## Sosio e-Kons
P-ISSN 2085-2266, E-ISSN 2502-5449 DOI: http://dx.doi.org/ 10.30998/sosioekons.v15i2.17009 Available online at https://journal.lppmunindra.ac.id/index.php/sosio_ekons

## Analisis Faktor Determinan PDB Negara Anggota G20
Emilio Pascal 1 , Masruri Muchtar 2 , Pardomuan Robinson Sihombing 3
1,2 PKN-STAN, Indonesia 3 BPS-Statistics Indonesia

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Received: 12 Juni 2023 Revised: 18 Agustus 2023 Accepted: 1 September 2023 This study develops the Solow growth model to explore the determinants of GDP. The purpose of this study is to examine which factor has the most influence on GDP. This study uses panel data regression. The variables used include GDP, FDI, productivity, labor, and the inflation rate during the 2012-2017 period obtained from the World Development Indicators,
World Bank. The results showed that the labor and productivity variables had  a  significant  positive  impact  on  GDP.  Meanwhile,  FDI  has  no significant  adverse  effect  on  GDP.  Inflation  has  no  significant  positive impact  on  GDP.  The  government  can  focus  on  increasing  labor productivity  to  reap  significant  returns  on  economic  growth.  The recommendation  from  this  research  is  that  the  government  should formulate policies that can boost productivity to boost economic growth by providing  skills  training  programs  for  prospective  workers,  as  well  as providing  incentives  so  that  more  jobs  can  absorb  labor  and  create competition.
Studi  ini  mengembangkan  model  pertumbuhan  Solow  untuk mengeksplorasi  faktor-faktor  penentu  PDB.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  menguji  faktor  mana  yang  paling  berpengaruh  terhadap PDB.  Penelitian  ini  menggunakan  regresi  data  panel.  Variabel  yang digunakan  meliputi  PDB,  FDI,  produktivitas,  tenaga  kerja,  dan  tingkat inflasi  selama  periode  2012-2017  yang  diperoleh  dari  Indikator Pembangunan Dunia, Bank Dunia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel  tenaga  kerja  dan  produktivitas  berpengaruh  positif  signifikan terhadap  PDB.  Sedangkan  FDI  tidak  memiliki  efek  yang  signifikan terhadap PDB. Inflasi juga tidak memiliki dampak positif yang signifikan terhadap PDB. Pemerintah dapat fokus pada peningkatan produktivitas tenaga kerja untuk mendapatkan hasil yang signifikan dari pertumbuhan ekonomi. Rekomendasi dari penelitian ini adalah pemerintah sebaiknya merumuskan  kebijakan  yang  dapat  mendorong  produktivitas  untuk mendorong  pertumbuhan  ekonomi  dengan  memberikan  program pelatihan keterampilan bagi calon tenaga kerja, serta memberikan insentif agar lebih banyak lapangan kerja yang dapat menyerap tenaga kerja dan menciptakan persaingan.
Keywords:
FDI; GDP; Inflation; Labor; Productivity.
© 2023 The Author(s). Published by Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta, Indonesia. This is an open access article under the CC BY license ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) Corresponding Author: Emilio Pascal Email: 4122220018_emil@pknstan.ac.id
How to Cite: Pascal, E., Muchtar, M., & Sihombing, P.R. (2023). Analisis Faktor Determinan PDB Negara Anggota G20. Sosio e-Kons, 15 (2), 222-229

## PENDAHULUAN
Semakin banyak modal produksi, maka semakin banyak pula output. Namun, peningkatan jumlah modal terhadap output bersifat diminishing return , yaitu peningkatan jumlah modal senilai satu tidak serta merta akan selalu menghasilkan satu unit ouput. Hal ini menyebabkan jumlah modal melebihi jumlah output yang dihasilkan dari modal tersebut. Faktor lainnya yang harus diperhitungkan dalam kaitannya dengan  modal adalah depresiasi, seperti mobil yang butuh diservis, gedung perlu  dicat ulang, mesin pabrik perlu dikalibrasi ulang. Depresiasi bertambah seiring bertambahnya modal. Namun, akan ada saat dimana biaya depresiasi akan sama dengan nilai investasi modal. Hal ini dinamakan steady state level of capital . Steady state of capital berarti bahwa biaya investasi modal seluruhnya dipakai untuk membiayai depresiasi. Apabila modal terus ditambahkan melewati steady state , maka investasi modal tidak akan cukup untuk menutupi depresiasi sehingga jumlah modal keseluruhan justru akan turun ke level steady state karena kurangnya biaya untuk memperbaiki kerusakan atas modal tersebut (Cowen & Tabarrok, 2019).
