Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap
ANALISIS PENGARUH UPAH MINIMUM PROVINSI TERHADAP TINGKAT
PENGANGGURAN TERBUKA DI INDONESIA TAHUN 2001-2012
Isniati Hidayah
Daftar Isi
Daftar Isi...........................................................................................................................i
1.
Latar Belakang.........................................................................................................1
1.1.
2.
3.
4.
Karakteristik Pasar Tenaga Kerja........................................................................1
1.1.1.
Kualifikasi Tenaga Kerja.............................................................................2
1.1.2.
Regulasi Upah Minimum di Indonesia........................................................3
1.2.
Perumusan Masalah............................................................................................4
1.3.
Hipotesis Penelitian............................................................................................4
Kerangka Teori dan Metode...................................................................................5
2.1.
Efek Upah Minimum terhadap Tenaga Kerja.....................................................5
2.2.
Spesifikasi Model...............................................................................................5
2.3.
Definisi Operasional Variabel.............................................................................6
Hasil dan Pembahasan.............................................................................................7
3.1.
Pemilihan Penggunaan Model Panel..................................................................7
3.2.
Uji Best Linear Unbiased Estimator (BLUE).....................................................8
3.3.
Analisis Hasil Estimasi.......................................................................................9
Kesimpulan dan Saran..........................................................................................10
4.1.
Kesimpulan.......................................................................................................10
4.2.
Saran.................................................................................................................11
Lampiran........................................................................................................................12
Daftar Pustaka...............................................................................................................20
1. Latar Belakang
Kondisi pasar tenaga kerja dapat mempengaruhi pergerakan penawaran agregat dari
pasar faktor produksi. Lebih lanjut, perubahan keseimbangan dalam pasar tenaga
kerja yang terbentuk berdasarkan perpotongan antara harga yang dibentuk oleh
produsen (price setting) dan upah yang diekspektasikan oleh pekerja (wage setting)
dapat berpengaruh terhadap tingkat pengangguran. Keseimbangan yang terjadi pada
pasar tenaga kerja selanjutnya menjadi determinan dari pergerakan penawaran
agregat. Pergerakan penawaran agregat sebagai representasi dari kondisi pasar
tenaga kerja dan intervensi kebijakan yang dilakukan pemerintah, melalui interaksi
dengan permintaan agregat pada titik perpotongan dapat menentukan output
perekonomian. Dengan demikian, berdasarkan transmisi dari pasar tenaga kerja
hingga keseimbangan penawaran dan permintaan agregat, kondisi yang terjadi
dalam pasar tenaga kerja dapat menentukan tingkat output natural dan
pengangguran. Oleh karena itu, untuk mengetahui pengaruh dinamika kondisi pasar
tenaga kerja, khususnya pengaruh upah minimum provinsi terhadap tingkat
pengangguran perlu dipahami secara saksama mengenai karakteristik pasar tenaga
kerja, kualifikasi tenaga kerja, dan regulasi pengupahan di Indonesia.
1.1. Karakteristik Pasar Tenaga Kerja
Jumlah angkatan kerja di Indonesia selama periode 2004-2013 terus mengalami
peningkatan, dari 103.973.387 pada 2004 menjadi 121.191.712 pada 2013.
Peningkatan jumlah angkatan kerja ini disebabkan oleh peningkatan penduduk
berumur 15 tahun ke atas pada periode yang sama.
Tabel 1.1. Karakteristik Tenaga Kerja Tahun 2004-2013
Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Tabel 1.1. memperlihatkan karakteristik dasar tenaga kerja Indonesia tahun 20042013. Tingkat partisipasi angkatan kerja (TPAK) mengalami peningkatan dari
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
2
67,55% tahun 2004 menjadi 69,21% tahun 2013. Kenaikan jumlah angkatan kerja
dan TPAK ini disebabkan pertumbuhan alamiah, yaitu didorong oleh pertumbuhan
penduduk.
Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Jumlah tenaga kerja dan tingkat partisipasi tenaga kerja mengalami peningkatan
pada 2006-2013 seiring dengan menurunnya tingkat pengangguran terbuka. Tingkat
partisipasi kerja pada 2008, 2011, dan 2012 secara berurutan adalah 91,61%,
93,4%, dan 93,89% dan tingkat pengangguran terbuka pada periode yang sama
adalah 9,11%, 7,14%, dan 6,32%.
1.1.1. Kualifikasi Tenaga Kerja
Tabel 1.1.1. menampilkan tingkat pendidikan tenaga kerja Indonesia pada 20022012. Tenaga kerja dengan pendidikan SLTP atau lebih rendah dikelompokan
sebagai tenaga kerja kurang terdidik, sementara tenaga kerja dengan pendidikan
SMU atau SMK atau lebih tinggi dikategorikan sebagai tenaga kerja terdidik.
Tabel 1.1.1. Tingkat Pendidikan Tenaga Kerja Indonesia Tahun 2002-2012
Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Berdasarkan kategori tersebut, distribusi pekerja berdasarkan tingkat pendidikan
formal di Indonesia didominasi oleh tenaga kerja kurang terdidik. Namun, proporsi
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
3
tenaga kerja terdidik terus mengalami peningkatan dari 22,3% pada 2002 menjadi
33,1% pada 2012. Peningkatan ini terjadi baik pada pendidikan SMU/SMK,
diploma, maupun universitas. Selanjutnya, pada periode 2002-2012 tenaga kerja
kurang terdidik mengalami penurunan dari 77,7% pada 2002 menjadi 66,9%.
Penurunan tenaga kerja kurang terdidik terjadi secara konsisten pada tingkat
pendidikan SD, hal ini disebabkan oleh kebijakan pemerintah pada pendidikan
dasar dalam bentuk pembebasan biaya.
Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Grafik 1.1.1. menampilkan pengangguran terbuka menurut pendidikan tertinggi
yang ditamatkan pada 2004-2013. Jumlah pengangguran terbuka tertinggi terdapat
pada pekerja dengan pendidikan SLTA umum, SLTP, dan SD. Sementara itu jumlah
pengangguran terbuka terendah terdapat pada pekerja dengan pendidikan
tidak/belum
pernah
sekolah,
diploma/akademi,
dan
universitas.
Jumlah
pengangguran terbuka terendah adalah pekerja dengan pendidikan tidak/belum
pernah sekolah disebabkan oleh proporsi tenaga kerja tidak/belum pernah sekolah
merupakan yang paling kecil dalam tenaga kerja Indonesia.
1.1.2. Regulasi Upah Minimum di Indonesia
Regulasi upah minimum diatur dalam UU No. 13 Tahun 2003 tentang
Ketenagakerjaan. Penetapan upah minimum sejak tahun 2006 didasarkan pada
kebutuhan hidup layak (KHL) seorang pekerja lajang. Komponen kebutuhan hidup
layak ini diatur dalam peraturan menteri tenaga kerja dan transmigrasi.
Tabel 1.1.2. Regulasi Upah Minimum
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
4
1.2. Perumusan Masalah
Seperti yang telah dipaparkan sebelumnya bahwa kondisi pasar tenaga kerja dapat
mempengaruhi keseimbangan pasar tenaga kerja, pengangguran. Penetapan upah
minimum provinsi sebagai bentuk intervensi pemerintah dapat mengakibatkan
perusahaan menanggung biaya yang lebih tinggi dan berakibat pada pengurangan
jumlah tenaga kerja. Pada mekanisme pasar persaingan sempurna, perusahaan akan
merespon penetapan upah minimum dengan mengurangi jumlah tenaga kerja.
Dengan demikian, penulisan ini diharapkan dapat menjawab pertanyaan berikut:
Bagaimanakah
pengaruh
upah
minimum
provinsi
terhadap
tingkat
pengangguran terbuka provinsi di Indonesia pada tahun 2001-2012.
1.3. Hipotesis Penelitian
Hipotesis awal dalam penulisan ini adalah sebagai berikut:
Diduga bahwa upah minimum provinsi memiliki hubungan positif dengan
tingkat pengangguran terbuka.
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
5
2. Kerangka Teori dan Metode
2.1. Efek Upah Minimum terhadap Tenaga Kerja
Upah minimum adalah penetapan suatu standar minimum yang harus dibayarkan
oleh para pengusaha atau pelaku industri kepada pegawai, karyawan atau buruh di
dalam lingkungan usaha atau kerja (Mankiw, 2007).
