Pertumbuhan  ekonomi  diartikan  sebagai kenaikan  GDP  ( Gross  Domestic  Product ) tanpa  memandang  bahwa  kenaikan  itu  lebih besar  atau  lebih  kecil  dari  pertumbuhan penduduk dan tanpa memandang apakah ada perubahan  dalam  struktur  ekonominya (pebrina,  2019).  Pertumbuhan  ekonomi berarti  perkembangan  ekonomi  fiskal  yang terjadi  di  suatu  negara  seperti  pertambahan jumlah  dan  produksi  barang  industri, infrastruktur,  pertambahan  jumlah  sekolah, pertambahan  produksi  kegiatan-kegiatan ekonomi  yang  sudah  ada  dan  beberapa perkembangan lainnya. Dalam analisis makro ekonomi, tingkat pertumbuhan ekonomi yang dicapai  suatu  negara  diukur  dengan perkembangan pendapatan nasional riil  yang dicapai  oleh  suatu  negara  yaitu Produk Nasional Bruto (PNB) atau Produk Domestik Bruto (PDB) (Mutaqqin, 2018)
Beberapa teori pertumbuhan ekonomi yang  banyak  dikemukakan  oleh  beberapa ekonom  diantaranya  adalah  mazhab  klasik. Teori ini pertama kali dilontarkan oleh Adam Smith.  Menurut  pendapat  mazhab  klasik, pertumbuhan  ekonomi  dipengaruhi  oleh empat faktor: Jumlah penduduk, Jumlah stok barang-barang  modal,  Luas  tanah  dan kekayaan alam, Penggunaan teknologi. Dalam
teori  ekonomi  mazhab  klasik  yang  lebih banyak disorot adalah pengaruh pertumbuhan penduduk terhadap pertumbuhan ekonomi. Para ekonom klasik mengemukakan  bahwa  antara  pendapatan per kapita dan jumlah penduduk harus sesuai atau  seimbang,  kedua  faktor  tersebut  akan saling mempengaruhi, karena apabila pertumbuhan  penduduk  rendah,  maka produksi marjinal akan lebih tinggi daripada pendapatan perkapita. Pada saat itulah akan terjadi  akumulasi  modal  yang  menuntut pertambahan  tenaga  kerja  sehingga  fungsi produksi  akan  mengalami  kenaikan  (Zudi, 2008).
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan aktivitas menyeluruh dalam bidang produksi yang  berkaitan  erat  dengan  keadilan distribusi. Pertumbuhan bukan hanya persoalan  ekonomi,  melainkan  aktivitas manusia yang ditujukan untuk pertumbuhan dan  kemajuan  sisi  materil  dan  spiritual manusia.  Faktor-faktor  ekonomi  yang mempengaruh  pertumuhan  ekonomi  adalah sumber  daya  manusia,  sumber  daya  alam, akumulasi  modal  dan  tenaga  manjerial  dan organisasi produksi.
Berdasarkan data yang diambil oleh BPS bahwa persentase tingkat Pertumbuhan