Tenaga kerja memainkan peran penting dalam fungsi produksi, dimana semakin banyak tenaga kerja, maka semakin besar pula output yang bisa dihasilkan. Tenaga kerja juga mengalami depresiasi, seperti sakit. Apabila tenaga kerja menderita sakit, maka ia tidak bisa menghasilkan output maksimalnya (Cowen & Tabarrok, 2019).
Faktor determinan PDB lainnya adalah produktivitas. Semakin besar produktivitas berarti semakin besar  pula  output  yang  dihasilkan  dari  input  yang  sama  (Cowen  &  Tabarrok,  2019).  Henry  Ford mengkombinasikan ide dari pengalengan daging, perakitan sepeda, dan pembuatan bir dalam proses perakitan mobil di pabriknya. Kemunculan ide baru ini memicu peningkatan produktivitas yang mengubah dunia dan dipakai oleh berbagai industri hingga sekarang ( Automobile: Ford and General Motors , 2012). Dalgaard & Strulik (2013) mengusulkan pendekatan sejarah terhadap model pertumbuhan Solow. Pendekatan ini berdasarkan teori pertumbuhan neoklasik dan teori pertumbuhan bersatu yang lebih baru. Model empiris yang diperoleh menyiratkan bahwa produktivitas tenaga kerja antar negara disebabkan oleh  perbedaan  tingkat  investasi  dan  perbedaan  jumlah  tahun  sejak  terjadinya  transisi  kesuburan. Terdapat dukungan kuat untuk model pertumbuhan solow dengan pendekatan sejarah, dimana model ini mencakup dua pertiga dari perbedaan produktivitas global.
Studi untuk meneliti hubungan pertumbuhan pendapatan riil dan pendidikan tinggi menggunakan model pertumbuhan Solow menemukan bahwa terdapat hubungan sebab-akibat yang tidak langsung antara kedua variabel (Katircioğlu et al., 2014) .
Penelitian  terkini  oleh  Solow  (2016)  mengkaji  bagaimana  pertumbuhan  dan  pembangunan ekonomi  di  masa  depan  dapat  terhambat  seiring  dengan  berkurangnya  sumber  daya  alam  dengan menerapkan model pertumbuhan ekonominya untuk menganalisis hubungan antara rasio sumber daya tak terbarukan dengan PNB di Amerika serikat selama paruh pertengahan abad ke 20. Hasilnya bahwa perekonomian  menjadi  lebih  rentan  terhadap  kelangkaan  sumber  daya  seiring  peningkatan  proporsi sumber daya dalam PNB.
