## Pengaruh Nilai Ekspor Batubara, Produksi Batubara dan Sumber Daya Manusia Terhadap Pendapatan Sektor Pertambangan
A.Bagas Windu Panji Nata 1* , Nairobi 2 , Arif Darmawan 3
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Ekonomi Pembangunan, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia
*Corresponding Author: arif.darmawan@feb.unila.ac.id
Info Artikel ABSTRAK Kata Kunci: VAR, Nilai Ekspor Batubara, Sumber Daya Manusia,
Pendapatan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji bagaimana pengaruh nilai ekspor batubara, produksi batubara, dan sumber daya manusia terhadap pendapatan industri pertambangan. Menurut perkiraan Badan Pusat Statistik pada tahun 2021, Indonesia merupakan produksi batubara terbesar ketiga di dunia. Data sekunder nilai ekspor batubara, output batubara, dan sumber daya manusia digunakan dalam penelitian ini. Studi ini menggunakan data dari pusat statistik Indonesia dan mencakup periode dari kuartal pertama tahun 2012 hingga kuartal keempat tahun 2021. Penelitian deskriptif kuantitatif adalah jenis yang digunakan dalam penelitian ini.  Pendekatan  vektor  autoregresi  (VAR),  yang  menggunakan  uji  stasioneritas,  uji  lag optimal,  uji  stabilitas  VAR,  uji  kointegrasi,  dan  uji  kausalitas  Granger,  digunakan  untuk menganalisis  data.  Eviews  10  adalah  alat  aplikasi  pengolah  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini. Temuan studi tersebut menunjukkan bahwa nilai ekspor batubara memberikan kontribusi finansial yang signifikan bagi industri pertambangan Indonesia. Kontribusi yang dibuat oleh sumber daya manusia adalah yang paling kecil.
ABSTRACT Keywords: VAR, Coal Export Value, Human Resources, Income. This study intends to examine how the value of coal exports, coal production, and human resources all affect the mining industry's revenue. According to the Central Statistics Agency's estimates for 2021, Indonesia is the third largest coal production in the world. Secondary data on the value of coal exports, coal output, and human resources are used in this study. This study uses data from the Indonesian statistical center and covers the period from the first quarter of 2012 to the fourth quarter of 2021.  Descriptive  quantitative  research  is  the  type  that  was  used  in  this investigation.  The  vector  autoregression  (VAR)  approach,  which  employs  the stationarity test, optimal lag test, VAR stability test, cointegration test, and Granger causality  test,  is  utilized  to  analyze  the  data.  EViews  10  is  the  data  processing application  tool  used  in  this  investigation.  The  studies'  findings  indicate  that  the value  of  coal  exports  makes  a  significant  financial  contribution  to  Indonesia's mining industry. The contribution made by human resources is the least.

## Vol. 5, No. 2, September 2023

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  UU  No.  4  Tahun  2009,  salah  satu  bahan bakar  fosil  adalah  batu  bara,  sumber  daya  alam  yang dihasilkan  dari  sisa  tumbuhan.  Batubara  merupakan komoditas  yang  menjadi  sumber  energi  dan  banyak diperjualbelikan  oleh  banayak  negara  (Ambya  dan Hamzah, 2022). Batubara adalah deposit molekul organik. Semen, pembuatan lembaran baja, pembangkit listrik, dan industri  lainnya  semuanya  membutuhkan  batu  bara. Batubara juga merupakan Untuk meningkatkan perekonomian  negara,  pembangunan  sektor  industri produktif terus digalakkan (Setiawan, 2020).
Ada  banyak  negara  masih  mengandalkan  batu  bara sebagai  sumber  energi  listrik,  sebagian  besar  dari  total produksi batu bara Indonesia saat ini diekspor ke negara- negara  tersebut.  india  terletak  secara  strategis  dalam kaitannya  dengan  negara-negara  berkembang  seperti China dan India. Beberapa negara, termasuk kedua negara tersebut, mengimpor batubara Indonesia untuk memenuhi kebutuhan energi negaranya (Setiawan, 2020).
Pemanfaatan batubara diharapkan dapat memberikan manfaat  yang  besar  bagi  negara  Indonesia  dengan melaksanakan pembangunan berkelanjutan yang berlandaskan  aspek  ekonomi,  sosial  dan  lingkungan. Penambangan  harus  dapat  memberikan  manfaat  besar bagi  rencana  keberlanjutan.  Dengan  harapan  batubara yang  ada  dapat  merevitalisasi  sektor  lain  dalam pembangunan  negara  (Arif,  2014).  Namun  di  sisi  lain, pemanfaatan batu bara dalam meningkatkan perekonomian  harus  dibatasi  petika  terjadi  peningkatan pendapatan per kapita (Kim dan Yoo, 2016).
Negara dengan perekonomian terbuka adalah negara yang melakukan kegiatan ekspor-impor barang atau jasa dan  meminjam  atau  memberikan  pinjaman  investasi melalui pasar modal dunia (Saimul & Darmawan, 2020). Dalam jangka panjang, kegiatan ekspor akan berdampak positif  bagi  perekonomian  suatu  negara,  termasuk Indonesia (Saimul & Darmawan, 2020). Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (2021) mengungkapkan bahwa nilai  ekspor  batubara  mengalami  peningkatan  dari  2020 hingga  2021.  Peningkatan  terbesar  terjadi  pada  tahun 2021.  Nilai  ekspor  batubara  pada  tahun  tersebut  senilai US$  26,5  miliar.  Peningkatan  tersebut  merupakan peningkatan tertinggi selama tujuh tahun terakhir. Untuk produksi batubara yang tertinggi pada  tahun 2019 sebesar 616 juta ton.
Gambar 1. Data Nilai Ekspor dan Produksi Batubara
Sumber: Badan Pusat Statistik 2021, diolah

