## DETERMINASI INVESTASI DI NEGARA MAYORITAS ISLAM BERPENDAPATAN MENENGAH KE BAWAH ASIA
Widia Anggi Palupi1*), Marselina2), Heru Wahyudi3), Ukhti Ciptawaty4) 1234 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia
1*) Koresponden Email: widiaanggipalupi@gmail.com
2) Email: marselina@feb.unila.ac.id
3) Email: heru.wahyudi@feb.unila.ac.id
4) Email: ukhti.ciptawaty@feb.unila.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  kontrol  korupsi,  sewa  sumber  daya  alam,  kompleksitas ekonomi,  dan  angkatan  kerja  terhadap  investasi  di  negara-negara  mayoritas  Islam  berpendapatan  menengah  ke bawah  Asia.  Penelitian  ini  menggunakan  data  panel  tahun  2010-2020  di  5  negara  mayoritas  Islam berpendapatan  menengah  ke  bawah  Asia  menggunakan  Fixed  Effect  Model (FEM). Variabel  kontrol  korupsi memiliki nilai koefisien sebesar 0.963 dan signifikansi 0.0001 < 0.05 maka kontrol korupsi berpengaruh positif signifikan  terhadap  PMTB.  Variabel  sewa  sumber  daya  alam  memiliki  nilai  koefisien  sebesar  0.038  dan signifikansi  0.0063  <  0.05  maka  sewa  sumber  daya  alam  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  PMTB. Variabel kompleksitas ekonomi memiliki nilai koefisien sebesar -0.839 dan signifikansi 0.0000 < 0.05 maka kompleksitas  ekonomi  berpangruh  negatif  signifikan  terhadap  PMTB.  Variabel  angkatan  kerja  memiliki  nilai koefisien  sebesar  1.550  signifikansi  sebesar  0.0041  yaitu  <  0.05  maka  angkatan  kerja  berpangruh  positif signifikan  terhadap  PMTB.  Kesimpulannya  adalah  kontrol  korupsi,  sewa  sumber  daya  alam,  kompleksitas ekonomi, dan angkatan kerja berpengaruh terhadap PMTB.
Kata kunci : Angkatan Kerja, Kompleksitas Ekonomi, Kontrol Korupsi, Investasi, Sewa Sumber Daya Alam

## DETERMINATION OF INVESTMENT IN LOW- MIDDLE INCOME ISLAMIC MAJORITY COUNTRIES IN ASIA

## Abstrack
This study aims to determine the effect of control of corruption, natural resources rents, economic complexity, and the labor force on investment in Muslim-majority countries with lower middle-income Asia. This study uses panel data from  2010-2020  in  5  Muslim-majority  countries with  lower  middle-income Asia  using  the  Fixed  Effect Model (FEM). The control of corruption variable has a coefficient value of 0.963 and a significance of 0.0001  < 0.05 then  control  of  corruption  has  a  positive  significant  effect  on  GFCF.  The  natural  resources  rents  variable  has  a coefficient  value  of  0.038  and  a  significance  of  0.0063  <  0.05  then  the  natural  resource  rents  has  a  positive significant effect on GFCF. The economic complexity variable has a coefficient value of -0.839 and a significance of 0.0000, < 0.05, so economic complexity has a negative significant impact on GFCF. The labor force variable has a coefficient value of 1.550 and significance of 0.0041< 0.05 then the labor force has a positive significant impact on  GFCF. The conclusion  is control of corruption,  natural resources  rents, economic  complexity, and  labor  force affect GFCF.
Keywords: Labor  Force,  Economic  Complexity,  Control  of  Coruption,  Investment,  Natural  Resources Rents
Diterima: 12 Jun 2022      Direvisi: 24 Jun 2022       Disetujui: 24 Jun 2022      Dipubikasi: 29 Jun 2022

## PENDAHULUAN
Asia  adalah  benua  paling  luas  di  dunia  dengan  luas  sebesar  44,000,000  km 2 . Pertumbuhan ekonomi di Asia merupakan kawasan dengan pertumbuhan tercepat di dunia (BlackRock,  2021).  Investasi  merupakan  salah  satu  faktor  yang  berpengaruh  terhadap pertumbuhan. Menurut Teori Harrod-Domar untuk mencapai perekonomian yang mapan dalam jangka panjang maka investasi di perlukan (Marselina, 2020).
Objek  penelitian  ini  adalah  negara  berpendapatan  menengah  ke  bawah  (yang tergolong  sebagai  negara  berkembang)  Asia  dengan    jumlah  penduduk  mayoritas  Islam. Negara  berkembang  cenderung  mengalami  berbagai  persoalan  seperti  kekurangan  modal. Untuk menutupi kekurangan modal tersebut maka peran investasi diperlukan (Alam, 2020). Negera  berpendapatan  menengah  mendapat  julukan  sebgai  negara middle  income  trap. Perangkap middle income trap merupakan suatu kondisi dimana negara-negara berpendapatan menengah  tidak  dapat  mempertahankan  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  dengan  stabil sehingga sulit untuk mencapai kelompok high income country. Ekonomi Islam memiliki tujuan untuk memakmurkan bukan hanya mencari keuntungan, sehingga negara dengan mayoritas masyaraktnya  beragama  Islam  bahkan  liberal  ikut  menerapkan  ekonomi  Islam  diberbagai sisi (Musyafah, 2019). Dengan demikian, negara yang memiliki jumlah penduduk mayoritas Islam dapat menciptakan kemakmuran sehingga dapat terlepas dari middle income trap. Tabel 1.
Jumlah Penduduk Islam Terbesar di Dunia 2021 Negara Jumlah Penduduk Islam Tahun 2021 Kategori Negara Benua Indonesia 231,000,000  Berpendapatan Menengah ke Bawah Asia Pakistan 212,300,000  Berpendapatan Menengah ke Bawah Asia India 200,000,000  Berpendapatan Menengah ke Bawah Asia Bangladesh 153,700,000  Berpendapatan Menengah ke Bawah Asia Nigeria 103,000,000  Berpendapatan Menengah ke Bawah Afrika Mesir 90,000,000  Berpendapatan Menengah ke Bawah Trans Benua (Asia- Afrika) Iran 82,500,000  Berpendapatan Menengah ke Bawah Asia Turki 74,432,725  Berpendapatan Menengah ke Atas Asia Algeria 41,240,913  Berpendapatan Menengah ke Bawah Afrika Sudan 39,585,777  Berpendapatan Rendah Afrika Sumber: World Population Review dan World Bank (2022)
Tabel 1 menyajikan 10 negara dengan jumlah penduduk Islam terbesar di dunia tahun 2021  serta  kategori  negara  berdasarkan  pendapatan  dan  benua.  Dapat  dilihat  bahwa terdapat  5  negara  berpendapatan  menengah  ke  bawah  Asia  dengan  penduduk  Islam terbesar  yakni  Indonesia,  Pakistan,  India,  Bangladesh,  dan  Iran.  Salah  satu  faktor  yang berpengaruh  perekonomian  adalah  investasi,  maka  sangat  penting  bagi  negara  mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah untuk mengetahui determinasi investasi sebagai salah satu upaya agar tidak terperangkap dalam middle income trap.
Penelitian ini menggunakan periode 2010-2020. Pemilihan tahun ini karena di tahun 2010  dunia  sudah  mulai  bangkit  dari  krisis  global  2008.  Berdasarkan  Laporan  Investasi Dunia    tahun  2010  menyatakan  bahwa  investasi  global  di  tahun  2009  yang  mengalami penuruanan  sangat  tajam  akan  bangkit  di  tahun  2010.  Sementara  pemilihan  tahun  2020, dikarenakan data-data yang diperlukan dalam penelitian ini tersedia di tahun 2020.
Penanaman  Modal  Asing  (PMA)  dan  Penanaman  Modal  Dalam  Negeri  (PMDN) dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  nasional  yang  pada  gilirannya  akan memeratakan  dan  meningkatkan  kesejahteraan  nasional  secara  kontinu  yang  selanjutnya disebut  sebagai  pembangunan  ekonomi  (Undang-Undang  Nomor  25  Tahun  2007). Investasi  didefinisikan  sebagai  pembelian  rumah  dan  apartemen  baru  oleh  orang,  serta pembelian  barang  modal  baru  oleh  perusahaan  (Blanchard,  Oliver;  Jhonson,  2013). Peningkatan  aspek  fisik  dalam  periode  tertentu  merupakan  acuan  untuk  Pembentukan Modal Tetap Bruto (PMTB). Selain berasal dari investasi  dalam negeri, PMTB juga dapat berasal dari investasi asing, menurut Bank Dunia PMA dapat digunakan untuk membiayai PMTB.
Berikut rata-rata total investasi di 5 negara mayoritas Islam Berpendapatan Menengah ke Bawah Asia tahun 2010-2020.
Gambar 1
Rata-Rata  Total  Investasi  di  5  Negara  Mayoritas  Islam  Berpendapatan  Menengah  ke Bawah Asia 2010-2020
Sumber: Bank Dunia (2022)
Pada  Gambar  1,  dapat  dilihat  bahwa  negara  dengan  tingkat  penerimaan  investasi paling  tinggi  adalah  India  dan  negara  dengan  tingkat  investasi  paling  rendah  adalah Pakistan.  Perbedaan  kondisi  ekonomi,  politik,  dan  sosial  di  masing-masing  negara berpengaruh terhadap minat investor untuk menanamkan modalnya.  Negara berkembang cenderung kekurangan modal dalam mewujudkan pembangunan ekonomi, investasi sangat berperan  dalam  menutupi  kekurangan  modal  tersebut.  Maka  penting  bagi  suatu  negara untuk  mengetahui  determinasi  yang  mempengaruhi  investasi  terutama  di  negara berkembang.
Korupsi merupakan masalah yang sering terjadi di negara berkembang. Dampak yang ditimbulkan dari korupsi antara lain mengurangi kebebasan ekonomi dan munculnya rasa tidak aman dan mengrangi kepastian ekonomi. Adanya korupsi menyebabkan sumber daya menjadi kurang efisien.
Berikut  adalah  grafik  hubungan  antara  investasi  dan  kontrol  korupsi  di  5  negara dengan mayoritas muslim negara berpendapatan menengah ke bawah Asia rata-rata tahun 2010-2020.
Gambar 2 Rata-Rata  Investasi  dan  Kontrol  Korupsi  di  5  Negara  Mayoritas  Islam  Berpendapatan Menengah ke Bawah Asia 2010-2020