Penelitian  lain  oleh  Sasaki  (2019)  mencoba  menggunakan  model pertumbuhan  Solow  dengan fungsi produksi constant-elasticity-substitution (CES). Studi ini menyelidiki tingkat pertumbuhan PDB per kapita dalam jangka panjang  negara dengan pertumbuhan penduduk negatif seperti  Jepang. Hampir semua  model  pertumbuhan  berasumsi  bahwa  pertumbuhan  penduduk  tidak  negatif  dan  tidak mempertimbangkan negara dengan pertumbuhan penduduk negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa apabila  menggunakan  fungsi  produksi  CES  dan  pertumbuhan  penduduk  negatif,  maka  tingkat pertumbuhan output per kapita dalam jangka panjang hanya dipengaruhi kemajuan teknologi. Sebaliknya, jika  menggunakan  fungsi  produksi  Cobb-Douglas  maka  tingkat  pertumbuhan  PDB  per  kapita  dapat menjadi  positif  dalam  jangka  panjang,  bahkan  tanpa  kemajuan  teknologi  dan  pertumbuhan  populasi negatif.  Ia  berkesimpulan  bahwa  kemajuan  teknologi  memilki  peran  penting  dalam  pertumbuhan ekonomi, terlepas dari apakah pertumbuhan penduduk positif atau negatif.
Pertumbuhan ekonomi juga dipengaruhi oleh tingkat inflasi dalam jangka panjang berdasarkan hasil  dari  tes  kointegrasi  (Saymeh  &  Abu  Orabi,  2013).  Hasil  regresi  juga  menunjukkan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  riil  mempengaruhi  tingkat  inflasi.  Studi  lain  menunjukkan  bahwa  inflasi berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi di Tanzania, tetapi tidak terdapat hubungan jangka panjang (Kasidi & Mwakanemela, 2013). Hal serupa didukung oleh Barro (2013) yang menyatakan bahwa peningkatan inflasi 10% akan menurunkan pertumbuhan PDB per kapita sebesar 0.2-0.3 persen pada tahun  berikutnya.  Tetapi,  terdapat  penelitian  yang  menunjukkan  bahwa  inflasi  berpengaruh  positif terhadap PDB secara tidak signifikan (Anidiobu et al., 2018).
Penelitian yang dilakukan selama ini hanya terbatas pada beberapa negara atau bahkan hanya satu negara saja. Penelitian ini akan mencakup negara-negara anggota G20 yang akan memperluas cakupan  penelitian.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  analisa  untuk  menilai  indikator  mana  yang  paling berpengaruh terhadap PDB suatu negara. Tujuan dilakukannya penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pengambil kebijakan untuk dapat meningkatkan kondisi perekonomian Indonesia.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  regresi  data  panel,  yang  diolah  melalui  STATA  17.  Variabel  yang digunakan mencakup PDB, FDI, produktivitas, tenaga kerja, dan tingkat inflasi selama periode 2012-2017 yang diperoleh dari dari World Development Indicators , World Bank . Definisi dari setiap variabel dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Definisi Variabel Variabel Dependen Data Satuan Skala Data Transformasi Data PDB Produk Domestik Bruto (PDB) US Dollar Rasio Logaritma Natural Variabel Independen Data Satuan Skala Data Transformasi Data Produktivitas Output per Employed Person US Dollar Rasio Logaritma Natural FDI Foreign Direct Investment (FDI) US Dollar Rasio Logaritma Natural Tenaga Kerja Jumlah Tenaga Kerja Orang Rasio Logaritma Natural Inflasi GDP Deflator Persen - -
Sumber: diolah dari World Bank dan STATA 17
Untuk memilih model panel penelitian terbaik yang dapat menjelaskan hubungan antar variabel, dilakukan pemilihan model panel di antara common/pooled model, fixed effect model, dan random effect model (Baltagi, 2021). Tes penentuan model panel dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tes Penentuan Model Panel