## PENGARUH JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI JAMBI (TAHUN 2018-2022)
Mariska Nur Aini 1 ; Putri Apria Ningsih 2 ; Nurlia Fusfita 3
Universitas Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi Jln. Lintas Jambi-Muaro Bulian KM. 16 Simpang Sungai Duren  Kab. Muaro Jambi 36363 E-mail : mariskanuraini66@gmail.com (Korespondensi)
Abstract : This study aims to determine the effect of Jambi Province's economic growth on the number of workers and local revenue. This quantitative research uses secondary data from the Central Statistics Agency (BPS) and the Directorate General of Financial Balance (DJPK) for the 2018–2022 period. This data consists of time series and cross-sections. The Random Effect Model (REM) panel data regression method is used. The results of this research show that the t test influences the economic growth of Jambi Province positively and significantly, while the f test shows that the number of workers and local income influence the economic growth of Jambi Province simultaneously or simultaneously
Keywords: Labor, Regional Original Income, Economic Growth
Ekonomi di Provinsi Jambi serta kabupaten/kota  Tahun  2018-2022  cenderung berfluktuatif. Terlihat dari data diatas, bahwa pada  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2019 kinerja laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jambi berkisar pada angka 4%. Kemudian di tahun  2020  mengalami  penurunan  yang sangat drastis sebesar -0,51%. Di tahun 2021 mengalami  kenaikan  angka  sebesar  3,69% dan  di  tahun  2022  terjadi  kenaikan  lagi sebesar  5,13%.  Rata-rata  Laju  Pertumbuhan Ekonomi  tahun  2018-2022  yang  tertinggi berada di kabupaten Batanghari yaitu 5,318% dan  yang  terendah  berada  di  kabuapaten Tanjung Jabung Timur yaitu 0,884%.
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan indikator  untuk  mengevaluasi  kinerja  suatu perekonomian,  terutama  untuk  menganalisis hasil  pembangunan  ekonomi  yang  dicapai suatu  wilayah.  Alat  ukur  pertumbuhan ekonomi  yang  digunakan  pada  tingkat wilayah adalah PDRB (Nurhasanah, 2024).
Di  Provinsi  Jambi  laju  pertumbuhan ekonomi  yang  dihitung  berdasarkan  besaran Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB) Atas  Dasar  Harga  Konstan  ( riil )  menurut lapangan  usaha  pada  tahun  2018-2022. Berdasarkan  data  yang  diambil  dari  BPS PDRB  ADH  Konstan  di  Provinsi  Jambi  dari tahun  2018  sampai  dengan  2022  mengalami fluktuatif di tahun 2020 setiap kabupaten/kota kecuali  Kerinci,  Merangin  dan  Muaro  Jambi mengalami penurunan. Begitu juga di provinsi Jambi PDRB ADHK mengalami penurunan di tahun  2020  menjadi  148.354.25  milyar. Kemudian  mengalami  kenaikan  kembali ditahun 2021 sebesar 153.825.49 milyar.
Tenaga kerja berperan mempengaruhi pertumbuhan  ekonomi.  Karena  Tenaga  kerja merupakan  sumber  daya  penting  dalam pembangunan  ekonomi.  Tenaga  kerja  yang telah  bekerja  dan  memiliki  pendapatan  akan memberikan kontribusi terhadap perekonomian sebab dengan pendapatan yang ada  maka  tenaga  kerja  tersebut  akan melakukan  konsumsi  dengan  melakukan pembelian  atas  barang  dan  jasa  (Koyongin, 2019).
Tenaga  kerja  merupakan  salah  satu faktor  produksi  yang  sangat  penting  selain
sumber  daya  alam,  modal  dan  teknologi, Kalau  ditinjau  secara  umum  pengertian tenaga  kerja  adalah  menyangkut  manusia yang  mampu  bekerja  untuk  menghasilkan barang  atau  jasa  dan  mempunyai  nilai ekonomis yang dapat berguna bagi kebutuhan masyarakat. Secara fisik kemampuan  bekerja  diukur  dengan  usia. Dengan  kata  lain  orang  dalam  usia  kerja dianggap mampu bekerja . Atau tenaga kerja adalah  penduduk  pada  usia  kerja  (15  tahun ke  atas)  atau  15  sampai  dengan  64  tahun yang secara potensial dapat bekerja (Ahmad, 2018).