## Sumber: Bank Dunia (2022)
Berdasarkan Gambar 2, terlihat bahwa India merupakan negara dengan nilai kontrol korupsi  paling  tinggi,  artinya  India  merupakan  negara  dengan  kasus  korupsi  terendah dibandingkan negara Pakistan, Bangladesh, Iran, dan Indonesia. Rendahnya kasus korupsi di  India  dibarengi  dengan  tingginya  investasi.  Namun,  hasil  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zheng  &  Xiao  (2020)  bahwa  pencegahan  kasus  korupsi justru meningkatkan investasi di China.
Berkah  Sumber  Daya  Alam  (SDA)  yang  dimiliki  oleh  suatu  negara  berpengaruh terhadap  keputusan  investasi  di  suatu  negara.  Kawasan  Benua  Asia  memiliki  iklim  yang ekstrim dan bervariasi sehingga kaya akan  SDA. Negara berkembang yang memiliki SDA cenderung memiliki ekonomi yang lambat (Nwani & Adams 2021). Fenomena negara yang kaya  SDA  tetapi  memiliki  pertumbuhan  ekonomi  yang  lambat  disebut  sebagai  Kutukan Sumber  Daya  Alam.  Terdapat  perbedaan  dengan  Teori  Eklektik.  Teori  Eklektik menyebutkan bahwa salah satu motif investor asing untuk menanamkan modalnya adalah mendapatkan sumber daya dengan kualitas lebih baik dan harga lebih murah.
Hubungan PMA dan sumber daya alam digambarkan dalam dua mahzab (Elheddad et  al.,  2020).  Pertama,  investor  akan  tertarik  untuk  menanamkan  modalnya  jika  negara tersebut  memiliki  SDA  yang  melimpah.  Kedua  sumber  daya  alam  yang  melimpah  justru mengalangi  investor  untuk  menanamkan  modalnya.  Mahzab  kedua  tentu  mendukung hipotesis  kutukan  sumber  daya  alam.  Ketika  PMA  terkonsentrasi  pada  sektor  tertentu (misalnya  minyak)  dapat  berpengaruh  terhadap  faktor  produksi  lain  seperti  tenaga  kerja yang  berfokus  pada  sektor  minyak,  akibatnya  berdampak  pada  sektor  lain  seperti industri dan  jasa).  Mohamed,  Reshman,  dan  Majed  menemukan  bahwa  di  beberapa  negara  yang perekonomiannya  ditompang  oleh  minyak  menarik  investasi  asing  untuk  menanamkan modalnya, tetapi menghalangi investasi asing untuk masuk ke sektor jasa dan manufaktur. Berikut adalah grafik hubungan antara rata-rata investasi dan natural resources rents di 5 negara dengan mayoritas muslim negara berpendapatan menengah ke bawah Asia rata- rata tahun 2010-2020.

## Gambar 3
Rata-Rata  Investasi  dan  Natural  Resources  Rents  di  5  Negara  Mayoritas  Islam Berpendapatan Menengah ke Bawah Asia 2010-2020