Grafik 2.1. Efek Upah Minimum terhadap Tenaga Kerja
Sumber: Borjas, George J. 2008. Labor Economics. McGraw-Hill: United States.
Pada awalnya, pasar kompetitif tenaga kerja berada pada keseimbangan dengan
tingkat upah W* dan tenaga kerja E*. Kemudian, pemerintah mengenakan upah
minimum sebesar W1. Selanjutnya, diasumsikan bahwa upah minimum berlaku
secara umum, sehingga semua pekerja yang berada pada angkatan kerja terkena
peraturan. Ketika pemerintah menetapkan upah terendah pada titik W1, permintaan
tenaga kerja turun ke titik ED. Sebagai akibat dari upah minimum beberapa pekerja
akan kehilangan pekerjaannya dan menjadi pengangguran pada grafik 2.1.
ditunjukkan sebesar E*-ED. Tingkat upah yang tinggi untuk mempekerjakan
pegawai menyebabkan penambahan pegawai sebesar E*-ES yang masuk ke dalam
pasar tenaga kerja tidak dapat menemukan pekerjaan dan akan menambah jumlah
pengangguran. Oleh karena itu, pengenaan upah minimum dapat memberikan
pengaruh pada pasar tenaga kerja berupa meningkatnya jumlah pengangguran.
2.2. Spesifikasi Model
Penelitian ini menggunakan model panel dalam menguji pengaruh upah minimum
provinsi (UMP) terhadap tingkat pengangguran terbuka.
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
6
Model Panel
TPT it =β 0 + β 1 lnUMP it + β 2 lnPDRB it + ε it
Dimana β0 adalah intersep dan β1 dan β2 merupakan koefisien. Model panel
diestimasi pada series tahun (t) 2001 hingga 2012 dan identifier (i) adalah provinsi.
Variabel dependen adalah tingkat pengangguran terbuka (TPT) yang merupakan
persentase jumlah penganggur terhadap angkatan kerja. Variabel independen yang
digunakan adalah upah minimum provinsi (lnUMP) dan produk domestik regional
bruto (lnPDRB).
2.3. Definisi Operasional Variabel
Upah minimum provinsi adalah upah bulanan terendah yang terdiri atas upah pokok
termasuk tunjangan tetap yang ditetapkan oleh gubernur sebagai jaring pengaman
yang berlaku untuk seluruh wilayah kabupaten/kota di satu propinsi.
Produk domestik regional bruto (PDRB) adalah indikator yang menggambarkan
keadaan perekonomian penduduk di suatu wilayah atau daerah. PDRB digunakan
sebagai representasi dari penghasilan agregat nasional per provinsi. Data PDRB
yang digunakan merupakan data PDRB berdasarkan pengeluaran dengan harga
konstan 2000 untuk setiap provinsi pada tahun 2001 hingga 2012.
Pengangguran terbuka merupakan bagian dari angkatan kerja yang tidak bekerja
atau sedang mencari pekerjaan, atau sedang mempersiapkan suatu usaha, mereka
yang tidak mencari pekerjaan karena merasa tidak mungkin untuk mendapatkan
pekerjaan dan mereka yang sudah memiliki pekerjaan tetapi belum mulai bekerja
(Statistik Indonesia, BPS). Data tingkat pengangguran terbuka yang digunakan
adalah data persentase pengangguran terhadap angkatan kerja per provinsi tahun
2001-2012.
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
7
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Pemilihan Penggunaan Model Panel
Tabel 3.1. Redundant Fixed Effect atau Likelihood Ratio
Redundant Fixed Effect
Nilai Probabilita F
Keputusan
Hasil
0.0000
Model Fixed Effect
Sumber: Pengolahan output eviews
Untuk menentukan apakah akan memilih model pooled least square atau fixed
effect digunakan redundant fixed effect atau likelihood ratio. Tolak H0 jika
probabilita F lebih kecil dari α, yaitu lebih kecil dari 0,05, dimana H0 adalah model
pooled least square dan H1 adalah model fixed effect. Berdasarkan tabel 3.1. hasil
redundant fixed effect atau likelihood ratio untuk model memiliki nilai probabilita F
lebih kecil dari α. Sehingga model yang digunakan menolak H0 dan tidak menolak
H1, yaitu model fixed effect.
Tabel 3.2. Hausman
Hausman
Nilai Probabilita Chi-square
Keputusan
Hasil
0.2303
Model Random Effect
Sumber: Pengolahan output eviews
Untuk menentukan apakah akan memilih model random effect atau fixed effect
digunakan uji hausman. Tolak H0 jika probabilita chi-square lebih kecil dari α, yaitu
lebih kecil dari 0,05, dimana H0 adalah model random effect dan H1 adalah model
fixed effect. Berdasarkan tabel 3.2. hasil uji hausman untuk model memiliki nilai
probabilita chi-square lebih besar dari α. Sehingga model tidak menolak H0, yaitu
menggunakan model random effect.
Tabel 3.3. Perbandingan Hasil Estimasi Model
No
Model
Hasil Estimasi Model
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
8
.
1.
Pooled Least Square
2.
Fixed Effect Model
3.
Random Effect Model
Variabel signifikan: lnump (+) dan lnpdrb (-)
pada α 5%.
R2: 0,881
R2 adjusted: 0,880
SSE: 344,92
Statistik durbin-watson: 0,242
Variabel signifikan: lnump (+) pada α 5%.
R2: 0,959
R2 adjusted: 0,955
SSE: 117,83
Statistik durbin-watson: 0,681
Variabel signifikan: lnump (+) pada α 5%.
R2: 0,896
R2 adjusted: 0,895
SSE: 128,59
Statistik durbin-watson: 0,615
Sumber: Pengolahan output eviews
3.2. Uji Best Linear Unbiased Estimator (BLUE)
Asumsi
Best
Linear
Unbiased
Estimator
(BLUE)
meliputi
tidak
ada
multikolinearitas, homoskedastis, dan tidak terdapat otokolerasi. Multikolinearitas
ada jika terdapat hubungan diantara variabel independen yang sama dengan atau
lebih besar dari 80%.
Pada OLS, statistik durbin-watson menunjukkan angka 0,61, yang berarti ada serial
korelasi positif pada persamaan. Serial korelasi dapat mengakibatkan tingginya
nilai R2. Untuk mengatasi nilai statistik durbin-watson yang kecil telah digunakan
SUR pada hasil estimasi model random effect. Namun, pada model random effect
tidak perlu dilakukan uji terhadap heteroskedastisitas dan otokolerasi karena
estimator menggunakan metode estimasi generalized least square (GLS). Sehingga
pada kasus heteroskedastisitas dan otokolerasi sudah otomatis akan dilakukan
weighted.
3.3. Analisis Hasil Estimasi
Tabel 3.3. Hasil Estimasi Model
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
9
No
.
Deskripsi
Hasil Estimasi Model
1.
2.
Variabel Dependen: TPT
Variabel Independen: lnump
Koefisien
SSE
Prob
Variabel Independen: lnpdrb
Koefisien
SSE
Prob
Konstan
Koefisien
SSE
Prob
3.
R-squared
4.
Adjusted R-squared
5.
SSE
6.
Prob (F-Statistik)
7.
Statistik durbin-watson
8.
Observasi
Sumber: Pengolahan output eviews
6,745234
(0,130314)
0,0000
0,087321
(0,071649)
0,2239
-6,415396
(0,796551)
0,0000
0,896323
0,895652
128,5994
0,000000
0,615024
312
Berdasarkan hasil estimasi random effect model mampu menjelaskan variabel
dependen tingkat pengangguran terbuka (TPT) 89,63%. Pada uji individu
menggunakan t-probabilita suatu variabel dikatakan signifikan jika nilai P > |t| lebih
kecil dari α (α = 0,05) pada tingkat confidence interval 95%. Uji individu atau uji tstatistik pada model menunjukkan bahwa terdapat satu variabel independen yang
signifikan, yaitu upah minimum provinsi (lnUMP). Sementara itu, variabel
independen
produk
domestik
regional
bruto
(lnPDRB)
tidak
signifikan
mempengaruhi variabel dependen.