Ketetapan tentang penyediaan peluang  kerja  merupakan  satu  keharusan. Hal  ini  hanya  dapat  dilakukan  dengan penyediaan  lapangan  kerja  dan  penanaman investasi. Tidak ada tempat bagi pengangguran  dan  kedzaliman  terhadap angkatan  kerja  karena  hal  itu  merusak. Syarat penerapan satu sistem hukum adalah manakala  kebutuhan  mereka  tercukupi. Pemenuhan  kebutuhan  dilakukan  dengan adanya peluang kerja (Zainuddin, 2017).
Berdasarkan  data  yang  diambil  dari BPS  jumlah    ketenaga  kerjaan  yang  aktif bekerja di Provinsi Jambi tahun 2018 sampai dengan tahun 2022 terjadi  fluktuatif. Dapat dilihat pada tabel diatas Ketenaga Kerjaan di kabupaten/kota pada setiap tahun nya terjadi naik turun atau fluktuatif. Dimana Ketenaga Kerjaan di Provinsi Jambi pada tahun 2018 sebesar  1.721.362  jiwa  kemudian  di  tahun 2019 turun menjadi 1.691.782 jiwa.
Pendapatan  Asli  Daerah  sangat penting  dalam  membangun  perekonomian suatu  daerah  karena  dana  ini  adalah  milik pemerintah  daerah  itu  sendiri  sehingga pemerintah  daerah  mempunyai  wewenang untuk  mengelola  dana  tersebut  untuk kepentingan pembangunan. Pemerintah daerah  pun  memiliki  tanggung  jawab terhadap pengelolaan dana yang berasal dari Pendapatan  Asli  Daerah,  dimana  dana tersebut  diperoleh  dari  masyarakat  maka masyarakat  berhak  mendapatkan  kelayakan dalam bentuk pembangunan yang dilaksanakan  oleh  pemerintah  di  daerah tersebut.
106
Pendapatan  asli daerah (PAD) adalah penerimaan  yang  diperoleh  daerah  dari sumber-sumber  dalam  wilayahnya  sendiri yang  dipungut  berdasarkan  peraturan  daerah sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang  berlaku.  Sektor  pendapatan  daerah memegang  peranan  yang  sangat  penting, karena melalui sektor ini dapat dilihat sejauh mana suatu daerah dapat membiayai kegiatan pemerintah  dan  pembangunan  daerah  (Wati, 2022).
Berdasarkan  data  yang  diambil  dari BPS  bahwa  Pendapatan  Asli  Daerah  Tahun 2018-2022 di Provinsi Jambi berdasarkan data dari Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan  selama  5  tahun  terjadi  fluktuatif. Dimana  pada  tahun  2020  terjadi  penurunan menjadi  92,19%  kemudian  ditahun  2021 terjadi  kenaikan  lagi  menjadi  122,31%. Kemudian  rata-rata  pendapatan  asli  daerah tertinggi  selama  5  tahun  yaitu  2018-2022 berada  di  kabupaten  Tanjung  Jabung  Barat yaitu  113,206%  dan  perolehan  terendah berada  di  kabupaten  Batanghari  yaitu 80,526%.
Semakin besar komposisi pendapatan asli  daerah,  maka  semakin  pula  kemampuan pemerintah daerah untuk memikul tanggungjawab  yang  lebih  besar.  Tetapi semakin  kecil  komposisi  pendapatan  asli daerah  terhadap  penerimaan  daerah  maka ketergantungan terhadap pusat semakin besar. Sedangkan dampak yang dirasakan masyarakaat  dengan  adanya  peningkatan penerimaan  pendapatan  asli  daerah  adalah kelancaran pembangunan. Pembangunan meliputi  berbagai  sektor  diantaranya  adalah pembangunan  jalan,  pembangunan  fasilitas umum dan fasilita lainnya.
Proses  pertumbuhan  ekonomi  yang menjadi  dasar  ialah  bukan  hanya  bagaimana menumbuhkan  perekonomian  secara  cepat, namun juga terkait dampak dari pertumbuhan tersebut benar-benar ada dan dirasakan nyata oleh  masyarakat.  Karena  bisa  saja  sebagian besar  hasil  dari  pertumbuhan  ekonomi tersebut  hanya  dinikmati  oleh  masyarakat yang  sudah  kaya.  Sehingga  yang  kaya menjadi  makin  kaya,  dan  yang  miskin  tetap miskin