## Sumber: Bank Dunia (2022)
Berdasarkan  Gambar  3,  terlihat  bahwa  Iran  memiliki  nilai natural  resources  rents atau sewa sumber daya alam paling tinggi dibandingkan negara mayoritas Islam berpendapatan menengah  ke  bawah  Asia.  Artinya  sektor  penghalisan  dari  SDA  Iran  lebih  tinggi dibandingkan negara lainnya. Namun, tinggi sewa SDA Iran belum mampu menarik minat investor untuk menenamkan modalnya, hal ini terlihat dari penerimaan investasi Iran yang relatif rendah jika dibandingkan dengan India dan Indonesia. Dimana sewa SDA India dan Indonesia  tergolong  rendah  dibandingkan  Iran.  Fenomena  ini  tidak  sesuai  dengan  Teori Eklektik, yang menyatakan bahwa salah satu motif investor untuk menanamkan modalnya disuatu  negara  adalah natural  resouces  seeker, yakni  motif  untuk  memperolah  sumber  daya dengan kualitas tinggi dan harga lebih murah.
Kemajuan  teknologi  dan  infromasi  menuntut  untuk  terus  berinovasi  agar  mampu bertahan dalam dunia bisnis. Ekonomi yang produktif merupakan poros utama bagi setiap bangsa untuk meningkatkan taraf hidup. Terdapat suatu ukuran untuk menilai produktifivas perekonomian negara, yakni Indeks Kompleksitas Ekonomi. Penelitian dari Sadeghi et al., (2020) menggunakan variabel kompleksitas ekonomi untuk melihat pengaruhnya terhadap investasi  asing.  Salah  satu  keterbaharuan  dari  penelitian  ini  adalah  memasukkan  variabel kompeksitas ekonomi untuk melihat pengaruhnya terhadap total investasi.
Penelitian  dari  Alvarado  et  al.,  (2021)  menemukan  bahwa  kompleksitas  ekonomi memiliki  dampak  positif  terhadap  lingkungan,  hal  ini  karena  kompleksitas  ekonomi menggambarkan  hasil  inovasi  kebijakan  publik  yang  bertujuan  untuk  peningkatan spesialisasi, daya saing, dan produktivitas. Kemampuan negara untuk peningkatan produk memiliki  pengaruh  terhadap  kemungkinana  negara  tersebut  untuk  menghasilkan  produk lain,  sehingga  kompleksitas  ekonomi  negara  tersebut  akan  semakin  tinggi.    Keberagaman ekspor  dan  jumlah  negara  yang  dapat  memproduksi  suatu  produk  menjadi  acuan  untuk perhitungan kompleksitas ekonomi.
Teori Hecksher-Ohlin menyatakan bahwa suatu negara akan mengekspor komoditas yang produksinya memerlukan penggunaan intensif produksi negara yang jumlahnya relatif berlimpah  dan  murah  dan  mengimpor  komoditas  yang  produksinya  memerlukan penggunaan  intensif  faktor  produksi  negara  yang  jumlahnya  relatif  langka  dan  harganya mahal.  Misalnya  negara  yang  kaya  faktor  modal  akan  mengekpor  komoditas  yang  relatif pada  modal  dan  mengimpor  komoditas  yang  relatif  padat  karya.  Teori  H-O  mendalilkan bahwa perbedaan relatif dalam kelimpahan dan harga faktor produksi merupakan penyebab
perbedaan harga komoditas relatif antara dua negara sebelum terjadinya perdagangan.
Gambar 4 Rata-Rata  Investasi  dan  Kompleksitas  Ekonomi  di  5  Negara  Mayoritas  Islam Berpendapatan Menengah ke Bawah Asia 2010-2020
Sumber: Bank Dunia dan The Atlas (2022)
Berdasarkan Gambar 4, India merupakan negara dengan nilai kompleksitas ekonomi paling  tinggi,  artinya  ekspor  India  paling  beragam  dibandingkan  negara  mayoritas  Islam berpendapatan  menengah  ke  bawah  Asia.  Tingginya  kompleksitas  ekonomi  mampu menarik investor untuk menanamkan modalnya di India. Fenomena ini tidak sesuai dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anindita et  al.,  (2021) yang  menemukan  bahwa  ekspor berpengaruh negatif signifikan terhadap investasi.
Kawasan  Asia  sebagai  benua  terluas  tentu  memungkinkan  semakin  besar  jumlah angkatan  kerja.  Berdasarkan The  Global  Economy 2020,  secara  global  India  adalah  negara dengan  jumlah  angkatan  kerja  terbesar  kedua  di  dunia  setelah  Cina.  Tidak  hanya  India, banyak  negara  di  Asia  dengan  jumlah  penduduk  yang  padat  misalnya  Indonesia  dan Pakistan.  Jumlah  penduduk  yang  besar  berpengaruh  terhadap  besarnya  jumlah  angkatan kerja yang dimiliki oleh negera tersebut. Menurut Worldmeter, populasi Asia mencapai 4.888 miliar  jiwa  atau  dengan  59,76%  dari  seluruh  total  populasi  dunia.  Maka  tidak  menutup kemungkinan jika jumlah angkatan kerja di Asia sangat tinggi.
Gambar 5 Rata-Rata  Investasi  dan  Angktan  Kerja  di  5  Negara  Mayoritas  Islam  Berpendapatan Menengah ke Bawah Asia 2010-2020
Sumber: Bank Dunia (2022)
Berdasarkan  Gambar  5,  terlihat  bahwa  India  merupakan  negara  dengan  total angkatan  kerja  paling  tinggi,  hal  ini  sejalan  dengan  tingginya  investasi  di  India.  Namun, terdapat  fenomena  yang  menarik  di  Iran  dan  Bangladesh.  Iran  memiliki  jumlah  rata-rata angkatan  kerja  lebih  tinggi  dibandingkan  Bangladesh,  namun  investasi  Iran  dibawah Bangladesh. Fenomena yang terjadi di negara Iran dan Bangladesh ini tidak sesuai dengan Teori Lewis. Teori Lewis mengemukakan bahwa surplus tenaga kerja dari sektor pertanian tradisional  ditransfer  ke  sektor  industri  modern  yang  pertumbuhannya  menyerap  tenaga kerja,  mendorong  industrilaisasi,  dan  menggerakkan  pembangunan  berkelanjutan  (Todaro &  Smith,  2014).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Rizal,  2018)  hasil  menyebutnya  bahwa angkatan  kerja  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  investasi,  namun  penelitian  dari (Pratama  &  Salsiyah,  2016)  bahwa  angkatan  kerja  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap investasi.  Perbedaan  kedua  penelitian  tersebut  membuat  peneliti  ingin  mengetahui bagaimana  variabel  angkatan  kerja  mempengaruhi  investasi  di  negara  berpendapatan menengah ke bawah Asia.
Penelitian  Sadeghi  et  al.,  (2020)  yang  berjudul “Economic  Complexity,  Human  Capital, and  FDI  Attraction:  A  Cross  Country  Analysis” menemukan  bahwa  salah  satu  faktor  utama investasi  asing  adalah  kompleksitas  ekonomi.  Dimana  kompleksitas  ekonomi  secara signifikan  berpengaruh  terhadap  investasi  asing  langsing.  Dalam  penelitiannya  juga menggunakan good  governance ( control  corruption,  political  stability, dan rule  of  law) berpengaruh positif dan signifikan terhadap investasi asing langsung. Penelitian dari  dari Paton (2018) yang berjudul “ The Effects of Natural Resources Rents on FDI Inflows” menemukan bahwa sewa gas  dan  sewa  minyak  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  investasi  di  negara berkembang  sementara  sewa  mineral  tidak  berpengaruh  signifikan  serta  sewa  batu  bara berdampak negatif dan signifikan terhadap investasi. Sedangkan fenomena di negara maju, sewa  batu  bara  dan  sewa  gas  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  investasi, sewa minyak  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  investasi.  Penelitian  dari  Syahputra  et  al., (2017)  menemukan  bahwa  angkatan  kerja  memiliki  pengaruh  positif  tidak  signifikan terhadap  penanaman  modal  asing  di  jangka  pendek.  Namun  dalam  jangka  panjang, angkatan kerja berpengaruh positif signifikan terhadap investasi.
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan, rumusan masalah penelitian ini  adalah  bagaimana  pengaruh  kontrol  korupsi,  sewa  sumber  daya  alam, kompleksitas  ekonomi,  dan  angkatan  kerja  terhadap  investasi  di  5  negara  mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia secara parsial dan simultan?
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh kontrol korupsi, sewa sumber daya alam, kompleksitas ekonomi, dan angkatan kerja terhadap  investasi  di  5  negara  mayoritas  Islam  berpendapatan  menengah  ke  bawah Asia secara parsial dan simultan.