## Gambar 2. Jumlah Tenaga Kerja di Sektor Pertambangan
Sumber: Badan Pusat Statistik 2021, diolah
Transfer  sumber  daya  antar  negara  meningkatkan PDB suatu negara secara tidak langsung (Wahyudi, 2022). Distribusi    pendapatan    memiliki    dua    aspek    penting, yaitu    peningkatan    kesejahteraan    masyarakat  secara keseluruhan  dan  pemerataan  pendapatan  (Aida  N  et  al., 2023). Menurut Badan Pusat Statistik (2021), pertumbuhan lapangan kerja di industri pertambangan dan energi  mengalami  pertumbuhan  dari  tahun  2018  hingga 2021.  Gambar  2  menunjukkan  bahwa  peningkatan pertumbuhan tenaga kerja bervariasi. 1,4 juta orang akan terserap  di  sektor  pertambangan  dan  energi  pada  tahun 2021. Akibat pandemi Covid-19 yang melanda Indonesia pada  tahun  2020,  lapangan  pekerjaan  di  sektor pertambangan dan energi berkurang.
Perkembangan pendapatan nasional riil suatu negara atau  daerah  digunakan  dalam  analisis  makro  untuk mengukur  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  yang  telah dicapai  oleh  negara  atau  wilayah  tersebut  (Ciptawaty, 2019). Selain menciptakan lapangan kerja bagi penduduk setempat,  pertambangan  menarik  tenaga  profesional terampil dari luar daerah. Karena kurangnya sumber daya manusia  yang  berkualitas,  bisnis  ini  mempekerjakan banyak orang di wilayah pertambangan (Zaini, 2018).
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menganalisis pengaruh  dari  nilai  ekspor  batubara,  produksi  batubara serta  sumber  daya  manusia  terhadap  pendapatan  sektor pertambangan di Indonesia.