Hasil estimasi menunjukkan bahwa upah minimum provinsi signifikan pada α (α =
0,05) dan tingkat confidence interval 95% serta berpengaruh positif terhadap
tingkat pengengguran terbuka. Pada saat upah minimum provinsi naik sebesar 1%
satuan, tingkat pengangguran terbuka akan meningkat sebesar 6,745%. Peningkatan
ini dapat menjelaskan bahwa jika upah minimum provinsi diterapkan, biaya yang
dihadapi perusahaan semakin tinggi dan pada akhirnya dapat berakibat pada
pengurangan tenaga kerja.
Produk domestik regional bruto (lnPDRB) memiliki pengaruh positif dan tidak
signifikan pada α (α = 0,05) dan tingkat confidence interval 95%. Hal ini
dikarenakan PDRB sebagai representasi dari penghasilan agregat nasional per
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
10
provinsi tidak mempertimbangkan unsur populasi atau tidak menggunakan PDRB
per kapita. Lebih lanjut, hal ini juga dikarenakan terdapat faktor-faktor lain yang
lebih mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka provinsi di Indonesia seperti
tingkat pendidikan, usia produktif atau usia angkatan kerja, dan lain-lain.
Terdapat perbedaan rata-rata nilai intersep antar provinsi yang ditunjang dengan
nilai F probabilita 0,000 (0,000 < 0,05) yang signifikan dengan tingkat keyakinan
95%, beda nilai intersep ditunjukkan pada lampiran 5 hasil output random effect
model. Nilai rata-rata tingkat pengangguran terbuka provinsi NAD dapat dilihat
melalui besaran _NAD-C = -0,168645, yaitu ada rata-rata -0,168645 tingkat
pengangguran terbuka.
4. Kesimpulan dan Saran
4.1. Kesimpulan
Tujuan penulisan ini adalah untuk mengetahui pengaruh upah minimum provinsi
terhadap tingkat pengangguran terbuka pada tingkat provinsi di Indonesia tahun
2001-2012. Dengan menggunakan data panel 26 provinsi pada tahun 2001-2012
hasil estimasi menunjukkan bahwa upah minimum provinsi (lnUMP) signifikan
terhadap tingkat pengangguran terbuka.
Upah minimum provinsi signifikan pada α (α = 0,05), pada saat upah minimum
provinsi naik sebesar 1%, tingkat pengangguran terbuka akan meningkat sebesar
6,745%. Peningkatan ini dapat menjelaskan bahwa pada saat upah minimum
provinsi diterapkan, biaya yang dihadapi perusahaan semakin tinggi dan pada
akhirnya dapat berakibat pada pengurangan tenaga kerja. Sementara itu, PDRB
tidak signifikan mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka. Hal ini dikarenakan
masih terdapat faktor-faktor lain yang lebih dapat mempengaruhi tingkat
pengangguran provinsi di Indonesia.
4.2. Saran
Berdasarkan pembahasan hasil estimasi dan kesimpulan, untuk penulisan
selanjutnya, berikut ini saran yang dapat diberikan.
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
11
Penggunaan variabel PDRB per kapita dengan memperhatikan unsur populasi
sebagai representasi dari kondisi ekonomi provinsi.
Memasukan variabel lainnya yang dapat mempengaruhi tingkat pengangguran
terbuka, seperti tingkat pendidikan, usia angkatan kerja, dan lain-lain.
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
12
Lampiran
1. Hasil Output Pooled Least Square
Dependent Variable: TPT?
Method: Pooled Least Squares
Date: 12/16/13 Time: 08:56
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNUMP?
LNPDRB?
6.559211
-0.486702
0.145246
0.027776
45.15937
-17.52208
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.881210
0.880827
1.054820
344.9202
-458.3572
0.242694
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
7.697949
3.055550
2.951008
2.975001
2.960597
2. Hasil Output Pooled Least Squared (Period SUR)
Dependent Variable: TPT?
Method: Pooled EGLS (Period SUR)
Date: 12/16/13 Time: 08:58
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNUMP?
LNPDRB?
6.528097
-0.470662
0.112124
0.019955
58.22192
-23.58584
0.0000
0.0000
Weighted Statistics
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Durbin-Watson stat
0.914031
0.913754
1.000938
2.016853
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
2.792291
3.784755
310.5817
Unweighted Statistics
R-squared
Sum squared resid
0.879963
348.5416
Mean dependent var
Durbin-Watson stat
7.697949
0.240520
3. Hasil Output Fixed Effect Model
Dependent Variable: TPT?
Method: Pooled Least Squares
Date: 12/16/13 Time: 08:54
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LNUMP?
LNPDRB?
Fixed Effects (Cross)
_NAD--C
_SUMUT--C
_SUMBAR--C
_RIAU--C
_JAMBI--C
_SUMSEL--C
_BENGKULU--C
_LAMPUNG--C
_JAKARTA--C
_JABAR--C
_JATENG--C
_DIY--C
_JATIM--C
_BALI--C
_KALBAR--C
_KALTENG--C
_KALSEL--C
_KALTIM--C
_SULUT--C
_SULTENG--C
_SULSEL--C
_SULTRA--C
_NTB--C
_NTT--C
_MALUKU--C
_PAPUA--C
-5.205074
6.592868
-0.000340
2.245198
0.178684
0.195345
-2.318314
36.89679
-0.001741
0.0211
0.0000
0.9986
-0.151787
-0.062826
-0.145797
0.153459
-0.420032
-0.434008
-0.070048
-0.510169
1.291260
1.015371
-0.571199
-0.444032
-0.415440
0.560555
-0.323624
-0.111133
-0.481086
0.250883
0.506768
-0.295143
0.725802
-0.138318
-0.526499
0.419566
0.383969
-0.206493
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.959417
0.955559
0.644144
117.8377
-290.8124
248.6662
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
7.697949
3.055550
2.043669
2.379580
2.177923
0.681479
4. Hasil Output Redundant Fixed Effect Test
Redundant Fixed Effects Tests
Pool: TUGAS_2
Test cross-section fixed effects
Effects Test
Statistic
Cross-section F
Cross-section Chi-square
d.f.
Prob.
6.242049
136.630078
(25,284)
25
0.0000
0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: TPT?
Method: Panel Least Squares
Date: 12/16/13 Time: 09:01
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LNUMP?
LNPDRB?
-6.585885
6.963758
0.062590
0.397343
0.108625
0.038833
-16.57482
64.10819
1.611778
0.0000
0.0000
0.1080
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.937117
0.936710
0.768697
182.5867
-359.1275
2302.462
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
7.697949
3.055550
2.321330
2.357320
2.335714
0.427448
5. Hasil Output Random Effect Model
Dependent Variable: TPT?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Date: 12/16/13 Time: 08:55
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LNUMP?
LNPDRB?
Random Effects (Cross)
_NAD--C
_SUMUT--C
_SUMBAR--C
_RIAU--C
_JAMBI--C
_SUMSEL--C
_BENGKULU--C
_LAMPUNG--C
_JAKARTA--C
_JABAR--C
_JATENG--C
_DIY--C
_JATIM--C
_BALI--C
_KALBAR--C
_KALTENG--C
_KALSEL--C
_KALTIM--C
_SULUT--C
_SULTENG--C
_SULSEL--C
_SULTRA--C
_NTB--C
_NTT--C
_MALUKU--C
_PAPUA--C
-6.415396
6.745234
0.087321
0.796551
0.130314
0.071649
-8.053965
51.76159
1.218739
0.0000
0.0000
0.2239
-0.168645
-0.165111
-0.147675
0.026356
-0.261124
-0.413064
0.105153
-0.425463
0.844991
0.632275
-0.594797
-0.293709
-0.493150
0.572255
-0.231384
0.011693
-0.374780
0.082630
0.433135
-0.161446
0.543106
-0.007305
-0.380106
0.522799
0.439106
-0.095740
Effects Specification
S.D.
Cross-section random
Idiosyncratic random
0.431711
0.644144
Rho
0.3100
0.6900
Weighted Statistics
R-squared
0.896323
Mean dependent var
3.045226
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.895652
0.645120
1335.711
0.000000
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
1.997096
128.5994
0.615024
Unweighted Statistics
R-squared
Sum squared resid
0.936294
184.9784
Mean dependent var
Durbin-Watson stat
7.697949
0.427572
6. Hasil Output Hausman Test
Correlated Random Effects - Hausman Test
Pool: TUGAS_2
Test cross-section random effects
Test Summary
Cross-section random
Chi-Sq.