Tes Model Panel H 0 H 1 Tes Chow Model common / pooled lebih baik daripada fixed effect Model fixed effect lebih baik daripada common / pooled Tes Lagrange Multiplier (LM) Model common / pooled lebih baik daripada random effect Model random effect lebih baik daripada common / pooled Tes Hausman Model random effect lebih baik daripada fixed effect Model fixed effect lebih baik daripada random effect
Sumber: diolah dari STATA 17
Kemudian,  dilakukan  uji  asumsi  klasik  untuk  memastikan  apakah  model  yang  dipilih  dapat digunakan untuk menunjukkan pengaruh antar variabel (Gujarati, 2022). Uji asumsi klasik dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Uji Asumsi Klasik Uji Asumsi H 0 H 1 Skewness and kurtosis tests for normality Data berdistribusi normal Data tidak berdistribusi normal Variance Inflation Factor (VIF) Tidak ada multikolinearitas antar variabel bebas Terdapat multikolinearitas antar variabel bebas Breusch – Pagan/Cook – Weisberg test for heteroskedasticity Data homosedastis Data heterosedastis Wooldridge test for autocorrelation in panel data Tidak ada korelasi Terdapat autokorelasi
Sumber: diolah dari STATA 17
Terdapat beberapa hipotesis dalam penelitian ini: H 1 : FDl berpengaruh signifikan positif terhadap PDB H 2 : Produktivitas berpengaruh signifikan positif terhadap PDB H 3 : Tenaga kerja berpengaruh signifikan positif terhadap PDB H 4 : Inflasi berpengaruh signifikan positif terhadap PDB

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Pada bagian ini, digunakan analisis deskriptif untuk mengetahui karakteristik tiap-tiap variabel, baik dependen maupun independen, dalam penelitian. Statistik deskriptif dapat dilihat pada Tabel 4. Secara rata-rata, PDB negara G20 senilai US$ 3.554.528.015.094. Afrika Selatan merupakan negara dengan PDB terkecil pada tahun 2012, sedangkan negara dengan PDB terbesar adalah Amerika Serikat pada tahun 2017. Selanjutnya, rata-rata FDI di negara G20 adalah US$ 89.155.311.523. FDI terendah di Italia tahun 2012, sementara FDI tertinggi di Uni Eropa pada tahun 2015. Rata-rata untuk produktivitas sebesar US$ 73.356, terendah diduduki oleh India pada tahun 2012, tertinggi diduduki oleh Arab Saudi pada tahun 2012. Kemudian, rata-rata tenaga kerja sejumlah 116.053.949 orang. Negara dengan jumlah tenaga kerja terendah, yaitu Arab Saudi pada tahun 2012, sedangkan negara dengan jumlah tenaga kerja tertinggi merupakan  China  pada  tahun  2017.  Terakhir,  tingkat  inflasi  rata-rata  negara  G20  adalah  4%.  Inflasi terendah  dipegang  oleh  Arab  Saudi  pada  tahun  2015,  dimana  negara  tersebut  mengalami  deflasi. Sementara inflasi tertinggi dialami oleh Argentina pada tahun 2016.
Tabel 4.
Statistik Deskriptif Deskriptif PDB FDI Produktivita s Tenaga Kerja Inflasi Mean 3.554.528.015.094 89.155.311.523 73.356 116.053.949 4 Median 1.662.240.596.479 32.874.165.023 79.086 38.027.000 2 Standard Deviation 4.692.989.479.637 153.478.164.191 33.461 186.722.786 7 Minimum 329.233.094.599 34.901.033 13.399 11.385.839 -17 Maximum 18.927.118.511.000 8.063.37.861.285 130.156 799.175.185 41
Sumber: diolah dari STATA 17
Untuk memilih model panel mana yang akan dipilih, maka dilakukan berbagai tes seperti yang dapat dilihat pada Tabel 5. Ketika dilakukan tes Hausman, nilai chi2 yang muncul adalah -2.49.
Tabel 5 . Hasil Penentuan Model Panel Tes Model Panel Prob. Nilai Hasil Tes Chow 0.0000 Model fixed effect lebih baik daripada common / pooled Tes Lagrange Multiplier (LM) 0.0000 Model random effect lebih baik daripada common / pooled Tes Hausman - Tidak memenuhi asumsi asimptotik dari tes Hausman
Sumber: diolah dari STATA 17
Agar nilai chi2 yang muncul tidak negatif, maka ditambahkan syntax sigmamore ketika melakukan tes Hausman. Setelah dilakukan treatment , maka muncul nilai chi2 sebesar 15.73 seperti tertera pada Tabel 6. Dari serangkaian tes yang dilakukan, maka didapatkan model fixed effect sebagai model panel yang terbaik.