## 2. METODOLOGI
Penelitian  ini  berbentuk  kuantitatif  deskriptif  yaitu sebuah penelitan yang menjelaskan tentang suatu masalah yang  dapat  dipecahkan  menggunakan  data-data  yang tersedia  serta  dikumpulkan  dari  sumber  yang  ada (Prajitno, 2013). Karena penelitian ini bersifat kuantitatif, dua metode berbeda digunakan untuk  melaksanakannya: metode  kualitatif  dan  metode  kuantitatif.  Pendekatan penelitian  kualitatif  adalah  pendekatan  yang  bersifat deskriptif,  memanfaatkan  makna,  proses,  dan  analisis penelitian yang lebih dalam, serta menggunakan landasan teori sebagai pedoman. Dengan cara ini, strategi penelitian sejalan  dengan  fakta  situasi.  Badan  Pusat  Statistik menyediakan  sumber  data  kajian  tahun  2021  yang menggunakan  informasi  triwulan  I  tahun  2012  sampai dengan triwulan IV tahun 2021. Data yang dikumpulkan
0 100000000 200000000 300000000 400000000 500000000 600000000 700000000 2015201620172018201920202021 0 5E+09 1E+10 1.5E+10 2E+10 2.5E+10 3E+10 Nilai Ekspor Produksi
1250000 1300000 1350000 1400000 1450000 1500000 2017 2018 2019 2020 2021 Tenaga Kerja
merupakan  dasar  pengolahan  penelitian  ini  adalah  data time  series berupa  data  kuartal  yang  dikumpulkan  sejak tahun  2012  kuartal  satu  hingga  2021  kuartal  empat sekarang  mungkin  sudah  mencerminkan  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  baru-baru  ini,  dan  berdasarkan penelitian sebelumnya, kesenjangan ekspor, produksi, dan Sumber  daya  manusia  selama  tiga  bulan  mungkin  lebih akurat menggambarkan bagaimana setiap variabel terkait satu sama lain. Asosiasi dan dampak dari masing-masing variabel  deret  waktu  ini  akan  paling  signifikan  pada interval tiga bulan berdasarkan faktor tambahan.
Dalam penelitian ini, analisis autoregresi vector atau Vector Auto Regression (VAR) digunakan untuk analisis. Kemampuan  model  VAR  untuk  mengatasi  kritik  Lucas terhadap analisis kebijakan dalam model ekonomi makro yang  dinamis  dan  stokastik  merupakan  keuntungan  dari pendekatan ini. Premis yang mendasari model makroekonomi tradisional adalah bahwa model perkiraan dapat  digunakan  untuk  memprediksi  berbagai  variabel politik dalam situasi tertentu. Hal ini menunjukkan bahwa baseline  tetap  sama  di  mana  pun  ekonomi  berada, mendukung  validitas  model  ekonomi.  Sementara  ini berlangsung,  VAR  memungkinkan  Anda  untuk  bekerja dengan  model  teoretis  dan  mendeteksi  respons  jangka panjang  pada  kumpulan  data  historis  selain  memberikan rekomendasi  berdasarkan  temuan  modelnya  sebagai respons  terhadap  guncangan  atau  guncangan  ekonomi (Basuki, 2018). Saat menerapkan metode yang disiapkan dengan  menggunakan  Eviews  10.  Berikut  langkah- langkah di bawah ini:

## Uji Stasioneritas
Uji stasioneritas digunakan untuk menguji data deret waktu bersifat stasioner atau tidak. Hal tersebut dilakukan agar menghasilkan data yang akurat dan bermakna untuk uji yang lainnya.

## Uji Lag Optimum
Uji lag optimum merupakan metode yang digunakan dalam  analisis  deret  waktu  atau  analisis  regresi  untuk menentukan  jumlah  lag  yang  paling  optimal  untuk memprediksi  variable  target.  Uji  lag  optimum  biasanya digunakan  dalam  konteks  model  autoregresif,  di  mana variabel target diprediksi berdasarkan nilai-nilai sebelumnya.  Tujuan  dari  uji  lag  optimum  adalah  untuk mengidentifikasi  jumlah  lag  yang  paling  mempengaruhi prediksi  model  dan  mengurangi  kesalahan  prediksi. Dalam  analisis  deret  waktu,  uji  lag  optimum  sering digunakan dalam model autoregresif sederhana (misalnya AR(p)), di mana variabel target diprediksi berdasarkan p lag sebelumnya. Dalam analisis regresi, uji lag optimum dapat digunakan untuk menentukan jumlah lag yang harus dimasukkan  dalam  model  regresi  untuk  memperoleh prediksi yang lebih akurat.

## Uji Stabilitas VAR
Dalam  uji  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi stabilitas stabilitas model VAR seiring waktu. Uji ini juga digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  timbal  balik antar variable

## Uji Kointegrasi
Dalam  analisis  deret  waktu  kointegarsi  digunakan untuk  menentukan  memiliki  hubungan  jangka  panjang atau  terdapat  kointegrasi.  Uji  kointegrasi  penting karena membantu  dalam  memahami  hubungan  jangka  panjang antara variabel-variabel  non-stasioner. Informasi  tentang kointegrasi  dapat  digunakan  untuk  membangun  model yang lebih akurat dan untuk menganalisis dampak jangka panjang  dari  perubahan  di  antara  variabel-variabel tersebut.