Statistic
Chi-Sq. d.f.
Prob.
2.936616
2
0.2303
Random
Var(Diff.)
Prob.
6.745234
0.087321
0.014946
0.033026
0.2127
0.6295
Cross-section random effects test comparisons:
Variable
LNUMP?
LNPDRB?
Fixed
6.592868
-0.000340
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: TPT?
Method: Panel Least Squares
Date: 12/16/13 Time: 09:02
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LNUMP?
LNPDRB?
-5.205074
6.592868
-0.000340
2.245198
0.178684
0.195345
-2.318314
36.89679
-0.001741
0.0211
0.0000
0.9986
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.959417
0.955559
0.644144
117.8377
-290.8124
248.6662
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
7.697949
3.055550
2.043669
2.379580
2.177923
0.681479
7. Estimation Command
Estimation Command:
=====================
LS(CX=R,COV=PERSUR) TPT? LNUMP? LNPDRB?
Estimation Equations:
=====================
TPT_NAD = C(4) + C(1) + C(2)*LNUMP_NAD + C(3)*LNPDRB_NAD
TPT_SUMUT = C(5) + C(1) + C(2)*LNUMP_SUMUT + C(3)*LNPDRB_SUMUT
TPT_SUMBAR = C(6) + C(1) + C(2)*LNUMP_SUMBAR + C(3)*LNPDRB_SUMBAR
TPT_RIAU = C(7) + C(1) + C(2)*LNUMP_RIAU + C(3)*LNPDRB_RIAU
TPT_JAMBI = C(8) + C(1) + C(2)*LNUMP_JAMBI + C(3)*LNPDRB_JAMBI
TPT_SUMSEL = C(9) + C(1) + C(2)*LNUMP_SUMSEL + C(3)*LNPDRB_SUMSEL
TPT_BENGKULU = C(10) + C(1) + C(2)*LNUMP_BENGKULU + C(3)*LNPDRB_BENGKULU
TPT_LAMPUNG = C(11) + C(1) + C(2)*LNUMP_LAMPUNG + C(3)*LNPDRB_LAMPUNG
TPT_JAKARTA = C(12) + C(1) + C(2)*LNUMP_JAKARTA + C(3)*LNPDRB_JAKARTA
TPT_JABAR = C(13) + C(1) + C(2)*LNUMP_JABAR + C(3)*LNPDRB_JABAR
TPT_JATENG = C(14) + C(1) + C(2)*LNUMP_JATENG + C(3)*LNPDRB_JATENG
TPT_DIY = C(15) + C(1) + C(2)*LNUMP_DIY + C(3)*LNPDRB_DIY
TPT_JATIM = C(16) + C(1) + C(2)*LNUMP_JATIM + C(3)*LNPDRB_JATIM
TPT_BALI = C(17) + C(1) + C(2)*LNUMP_BALI + C(3)*LNPDRB_BALI
TPT_KALBAR = C(18) + C(1) + C(2)*LNUMP_KALBAR + C(3)*LNPDRB_KALBAR
TPT_KALTENG = C(19) + C(1) + C(2)*LNUMP_KALTENG + C(3)*LNPDRB_KALTENG
TPT_KALSEL = C(20) + C(1) + C(2)*LNUMP_KALSEL + C(3)*LNPDRB_KALSEL
TPT_KALTIM = C(21) + C(1) + C(2)*LNUMP_KALTIM + C(3)*LNPDRB_KALTIM
TPT_SULUT = C(22) + C(1) + C(2)*LNUMP_SULUT + C(3)*LNPDRB_SULUT
TPT_SULTENG = C(23) + C(1) + C(2)*LNUMP_SULTENG + C(3)*LNPDRB_SULTENG
TPT_SULSEL = C(24) + C(1) + C(2)*LNUMP_SULSEL + C(3)*LNPDRB_SULSEL
TPT_SULTRA = C(25) + C(1) + C(2)*LNUMP_SULTRA + C(3)*LNPDRB_SULTRA
TPT_NTB = C(26) + C(1) + C(2)*LNUMP_NTB + C(3)*LNPDRB_NTB
TPT_NTT = C(27) + C(1) + C(2)*LNUMP_NTT + C(3)*LNPDRB_NTT
TPT_MALUKU = C(28) + C(1) + C(2)*LNUMP_MALUKU + C(3)*LNPDRB_MALUKU
TPT_PAPUA = C(29) + C(1) + C(2)*LNUMP_PAPUA + C(3)*LNPDRB_PAPUA
Substituted Coefficients:
=====================
TPT_NAD = -0.168644805245 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_NAD +
0.0873213279114*LNPDRB_NAD
TPT_SUMUT = -0.165110764009 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SUMUT +
0.0873213279114*LNPDRB_SUMUT
TPT_SUMBAR = -0.147675038471 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SUMBAR +
0.0873213279114*LNPDRB_SUMBAR
TPT_RIAU = 0.0263561281474 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_RIAU +
0.0873213279114*LNPDRB_RIAU
TPT_JAMBI = -0.261123502139 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_JAMBI +
0.0873213279114*LNPDRB_JAMBI
TPT_SUMSEL = -0.413063819323 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SUMSEL +
0.0873213279114*LNPDRB_SUMSEL
TPT_BENGKULU = 0.10515316354 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_BENGKULU +
0.0873213279114*LNPDRB_BENGKULU
TPT_LAMPUNG = -0.425462611991 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_LAMPUNG +
0.0873213279114*LNPDRB_LAMPUNG
TPT_JAKARTA = 0.844990537899 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_JAKARTA +
0.0873213279114*LNPDRB_JAKARTA
TPT_JABAR = 0.632274617558 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_JABAR +
0.0873213279114*LNPDRB_JABAR
TPT_JATENG = -0.594796797121 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_JATENG +
0.0873213279114*LNPDRB_JATENG
TPT_DIY = -0.293709378255 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_DIY +
0.0873213279114*LNPDRB_DIY
TPT_JATIM = -0.493150031972 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_JATIM +
0.0873213279114*LNPDRB_JATIM
TPT_BALI = 0.572254899956 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_BALI +
0.0873213279114*LNPDRB_BALI
TPT_KALBAR = -0.231383799869 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_KALBAR +
0.0873213279114*LNPDRB_KALBAR
TPT_KALTENG = 0.0116928542675 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_KALTENG +
0.0873213279114*LNPDRB_KALTENG
TPT_KALSEL = -0.374779985629 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_KALSEL +
0.0873213279114*LNPDRB_KALSEL
TPT_KALTIM = 0.0826295733084 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_KALTIM +
0.0873213279114*LNPDRB_KALTIM
TPT_SULUT = 0.43313517191 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SULUT +
0.0873213279114*LNPDRB_SULUT
TPT_SULTENG = -0.161446253756 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SULTENG +
0.0873213279114*LNPDRB_SULTENG
TPT_SULSEL = 0.543105651489 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SULSEL +
0.0873213279114*LNPDRB_SULSEL
TPT_SULTRA = -0.0073050951267 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SULTRA +
0.0873213279114*LNPDRB_SULTRA
TPT_NTB = -0.38010640986 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_NTB +
0.0873213279114*LNPDRB_NTB
TPT_NTT = 0.522799393675 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_NTT +
0.0873213279114*LNPDRB_NTT
TPT_MALUKU = 0.43910642367 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_MALUKU +
0.0873213279114*LNPDRB_MALUKU
TPT_PAPUA = -0.0957401226506
0.0873213279114*LNPDRB_PAPUA
-
6.41539640076
+
6.74523444151*LNUMP_PAPUA
+
Daftar Pustaka
Borjas, George J. 2008. Labor Economics. McGraw-Hill: United States
International
Labor
Organization.
2012.
Kebijakan
Upah
Minimum,
[pdf],
(Interhttp://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_dialogue/--actrav/documents/meetingdocument/wcms_210427.pdf., diakses tanggal
15 Desember 2013).
Nachrowi, N Djalal. dan Hardius Usman. 2006. Pendekatan Populer dan Praktis
Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Lembaga Penerbit
Universitas Indonesia: Jakarta.
Peraturan Menteri Tenaga Kerja dan Transmigrasi Nomor 7 Tahun 2013 tentang Upah
Minimum.
www.bps.go.id
PENGANGGURAN TERBUKA DI INDONESIA TAHUN 2001-2012
Isniati Hidayah
Daftar Isi
Daftar Isi...........................................................................................................................i
1.