## METODE PENELITIAN Jenis dan Sumber Data Penelitian
Jenis  penelitian  ini  adalah  deksriptif  kuantitatif.  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  yang  diperoleh  dari  Bank  Dunia (World  Development  Indicators dan Worldwide Govermance  Indicators) serta The  Atlas  Economic  Complexity. Penelitian  ini  menggunakan  4 variabel bebas ( independent variable) yaitu Control of Coruption, Natural Resources Rents, Economic Complexcity, dan Labor Force serta variabel terikat (dependent variable) yakni Gross Fixed Capital Formation yang merupakan proksi untuk total investasi.

## Populasi dan Sampel
Penelitian ini menggunakan objek negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke  bawah  Asia,  berdasarkan  ambang  batas  2021.  Terdapat  5  negara  yang  menjadi  objek penelitian ini yakni (1) Pakistan, (2) Iran, (3) Bangladesh, (4) India, dan (5) Indonesia.
Pengukuran Variabel Penelitian
Untuk  memberikan  arah  penelitian  ini,  berikut  adalah  penjelasan  variabel  yang menjadi pusat analisis.
Tabel 2 Definisi Operasional Variabel Variabel Sumber Skala Ukur Investasi Bank Dunia Pembentukan  Modal  Tetap  Bruto  (PMTB).  PMTB  mengacu  pada perhitungan modal fisik di suatu negara. Kontrol Korupsi Bank Dunia Indeks control of corruption. Sewa Sumber Daya Alam Bank Dunia Total sewa minyak, sewa gas alam, sewa batu bara (keras dan lunak), sewa  mineral  dan  sewa  hutan  dimana  sewa  sumber  daya  alam dihitung sebagai selisih harga komoditas dengan biaya rata-rata untuk memproduksinya Kompleksitas Ekonomi The Atlas Indeks  kompleksitas  ekonomi  meliputi  keberagaman  ekspor  dan ubiquity suatu produk. Total Angkatan Kerja Bank Dunia Orang-orang  berusia  15  tahun  ke  atas  yang  memasok  tenaga  kerja untuk  produksi  barang  dan  jasa  selama  periode  tertentu,  termasuk orang-orang yang saat ini bekerja dan orang-orang yang menganggur tetapi mencari pekerjaan serta pencari kerja pertama kali

## Teknik Analisis
Model ekonomi yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Y = f(X 1 , X 2 , X 3 , X 4 ) (1)
Kemudian model tersebut ditransformasikan menjadi model persamaan regresi data panel:
LNINV it = β 0 + β 1 KK it + β 2 SSDA it + β 3 KE it + β 4 LNAK it + µ it (2) Keterangan: LNINV : Logaritma Natural Total Investasi (US$) KK : Kontrol Korupsi (Indeks) SSDA : Sewa Sumber Daya Alam (Persen) KE : Kompleksitas Ekonomi (Indeks) LNAK : Logaritma Natural Angkatan Kerja ( jiwa)
β 0
: Konstanta ( intercept) β 1, 2, 3, 4 : Koefisien regresi i : 1, 2, …., 5, menunjukkan negara ( cross section ) t : 1, 2, …., 11, menunjukkan dimensi runtut waktu ( time series) µ it
: Error term
Berdasarkan  persamaan  (2)  dua  variabel  yang  ditransformasikan  menjadi  Logaritma Natural (LN). Kedua tersebut adalah investasi dan angkatan kerja hal ini dilakukan karena perbedaan  satuan  variabel.  Salah  satu  keuntungan  menggunakan  LN  adalah  untuk mendektkan  skala  antar  variabel  penelitian.  Penggunaan  transformasi  logaritama  natural
dari variabel mampu mengurangi skewness dan heteroskedastitas. Skewness (uji normalitas) dan heteroskedastistas merupakan bagian penting dari asumsi Ordinary Least Square (OLS) agar  hasil  estimasi  yang  dihasilkan Best,  Linier,  Unbiasted  Estimator (BLUE).  Metode  yang dapat  digunakan  untuk  mengestimasi  model  regresi  dengan  data  panel,  dilakukan  dapat melalui 3 (tiga) pendekatan yaitu pendekatan Common Effect, Fixed Effect, dan Random Effect.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
Analisis Statistik Deskriptif
Dalam  menjelaskan  hasil  penelitian  dari  suatu  objek  dapat  dilakukan  dengan menggunakan alat analisis salah satunya deskriptif statistik.  Deskriptif statistik terdari dari nilai  rata-rata  ( mean ),  nilai  paling  kecil  (minimum),  dan  nilai  paling  tinggi  (maksimum) sebagai indikator yang menjelaskan penyebaran data pada variabel penelitian. Berikut adalah tabel analisis statistik deskriptif dalam penelitian ini.
Tabel 3
Statistik Deskriptif Variabel Penelitian INV KK SSDA KE AK Mean 234000000000 -0.703836 6.559244 -0.351082 149000000 Maximum 825325851552.252 -0.183479 28.20581 0.530000 482700285 Minimum 25165594560.2616 -1.087688 0.453838 -1.070000 22739600 Observations 55 55 55 55 55
Sumber: Hasil Pengelolaan Data dengan Eviews 10 (2022)
Nilai  rata-rata  investasi  yang  diproksikan  dengan Gross  Fixed  Capital  Formation (GFCF) di  5  negara  mayoritas  Islam  berpendapatan  menengah  ke  bawah  Asia  adalah sebesar  234,000,000,000  US$.  Negara  dengan  investasi  di  atas  rata-rata  adalah  India  dan Indonesia, sementara Pakistan, Iran, dan Bangladesh memiliki nilai investasi di bawah rata- rata.  Nilai  tertinggi  GFCF adalah  sebesar  825,325,851,552.252  US$  di  Negara  India  pada tahun  2019,  sedangkan  nilai  terendah  GFCF adalah  sebesar  25,165,594,560.2616  US$  di Negara Pakistan tahun 2010.
Nilai  rata-rata  kontrol  korupsi  di  5  negara  mayoritas  Islam  berpendapatan menengah ke bawah Asia adalah sebesar -0.703836. Negara dengan kontrol korupsi di atas rata-rata  adalah  India  dan  Indonesia,  sementara  Pakistan,  Iran,  dan  Bangladesh  memiliki nilai  kontrol  korupsi  di  bawah  rata-rata.  Nilai  tertinggi  kontrol  korupsi adalah  sebesar  - 0.183479  di  Negara  India  pada  tahun  2018  dan  nilai  terendah  kontrol  korupsi  adalah sebesar -1.087688 di Negara Pakistan tahun 2010.
Nilai rata-rata sewa sumber daya alam di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia adalah sebesar 6.559244 persen. Negara dengan sewa SDA di atas rata-rata  adalah  Iran,  sementara  Pakistan,  Bangladesh,  India,  dan  Indonesia  memiliki  nilai sewa  SDA  di  bawah  rata-rata.  Nilai  minimum  sewa  sumber  daya  alam  sebesar  0.0453838 persen  di  Negara  Bangladesh  tahun  2019  sedangkan  nilai  maksimum  sewa  sumber  daya alam adalah sebesar 28.20581 persen di Negara Iran tahun 2011.
Nilai  rata-rata  kompleksitas  ekonomi  di  5  negara  mayoritas  Islam  berpendapatan menengah ke bawah Asia sebesar -0.351082. Negara dengan kompleksitas ekonomi di atas rata-rata  adalah  India  dan  Indonesia,  sementara  Pakistan,  Iran,  dan  Bangladesh  memiliki nilai  kompleksitas  ekonomi  di  bawah  rata-rata.  Nilai  minimum  kompleksitas  ekonomi adalah  sebesar  -1.070000  di  Negara  Iran  tahun  2012  dan  nilai  maksimum  kompleksitas ekonomi adalah sebesar 0.530000 di Negara India tahun 2018.
Nilai  rata-rata  angkatan  kerja  di  negara  berpendapatan  menengah  ke  bawah  Asia
sebesar  149,000,000  jiwa.  Negara  dengan  angkatan  kerja  di  atas  rata-rata  adalah  India, sementara Pakistan, Iran, Bangladesh, dan Indonesia memiliki nilai angkatan kerja di bawah rata-rata. Nilai minimum angkatan kerja adalah sebesar 22,739,600 jiwa di Iran tahun 2011 dan nilai maksimum angkatan kerja adalah sebesar 482,700,285 jiwa di Negara India tahun 2019.