## Uji Kausalitas Granger
Dalam  uji  kausalitas  granger  dimaksudkan  untuk menentukan sebuah variable tersebut dalam memprediksi statistik perubahan dalam variabel lainnya. Dengan model VAR(p), analisis kausalitas dapat dilakukan dari variabel atau sekumpulan variabel ke variabel  dependen (Nairobi et al., 2022). Dalam konteks uji Kausalitas Granger, jika variabel  X  secara  statistik  dapat  digunakan  untuk memprediksi variabel Y secara lebih baik daripada hanya menggunakan  informasi  historis  variabel  Y  itu  sendiri, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  Kausalitas  Granger dari variabel X ke variabel Y. Dengan kata lain, variabel X memberikan informasi  tambahan yang berguna dalam memprediksi  variabel  Y.  Uji  Kausalitas  Granger umumnya  dilakukan  dengan  menguji  hipotesis  nol  yang menyatakan  bahwa  variabel  X  tidak  memberikan kontribusi yang signifikan dalam memprediksi variabel Y.

## Uji Impulse Response
Uji ini membantu dalam memahami interaksi dinamis antar  variabel  dalam  jangka  waktu  pendek. Impulse Response (IR)  digunakan  untuk  menguji  dampak goncangan  ( shock ),  standar  deviasi  variabel  baru, terhadap  nilai-nilai  variabel  model  saat  ini  dan  di  masa depan.  Intensitas  kejutan  dari  satu  kejutan  variabel  ke kejutan  lainnya  selama  interval  tertentu  juga  dijelaskan oleh Respons  Impuls ,  sehingga  memungkinkan  untuk melihat  berapa  lama  efeknya  bertahan  dari  sebelum efeknya hilang hingga ke titik ekuilibrium (Hakim, 2012).

## Uji Variance Decomposition
Uji  yang  digunakan  untuk  mengukur  kontribusi relatif  dari  setiap  variabel  dalam  sistem  terhadap variasi (varian)  variabel  endogen  lainnya  dalam  jangka  waktu tertentu. Uji ini membantu dalam memahami sejauh mana variabel-variabel  dalam  sistem  berkontribusi  terhadap fluktuasi saling bergantung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  fokus  pada  analisis  dan  pembahasan dengan menggunakan model ekonometrika, yaitu metode Vector  Autoregression  (VAR).  Tahapan  awal  dari penelitian  ini  adalah  melakukan  pengolahan  data pendahuluan  untuk  memenuhi  prasyarat  analisis  dengan model VAR. Salah satu prasyaratnya adalah memastikan bahwa  data  time  series  yang  digunakan  memiliki  sifat stasioneritas  untuk  menentukan  stasioneritas  dari  data, digunakan  berbagai  metode  termasuk  grafik  serta  model
uji akar unit ( unit root test ) dengan model uji augmented dickey-fuller (ADF). Jika data time series tidak stasioner pada levelnya, maka dilakukan proses diferensiasi hingga diferensiasi kedua untuk mencapai stasioneritas.
Setelah  mendapatkan  data  yang  stasioner,  langkah berikutnya adalah menentukan panjang lag yang optimal untuk  meneruskan  analisis.  Setelah  itu,  dilakukan  uji kointegrasi  dengan  menggunakan  model  uji  kointegrasi Johansen untuk mengidentifikasi adanya hubungan antara variabel sistem.
Proses  pembangkitan  data  kemudian  selesai,  dan pada  tahap  berikutnya,  model vector p autoregression (VAR)  diperkirakan.  Tahap  akhir  dari  penelitian  ini mencakup  analisis  hasil  menggunakan  model impulse response,  variance  decomposition ,  serta  uji  kausalitas dengan uji kausalitas Granger.
Seluruh proses pengolahan dan pengujian data dalam penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  software  Eviews 10.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  akan  memberikan informasi  penting  mengenai  hubungan  antar  variabel dalam sistem ekonomi yang diteliti.