Latar Belakang.........................................................................................................1
1.1.
2.
3.
4.
Karakteristik Pasar Tenaga Kerja........................................................................1
1.1.1.
Kualifikasi Tenaga Kerja.............................................................................2
1.1.2.
Regulasi Upah Minimum di Indonesia........................................................3
1.2.
Perumusan Masalah............................................................................................4
1.3.
Hipotesis Penelitian............................................................................................4
Kerangka Teori dan Metode...................................................................................5
2.1.
Efek Upah Minimum terhadap Tenaga Kerja.....................................................5
2.2.
Spesifikasi Model...............................................................................................5
2.3.
Definisi Operasional Variabel.............................................................................6
Hasil dan Pembahasan.............................................................................................7
3.1.
Pemilihan Penggunaan Model Panel..................................................................7
3.2.
Uji Best Linear Unbiased Estimator (BLUE).....................................................8
3.3.
Analisis Hasil Estimasi.......................................................................................9
Kesimpulan dan Saran..........................................................................................10
4.1.
Kesimpulan.......................................................................................................10
4.2.
Saran.................................................................................................................11
Lampiran........................................................................................................................12
Daftar Pustaka...............................................................................................................20
1. Latar Belakang
Kondisi pasar tenaga kerja dapat mempengaruhi pergerakan penawaran agregat dari
pasar faktor produksi. Lebih lanjut, perubahan keseimbangan dalam pasar tenaga
kerja yang terbentuk berdasarkan perpotongan antara harga yang dibentuk oleh
produsen (price setting) dan upah yang diekspektasikan oleh pekerja (wage setting)
dapat berpengaruh terhadap tingkat pengangguran. Keseimbangan yang terjadi pada
pasar tenaga kerja selanjutnya menjadi determinan dari pergerakan penawaran
agregat. Pergerakan penawaran agregat sebagai representasi dari kondisi pasar
tenaga kerja dan intervensi kebijakan yang dilakukan pemerintah, melalui interaksi
dengan permintaan agregat pada titik perpotongan dapat menentukan output
perekonomian. Dengan demikian, berdasarkan transmisi dari pasar tenaga kerja
hingga keseimbangan penawaran dan permintaan agregat, kondisi yang terjadi
dalam pasar tenaga kerja dapat menentukan tingkat output natural dan
pengangguran. Oleh karena itu, untuk mengetahui pengaruh dinamika kondisi pasar
tenaga kerja, khususnya pengaruh upah minimum provinsi terhadap tingkat
pengangguran perlu dipahami secara saksama mengenai karakteristik pasar tenaga
kerja, kualifikasi tenaga kerja, dan regulasi pengupahan di Indonesia.
1.1. Karakteristik Pasar Tenaga Kerja
Jumlah angkatan kerja di Indonesia selama periode 2004-2013 terus mengalami
peningkatan, dari 103.973.387 pada 2004 menjadi 121.191.712 pada 2013.
Peningkatan jumlah angkatan kerja ini disebabkan oleh peningkatan penduduk
berumur 15 tahun ke atas pada periode yang sama.
Tabel 1.1. Karakteristik Tenaga Kerja Tahun 2004-2013
Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Tabel 1.1. memperlihatkan karakteristik dasar tenaga kerja Indonesia tahun 20042013. Tingkat partisipasi angkatan kerja (TPAK) mengalami peningkatan dari
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
2
67,55% tahun 2004 menjadi 69,21% tahun 2013. Kenaikan jumlah angkatan kerja
dan TPAK ini disebabkan pertumbuhan alamiah, yaitu didorong oleh pertumbuhan
penduduk.
Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Jumlah tenaga kerja dan tingkat partisipasi tenaga kerja mengalami peningkatan
pada 2006-2013 seiring dengan menurunnya tingkat pengangguran terbuka. Tingkat
partisipasi kerja pada 2008, 2011, dan 2012 secara berurutan adalah 91,61%,
93,4%, dan 93,89% dan tingkat pengangguran terbuka pada periode yang sama
adalah 9,11%, 7,14%, dan 6,32%.
1.1.1. Kualifikasi Tenaga Kerja
Tabel 1.1.1. menampilkan tingkat pendidikan tenaga kerja Indonesia pada 20022012. Tenaga kerja dengan pendidikan SLTP atau lebih rendah dikelompokan
sebagai tenaga kerja kurang terdidik, sementara tenaga kerja dengan pendidikan
SMU atau SMK atau lebih tinggi dikategorikan sebagai tenaga kerja terdidik.
Tabel 1.1.1. Tingkat Pendidikan Tenaga Kerja Indonesia Tahun 2002-2012
Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Berdasarkan kategori tersebut, distribusi pekerja berdasarkan tingkat pendidikan
formal di Indonesia didominasi oleh tenaga kerja kurang terdidik. Namun, proporsi
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
3
tenaga kerja terdidik terus mengalami peningkatan dari 22,3% pada 2002 menjadi
33,1% pada 2012. Peningkatan ini terjadi baik pada pendidikan SMU/SMK,
diploma, maupun universitas. Selanjutnya, pada periode 2002-2012 tenaga kerja
kurang terdidik mengalami penurunan dari 77,7% pada 2002 menjadi 66,9%.
Penurunan tenaga kerja kurang terdidik terjadi secara konsisten pada tingkat
pendidikan SD, hal ini disebabkan oleh kebijakan pemerintah pada pendidikan
dasar dalam bentuk pembebasan biaya.
Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Grafik 1.1.1. menampilkan pengangguran terbuka menurut pendidikan tertinggi
yang ditamatkan pada 2004-2013. Jumlah pengangguran terbuka tertinggi terdapat
pada pekerja dengan pendidikan SLTA umum, SLTP, dan SD. Sementara itu jumlah
pengangguran terbuka terendah terdapat pada pekerja dengan pendidikan
tidak/belum
pernah
sekolah,
diploma/akademi,
dan
universitas.
Jumlah
pengangguran terbuka terendah adalah pekerja dengan pendidikan tidak/belum
pernah sekolah disebabkan oleh proporsi tenaga kerja tidak/belum pernah sekolah
merupakan yang paling kecil dalam tenaga kerja Indonesia.
1.1.2. Regulasi Upah Minimum di Indonesia
Regulasi upah minimum diatur dalam UU No. 13 Tahun 2003 tentang
Ketenagakerjaan. Penetapan upah minimum sejak tahun 2006 didasarkan pada
kebutuhan hidup layak (KHL) seorang pekerja lajang. Komponen kebutuhan hidup
layak ini diatur dalam peraturan menteri tenaga kerja dan transmigrasi.
Tabel 1.1.2. Regulasi Upah Minimum
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
4
1.2. Perumusan Masalah
Seperti yang telah dipaparkan sebelumnya bahwa kondisi pasar tenaga kerja dapat
mempengaruhi keseimbangan pasar tenaga kerja, pengangguran. Penetapan upah
minimum provinsi sebagai bentuk intervensi pemerintah dapat mengakibatkan
perusahaan menanggung biaya yang lebih tinggi dan berakibat pada pengurangan
jumlah tenaga kerja. Pada mekanisme pasar persaingan sempurna, perusahaan akan
merespon penetapan upah minimum dengan mengurangi jumlah tenaga kerja.
Dengan demikian, penulisan ini diharapkan dapat menjawab pertanyaan berikut:
Bagaimanakah
pengaruh
upah
minimum
provinsi
terhadap
tingkat
pengangguran terbuka provinsi di Indonesia pada tahun 2001-2012.
1.3. Hipotesis Penelitian
Hipotesis awal dalam penulisan ini adalah sebagai berikut:
Diduga bahwa upah minimum provinsi memiliki hubungan positif dengan
tingkat pengangguran terbuka.
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
5
2. Kerangka Teori dan Metode
2.1. Efek Upah Minimum terhadap Tenaga Kerja
Upah minimum adalah penetapan suatu standar minimum yang harus dibayarkan
oleh para pengusaha atau pelaku industri kepada pegawai, karyawan atau buruh di
dalam lingkungan usaha atau kerja (Mankiw, 2007).
Grafik 2.1. Efek Upah Minimum terhadap Tenaga Kerja
Sumber: Borjas, George J. 2008. Labor Economics. McGraw-Hill: United States.