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode pendekatan deskriptif kuantitatif. Data yang digunakan data sekunder berupa data panel gabungan time  series dan cross  section , terdiri  dari  11  Kabupaten/Kota  pada  tahun 2018-2022. Penelitian ini menggunakan data jumlah tenaga kerja, pendapatan asli daerah dan  pertumbuhan  ekonomi.  Data  dalam penelitian  ini  diambil  dari  Badan  Pusat Statistik  Provinsi  Jambi  dan  Direktorat Jenderal  Perimbangan  Keuangan.  Metode pengumpulan  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  studi  pustaka  seperti buku,  jurnal,observasi  dan  dokumentasi. Teknik pengambilan sampel pada penelitian ini  yaitu sampling  jenuh, yang  merupakan semua  anggota  populasi  dijadikan  sampel, yaitu 55 sampel.

## HASIL

## Tabel 1 Uji Chow
Sumber : Olah Data Eviews 12 Berdasarkan  hasil  dari  uji  chow tersebut diperoleh nilai prob cross section F sebesar  0.0000  dan  nilai  prob  chi-square sebesar  0.0000.  Dan  hasil  tersebut menunjukkan bahwa nilai  prob  < dari 0,05 yang  berarti  H 0 ditolak,  maka  H 1 diterima yang artinya model Fixed Effect lebih baik dari  pada  model Common  Effect .  Karena dalam uji chow yang terpilih adalah model Fixed Effect.
Tabel 2 Uji Hausman
Sumber: Olah Data Eviews 12 Berdasarkan  hasil  uji  Hausman  nilai didapatkan  nilai  prob.  cross  section  random Sebesar 0.9575 hal ini berarti prob cross section prob. > 0,5 yang menunjukkan bahwa diterima. Hal  ini  menjelaskan  bahwa  regresi  dengan
Redundant Fixed Effects Tests Equation: MODEL_FEM Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 520.335002 (10,42) 0.0000 Cross-section Chi-square 265.508520 10 0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: Y
Method: Panel Least Squares Date: 03/11/24   Time: 22:41 Sample: 2018 2022
Periods included: 5 Cross-sections included: 11 Total panel (balanced) observations: 55 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4.21E+09 2.68E+09 1.568506 0.1228 X1 621.0398 225.8022 2.750371 0.0082 X2 -0.001900 0.014125 -0.134519 0.8935 R-squared 0.240430     Mean dependent var 1.38E+10 Adjusted R-squared 0.211216     S.D. dependent var 6.91E+09 S.E. of regression 6.14E+09     Akaike info criterion 47.96614 Sum squared resid 1.96E+21     Schwarz criterion 48.07563 Log likelihood -1316.069     Hannan-Quinn criter. 48.00848 F-statistic 8.229883     Durbin-Watson stat 0.015075 Prob(F-statistic) 0.000785 Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: MODEL_REM Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.086783 2 0.9575 Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. X1 484.838437 487.303062 1992.765927 0.9560 X2 0.008053 0.007912 0.000001 0.8431 Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares
Date: 03/11/24   Time: 22:53 Sample: 2018 2022
Periods included: 5 Cross-sections included: 11 Total panel (balanced) observations: 55
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.19E+09 2.17E+09 2.385012 0.0217 X1 484.8384 137.1449 3.535228 0.0010 X2 0.008053 0.004573 1.760858 0.0855 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.993918     Mean dependent var 1.38E+10 Adjusted R-squared 0.992180     S.D. dependent var 6.91E+09 S.E. of regression 6.11E+08     Akaike info criterion 43.50235 Sum squared resid 1.57E+19     Schwarz criterion 43.97681 Log likelihood -1183.315     Hannan-Quinn criter. 43.68582 F-statistic 571.9735     Durbin-Watson stat 1.571025 Prob(F-statistic) 0.000000
X1
X2 X1 1.000000 0.757208 X2 0.757208 1.000000
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags F-statistic 53.88720     Prob. F(2,50) 0.0000 Obs*R-squared 37.57005     Prob. Chi-Square(2) 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/11/24   Time: 23:29
Sample: 1 55 Included observations: 55 Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.40E+08 1.54E+09 0.350199 0.7277 X1 -82.50828 130.3751 -0.632853 0.5297 X2 0.006274 0.008177 0.767230 0.4466 RESID(-1) 0.857854 0.140563 6.102976 0.0000 RESID(-2) -0.034821 0.141359 -0.246333 0.8064 R-squared 0.683092     Mean dependent var 1.21E-07 Adjusted R-squared 0.657739     S.D. dependent var 6.02E+09 S.E. of regression 3.52E+09     Akaike info criterion 46.88972 Sum squared resid 6.21E+20     Schwarz criterion 47.07221 Log likelihood -1284.467     Hannan-Quinn criter. 46.96029 F-statistic 26.94360     Durbin-Watson stat 1.912207 Prob(F-statistic) 0.000000
model random effect lebih baik dari pada regresi menggunakan model fixed effect.
Tabel 3 Lagrange Multiplier

## Sumber: Olah Data Eviews 12
Berdasarkan  hasil  uji  Largrange Multiplier  nilai  Both  Breusch-Pagan  sebesar 0.00  hal  ini  berarti  nilai  prob  <  0,05  yang menunjukan  bahwa  H 1 (Common  Effect) ditolak.  Jadi  didapat  kesimpulan  bahwa  H 0 (Random  Effect)  adalah  model  yang  paling tepat  untuk  menguji  variable  jumlah  tenaga kerja  dan  pendapatan  asli  daerah  terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jambi.

## Gambar 1 Uji Normalitas

## Sumber: Olah Data Eviews 12
Berdasarkan histogram Uji Normalitas diatas dapat diketahui bahwa nilai probalitity sebesar  0.000  <  0.05,  dapat  disimpulkan bahwa  persamaan  dalam  penelitian  ini  tidak terdistribusi normal.
Tabel 4 Uji Multikolinearitas
Berdasarkan dari Uji Multikolinearitas  diatas  dapat  diketahui bahwa nilai korelasi masing-masing variabel jumlah  tenaga  kerja  dan  pendapatan  asli daerah < 10. Maka dapat disimpulkan bahwa antar  variabel  dalam  model  regresi  tidak terdapat gejala multikolinearitas.
Tabel 5 Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Olah Data Eviews 12 Berdasarkan dari Uji heteroskedastisitas  diatas  dapat  diketahui Prob  F-statistic  sebesar  0,414744  >  0,05,
maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel penelitian  ini  tidak  terjadi  heteroskedisitas.
Tabel 6 Uji Autokorelasi