## Pemilihan Model Regresi Data Panel
Terdapat  3  model  regresi  dalam  data  panel  yakni, Common  Effect,  Fixed  Effect ,  dan Random Effect . Pemilihan model terbaik regresi data penel melalui tiga pengujian, yakni Uji Chow,  Uji  Lagrange  Multiplier  (LM),  dan  Uji  Hausman.  Untuk  memilih  antara Common Effect Model (CEM) atau Fixed Effect Model (FEM) dilakukan Uji Chow, selanjutnya dilakukan uji  perbandingan  CEM  atau Random  Effect  Model (REM),  dan  yang  terakhir  untuk  untuk memilih antara FEM atau REM dilakukan Uji Hausman.
Tabel 4 Pemilihan Model Regresi Data Panel Uji Prob Keputusan Chow 0.0000 FEM Lagrange Multiplier (LM) 0.0000 REM Hausman 0.0000 FEM Sumber: Hasil Pengelolaan Data dengan Eviews 10 (2022)
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  maka  model  terbaik  yang  dipilih  untuk menganilisis pengaruh kontrol korupsi, sewa sumber daya alam, kompleksitas ekonomi, dan angkatan kerja terhadap investasi di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia adalah Fixed Effect dibandingkan dengan model Random Effect dan Common Effect .
Pengujian Asumsi Klasik
Terdapat empat uji asumsi klasik yakni: uji normalitas, deteksi multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.

## Uji Normalitas
Uji  asumsi  klasik  yang  pertama  adalah  uji  normalitas,  uji  normalitas  digunakan untuk melihat apakah data tersebar secara normal atau tidak. Berdasarkan hasil pengolahan data diperoleh hasil uji normalitas sebagai berikut:
Gambar 6 Uji Normalitas
Sumber: Eviews 10 (2022)
Berdasarkan  Gambar  3,  diperoleh  informasi  nilai P-value Jarque-Bera  sebesar 0.426403  dimana  lebih  besar  dari  pada  (α)  5  persen  (0.05).  Maka  demikan  dapat
disimpulkan bahwa pada model penelitian ini data terdistribusi normal. Langkah berikutnya adalah  melakukan  deteksi  multikolinieritas,  hal  ini  dilakukan  untuk  melihat  apakah  terjadi korelasi  antar  variabel  bebas  yang  digunakan.  Aturan  main  yang  kasar (rule  of  thumb ), koefisien  korelasi  cukup  tinggi  apabila  diatas  0.85  maka  diduga  terdapat  masalah multikolinieritas  dalam  model  (Widarjono,  2018).  Semakin  rendah  nilai  koefisien  korelasi maka model tidak terdapat masalah multikolinieritas.
Uji Multikolinieritas
Berdasarkan pengolahan data diperoleh hasil uji multikolinieritas sebagai berikut: Tabel 5
Hasil Deteksi Mulikolinieritas KK SSDA KE LNAK KK 1.000000 -0.170451 0.816173 0.735194 SSDA -0.170451 1.000000 -0.060164 -0.580998 KE 0.816173 -0.060164 1.000000 0.750525 LNAK 0.735194 -0.580998 0.750525 1.000000
Sumber: Eviews 10 (2022).
Berdasarkan Tabel 5, dapat terlihat bahwa tidak terdapat variabel yang memiliki nilai korelasi  lebih  dari  0.85.  Sehingga  dapat  disimpulkan  dalam  model  regresi  tidak  terjadi multikolinearitas.  Selanjutnya  adalah  melakukan  uji  heteroskedastisitas,  uji  ini  dilakukan untuk  melihat  konstan  atau  tidaknya  varians  residu.  Dalam  penelitian  untuk  pengujian heteroskedastisitas  menggunakan  Metode  Park.  Metode  Park  dilakukan  dengan  cara meregresikan logaritma natural dari residual kuadrat. Apabila nilai probabilitas dari masing- masing  variabel  bebas  lebih  besar  daripada  α  =  0.05  maka  model  terbebas  dari  masalah heteroskedastisitas  (Winarno,  2017).  Berikut  adalah  output  hasil  uji  heteroskedastisitas metode Park.

## Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan pengolahan data diperoleh hasil sebagai berikut:

## Tabel 6
Hasil Uji Hetereoskedastisitas Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -106.0303 132.8238 -0.798278 0.4288 KK -0.292112 3.116708 -0.093724 0.9257 SSDA 0.113583 0.188461 0.602685 0.5497 KE -1.333374 2.571376 -0.518545 0.6066 LNAK 5.364491 7.193724 0.745718 0.4596
Sumber: Data di olah Eviews 10 (2022).
Berdasarkan  Tabel  6,  terlihat  bahwa  masing-masing  nilai  probabilitas  lebih  besar dari α = 0.05 maka penelitian ini terbebas dari masalah heteroskedastisitas. Uji asumsi klasik yang terakhir adalah uji autokorelasi, uji ini dilakukan untuk melihat variabel gangguan satu dengan variabel lainnya (Widarjono, 2018). Penelitian ini menggunakan Uji Durbin Watson (DW) untuk uji autokorelasi.
Berdasarkan  perhitungan,  nilai  DW  pada  model  terpilih  FEM  sebesar  0.709880 . Menurut Santoso (2019) apabila nilai DW berada di antara -2 sampau +2 maka tidak terjadi autokorelasi.  Nilai  DW  dalam  penelitian  ini  adalah  0.709880 hal  ini  menunjukkan  tidak
terjadi masalah autokorelasi dalam model regresi. Hal ini dikarenakan nilai 0.709880 berada di antara -2 sampai dengan +2.