## Uji Stasioneritas
Untuk  memastikan  apakah  data  yang  dicari stasioner  atau  tidak  maka  digunakan  uji  stasioneritas. Regresi data yang relevan dihindari ketika data stabil. Ada banyak uji stasioneritas, seperti uji akar unit dan uji akar unit,  untuk  menentukan  apakah  data  yang  digunakan stasioner  atau  tidak.  Metode augmented  dicky-fuller (ADF) digunakan untuk melakukan uji akar unit.
Dalam  uji  akar  unit  model  ADF  ( augmented dicky-fuller ),  dua  hipotesis  berikut  diperiksa:  Ho:  data mengandung  akar  unit,  dan  Ha:  data  tidak  mengandung akar unit. Hipotesis Ho bahwa data memiliki akar pertama ditolak jika nilai absolut ADF (t-statistik) lebih besar dari nilai  kritis,  yang  menunjukkan  bahwa  data  time  series stasioner.  Jika  nilai  absolut  ADF  (t  statistik)  lebih  kecil dari  nilai  kritis  yang  diasumsikan  oleh  Ho,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  data  historical  series  memiliki  akar kesatuan atau data tersebut tidak stasioner. Berikut adalah hasil pengujian penelitian ini dengan menggunakan nilai ADF:
Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas Variabel Unit Root Test
Probability Critical
Value 5% Keterangan Pendapatan Level 0.8729
-2.941145 Tidak Stasioner Derajat pertama 0.2174 -2.941145 Tidak Stasioner Derajat kedua e 0.0000 -2.943427 Stasioner Produksi Level 0.1388 -2.943427 Tidak Stasioner Derajat pertama 0.7569 -2.941145 Tidak Stasioner Derajat kedua e 0.0000 -2.943427 Stasioner Nilai Ekspor Level 0.5298 -2.941145 Tidak Stasioner Derajat pertama 0.9137 -2.941145 Tidak Stasioner Derajat kedua e 0.0000 -2.943427 Stasioner
SDM Level 0.0280 -2.951125 Stasioner Derajat pertama 0.0011 -2.948404 Stasioner Derajat kedua e 0.0002 -2.951125 Stasioner

## Sumber: Data sekunder diolah
Tabel  diatas  merupakan  hasil  olahan  data  untuk  uji stasioneritas.  Dalam  uji  stasioneritasnya  variabel pendapatan,  produksi,  nilai  ekspor  serta  SDM    sudah stasioner  pada  tingkat  derajat  kedua.  Sehingga  variabel tersebut  berintegrasi  di  derajat  kedua,  serta  dapat dilanjutkan dengan penentuan lag optimum

## Uji Lag Optimum
Metode  yang  umum  digunakan  dalam  uji  lag optimum  adalah  menggunakan  kriteria informasi  akaike (AIC) atau kriteria informasi bayes (BIC). Kedua kriteria tersebut mengukur kualitas model dengan memperhitungkan  jumlah  parameter  yang  digunakan. Pada  setiap  iterasi,  jumlah  lag  ditingkatkan  secara bertahap dan model diuji untuk melihat perubahan dalam AIC atau BIC. Jumlah lag yang menghasilkan nilai  AIC atau BIC terkecil dianggap sebagai jumlah lag optimum.
Tabel 2. Hasil Uji Lag Optimum
Lag LR FPE AIC SC HQ 0 NA 8.11e+22 64.10155 64.27749 64.16296 1 89.72813* 1.10e+22* 62.09598* 62.97571* 62.40303* 2 3.972904 2.39e+22 62.83772 64.42124 63.39042 3 3.304019 5.53e+22 63.58296 65.87027 64.38129 Sumber: Data sekunder diolah
Berdasarkan  tabel  yang  diolah  berdasarkan  banyak faktor, Akaike  Information  Criterion (AIC)  dan Final Prediction  Error (FPE)  menunjukkan  bahwa  lag  yang paling  ideal  adalah  1,  maka  penelitian  ini  akan menggunakan lag tersebut pada fase selanjutnya.
Uji Stabilitas VAR
Gambar 3. Circle Stabilitas Var -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

## Sumber: Data Sekunder diolah
Pengujian  stabilitas  merupakan  persyaratan  yang harus dipenuhi dalam model dinamis seperti VAR, karena jika  ditemukan  model  VAR  yang  tidak  stabil,  analisis
fungsi respons impuls (IRF) dan dekomposisi varians dari kesalahan prediksi  tidak valid.
Model VAR yang dibuat dan memiliki karakteristik nilai akar  atau  modulus  kurang  dari  1  atau  berada  dalam lingkaran satuan dianggap stabil. Hasil uji stabilitas model pada lag 1 menunjukkan bahwa uji stabilitas VAR yang digunakan  stabil  karena  modulus  rata-rata  kurang  dari satu.
Tabel 3. Hasil Uji Stabilitas VAR Root Modulus 0.932769 0.932769 0.766905 0.766905 0.615486 0.615486 0.430391 0.430391 Sumber: Data sekunder diolah

## Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi dijalankan dalam penelitian ini berdasarkan  jeda  waktu  yang  disebutkan  di  atas  untuk menentukan  apakah  keseimbangan  terjadi  dalam  jangka panjang,  khususnya  apakah  ada  kesamaan  dalam pergerakan dan stabilitas hubungan antar variabel.

