8--C 11.41289

_9--C 15.28775

_10--C 15.43632

_11--C 12.53026

_12--C 14.24068

_13--C 9.935921

_14--C 10.00914

_15--C 9.572004

_16--C 9.665206

_17--C 10.11827

_18--C 9.088031

_19--C 10.82578

_20--C 9.835139

_21--C 10.26260

_22--C 9.558889

_23--C 10.15081

_24--C 9.029921

_25--C 10.27302

Weighted Statistics

R-squared 0.999630 Mean dependent var 36.17286

Adjusted R-squared 0.999532 S.D. dependent var 37.58917

S.E. of regression 0.813527 Sum squared resid 64.85893

F-statistic 10178.16 Durbin-Watson stat 1.877617

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.812385 Mean dependent var 10.13398

Adjusted R-squared 0.762610 S.D. dependent var 1.812843

S.E. of regression 0.883266 Sum squared resid 76.45554

(5)

Lampiran 9. Hasi Estimasi Model

Random Effect

.

Dependent Variable: LOG(MIG?)

Method: GLS (Variance Components) Date: 08/08/07 Time: 18:38

Sample: 1 5

Included observations: 5

Number of cross-sections used: 25 Total panel (balanced) observations: 125

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 8.962275 1.272975 7.040416 0.0000

LOG(R.UMR?) -0.047555 0.248331 -0.191500 0.8485

LOG(R.PDRB?) 0.544804 0.181268 3.005522 0.0032

Random Effects

_1--C -0.434028

_2--C 1.309546

_3--C 1.585535

_4--C -0.665896

_5--C -0.307093

_6--C 0.646104

_7--C -0.452313

_8--C 0.289822

_9--C 1.994353

_10--C 2.500277

_11--C 1.595703

_12--C 1.177403

_13--C -0.919256

_14--C -0.427606

_15--C -0.589293

_16--C -1.107750

_17--C -0.320377

_18--C -1.539774

_19--C -1.143969

_20--C -0.595383

_21--C 0.056330

_22--C -1.572534

_23--C 0.155384

_24--C -0.957651

_25--C -0.277534

GLS Transformed Regression

R-squared 0.729381 Mean dependent var 10.13398

Adjusted R-squared 0.724945 S.D. dependent var 1.812843 S.E. of regression 0.950758 Sum squared resid 110.2807 Durbin-Watson stat 1.096824

Unweighted Statistics including Random

Effects

R-squared 0.781526 Mean dependent var 10.13398

Adjusted R-squared 0.777945 S.D. dependent var 1.812843 S.E. of regression 0.854261 Sum squared resid 89.03094 Durbin-Watson stat 1.358612

(6)