## Sumber: Olah Data Eviews 12
Berdasarkan  uji  autokorelasi  diatas diketahui  nilai  Durbin  Watson  (D)  sebesar 1,912207  nilai  ini  akan  dibandingkan dengan  nilai  tabel  yang  menggunakan signifikansi sebesar 5%. Jumlah sampel (n) 55  dan  jumlah  variabel  independen  (k) adalah  2.  Maka  dari  tabel  didapat  du  = 1,6406, dan nilai dl= 1,4903. Oleh karena itu nilai dU < d < 4 - dU atau 1,6406 < 1,912207 <  2,3594.  Maka  dapat  disimpulkan  tidak terjadi autokorelasi.

## Tabel 7 Regresi Data Panel
Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses: No effects Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided
(all others) alternatives
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 107.5342 2.430898 109.9651 (0.0000) (0.1190) (0.0000) Honda 10.36987 -1.559134 6.230131 (0.0000) (0.9405) (0.0000) King-Wu 10.36987 -1.559134 4.225220 (0.0000) (0.9405) (0.0000) Standardized Honda 12.04642 -1.393394 4.403362 (0.0000) (0.9182) (0.0000) Standardized King-Wu 12.04642 -1.393394 2.236143 (0.0000) (0.9182) (0.0127) Gourieroux, et al. -- -- 107.5342 (0.0000) 0 2 4 6 8 10 -4.0e+09 0.01000 4.0e+09 8.0e+09 1.2e+10 1.6e+10 Series: Standardized Residuals Sample 2018 2022 Observations 55 Mean 1.21e-05 Median -1.83e+09 Maximum 1.74e+10 Minimum -5.94e+09 Std. Dev. 6.05e+09 Skewness 1.718654 Kurtosis 5.128420 Jarque-Bera 37.45789
Probability 0.000000
Heteroskedasticity Test: White Null hypothesis: Homoskedasticity F-statistic 1.022586     Prob. F(5,49) 0.4147 Obs*R-squared 5.196747     Prob. Chi-Square(5) 0.3923 Scaled explained SS 9.215400     Prob. Chi-Square(5) 0.1008 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 03/12/24   Time: 00:12 Sample: 1 55 Included observations: 55 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3.63E+19 6.15E+19 -0.590164 0.5578 X1^2 -730940.3 631737.0 -1.157033 0.2529 X1*X2 103.9270 98.32431 1.056981 0.2957 X1 1.33E+13 1.14E+13 1.167822 0.2485 X2^2 -0.004209 0.003413 -1.233257 0.2234 X2 -6.27E+08 1.09E+09 -0.572726 0.5694 R-squared 0.094486     Mean dependent var 3.56E+19 Adjusted R-squared 0.002087     S.D. dependent var 7.16E+19 S.E. of regression 7.15E+19     Akaike info criterion 94.37332 Sum squared resid 2.51E+41     Schwarz criterion 94.59230 Log likelihood -2589.266     Hannan-Quinn criter. 94.45800 F-statistic 1.022586     Durbin-Watson stat 0.434772 Prob(F-statistic) 0.414744 Dependent Variable: Y
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)
Date: 03/11/24   Time: 22:29 Sample: 2018 2022 Periods included: 5 Cross-sections included: 11
Total panel (balanced) observations: 55 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.16E+09 2.93E+09 1.765368 0.0834 X1 487.3031 129.6764 3.757841 0.0004 X2 0.007912 0.004518 1.751364 0.0858 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 6.96E+09 0.9924 Idiosyncratic random 6.11E+08 0.0076 Weighted Statistics R-squared 0.282184     Mean dependent var 5.41E+08 Adjusted R-squared 0.254576     S.D. dependent var 6.95E+08 S.E. of regression 6.00E+08     Sum squared resid 1.87E+19 F-statistic 10.22101     Durbin-Watson stat 1.319080 Prob(F-statistic) 0.000180 Unweighted Statistics R-squared 0.233230     Mean dependent var 1.38E+10 Sum squared resid 1.98E+21     Durbin-Watson stat 0.012477