Pada awalnya, pasar kompetitif tenaga kerja berada pada keseimbangan dengan
tingkat upah W* dan tenaga kerja E*. Kemudian, pemerintah mengenakan upah
minimum sebesar W1. Selanjutnya, diasumsikan bahwa upah minimum berlaku
secara umum, sehingga semua pekerja yang berada pada angkatan kerja terkena
peraturan. Ketika pemerintah menetapkan upah terendah pada titik W1, permintaan
tenaga kerja turun ke titik ED. Sebagai akibat dari upah minimum beberapa pekerja
akan kehilangan pekerjaannya dan menjadi pengangguran pada grafik 2.1.
ditunjukkan sebesar E*-ED. Tingkat upah yang tinggi untuk mempekerjakan
pegawai menyebabkan penambahan pegawai sebesar E*-ES yang masuk ke dalam
pasar tenaga kerja tidak dapat menemukan pekerjaan dan akan menambah jumlah
pengangguran. Oleh karena itu, pengenaan upah minimum dapat memberikan
pengaruh pada pasar tenaga kerja berupa meningkatnya jumlah pengangguran.
2.2. Spesifikasi Model
Penelitian ini menggunakan model panel dalam menguji pengaruh upah minimum
provinsi (UMP) terhadap tingkat pengangguran terbuka.
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
6
Model Panel
TPT it =β 0 + β 1 lnUMP it + β 2 lnPDRB it + ε it
Dimana β0 adalah intersep dan β1 dan β2 merupakan koefisien. Model panel
diestimasi pada series tahun (t) 2001 hingga 2012 dan identifier (i) adalah provinsi.
Variabel dependen adalah tingkat pengangguran terbuka (TPT) yang merupakan
persentase jumlah penganggur terhadap angkatan kerja. Variabel independen yang
digunakan adalah upah minimum provinsi (lnUMP) dan produk domestik regional
bruto (lnPDRB).
2.3. Definisi Operasional Variabel
Upah minimum provinsi adalah upah bulanan terendah yang terdiri atas upah pokok
termasuk tunjangan tetap yang ditetapkan oleh gubernur sebagai jaring pengaman
yang berlaku untuk seluruh wilayah kabupaten/kota di satu propinsi.
Produk domestik regional bruto (PDRB) adalah indikator yang menggambarkan
keadaan perekonomian penduduk di suatu wilayah atau daerah. PDRB digunakan
sebagai representasi dari penghasilan agregat nasional per provinsi. Data PDRB
yang digunakan merupakan data PDRB berdasarkan pengeluaran dengan harga
konstan 2000 untuk setiap provinsi pada tahun 2001 hingga 2012.
Pengangguran terbuka merupakan bagian dari angkatan kerja yang tidak bekerja
atau sedang mencari pekerjaan, atau sedang mempersiapkan suatu usaha, mereka
yang tidak mencari pekerjaan karena merasa tidak mungkin untuk mendapatkan
pekerjaan dan mereka yang sudah memiliki pekerjaan tetapi belum mulai bekerja
(Statistik Indonesia, BPS). Data tingkat pengangguran terbuka yang digunakan
adalah data persentase pengangguran terhadap angkatan kerja per provinsi tahun
2001-2012.
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
7
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Pemilihan Penggunaan Model Panel
Tabel 3.1. Redundant Fixed Effect atau Likelihood Ratio
Redundant Fixed Effect
Nilai Probabilita F
Keputusan
Hasil
0.0000
Model Fixed Effect
Sumber: Pengolahan output eviews
Untuk menentukan apakah akan memilih model pooled least square atau fixed
effect digunakan redundant fixed effect atau likelihood ratio. Tolak H0 jika
probabilita F lebih kecil dari α, yaitu lebih kecil dari 0,05, dimana H0 adalah model
pooled least square dan H1 adalah model fixed effect. Berdasarkan tabel 3.1. hasil
redundant fixed effect atau likelihood ratio untuk model memiliki nilai probabilita F
lebih kecil dari α. Sehingga model yang digunakan menolak H0 dan tidak menolak
H1, yaitu model fixed effect.
Tabel 3.2. Hausman
Hausman
Nilai Probabilita Chi-square
Keputusan
Hasil
0.2303
Model Random Effect
Sumber: Pengolahan output eviews
Untuk menentukan apakah akan memilih model random effect atau fixed effect
digunakan uji hausman. Tolak H0 jika probabilita chi-square lebih kecil dari α, yaitu
lebih kecil dari 0,05, dimana H0 adalah model random effect dan H1 adalah model
fixed effect. Berdasarkan tabel 3.2. hasil uji hausman untuk model memiliki nilai
probabilita chi-square lebih besar dari α. Sehingga model tidak menolak H0, yaitu
menggunakan model random effect.
Tabel 3.3. Perbandingan Hasil Estimasi Model
No
Model
Hasil Estimasi Model
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
8
.
1.
Pooled Least Square
2.
Fixed Effect Model
3.
Random Effect Model
Variabel signifikan: lnump (+) dan lnpdrb (-)
pada α 5%.
R2: 0,881
R2 adjusted: 0,880
SSE: 344,92
Statistik durbin-watson: 0,242
Variabel signifikan: lnump (+) pada α 5%.
R2: 0,959
R2 adjusted: 0,955
SSE: 117,83
Statistik durbin-watson: 0,681
Variabel signifikan: lnump (+) pada α 5%.
R2: 0,896
R2 adjusted: 0,895
SSE: 128,59
Statistik durbin-watson: 0,615
Sumber: Pengolahan output eviews
3.2. Uji Best Linear Unbiased Estimator (BLUE)
Asumsi
Best
Linear
Unbiased
Estimator
(BLUE)
meliputi
tidak
ada
multikolinearitas, homoskedastis, dan tidak terdapat otokolerasi. Multikolinearitas
ada jika terdapat hubungan diantara variabel independen yang sama dengan atau
lebih besar dari 80%.
Pada OLS, statistik durbin-watson menunjukkan angka 0,61, yang berarti ada serial
korelasi positif pada persamaan. Serial korelasi dapat mengakibatkan tingginya
nilai R2. Untuk mengatasi nilai statistik durbin-watson yang kecil telah digunakan
SUR pada hasil estimasi model random effect. Namun, pada model random effect
tidak perlu dilakukan uji terhadap heteroskedastisitas dan otokolerasi karena
estimator menggunakan metode estimasi generalized least square (GLS). Sehingga
pada kasus heteroskedastisitas dan otokolerasi sudah otomatis akan dilakukan
weighted.
3.3. Analisis Hasil Estimasi
Tabel 3.3. Hasil Estimasi Model
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
9
No
.
Deskripsi
Hasil Estimasi Model
1.
2.
Variabel Dependen: TPT
Variabel Independen: lnump
Koefisien
SSE
Prob
Variabel Independen: lnpdrb
Koefisien
SSE
Prob
Konstan
Koefisien
SSE
Prob
3.
R-squared
4.
Adjusted R-squared
5.
SSE
6.
Prob (F-Statistik)
7.
Statistik durbin-watson
8.
Observasi
Sumber: Pengolahan output eviews
6,745234
(0,130314)
0,0000
0,087321
(0,071649)
0,2239
-6,415396
(0,796551)
0,0000
0,896323
0,895652
128,5994
0,000000
0,615024
312
Berdasarkan hasil estimasi random effect model mampu menjelaskan variabel
dependen tingkat pengangguran terbuka (TPT) 89,63%. Pada uji individu
menggunakan t-probabilita suatu variabel dikatakan signifikan jika nilai P > |t| lebih
kecil dari α (α = 0,05) pada tingkat confidence interval 95%. Uji individu atau uji tstatistik pada model menunjukkan bahwa terdapat satu variabel independen yang
signifikan, yaitu upah minimum provinsi (lnUMP). Sementara itu, variabel
independen
produk
domestik
regional
bruto
(lnPDRB)
tidak
signifikan
mempengaruhi variabel dependen.
Hasil estimasi menunjukkan bahwa upah minimum provinsi signifikan pada α (α =
0,05) dan tingkat confidence interval 95% serta berpengaruh positif terhadap
tingkat pengengguran terbuka. Pada saat upah minimum provinsi naik sebesar 1%
satuan, tingkat pengangguran terbuka akan meningkat sebesar 6,745%. Peningkatan
ini dapat menjelaskan bahwa jika upah minimum provinsi diterapkan, biaya yang
dihadapi perusahaan semakin tinggi dan pada akhirnya dapat berakibat pada
pengurangan tenaga kerja.