## Tabel 4. Hasil Uji Kointegrasi
Hipotesis Eigenvalue Trace Statistic Critical Value (0.05) Probability None * 0.670048 111.6290 47.85613 0.0000 At most 1 * 0.597676 73.92958 29.79707 0.0000 At most 2 * 0.521044 42.97265 15.49471 0.0000 At most 3 * 0.410072 17.94365 3.841466 0.0000

## Sumber: Data sekunder diolah
Terlihat  dari  tabel  sebelumnya  bahwa  pada  tingkat signifikansi  5%,  nilai trace  stats dan  nilai eigenvalue maksimum pada r = 0 lebih kecil dari nilai kritis. Dengan demikian, hipotesis alternatif tidak ada kointegrasi ditolak sedangkan hipotesis nol tidak ada kointegrasi diterima.

## Uji Kausalitas Granger
Uji  Kausalitas  Granger  atau Granger  Causality  test merupakan  teknik  analisis  mencari  hubungan  kausalitas antar variabel yang diteliti.
Tabel 5. Hasil Uji Kausalitas Granger Null Hypothesis: F-Statistic Prob. NILAIEKSPOR does not Granger Cause PENDAPATAN 7.64946 0.0089 PENDAPATAN does not Granger Cause NILAIEKSPOR 2.10141 0.1558 SDM does not Granger Cause PENDAPATAN 2.21817 0.1451 PENDAPATAN does not Granger Cause SDM 1.16947 0.2867 PRODUKSI does not Granger Cause PENDAPATAN 1.39238 0.2457 PENDAPATAN does not Granger Cause PRODUKSI 1.20729 0.2792

## Sumber: Data sekunder diolah
Dalam  pengujian  kausalitas  granger  nilai  ekspor berpengaruh  terhadap  pendapatan  sector  pertambanngan dengan nilai prob. Sebesar 0.0089 yang berarti di bawah
0.05.  untuk  variable  SDM  dan  Produksi  tidak  memiliki kausalitas.

## Uji Impulse Response
Cara setiap variabel bereaksi terhadap guncangan dari variabel  ini  dan  variabel  endogen  lainnya  menunjukkan betapa  dinamisnya  perilaku  model  VAR.  Metode  ini mengkuantifikasi reaksi setiap variabel terhadap perubahan  dengan  adanya  informasi  baru  dengan menggunakan 1 (satu) standar deviasi.(Hakim, 2012).
Tabel 6. Hasil Uji Impulse Response
Period Pendapatan NilaiEkspor SDM Produksi 1 1471.412 0.000000 0.000000 0.000000 2 1582.060 220.4121 -43.13961 -90.39171 3 1715.632 433.2378 -91.61598 -172.9917 4 1876.620 642.6150 -144.2630 -249.4058 5 2069.338 853.0232 -200.5218 -321.3836 6 2298.154 1069.188 -260.3183 -390.7473 7 2567.690 1296.039 -323.9685 -459.3494 8 2883.000 1538.703 -392.1065 -529.0516 9 3249.733 1802.543 -465.6334 -601.7214 10 3674.298 2093.204 -545.6823 -679.2416 Sumber: Data sekunder diolah
Pada awal periode respon Pendapatan, Nilai Ekspor, SDM  dan  Produksi  mempunyai  respon  yang  positif. Namun  setelah  periode  pertama  menuju  periode  kedua Pendapatan  dan  Nilai  Ekspor  tetap  mengalami  respon yang positif namun untuk SDM dan Produksi mengalami respon  yang  negative  setelah  menerima  guncangan  atau shock hingga  bulan  ke  10.  Untuk  Pendapatan  dan  Nilai Ekspor mempunyai respon yang positif hingga periode ke 10.