## Pengaruh Jumlah Tenaga Kerja dan Pendapatan Asli Daerah (PAD) Terhadap Pertumbuhan
108
Sumber: Olah Data Eviews 12 Persamaa regresi:
Y it = 5,16 + 487,30 + 0,00 + e it
Dari  model  diatas  dapat  dibuat interprestasi sebagai berikut:
a) Konstanta  sebesar  5,16  menunjukkan bahwa jika variabel independen (tenaga kerja dan pendapatan asli daerah) adalah 0,  maka  pertumbuhan  ekonomi  adalah sebesar 5,16%.
b) Nilai  koefisien  regresi  (tenaga  kerja) sebesar  487,30  yang  berarti  setiap kenaikan jumlah tenaga kerja 1% maka pertumbuhan ekonomi mengalami kenaikan sebesar 487,30%.
c) Nilai  koefisiensi  regresi  (pendapatan asli  daerah)  sebesar  0,00  yang  berarti setiap kenaikan pendapatan asli daerah 1%  maka  pertumbuhan  ekonomi mengalami kenaikan sebesar 0,00%.
Model  regresi  dikatakan  signifikan apabila  t hitung lebih  besar  dari  t tabel dan  nilai signifikasinya  kurang  dari  0,05.  Jika  t hitung lebih kecil dari t tabel nilai signifikasinya lebih besar 0,05 maka model regresi dikatakan tidak signifikan. Jika taraf signifkansi 0,05 maka df = n – k = 55 – 3 = 52. Pada penelitian ini t tabel yang  digunakan  sebesar  1,674.  Uji  t digunakan  untuk  melihat  pengaruh  antara variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  dan pendapatan asli daerah terhadap pertumbuhan ekonomi. Berikut dapat dilihat uji t pada tabel dibawah ini:
Tabel 8 Hasil Uji Parsial (Uji t)
Sumber: Olah Data Eviews 12 Dari  table  diatas  dapat  dilihat pengaruh setiap variabel bebas secara parsial terhadap  variabel  terikat  yaitu  Pengaruh jumlah  Tenaga  Kerja  (X1)  terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  (Y):  Berdasarkan tabel  diatas  variabel  Tenaga  Kerja  (X1) memiliki  nilai  thitung  sebesar  3,757  dimana nilai  tersebut  lebih  besar  dari  ttabel  yaitu 1,674  dengan  nilai  probalitiy  signifikansi 0,0004  <  (0.05).  Hal  ini  menujukan  bahwa
jumlah  tenaga  kerja  berpengaruh  positif yang  signifikan  terhadap  pertumbuhan ekonomi di Kabupaten/Kota Provinsi Jambi.
Pengaruh  Pendapatan  Asli  Daerah (X2)  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  (Y): Berdasarkan tabel diatas variabel pendapatan  asli  daerah  (X 2 )  memiliki  nilai t hitung sebesar  1,751  dimana  nilai  tersebut lebih besar dari t tabel yaitu 1,674 dengan nilai probalitiy signifikasi 0,085 > (0.05). Hal ini menujukan  bahwa  pendapatan  asli  daerah berpengaruh positif tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Kabupaten/Kota Provinsi Jambi.
Pada penelitian ini untuk melakukan uji  F  serta  tingkat  signifikasinya  adalah (0,05)  atau  5%.  Model  regresi  dikatakan simultan jika F hitung lebih besar dari F tabel dan signifikansinya kurang dari 0,05. namun jika F hitung lebih  kecil  dari  F tabel dan signifikansinya  lebih  besar  dari  0,05  maka model  regresinya  dikatakan  tidak  simultan. Pada taraf signifikansi 0,05 df (N1) = k -1 = 3 – 1 = 2, df2 (N2) = n – k - 1 = 55 – 3 -1 = 51. Pada penelitian ini F tabel yang digunakan sebesar 3,179. Berikut ini adalah hasil uji F :
Tabel 9 Hasil Uji Simultan (Uji F)