Produk domestik regional bruto (lnPDRB) memiliki pengaruh positif dan tidak
signifikan pada α (α = 0,05) dan tingkat confidence interval 95%. Hal ini
dikarenakan PDRB sebagai representasi dari penghasilan agregat nasional per
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
10
provinsi tidak mempertimbangkan unsur populasi atau tidak menggunakan PDRB
per kapita. Lebih lanjut, hal ini juga dikarenakan terdapat faktor-faktor lain yang
lebih mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka provinsi di Indonesia seperti
tingkat pendidikan, usia produktif atau usia angkatan kerja, dan lain-lain.
Terdapat perbedaan rata-rata nilai intersep antar provinsi yang ditunjang dengan
nilai F probabilita 0,000 (0,000 < 0,05) yang signifikan dengan tingkat keyakinan
95%, beda nilai intersep ditunjukkan pada lampiran 5 hasil output random effect
model. Nilai rata-rata tingkat pengangguran terbuka provinsi NAD dapat dilihat
melalui besaran _NAD-C = -0,168645, yaitu ada rata-rata -0,168645 tingkat
pengangguran terbuka.
4. Kesimpulan dan Saran
4.1. Kesimpulan
Tujuan penulisan ini adalah untuk mengetahui pengaruh upah minimum provinsi
terhadap tingkat pengangguran terbuka pada tingkat provinsi di Indonesia tahun
2001-2012. Dengan menggunakan data panel 26 provinsi pada tahun 2001-2012
hasil estimasi menunjukkan bahwa upah minimum provinsi (lnUMP) signifikan
terhadap tingkat pengangguran terbuka.
Upah minimum provinsi signifikan pada α (α = 0,05), pada saat upah minimum
provinsi naik sebesar 1%, tingkat pengangguran terbuka akan meningkat sebesar
6,745%. Peningkatan ini dapat menjelaskan bahwa pada saat upah minimum
provinsi diterapkan, biaya yang dihadapi perusahaan semakin tinggi dan pada
akhirnya dapat berakibat pada pengurangan tenaga kerja. Sementara itu, PDRB
tidak signifikan mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka. Hal ini dikarenakan
masih terdapat faktor-faktor lain yang lebih dapat mempengaruhi tingkat
pengangguran provinsi di Indonesia.
4.2. Saran
Berdasarkan pembahasan hasil estimasi dan kesimpulan, untuk penulisan
selanjutnya, berikut ini saran yang dapat diberikan.
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
11
Penggunaan variabel PDRB per kapita dengan memperhatikan unsur populasi
sebagai representasi dari kondisi ekonomi provinsi.
Memasukan variabel lainnya yang dapat mempengaruhi tingkat pengangguran
terbuka, seperti tingkat pendidikan, usia angkatan kerja, dan lain-lain.
Analisis Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2001-2012 |
12
Lampiran
1. Hasil Output Pooled Least Square
Dependent Variable: TPT?
Method: Pooled Least Squares
Date: 12/16/13 Time: 08:56
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNUMP?
LNPDRB?
6.559211
-0.486702
0.145246
0.027776
45.15937
-17.52208
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.881210
0.880827
1.054820
344.9202
-458.3572
0.242694
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
7.697949
3.055550
2.951008
2.975001
2.960597
2. Hasil Output Pooled Least Squared (Period SUR)
Dependent Variable: TPT?
Method: Pooled EGLS (Period SUR)
Date: 12/16/13 Time: 08:58
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNUMP?
LNPDRB?
6.528097
-0.470662
0.112124
0.019955
58.22192
-23.58584
0.0000
0.0000
Weighted Statistics
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Durbin-Watson stat
0.914031
0.913754
1.000938
2.016853
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
2.792291
3.784755
310.5817
Unweighted Statistics
R-squared
Sum squared resid
0.879963
348.5416
Mean dependent var
Durbin-Watson stat
7.697949
0.240520
3. Hasil Output Fixed Effect Model
Dependent Variable: TPT?
Method: Pooled Least Squares
Date: 12/16/13 Time: 08:54
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LNUMP?
LNPDRB?
Fixed Effects (Cross)
_NAD--C
_SUMUT--C
_SUMBAR--C
_RIAU--C
_JAMBI--C
_SUMSEL--C
_BENGKULU--C
_LAMPUNG--C
_JAKARTA--C
_JABAR--C
_JATENG--C
_DIY--C
_JATIM--C
_BALI--C
_KALBAR--C
_KALTENG--C
_KALSEL--C
_KALTIM--C
_SULUT--C
_SULTENG--C
_SULSEL--C
_SULTRA--C
_NTB--C
_NTT--C
_MALUKU--C
_PAPUA--C
-5.205074
6.592868
-0.000340
2.245198
0.178684
0.195345
-2.318314
36.89679
-0.001741
0.0211
0.0000
0.9986
-0.151787
-0.062826
-0.145797
0.153459
-0.420032
-0.434008
-0.070048
-0.510169
1.291260
1.015371
-0.571199
-0.444032
-0.415440
0.560555
-0.323624
-0.111133
-0.481086
0.250883
0.506768
-0.295143
0.725802
-0.138318
-0.526499
0.419566
0.383969
-0.206493
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.959417
0.955559
0.644144
117.8377
-290.8124
248.6662
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
7.697949
3.055550
2.043669
2.379580
2.177923
0.681479
4. Hasil Output Redundant Fixed Effect Test
Redundant Fixed Effects Tests
Pool: TUGAS_2
Test cross-section fixed effects
Effects Test
Statistic
Cross-section F
Cross-section Chi-square
d.f.
Prob.
6.242049
136.630078
(25,284)
25
0.0000
0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: TPT?
Method: Panel Least Squares
Date: 12/16/13 Time: 09:01
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LNUMP?
LNPDRB?
-6.585885
6.963758
0.062590
0.397343
0.108625
0.038833
-16.57482
64.10819
1.611778
0.0000
0.0000
0.1080
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.937117
0.936710
0.768697
182.5867
-359.1275
2302.462
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
7.697949
3.055550
2.321330
2.357320
2.335714
0.427448
5. Hasil Output Random Effect Model
Dependent Variable: TPT?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Date: 12/16/13 Time: 08:55
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LNUMP?
LNPDRB?
Random Effects (Cross)
_NAD--C
_SUMUT--C
_SUMBAR--C
_RIAU--C
_JAMBI--C
_SUMSEL--C
_BENGKULU--C
_LAMPUNG--C
_JAKARTA--C
_JABAR--C
_JATENG--C
_DIY--C
_JATIM--C
_BALI--C
_KALBAR--C
_KALTENG--C
_KALSEL--C
_KALTIM--C
_SULUT--C
_SULTENG--C
_SULSEL--C
_SULTRA--C
_NTB--C
_NTT--C
_MALUKU--C
_PAPUA--C
-6.415396
6.745234
0.087321
0.796551
0.130314
0.071649
-8.053965
51.76159
1.218739
0.0000
0.0000
0.2239
-0.168645
-0.165111
-0.147675
0.026356
-0.261124
-0.413064
0.105153
-0.425463
0.844991
0.632275
-0.594797
-0.293709
-0.493150
0.572255
-0.231384
0.011693
-0.374780
0.082630
0.433135
-0.161446
0.543106
-0.007305
-0.380106
0.522799
0.439106
-0.095740
Effects Specification
S.D.
Cross-section random
Idiosyncratic random
0.431711
0.644144
Rho
0.3100
0.6900
Weighted Statistics
R-squared
0.896323
Mean dependent var
3.045226
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.895652
0.645120
1335.711
0.000000
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
1.997096
128.5994
0.615024
Unweighted Statistics
R-squared
Sum squared resid
0.936294
184.9784
Mean dependent var
Durbin-Watson stat
7.697949
0.427572
6. Hasil Output Hausman Test
Correlated Random Effects - Hausman Test
Pool: TUGAS_2
Test cross-section random effects
Test Summary
Cross-section random
Chi-Sq.
Statistic
Chi-Sq. d.f.
Prob.