Tabel 6. Treatment tes Hausman Tes Model Panel Prob > chi2 Hasil Tes Hausman dengan sigmamore 0.0034 Model fixed effect lebih baik daripada random effect Sumber: diolah dari STATA 17
Tabel 7 menunjukkan hasil uji asumsi klasik yang telah dilakukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa  asumsi  normalitas,  multikolinearitas,  dan  heteroskedastisitas  telah  terpenuhi.  Namun,  asumsi autokorelasi tidak terpenuhi sehingga masih terdapat autokorelasi.
Tabel 7. Hasil Pengujian Asumsi
Uji Asumsi Prob. Nilai Hasil Skewness and kurtosis tests for normality 0.1795 Data berdistribusi normal Variance Inflation Factor (VIF) 2.21 Tidak ada multikolinearitas antar variabel bebas Breusch – Pagan/Cook – Weisberg test for heteroskedasticity 0.2863 Data homosedastis Wooldridge test for autocorrelation in panel data 0.0000 Terdapat autokorelasi
Sumber: diolah dari STATA 17
Karena  asumsi  autokorelasi  tidak  terpenuhi,  maka  harus  dilakukan treatment .  Pengujian  ulang dilakukan dengan menggunakan syntax xtregar pada model pengujian yang terpilih, yaitu fixed effect (Baltagi  &  Wu,  1999). Syntax xtregar  dapat  mengakomodasi  panel  yang  tidak  seimbang  yang pengamatannya tidak sama jaraknya dari waktu ke waktu.

## Pembahasan
Tabel 8. Uji Hipotesis Variable Coefficient Std. err. t P>|t| Tenaga kerja 0.9673643 0.0956873 10.11 0.000 Produktivitas 1.13063 0.054305 20.82 0.000 FDI -0.0009089 0.0007486 -1.21 0.228 Inflasi 0.0001409 0.0001764 0.80 0.427
Cons -1.397935 0.4100385 -3.41 0.001
Prob > F = 0.0000 Sumber: diolah dari STATA 17
Tabel 8  menunjukkan hasil pengujian  hipotesis. Hasil uji F dengan nilai 0.000  yang lebih kecil α=5%, memperlihatkan  bahwa seluruh  variabel independen  mempengaruhi PDB  secara simultan. Uji parsial t menunjukkan nilai probabilitas variabel tenaga kerja dan produktivitas sebesar 0.000 yang lebih kecil dari α=5%, artinya bahwa masing -masing variabel tenaga kerja dan produktivitas secara parsial mempengaruhi signifikan PDB. Sementara itu, variabel modal dengan nilai 0.228 dan inflasi dengan 0.427 menunjukkan  bahwa  masing-masing  variabel  tersebut  secara  parsial  mempengaruhi  tidak  signifikan PDB. Maka dari itu, terbentuk persamaan regresi sebagai berikut:
PDB= -1,40 + 0,967Tenaga kerja + 1.131Produktivitas – 0.001FDI + 0.0001Inflasi Tenaga  kerja  berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  PDB  dengan  nilai  koefisien  sebesar 0.9673643. Artinya, bahwa setiap kenaikan tenaga kerja sebesar satu persen akan meningkatkan PDB sebesar  0.967%.  Hal  serupa  ditemukan  oleh  Sandhika  &  Hendarto  (2012),  dimana  tenaga  kerja berpengaruh positif terhadap PDB dengan setiap kenaikan satu orang tenaga kerja akan menaikkan PDB sebesar 0,8%. Penelitian lain oleh  (Nizar et al. (2013) juga menemukan bahwa setiap kenaikan satu persen jumlah  tenaga  kerja  akan  meningkatkan pertumbuhan ekonomi sebesar  1.181,94 juta rupiah. Semakin banyak jumlah tenaga kerja tentu akan meningkatkan PDB karena jumlah output yang bisa dihasilkan terhadap suatu perekonomian akan meningkat seiring pertambahan pekerja baru.