## Sumber: Olah Data Eviews 12
Tabel  diatas  menunjukkan  bahwa F hitung sebesar  10,221  dimana  nilai  tersebut lebih  besar  dibanding  dengan  F tabel yaitu 3,179,  dengan  prob  (F-statistic)  sebesar 0.000 < (0.05). Maka dinyatakan bahwa H 1 ditolak  H 2 diterima,  artinya  variable independent  yaitu  tenaga  kerja  dan pendapatan  asli  daerah  secara  simultan mempengaruhi  variable  dependen  yaitu pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
Uji kelayakan model merupakan uji R2  (R-Square)  digunakan  mengetahui kemampuan  variabel  independen  dalam menjelaskan  variable-variabel  dependen. Berikut data uji kelayakan model :
Dependent Variable: Y Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 03/12/24   Time: 00:06 Sample: 2018 2022 Periods included: 5
Cross-sections included: 11
Total panel (balanced) observations: 55 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.16E+09 2.93E+09 1.765368 0.0834 X1 487.3031 129.6764 3.757841 0.0004 X2 0.007912 0.004518 1.751364 0.0858 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 6.96E+09 0.9924 Idiosyncratic random 6.11E+08 0.0076 Weighted Statistics R-squared 0.282184     Mean dependent var 5.41E+08 Adjusted R-squared 0.254576     S.D. dependent var 6.95E+08 S.E. of regression 6.00E+08     Sum squared resid 1.87E+19 F-statistic 10.22101     Durbin-Watson stat 1.319080 Prob(F-statistic) 0.000180 Unweighted Statistics R-squared 0.233230     Mean dependent var 1.38E+10 Sum squared resid 1.98E+21     Durbin-Watson stat 0.012477 Dependent Variable: Y
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 03/12/24   Time: 00:06 Sample: 2018 2022 Periods included: 5 Cross-sections included: 11
Total panel (balanced) observations: 55
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.16E+09 2.93E+09 1.765368 0.0834 X1 487.3031 129.6764 3.757841 0.0004 X2 0.007912 0.004518 1.751364 0.0858 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 6.96E+09 0.9924 Idiosyncratic random 6.11E+08 0.0076 Weighted Statistics R-squared 0.282184     Mean dependent var 5.41E+08 Adjusted R-squared 0.254576     S.D. dependent var 6.95E+08 S.E. of regression 6.00E+08     Sum squared resid 1.87E+19 F-statistic 10.22101     Durbin-Watson stat 1.319080 Prob(F-statistic) 0.000180 Unweighted Statistics R-squared 0.233230     Mean dependent var 1.38E+10 Sum squared resid 1.98E+21     Durbin-Watson stat 0.012477

## Tabel 10 Hasil Uji Kelayakan Model
Sumber: Olah Data Eviews 12
Pada tabel diatas menunjukkan bahwa nilai R-squared sebesar 0,282.
Kesimpulannya  bahwa  variabel  independen dapat  menjelaskan secara signifikan variabel dependen  sebasar  28%  sedangkan  sisa  nya 72%  dijelaskan  oleh  variabel  diluar  dari penelitian yang dilakukan.

## PEMBAHASAN
Pengaruh  Jumlah  Tenaga  Kerja  dan Pendapatan  Asli  Daerah  Secara  Parsial terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Provinsi Jambi;
a) Pengaruh Jumlah Tenaga Kerja terhadap Pertumbuhan Ekonomi Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja memberikan dampak positif dan signifikan terhadap pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi Jambi,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh nilai koefisien 3,757, yang
menunjukkan  bahwa  dengan  setiap kenaikan  1%  jumlah  tenaga  kerja, pertumbuhan ekonomi akan naik sebesar 3,757% dengan nilai probabilitas0,0004, yang sesuai dengan hipotesis yang diajukan. Dari penjelasan diatas  bahwa  semakin  tinggi  nilai jumlah  tenaga  kerja  maka  akan berdampak positif terhadap produktivitas  pertumbuhan  ekonomi yang akan memperlancar pembangunan ekonomi suatu negara atau daerah.
b) Pengaruh  Pendapatan  Asli  Daerah terhadap Pertumbuhan Ekonomi Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa Pendapatan Asli
Daerah  memberikan  dampak  positif tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi  di  Provinsi  Jambi,  seperti yang  ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien 1,751,  yang  menunjukkan  bahwa
dengan setiap kenaikan 1% Pendapatan Asli Daerah, pertumbuhan  ekonomi  akan  naik sebesar 1,751% dengan nilai probabilitas  0,0858,  yang  sesuai dengan hipotesis yang diajukan. Dari penjelasan  diatas  bahwa  semakin rendah nilai Pendapatan Asli Daerah maka  akan  berdampak  negatif terhadap kestabilan pendapatan yang diterima  yang  akan  memperlambat jalannya pembangunan ekonomi dan pemerintahan daerah.
Pengaruh Jumlah Tenaga Kerja dan Pendapatan  Asli  Daerah  Secara  Simultan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Jambi.
a) Pengaruh  Jumlah  Tenaga  Kerja  dan Pendapatan  Asli  Daerah  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  di  Provinsi Jambi.
Berdasarkan  dari  uji  F,  bahwa  F hitung sebesar  10,221  dimana  nilai  tersebut lebih  besar  dibanding  dengan  F tabel yaitu  3,179,  dengan  prob  (F-statistic) sebesar 0.000 < (0.05). Maka dinyatakan  bahwa  H 1 ditolak  H 2 diterima, artinya variable independent yaitu tenaga kerja dan pendapatan asli daerah secara simultan mempengaruhi variabel  dependen yaitu  pertumbuhan ekonomi
secara signifikan.
Meningkatnya  jumlah  tenga  kerja  di Provinsi
Jambi maka akan meningkatkan produktivitasnya Pendapatan Asli  Daerah  dimana akan menghasilkan  sumber  penerimaan pemerintah  daerah  untuk  mendanai kegiatannya.  Meningkatjan  jumlah tenaga  kerja  dan  Pendapatan  Asli Daerah  maka  akan  meningkatkan pertumuhan  ekonomi  di  Provinsi Jambi. Besarnya kontribusi dari tenaga kerja  dan  Pendapatan  Asli  Daerah terhadap variasi naik turunnya Tingkat pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi Jambi  dapat  dilihat  pada  koefisensi determinasi  ( R 2 ) sebesar  0,282.  Hal ini  berarti  28%  dari  pertumbuhan ekonomi dipengaruhi dari tenaga kerja
Dependent Variable: Y Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 03/12/24   Time: 00:06 Sample: 2018 2022 Periods included: 5 Cross-sections included: 11 Total panel (balanced) observations: 55 Swamy and Arora estimator of component variances
Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 6.96E+09 0.9924 Idiosyncratic random 6.11E+08 0.0076 Weighted Statistics R-squared 0.282184     Mean dependent var 5.41E+08 Adjusted R-squared 0.254576     S.D. dependent var 6.95E+08 S.E. of regression 6.00E+08     Sum squared resid 1.87E+19 F-statistic 10.22101     Durbin-Watson stat 1.319080 Prob(F-statistic) 0.000180 Unweighted Statistics R-squared 0.233230     Mean dependent var 1.38E+10 Sum squared resid 1.98E+21     Durbin-Watson stat 0.012477