2.936616
2
0.2303
Random
Var(Diff.)
Prob.
6.745234
0.087321
0.014946
0.033026
0.2127
0.6295
Cross-section random effects test comparisons:
Variable
LNUMP?
LNPDRB?
Fixed
6.592868
-0.000340
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: TPT?
Method: Panel Least Squares
Date: 12/16/13 Time: 09:02
Sample: 2001 2012
Included observations: 12
Cross-sections included: 26
Total pool (balanced) observations: 312
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LNUMP?
LNPDRB?
-5.205074
6.592868
-0.000340
2.245198
0.178684
0.195345
-2.318314
36.89679
-0.001741
0.0211
0.0000
0.9986
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.959417
0.955559
0.644144
117.8377
-290.8124
248.6662
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
7.697949
3.055550
2.043669
2.379580
2.177923
0.681479
7. Estimation Command
Estimation Command:
=====================
LS(CX=R,COV=PERSUR) TPT? LNUMP? LNPDRB?
Estimation Equations:
=====================
TPT_NAD = C(4) + C(1) + C(2)*LNUMP_NAD + C(3)*LNPDRB_NAD
TPT_SUMUT = C(5) + C(1) + C(2)*LNUMP_SUMUT + C(3)*LNPDRB_SUMUT
TPT_SUMBAR = C(6) + C(1) + C(2)*LNUMP_SUMBAR + C(3)*LNPDRB_SUMBAR
TPT_RIAU = C(7) + C(1) + C(2)*LNUMP_RIAU + C(3)*LNPDRB_RIAU
TPT_JAMBI = C(8) + C(1) + C(2)*LNUMP_JAMBI + C(3)*LNPDRB_JAMBI
TPT_SUMSEL = C(9) + C(1) + C(2)*LNUMP_SUMSEL + C(3)*LNPDRB_SUMSEL
TPT_BENGKULU = C(10) + C(1) + C(2)*LNUMP_BENGKULU + C(3)*LNPDRB_BENGKULU
TPT_LAMPUNG = C(11) + C(1) + C(2)*LNUMP_LAMPUNG + C(3)*LNPDRB_LAMPUNG
TPT_JAKARTA = C(12) + C(1) + C(2)*LNUMP_JAKARTA + C(3)*LNPDRB_JAKARTA
TPT_JABAR = C(13) + C(1) + C(2)*LNUMP_JABAR + C(3)*LNPDRB_JABAR
TPT_JATENG = C(14) + C(1) + C(2)*LNUMP_JATENG + C(3)*LNPDRB_JATENG
TPT_DIY = C(15) + C(1) + C(2)*LNUMP_DIY + C(3)*LNPDRB_DIY
TPT_JATIM = C(16) + C(1) + C(2)*LNUMP_JATIM + C(3)*LNPDRB_JATIM
TPT_BALI = C(17) + C(1) + C(2)*LNUMP_BALI + C(3)*LNPDRB_BALI
TPT_KALBAR = C(18) + C(1) + C(2)*LNUMP_KALBAR + C(3)*LNPDRB_KALBAR
TPT_KALTENG = C(19) + C(1) + C(2)*LNUMP_KALTENG + C(3)*LNPDRB_KALTENG
TPT_KALSEL = C(20) + C(1) + C(2)*LNUMP_KALSEL + C(3)*LNPDRB_KALSEL
TPT_KALTIM = C(21) + C(1) + C(2)*LNUMP_KALTIM + C(3)*LNPDRB_KALTIM
TPT_SULUT = C(22) + C(1) + C(2)*LNUMP_SULUT + C(3)*LNPDRB_SULUT
TPT_SULTENG = C(23) + C(1) + C(2)*LNUMP_SULTENG + C(3)*LNPDRB_SULTENG
TPT_SULSEL = C(24) + C(1) + C(2)*LNUMP_SULSEL + C(3)*LNPDRB_SULSEL
TPT_SULTRA = C(25) + C(1) + C(2)*LNUMP_SULTRA + C(3)*LNPDRB_SULTRA
TPT_NTB = C(26) + C(1) + C(2)*LNUMP_NTB + C(3)*LNPDRB_NTB
TPT_NTT = C(27) + C(1) + C(2)*LNUMP_NTT + C(3)*LNPDRB_NTT
TPT_MALUKU = C(28) + C(1) + C(2)*LNUMP_MALUKU + C(3)*LNPDRB_MALUKU
TPT_PAPUA = C(29) + C(1) + C(2)*LNUMP_PAPUA + C(3)*LNPDRB_PAPUA
Substituted Coefficients:
=====================
TPT_NAD = -0.168644805245 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_NAD +
0.0873213279114*LNPDRB_NAD
TPT_SUMUT = -0.165110764009 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SUMUT +
0.0873213279114*LNPDRB_SUMUT
TPT_SUMBAR = -0.147675038471 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SUMBAR +
0.0873213279114*LNPDRB_SUMBAR
TPT_RIAU = 0.0263561281474 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_RIAU +
0.0873213279114*LNPDRB_RIAU
TPT_JAMBI = -0.261123502139 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_JAMBI +
0.0873213279114*LNPDRB_JAMBI
TPT_SUMSEL = -0.413063819323 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SUMSEL +
0.0873213279114*LNPDRB_SUMSEL
TPT_BENGKULU = 0.10515316354 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_BENGKULU +
0.0873213279114*LNPDRB_BENGKULU
TPT_LAMPUNG = -0.425462611991 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_LAMPUNG +
0.0873213279114*LNPDRB_LAMPUNG
TPT_JAKARTA = 0.844990537899 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_JAKARTA +
0.0873213279114*LNPDRB_JAKARTA
TPT_JABAR = 0.632274617558 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_JABAR +
0.0873213279114*LNPDRB_JABAR
TPT_JATENG = -0.594796797121 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_JATENG +
0.0873213279114*LNPDRB_JATENG
TPT_DIY = -0.293709378255 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_DIY +
0.0873213279114*LNPDRB_DIY
TPT_JATIM = -0.493150031972 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_JATIM +
0.0873213279114*LNPDRB_JATIM
TPT_BALI = 0.572254899956 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_BALI +
0.0873213279114*LNPDRB_BALI
TPT_KALBAR = -0.231383799869 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_KALBAR +
0.0873213279114*LNPDRB_KALBAR
TPT_KALTENG = 0.0116928542675 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_KALTENG +
0.0873213279114*LNPDRB_KALTENG
TPT_KALSEL = -0.374779985629 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_KALSEL +
0.0873213279114*LNPDRB_KALSEL
TPT_KALTIM = 0.0826295733084 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_KALTIM +
0.0873213279114*LNPDRB_KALTIM
TPT_SULUT = 0.43313517191 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SULUT +
0.0873213279114*LNPDRB_SULUT
TPT_SULTENG = -0.161446253756 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SULTENG +
0.0873213279114*LNPDRB_SULTENG
TPT_SULSEL = 0.543105651489 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SULSEL +
0.0873213279114*LNPDRB_SULSEL
TPT_SULTRA = -0.0073050951267 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_SULTRA +
0.0873213279114*LNPDRB_SULTRA
TPT_NTB = -0.38010640986 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_NTB +
0.0873213279114*LNPDRB_NTB
TPT_NTT = 0.522799393675 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_NTT +
0.0873213279114*LNPDRB_NTT
TPT_MALUKU = 0.43910642367 - 6.41539640076 + 6.74523444151*LNUMP_MALUKU +
0.0873213279114*LNPDRB_MALUKU
TPT_PAPUA = -0.0957401226506
0.0873213279114*LNPDRB_PAPUA
-
6.41539640076
+
6.74523444151*LNUMP_PAPUA
+
Daftar Pustaka
Borjas, George J. 2008. Labor Economics. McGraw-Hill: United States
International
Labor
Organization.
2012.
Kebijakan
Upah
Minimum,
[pdf],
(Interhttp://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_dialogue/--actrav/documents/meetingdocument/wcms_210427.pdf., diakses tanggal
15 Desember 2013).
Nachrowi, N Djalal. dan Hardius Usman. 2006. Pendekatan Populer dan Praktis
Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Lembaga Penerbit
Universitas Indonesia: Jakarta.
Peraturan Menteri Tenaga Kerja dan Transmigrasi Nomor 7 Tahun 2013 tentang Upah
Minimum.
www.bps.go.id