## Uji Variance Decomposition
Setelah  mempelajari  perilaku  dinamis  melalui respons impuls, dekomposisi kesalahan prediksi, kadang- kadang  disebut  sebagai  dekomposisi  varians,  adalah langkah  selanjutnya  dalam  analisis  untuk  melihat karakteristik model. Bagian ini melihat bagaimana varian suatu  variabel  dipengaruhi  oleh  peran  yang  dimainkan oleh  variabel  lain  dan  oleh  variabel  itu  sendiri.  Untuk mengetahui  besarnya  perbedaan  varians  antara  varians sebelum  dan  sesudah  shock,  baik  shock  itu  sendiri maupun  shock  variabel  lain,  dan  untuk  mengetahui pengaruh  relatif  variabel  yang  diteliti  terhadap  variabel lain digunakan variance decomposition untuk  menyusun varian dari kesalahan prediksi variabel.
Tabel 7. Hasil Uji Variance Decomposition
Period Pendapatan NilaiEkspor SDM Produksi 1 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 98.75992 1.027836 0.039374 0.172866 3 96.39529 2.992360 0.129870 0.482483 4 93.44788 5.449462 0.260762 0.841891 5 90.32199 8.067510 0.417622 1.192874 6 87.28347 10.62767 0.586372 1.502486 7 84.48636 13.00203 0.755389 1.756219 8 82.00505 15.12739 0.916171 1.951383 9 79.86192 16.98286 1.063203 2.092013 10 78.04793 18.57320 1.193464 2.185409 Sumber: Data sekunder diolah
Varians  kesalahan  perkiraan  pendapatan  untuk  periode pertama ditentukan dengan sendirinya atau sebesar 100%, menurut analisis dekomposisi varians pertama. Meskipun kontribusi variabel Nilai ekspor, SDM dan Produksi pada periode  kedua  variabilitasnya  sekitar  1,02%  untuk variabel  Nilai  Ekspor,  0,039%  untuk  variabel  SDM  dan 0,172%  untuk  variabel  Produksi.  Dari  periode  pertama hingga periode kesepuluh pengaruh variabel Nilai Ekspor, SDM  dan  Produksi  terhadap  Pendapatan  rata-rata mengalami  peningkatan.  Dalam  uji  ini  kontribusi  yang terbesar  diberikan  adalah  nilai  ekspor  yaitu  sebesar 18,57%  untuk  periode  ke  10.  Untuk  kontribusi  yang terkecil  diberikan  oleh  SDM  pada  periode  ke  3  dengan kontribusi sebesar 0,12%.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  menganalisis  dan mendeskripsikan pengaruh nilai ekspor batubara, sumber daya manusia dan produksi batubari terhadap pendapatan sector  pertambangan  dengan  menggunakan  data  kuartal satu  2012  sampai  dengan  kuartal  empat  2021. Berdasarkan  hasil  dari  uji  Kausalitas  Granger  terjadi kausalitas  satu  arah  antara  nilai  ekspor  batubara  dan pendapatan  sektor  pertambangan.  Hasil  uji  dari impulse response menunjukan  terjadinya  pengaruh  yang  positif antar  variabel  pada  awal  periode.  Namun  setelah terjadinya guncangan atau shock pada periode selanjutanya  terdapat  pengaruh  yang  negatif.  Variabel yang mempunya pengaruh negatif yaitu variabel sumber daya  manusia  dan  produksi  batubara.  Hal  tersebut dikarenakan  ketika  sumber  daya  manusia  banyak  di tampung  maka  akan  membebankan  pendapatan  sector pertambangan  untuk  memberikan  insentifnya.  Demikan halnya dengan produksi batubara ketika ditingkatkan akan mengakibatkan  pengurangan  pendapatan  jika  tidak  di barengi  oleh  pendapatan  yang  meningkat.  Berdasarkan hasil  dari  uji  Kausalitas  Granger  terjadi  kausalitas  satu arah  antara  nilai  ekspor  batubara  dengan  pendapatan sektor pertambangan.