Variabel  lainnya  yang  berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  PDB  adalah  produktivitas. Produktivitas memiliki nilai koefisien sebesar 1.13063, yang berarti bahwa setiap kenaikan satu persen tenaga kerja akan meningkatkan PDB sebesar 1.13%. Hasil tersebut didukung penelitian oleh Farsio & Quade (2003) yang menyatakan bawa kenaikan produktivitas akan meningkatkan PDB. Penelitian yang dilakukan oleh Tung (2021) juga menunjukkan hasil serupa, dimana produktivitas berkontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi sebesar 85% dalam kurun waktu 1989-1999 dan bahkan mencapai 100% pada tahun 2019. Kenaikan produktivitas berasal dari dua faktor, yaitu kemajuan teknologi dan peningkatan tingkat intelektual. Kemajuan teknologi berkontribusi terhadap kenaikan produktivitas secara signifikan yang mengakibatkan kenaikan jumlah output yang dihasilkan dalam perekonomian. Teknologi dan mesin mampu  memproduksi  secara  massal  dengan  lebih  cepat  dan  murah.  Selain  itu,  kenaikan  tingkat intelektual  telah  memungkinkan  tenaga  kerja  dan  manusia  secara  keseluruhan  untuk  menghasilkan barang dan jasa secara lebih efisien.
Sementara  itu,  FDI  dengan  nilai  koefisien  -0.0009089  menunjukkan  bahwa  variabel  tersebut berpengaruh tidak signifikan negatif terhadap PDB. Ini berarti bahwa setiap kenaikan FDI sebesar satu persen akan diiringi dengan penurunan PDB sebesar 0.001%. Temuan serupa diungkapkan oleh Ridha & Budi Parwanto (2020) yang menemukan bahwa dalam jangka panjang terdapat korelasi negatif antara FDI  dan  pertumbuhan  ekonomi,  dimana  kenaikan  FDI  sebesar  satu  juta  USD  akan  menurunkan pertumbuhan ekonomi sebesar 0.0064%. Alfaro (2003) dalam penelitiannya menemukan bahwa FDI di sektor  primer  cenderung  berefek  negatif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Sektor  primer  mencakup industri pertanian, peternakan, perburuan, kehutanan, periknan dan pertambangan (Clark, 1967). Hal ini dapat  disebabkan  karena  dengan  masuknya  investasi  asing,  perusahaan  lokal  tidak  dapat  bekerja seproduktif perusahaan asing. Akibatnya usaha lokal yang tidak sanggup bersaing akan “gulung tikar” dan  yang  diuntungkan  dalam  hal  ini  adalah  perusahaan  asing.  Kondisi  ini  dapat  merugikan  negara penerima  FDI  karena  melemahkan  daya  saing  produsen  lokal  dan  mengakibatkan  pengangguran struktural. Hukum Okun menyatakan bahwa kenaikan satu persen pengangguran akan diikuti dengan penurunan PDB sebesar dua persen (Okun, 1963).