## Analisis Regresi Data Panel
Pengujian  statistik  atau  uji  hipotesis  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  antara variabel  bebas  dengan  variabel  terikat.  Berdasarkan  pengolahan  data  diperoleh  estimasi regresi data panel sebagai berikut:
Tabel 7
Hasil Estimasi Regresi Data Panel Variabel CEM FEM REM Constanta (C) 10.64712 (0.0002) -2.681647 (0.7786) 10.64712 (0.0000) Kontrol Korupsi (KK) 1.935279 (0.0000) 0.963468 (0.0001) 1.935279 (0.0000) Sewa Sumber Daya Alam (SSDA) 0.066013 (0.0000) 0.038528 (0.0063) 0.066013 (0.0000) Kompleksitas Ekonomi (KE) -0.154983 (0.5365) -0.839703 (0.0000) -0.154983 (0.2715) Angkatan Kerja (AK) 0.863706 (0.0000) 1.550748 (0.0041) 0.863706 (0.0000) R-squared 0.973375 F-statistic 210.2138 Prob(F-statistic) 0.000000 Durbin-Watson stat 0.709880 Sumber: Eviews 10 (2022).
Berdasarkan Tabel Hasil Estimasi Regresi Data Panel Pendekatan Fixed Effect , maka didapatkan hasil estimasi persamaan regresi sebagai berikut. LNINV it = -2.681647 + 0.963468KK it * + 0.038528SSDA it * - 0.839703KE it * + 1.550748LNAK it *
(3)
Catatan: *Signifikan pada α = 5% Nilai  konstanta  (C)  sebesar  -2.681647  atau  0.068450324  artinya  jika  Kontrol Korupsi,  Sewa  Sumber  Daya  Alam,  Kompleksitas  Ekonomi,  dan  Angkatan  Kerja  sama dengan  nol  maka  besarnya  proporsi  Investasi  (INV)  di  5  negara  mayoritas  Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia pada tahun 2010-2020 sebesar 0.068450324 US$, cateris paribus. Nilai konstanta sebesar -2.681647= LNGFCF maka untuk nilai GFCF, yaitu antiln -2.681647 sebesar 0.068450324  US$.
Koefisien  regresi  kontrol  korupsi  adalah  0.963468,  artinya  jika  kontrol  korupsi meningkat  sebesar  1  poin  maka  investasi  di  5  negara  mayoritas  Islam  berpendapatan menengah ke bawah Asia pada tahun 2010-2020 akan meningkat sebesar  96.3468 persen, cateris  paribus. Koefisien  regresi  sewa  SDA  adalah  0.038528,  artinya  jika  sewa  SDA  naik sebesar 1 persen maka investasi di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia pada tahun 2010-2020 akan meningkat sebesar 3.8528 persen, cateris paribus. Koefisien regresi kompleksitas ekonomi adalah -0.839703, artinya jika kompleksitas ekonomi  naik  sebesar  1  poin  maka  investasi  di  5  negara  mayoritas  Islam  berpendapatan menengah  ke  bawah  Asia  pada  tahun  2010-2020  akan  menurun  sebesar  83.9703  persen, cateris paribus. Koefisien regresi angkatan kerja adalah 1.550748, artinya jika angkatan kerja naik sebesar 1 persen maka investasi di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke  bawah  Asia  pada  tahun  2010-2020  akan  meningkat  sebesar  1.550748    persen, cateris paribus .
Untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  bebas  secara  individu  terhadap  variabel dependen digunakan uji t dengan hasil sebagai berikut.
Tabel 8.
Hasil Uji Parsial (Uji t)
Variable t-statistic t-tabel Probability Keterangan KK 4.330520 1.67591 0.0001 Signifikan SSDA 2.863849 1.67591 0.0063 Signifikan KE -4.574664 1.67591 0.0000 Signifikan LNAK 3.019857 1.67591 0.0041 Signifikan
Sumber: Eviews 10 (2022).
Berdasarkan Tabel 8, dapat diketahui pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat yang masing-masing diuraikan sebagai berikut:

## Pengaruh Variabel Kontrol Korupsi Terhadap Investasi
Variabel kontrol korupsi (KK) berpengaruh positif signifikan terhadap investasi di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia tahun 2010-2020, hal ini terlihat dari nilai t-statistik (4.330520) lebih besar dibandingkan t-tabel (1.67591) atau dapat dilihat dari nilai probabilitas (0.0001) lebih kecil dari α (0.05).
Pengaruh Variabel Sewa Sumber Daya Alam Terhadap Investasi Variabel  sewa  SDA  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  investasi  di  5  negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia tahun 2010-2020, hal ini terlihat dari nilai t-statistik (2.863849) lebih besar dibandingkan t-tabel (1.67591) atau dapat dilihat dari nilai probabilitas (0.0063) lebih kecil dari α (0.05).

## Pengaruh Variabel Kompleksitas Ekonomi Terhadap Investasi
Variabel  kompleksitas  ekonomi  (KE)  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap investasi di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia tahun 2010- 2020, hal ini terlihat dari nilai t-statistik (-4.574664) sedangkan t-tabel (1.67591) atau dapat dilihat dari nilai probabilitas (0.0063) lebih kecil dari α (0.05). Nilai t-statistik negatif hal ini menunjukkan pembalikan arah efek, yang tidak berpengaruh pada signifikansi.

## Pengaruh Variabel Angkatan Kerja Terhadap Investasi
Variabel  angkatan  kerja  (LNAK)  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  investasi di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia tahun 2010-2020, hal ini  terlihat  dari  nilai  t-statistik  (3.019857)  lebih  besar  dibandingkan  t-tabel  (1.67591)  atau dapat dilihat dari nilai probabilitas (0.0041) lebih kecil dari α (0.05).

## Pengaruh Kontrol Korupsi, Sewa Sumber Daya Alam, Kompleksitas Ekonomi dan Angkatan Kerja Terhadap Investasi
Uji  F  dilakukan  untuk  mengetahui  seluruh  variabel  bebas  secara  simultan  atau bersama-sama signifikan secara statistik dalam mempengaruhi variabel terikat. Penelitian ini menggunakan alpha (0.05) dan df (50;4) diperoleh nilai F-table sebesar 2.56. Tabel 5.
Hasil Uji Parsial (Uji F) DF Prob F-tabel F-statistic Keterangan (50;4) 0. 0000 2.56 210.2138 Signifikan
Sumber: Eviews 10 (2022).
Berdasarkan Tabel 9, diketahui nilai F-statsitsik (210.2138) lebih besar dibandingkan F-tabel (2.56) dan nilai probabilitas uji F sebesar 0.0000 kurang dari α = 5% maka variabel bebas  berpengaruh  terhadap  variabel  terikat,  yakni  investasi.  Artinya  variabel  kontrol
korupsi , sewa  sumber  daya  alam , kompleksitas  ekonomi,  dan  angkatan  kerja  secara bersama-sama signifikan berpengaruh terhadap investasi.
Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien  deterimasi  (R 2 )  mengukur  seberapa  besar  kemampuan  model  dalam menerangkan  variabel  terikat  .  Berdasarkan  estimasi  regresi  model Fixed  Effect ,  nilai koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0.973375  atau  97.3375%.  Artinya,  variabel  bebas  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  mempengaruhi  investasi  (GFCF)  sebesar  97.3375%  dan 2.6625% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak disertakan dalam model.