Berdasarkan  hasil  uji  dari impulse  response juga menunjukan terjadinya peningkatan terhadap nilai ekspor dengan pendapatan sektor pertambangan di Indonesia. Hal ini  disebabkan  karena  berdasarkan  badan  pusat  statistik nilai  ekspor  batubara  di  Indonesia  selalu  mengalami kenaikan terlebih lagi pada tahun 2021. Berdasarkan hasil dari penelitian yang dilakukan terhadap impulse response dan variance decomposition menunjukan bahwa kontribusi  nilai  ekspor  batubara  sangat  besar  terhadap pendapatan sektor pertambangan di Indonesia. Kontribusi tersebut  sebesar  18,57%  untuk  periode  ke  10  dan  untuk variabel  lainnya memberikan kontribusi  yang meningkat dari  awal  periode.  Hal  ini  nilai  ekspor  batubara, sumber daya  manusia  dan  produksi  batubara  mempunyai pengaruh  terhadap  pendapatan  sektor  pertambangan  di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Ambya,  A.,  &  Hamzah,  L.  M.  (2022).  Indonesian  coal exports: dynamic panel analysis approach.
International  Journal  of  Energy  Economics  and Policy, 12(1), 390-395.
Arif,  I.  (2014). Batubara  Indonesia .  Gramedia  Pustaka Utama.
Basuki,  A.  T.  (2018). Bahan  Ajar  Aplikasi  Model  Var Dalam Ekonomi . 0–47.
Ciptawaty, U. (2019). Pola Pertumbuhan Ekonomi Daerah Otonomi  Baru  (DOB)  Berdasarkan  Tipologi Klassen  di  Provinsi  Lampung. Jurnal  Ekonomi
Pembangunan , 8 (2), 136–143. https://doi.org/10.23960/jep.v8i2.41 Hakim, R. (2012). HUBUNGAN EKSPOR, IMPOR DAN PRODUK  DOMESTIK  BRUTO  (PDB)  SEKTOR KEUANGAN
PERBANKAN INDONESIA PERIODE  TAHUN  2000:Q1  –  2011:Q4 :  SUATU PENDEKATAN  DENGAN  MODEL  ANALISIS VECTOR AUTOREGRESSION (VAR . Kim, H. M., & Yoo, S. H. (2016). Coal consumption and economic  growth  in  Indonesia.  Energy  Sources, Part  B:  Economics,  Planning,  and  Policy,  11(6), 547-552.
Nairobi, Ambya, Russel, E., Paujiah, S., Pratama, D. N., Wamiliana, & Usman, M. (2022). Analysis of Data Inflation  Energy  and  Gasoline  Price  by  Vector Autoregressive  Model. International  Journal  of Energy  Economics  and  Policy , 12 (2),  120–126. https://doi.org/10.32479/ijeep.12497
Prajitno, S. B. (2013). Metodologi  penelitian kuantitatif.
Jurnal. Bandung: UIN Sunan Gunung Djati.(Tersedia  Di  Http://Komunikasi.  Uinsgd. Ac. Id) , 1–29.
Ratih, A., Usman, M., Aida, N., & Ciptawaty, U. (2023). Economics  and  Digital  Business  Review  Analisis Pengaruh  Investasi  ,  Angkatan  Kerja  ,  dan Teknologi  Informasi  dan  Komuniksi  Terhadap Ketimpangan  Distribusi  Pendapatan  di  Indonesia Periode Tahun 2018-2021 . 4 (2), 245–265.
Saimul,  &  Arif  Darmawan.  (2020).  Trade  Openness Effect  on  Provincial  Economic  Growth  in Indonesia. Wiga : Jurnal Penelitian Ilmu Ekonomi ,
10 (2), 87–100. https://doi.org/10.30741/wiga.v10i2.553
Saimul,  S.,  &  Darmawan,  A.  (2020).  Understanding Causality  Relation  among  FDI, Foreign Trade and Economic Growth. Economics Development Analysis Journal, 9(4), 414-426.
https://doi.org/10.15294/edaj.v9i4.39044
Setiawan. (2020). Analisis pengaruh ekspor dan konsumsi batubara terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia. Jurnal  Teknologi  Mineral  Dan  Batubara , 16 (2), 109–124.
https://doi.org/10.30556/jtmb.vol16.no2.2020.1081 Wahyudi,  H.  (2022).  Globalisasi  Sosial  Berpengaruh Negatif  bagi  Pertumbuhan  Ekonomi  di  ASEAN?? Jurnal  Studi  Ilmu  Sosial  Dan  Politik , 2 (1),  1–11. https://doi.org/10.35912/jasispol.v2i1.1418
Zaini, A. (2018). Pengaruh Kekayaan Sumberdaya Alam Batubara  Terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  di
Provinsi  Kalimantan  Timur. Jurnal  Borneo Administrator , 13 (2), 111–130. https://doi.org/10.24258/jba.v13i2.309