Inflasi memilki nilai koefisien sebesar 0.0001409. Hal ini berarti bahwa inflasi berpengaruh tidak signifikan positif terhadap PDB, dimana kenaikan satu persen inflasi akan meningkatkan PDB sebesar 0.0001%. Hal senada ditemukan oleh  Anidiobu et al.  (2018) yang  menyatakan bahwa  kenaikan satu persen  inflasi  akan  meningkatkan  PDB  sebesar  0.004%.  Tien  (2021)  dalam  penelitiannya  juga menemukan  bahwa  inflasi  di  bawah  enam  persen  akan  meningkatkan  pertumbuhan  PDB.  Inflasi
mempengaruhi PDB melalui pengangguran. Kurva Phillips menyatakan bahwa terdapat tradeoff jangka pendek  antara  inflasi  dan  pengangguran,  dimana  semakin  tinggi  inflasi  maka  semakin  rendah  pula pengangguran,  dan  begitu  pula  sebaliknya  (Phelps,  1967).  Pengangguran  yang  rendah  akan  diiringi dengan kenaikan PDB (Okun, 1963).

## SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menganalisis pengaruh tenaga kerja, produktivitas, FDI, dan inflasi terhadap PDB negara-negara G20. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja dan produktivitas memiliki pengaruh signifikan positif terhadap PDB. Sedangkan, inflasi memiliki pengaruh tidak signifikan positif terhadap PDB. Di sisi lain, FDI justru memiliki pengaruh tidak signifikan negatif terhadap PDB.
Implikasi  dari  penelitian  ini  adalah  agar  pemerintah  dapat  menyusun  kebijakan  yang  dapat mendorong  produktivitas  untuk  mendorong  pertumbuhan  ekonomi,  mengingat  jumlah  tenaga  kerja Indonesia  sudah  sangat  banyak,  bahkan  banyak  yang  cenderung  kesulitan  dalam  memperoleh pekerjaan.  Pemerintah  dapat  meningkatkan  produktivitas  dengan  memberikan  program-program pelatihan keterampilan bagi calon tenaga kerja, serta memberikan insentif pendirian usaha agar semakin banyak lapangan kerja yang dapat menyerap tenaga kerja dan menciptakan kompetisi. Meskipun inflasi berpengaruh positif terhadap PDB, pemerintah perlu menjaga tingkat inflasi agar tidak melebih threshold . Di sisi lain, kebijakan pemerintah yang mendorong investasi asing masih tetap dipertahankan. FDI dapat bermanfaat dalam  hal transfer technology dan transfer knowledge , sehingga  kedepannya diharapkan mendorong produktivitas tenaga kerja Indonesia.
Penelitian  selanjutnya  dapat  menambahkan  dan/atau  menggunakan  variabel  lainnya  berupa Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan jumlah jam kerja dalam suatu periode waktu. Selain itu, perlu juga didalami bagaimana hubungan antara investasi domestik, FDI inflow , dan FDI outflow terhadap PDB.

## REFERENCES/DAFTAR PUSTAKA
Alfaro,  L.  (2003). Foreign  Direct  Investment  and  Growth:  Does  the  Sector  Matter?  * . https://www.semanticscholar.org/paper/Foreign-Direct-Investment-and-Growth%3A-Does-the-*- Alfaro/7800b094ee3c677a2b729345eeb05c696ed9a2e0
Anidiobu, G. A., Okolie, P. I., & Oleka, D. C. (2018). Analysis of inflation and its effect on economic growth in Nigeria. Journal of Economics and Finance , 9 (1), 28 – 36. AUTOMOBILE: FORD AND GENERAL MOTORS . (n.d.).
Baltagi,  B.  H.  (2021). Econometric  Analysis  of  Panel  Data .  Springer  International  Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53953-5
Baltagi, B. H., & Wu, P. X. (1999). Unequally Spaced Panel Data Regressions with AR(1) Disturbances. Econometric Theory , 15 (6), 814 – 823. JSTOR. Barro, R. J. (2013). Inflation and economic growth. Annals of Economics & Finance , 14 (1). Cowen, T., & Tabarrok, A. (2019, May 6). Principles of Economics: Macroeconomics . Marginal Revolution University. https://mru.org/principles-economics-macroeconomics-0
Dalgaard, C.-J., & Strulik, H. (2013). The history augmented Solow model. European Economic Review , 63 , 134 – 149. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2013.07.001 Eggoh, J. C., & Khan, M. (2014). On the nonlinear relationship between inflation and economic growth.