## Pembahasan Pengaruh Kontrol Korupsi terhadap Investasi
Hasil penelitian ini kontrol korupsi berpengaruh positif signifikan terhadap investasi di 5  negara mayoritas Islam tahun 2010-2020. Hal ini terlihat dari nilai t-statistik (4.330520) lebih besar dibandingkan t-tabel (1.67591) atau dapat dilihat dari nilai probabilitas (0.0001) lebih  kecil  dari  α  (0.05).  Penelitian  ini  sesuai  dengan  Teori  Ekonomi  Kelembagaan  yang dikembangkan  oleh  North  dan  Teori  Eklektik.  Menurut  North  institusi  formal  berperan penting  dalam  meningkatkan  kepercaayan  investor  untuk  transaksi  sehingga  berpengaruh besar terhadap investasi suatu negara. Penelitian ini menggunakan kontrol korupsi, karena tingkat korupsi merupakan salah satu faktor internal yang berpengaruh terhadap investasi. Selain  itu  juga  menurut  Teori  Eklektik, locations  advantage menjadi  salah  satu  motif  motif investor  asing  untuk  menanamkan  modalnya  ke  suatu  negara  adalah .  Locations  advantage adalah  keunggulan  yang  dimiliki  wilayah  tertentu  dan  hanya  dapat  digunakan  di  wilayah tersebut.
Invesotor  menaruh  perhatian  besar  terhadap  korupsi  (Setyadharma,  2015). Penelitian  dari  Abdul  et  al.,  (2019)  membandingkan  pola  investor  asing  dan  investor domestik.  Dimana  investor  asing  cenderung  menaruh  perhatian  lebih  terhadap  kasus korupsi. peningkatan 1% indeks persepsi korupsi meningkatkan 0.24% investasi domestik sementara  peningkatan  1%  indeks  persepsi  korupsi  meningkatkan  FDI  sebesar  0.51% investasi asing. Hal ini dikarenakan investor domestik cenderung terbiasa mengetahui kasus korupsi di wilayahnya sendiri. Tingkat korupsi berpengaruh terhadap penamanaman modal di  negara  ASEAN,  dimana  semakin  tinggi  tingkat  korupsi  maka  investasi  akan  semakain rendah (Setyadharma 2015). Kemakmuran yang lebih tinggi dapat diciptakan melalui tingkat korupsi yang rendah, kebebasan ekonomi, dan perlindungan efisien atas hak-hak sipil (Paul & Jadhav, 2020).
Hasil ini juga sejalan dengan penelitian Rahmawati & Makaliwe (2021), negara yang memiliki kontrol korupsi yang baik berpengaruh terhadap aliran investasi yang lebih besar. Semakin  tinggi  nilai  kontrol  korupsi  maka  semakin  sedikit  tindak  pidana  korupsi  yang terjadi.  Dengan  demikian  koefisien  kontrol  korupsi  yang  positif  dapat  meningkatkan investasi. Investor enggan menanamkan modalnya apabila lokasi kurang aman dari korupsi, dan  investor  cenderung  berinvestasi  di  wilayah  dengan  tingkat  kesewang-wenangan  yang rendah.  Kasus  korupsi  dapat  meningkatkan  kesewenang-wenangan.  Peningkatan  biaya terjadi karena sumber daya kurang efisien, korupsi dapat berdampak pada kurangnya efisien sumber daya (Hariyani et al., 2013). Investor memilih menghindari biaya yang tinggi karena berdmapak  pada  rendahnya  keuntungan  yang  diperoleh  (Wijaya,  2020).  Tingginya  kasus korupsi  menunjukkan  lemahnya  kualitas  institusi  di  suatu  negara.  Kualitas  institusi  yang lemah berakibat pada regunya investor ragu untuk menananmkan modal di suatu negara.