## Pengaruh Jumlah Tenaga Kerja dan Pendapatan Asli Daerah (PAD) Terhadap Pertumbuhan
110
dan Pendapatan Asli Daerah di Provinsi Jambi, sedangkan sisanya 72% dijelaskan  oleh  faktor-faktor  lain  yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini.

## SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  analisis  yang digunakan  yaitu  mengenai  pertumbuhan ekonomi  yang  ada  di  Provinsi  Jambi menggunakan  variabel  jumlah  tenaga  kerja dan  pendapatan  asli  daerah  (PAD)  selama periode  2018-2022.  Berdasarkan  penelitian, maka  didapatkan  hasil  penelitian  sebagai berikut : secara parsial bahwa variabel tenaga kerja berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi dan varibel pendapatan asli  daerah  (PAD)  berpengaruh  tidak signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi. Sedangkan  secara  simultan  jumlah  tenaga kerja  dan  pendapatan  asli  daerah  (PAD) berpengaruh  simultan  atau  bersama-sama terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi Jambi tahun 2018-2022.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahmad Rizal, Izza M Apriliani, Rita Rostika.
(2018) “Perspektif Peran Ketenagakerjaan dalam Pembangunan” (Jawa Barat:  Unpad Press,).
Nurhasanah,  Nurlia  Fusfita  and  Nurfitri
Martaliah.(2024).”Faktor-Faktor
Yang Mempengaruhi PDRB (Produk
Domestik Regional Bruto) di
Provinsi  Jambi”,  Jurnal  Ilmiah
Ekonomi dan Manajemen (2024).
Muttaqin,  Rizal.  (2018)  ”Pertumbuhan
Ekonomi  dalam  Perspektif  Islam
Economic Growth in Islamic
Perspective,” no. 2. Zuhdi, Zaenu. (2008) “Pertumbuhan Ekonomi Dalam  Perspekif  Ekonomi  Islam.” Iqtishoduna 3, no. 2 (June 13, 2011). Koyongian,
Christian Lendy, Paulus Kindangen,  and  George  M  V Kawung. (2019) “Pengaruh Pengeluaran  Pemerintah,  Investasi, Dan Tenaga Kerja Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Kota Manado". Zainuddin,  Moch.  (2017).  “Pertumbuhan Ekonomi Perspektif Ekonomi Islam.” Istithmar: Jurnal Pengembangan Ekonomi Islam. Wau,  Marselino,  Leni  Wati,  and  Jhon Firman Fau. (2022) “Teori Pertumbuhan Ekonomi".