Research in Economics , 68 (2), 133 – 143. https://doi.org/10.1016/j.rie.2014.01.001 Farsio,  F.,  &  Quade,  S.  (2003).  An  Empirical  Analysis  of  the  Relationship  Between  GDP  and Unemployment. Humanomics , 19 (3), 1 – 6. https://doi.org/10.1108/eb018884 Gujarati, D. N. (2022). Basic econometrics . Prentice Hall.
KASIDI, F., & MWAKANEMELA, K. (2013). Impact of Inflation on Economic Growth: A Case Study of Tanzania. Asian Journal of Empirical Research , 3 (4), 363 – 380. Katircio ğlu, S., Fethi, S., & Caner, H. (2014). Testing the higher education -led growth hypothesis in a small island: An empirical investigation from a new version of the Solow growth model. Quality & Quantity , 48 (2), 729 – 744. https://doi.org/10.1007/s11135-012-9798-9
Korkmaz, S., & Korkmaz, O. (2017). The Relationship between Labor Productivity and Economic Growth in  OECD  Countries. International  Journal  of  Economics  and  Finance , 9 (5),  71. https://doi.org/10.5539/ijef.v9n5p71
Mankiw, N. G. (2016). Macroeconomics (Ninth edition). Worth Publishers. Nizar,  C.,  Hamzah,  A.,  &  Syahnur,  S.  (2013). PENGARUH  INVESTASI  DAN  TENAGA  KERJA TERHADAP  PERTUMBUHAN  EKONOMI  SERTA  HUBUNGANNYA  TERHADAP  TINGKAT KEMISKINAN DI INDONESIA . Okun, A. M. (1963). Potential GNP: Its Measurement and Significance . Cowles Foundation for Research in Economics at Yale University. https://books.google.co.id/books?id=6p7NYgEACAAJ
Ridha, M. R., & Budi Parwanto, N. (2020). The Effect of Foreign Direct Investment, Human Development and  Macroeconomic  Condition  on  Economic  Growth:  Evidence  from  Indonesia. Journal  of Indonesian Applied Economics , 8 (2), 46 – 54. https://doi.org/10.21776/ub.jiae.2020.008.02.5 Sandhika,  A.  W.,  &  Hendarto,  M.  (2012).  ANALISIS  PENGARUH  AGLOMERASI,  TENAGA  KERJA, JUMLAH PENDUDUK, DAN  MODAL TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI KABUPATEN KENDAL. Diponegoro Journal of Economics , 1 (1), Article 1.
Sasaki, H. (2019). The Solow growth model with a CES production function and declining population. Economics Bulletin , 39 (3), 1979 – 1988.
Saymeh, A. A. F., & Abu Orabi, M. M. (2013). The Effect of Interest Rate, Inflation Rate, GDP, on Real Economic Growth Rate in Jordan. Asian Economic and Financial Review , 3 (3), 341 – 354. Solow,  R.  M.  (1956).  A  Contribution  to  the  Theory  of  Economic  Growth. The  Quarterly  Journal  of Economics , 70 (1), 65. https://doi.org/10.2307/1884513 Solow,  R.  M.  (2016).  Resources  and  Economic  Growth. The  American  Economist , 61 (1),  52 – 60. https://doi.org/10.1177/0569434515627092
Tien, N. H. (2021). Relationship between inflation and economic growth in Vietnam. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) , 12 (14), 5134 – 5139. Tung, P. H. (2021). Relationship between Labor and Economic Growth in Vietnam: Practice and Forecast: Economic. European  Journal  of  Business  and  Management  Research , 6 (4),  Article  4. https://doi.org/10.24018/ejbmr.2021.6.4.995
WDI  -  Home .  (n.d.).  Retrieved  January  27,  2023,  from  https://datatopics.worldbank.org/world- development-indicators/