## Pengaruh Sewa SDA terhadap Investasi
Hasil penelitian ini sewa SDA berpengaruh positif signifikan terhadap investasi di 5 negara  mayoritas  Islam  tahun  2010-2020.  Hal  ini  terlihat  dari  hal  ini  terlihat  dari  nilai  t- statistik  (2.863849)  lebih  besar  dibandingkan  t-tabel  (1.67591)  atau  dapat  dilihat  dari  nilai probabilitas  (0.0063)  lebih  kecil  dari  α  (0.05).  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Ndikumana  (2019)  bahwa  sektor  sumber  daya  alam  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  investasi  di  negara-negara  berkembang.  Kualitas  institusi  yang  belum baik  akan  berdampak  pada  kegiatan rent  seeking. Reent  seeking adalah  penyuapan  lokal  yang dilakukan  oleh  pihak  swasta  ataupun  elit  politik  sehingga  berdampak  pada  pencarian sumber  daya  dengan  kualitas  tinggi  di  negara  kaya  sumber  daya.  Negara  berpendapatan menengah ke bawah cenderung memiliki institusi kurang baik jika dibandingkan di negara menengah ke atas atau berpendapatan tinggi.
Rata-rata  sumber  daya  alam  paling  tinggi  adalah  Iran  di  negara  mayoritas  Islam berpendapatan  menengah  ke  bawah  Asia.  Penelitian  dari  Kiprop  (2019)  mennemukan bahwa ekonomi Iran bergantung pada sumber daya alam. Di Iran kontribusi sewa minyak mendominasi persentase total sewa sumber daya alam. Britannica (2017) kegiatan ekonomi terpenting  di  Iran  adalah  pemrosesan  minyak  bumi.  Tingginya  penerimaan  sewa  sumber daya alam berdampak pada penerimaan investasi di Iran. Hal ini terlihat dari investasi yang dimiliki  oleh  Iran  menduduki  peringkat  ketiga  setakah  Indi  dan  Indonesia  sebagai  negara dengan rata-rata investasi tertinggi di negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia lainnya.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh    Yıldırım  &  Gökalp  (2016)  menemukan  bahwa negara berkembang biasanya memiliki institusi-institusi berkualitas rendah. Hasil temuan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Jiang & Martek (2021). Kualitas institusi yang tergolong  rendah  diperdayakan  oleh  penanam  modal  untuk  ekploitasi  sumber  daya  di negara  tersebut,  karena  kurang  tegasnya  peraturan  dan  kelambagaan  yang  berlaku. Lemahnya  kelambagaan  di  negara  berkembang  berdampak  pada  aktivitas rent  seeking sehingga  sumber  daya  alam  di  eskploitasi.  Semakin  tinggi  persentase  sewa  sumber  daya alam maka negara tersebut perekonomiannya sangat bergantung kepada sumber daya alam, ketergantungan  terhadap  sumber  daya  alam  ini  menunjukkan  bahwa  negara  tersebut memiliki  kekayaan  sumber  daya  alam  yang  melimpah  (Aljarallah,  2020).    Hasil  ini  sejalan dengan  dengan  Teori  Eklektik,  bahwa  salah  satu  motif  investor  untuk  menanamkan modelnya  adalah natural  resouces  seeker.  Natural  resources  seeker yakni  adalah  kegiatan mendapatkan sumber daya dengan kualitas tinggi dan harga lebih murah. Adanya hubungan positif  sewa  sumber  daya  alam  terhadap  investasi  menunjukkan  bahwa  Teori  Kutukan Sumber Daya Alam tidak berlaku di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia.
Pengaruh Kompleksitas Ekonomi Terhadap Investasi Hasil penelitian ini kompleksitas ekonomi berpengaruh negatif signifikan terhadap investasi di 5 negara mayoritas Islam tahun 2010-2020. Hal ini terlihat dari nilai t-statistik (- 4.574664) sedangkan t-tabel (1.67591) atau dapat dilihat dari nilai probabilitas (0.0063) lebih kecil dari α (0.05). Nilai t-statistik negatif hal ini menunjukkan pembalikan arah efek, yang tidak berpengaruh pada signifikansi. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Anindita et al., (2021), ekspor berpengaruh negatif dan signifikan terhadap investasi. Data kompleksitas  ekonomi  menggunakan  data  ekpor  yang  dilakukan  oleh Atlas  of  Economic Complexity .  Keberagaman  ekspor  yang  dihasilkan  oleh  suatu  negara  menjadi  komponene poko  dalam  menghitung  kompeksitas  ekonomi.  Dalam  kasus  negara  berpendatan
menengah ke bawah yang masih tergolong sebagai negara berkembang cenderung memiliki perekonomian yang kurang kompleks di bandingkan negara maju. Diversifikasi yang masih rendah  atau  perekonomian  masih  terkonsentrasi  pada  sektor  tertentu  menjadikan rendahnya  nilai  komplesitas  negara.  Negara  berkembang  cenderung  mengekspor  barang mentah  dan  mengimpor  barang  modal.  Harga  barang  modal  lebih  tinggi  dibandingkan harga barang mentah sehingga ekspor belum cukup tinggi yang pada gilirannya berdampak pada rendahnya kompleksitas ekonomi.
Kompleksitas  ekonomi  berkaitan  erat  dengan  peningkatan  diversifikasi  produk, karena indeks kompleksitas ekonomi diperoleh dari data ekspor. Peningkatan diversifikasi produk  berdampak  pada  kenaikan  biaya.  Diversifikasi  produk  membutuhkan  biaya  maka semakin  beragam  produk  yang  dibuat  maka  berdampak  pada  kecilnya  keuntungan  yang diperoleh  yang  akhirnya  menurunkan  keuntungan  rata-rata  (Hadiyanto,  2015).  Hal  ini sejalan  dengan  Teori  Hecksher-Ohlin  menyatakan  bahwa  suatu  negara  akan  mengekspor komoditas  yang  produksinya  memerlukan  penggunaan  intensif  produksi  negara  yang jumlahnya  relatif  berlimpah  dan  murah  dan  mengimpor  komoditas  yang  produksinya memerlukan penggunaan intensif faktor produksi negara yang jumlahnya relatif langka dan harganya mahal.
Perekonomian yang kurang kompleks biasanya lebih berfokus pada komoditas dan mempunyai  perusahaan  manufaktur  yang  kurang  kompetitif,  yang  pada  gilirannya berdampak pada besarnya barang modal impor (Brito et al., 2018). Sehingga sumber daya yang ada belum teralokasikan secara efisien. Faktanya negara yang cenderung mengekspor minyak  memiliki  motivasi  yang  sangat  terbatas  pada  diversifikasi  karena  negara-negara tersebut  mengandalkan  sektor  sumber  daya  alam  dalam  perekonomian;  para  elit kepentingan sadar bahwa penurunan cadangan minyak akan sangat sulit mempertahankan tingkat pertumbuhan yang stabil dan sulit mencipatkan lapangan usaha di masa mendatang (Erkan & Ceylan, 2021).
Negara berkembang dimana negara berpendapatan menengah ke bawah tergolong didalanya memiliki masalah pada diversifikasi produk, antara lain minimnya peralatan yang diperlukan  dalam  diversifikasi  produk.  Maka  apabila  negara  tersebut  meningkatkan diversifikasi produk memerlukan biaya produksi yang semakin meningkat. Biaya yang tinggi berpengaruh  terhadap  keutungan,  sehingga  investor  menghindari  hal  tersebut(Wijaya, 2020).  Peningkatan  besaran  biaya  produksi  berdampak  pada  kenaikan  penjualan  sehingga konsumen  menunda  pembelian  barang  dan  perusahaan  akan  mengalami  penuruan keuntungan. Dengan demikian, kompleksitas ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia.
Pengaruh Angkatan Kerja terhadap Investasi
Hasil  penelitian  ini  adalah  angkatan  kerja  berpengaruh  positif  signifkan  terhadap investasi di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia tahun 2010- 2020.  Hal  ini  terlihat  dari  nilai  t-statistik  (3.019857)  lebih  besar  dibandingkan  t-tabel (1.67591)  atau  dapat  dilihat  dari  nilai  probabilitas  (0.0041)  lebih  kecil  dari  α  (0.05).  Hasil penelitian  ini  sesuai  dengan  Teori  Lewis,  yang  mengatakan  bahwa  semakin  tinggi  jumlah angkatan  kerja  maka  total  keuntungan  melebihi  total  upah    (Todaro  &  Smith,  2014). Investor akan tertarik menanamkan modalnya jika total keuntungan tinggi. Penelitin ini juga sejalandengan  hasil  penelitian  dari  Syahputra  et  al.,  (2017)  bahwa  angkatan  kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap investasi swasta.
Salah  satu  faktor  utama  input  produksi  adalah  angkayan  kerja.  Angkatan  kerja merupakan pernduduk yang aktif secara potensial dan ekonomi menghasilkan produk (baik
barang maupun jasa). Jumlah angkatan kerja yang meningkat akan meningkatkan kapasitas produksi.  Apabila  proses  produksi  tersebut  padat  karya  maka  peningkatan  kapasitas produksi  sangat  membutuhkan  angkatan  kerja.  Di  negara  berkembang  cenderung  pada proses  produksi  padat  karya.  Salah  satu  keunggulan  negara  berkembang  adalah  besarnya jumlah angaktan kerja. Besarnya angkatan kerja biasanya berdampak pada tingkat upah yang rendah,  dimana  upah  adalah  biaya  utama  jika  indsutri  tersebut  merupkan  industri  pasat karya (Lin, 2013). Sehingga investor tertarik apabila biaya produksi rendah, maka semakin besar jumlah angkatan kerja maka total investasi akan semakin tinggi.
Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  (Nguyen,  2021),  yang  menemukan hubungan  positif  signfikan  antara  angkatan  kerja  terhadap  penanaman  modal  asing langsung. Jumlah angkatan kerja jika tidak dibarengi dengan peningkatan kualitas angkatan kerja berdampak pada penurunan investasi asing langsung dalam jangka panjang; fenomena negara berkembang menggunakan keunggulan kompetitif intensif kebijakan untuk menarik investor  asing,  sumber  daya  yang  beranekaragam,  dan  angkatan  kerja  murah  dan  muda; negara berkembang dan negara terbelakang menemukan bahwa angkatan kerja yang  tidak terampil tidak dapat dikatakan sebagai keunggulan kompetitif dalam menarik investor asing, pada  kondisi  yang  sama  ilmu  pengaetahuan,  teknologi,  dan  permintaan  konsumen berkelanjutan mengakami perkembangan yang mengaharuskan investor asing mengalihkan lini teknologi bisnis, tata kelola, dan produksi; dengan demikian pergeseran yang cepat dari angkatan kerja tidak terampil menjadi angkatan kerja terampil dengan peningkatan kualitas pelatihan sumber daya manusia akan menarik minat investor asing (Nguyen, 2021).
KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji  signifikansi  parsial  (uji t statistik)  menunjukkan bahwa variabel bebas kontrol korupsi, sewa sumber daya alam , dan angkatan kerja secara parsial berpengaruh positif dan siginifikan dalam meningkatkan  total investasi di 5 negara mayoritas  Islam  berpendapatan  menengah  ke  bawah  Asia  tahun  2010-2020,  sedangkan variabel  kompleksitas  ekonomi  secara  parsial  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap investasi di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia tahun 2010- 2020. Berdasarkan hasil perhitungan uji signifikansi simultan (uji F statistik) menunjukkan bahwa  seluruh  variabel  bebas  kontrol  korupsi,  sewa  sumber  daya  alam , kompleksitas ekonomi,  dan  angkatan  kerja  secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap investasi di 5 negara mayoritas Islam berpendapatan menengah ke bawah Asia tahun 2010- 2020.
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  memfokuskan  pada  investasi  syariah  serta memasukkan  variabel  jumlah  angkatan  kerja  beragam  Islam.  Selain  itu  juga,  sebiknya membandingkan  pola  investasi  di  negara  Islam  maju  dan  negara  Islam  yang  sedang berkembang.

## REFERENCES
Abdul,  B.,  Abdul,  Z.,  &  Naufal,  M.  (2019).  Corruption  and  Foreign  Direct  Investment (FDI) in ASEAN-5 : A Panel Evidence. Economics and Finance in Indonesia , 64 (2), 145– 156.
Alam, F. (2020). Ekonomi Politik Investasi Perusahaan Multinasional di Era Pemerintahan
Joko Widodo. Politika: Jurnal Ilmu Politik , 11 (2), 131–147. https://doi.org/10.14710/politika.11.2.2020.131-147 Aljarallah,  R.  A.  (2020).  Natural  resource  dependency,  institutional  quality  and  human capital development in Gulf Countries.
Heliyon , 6 (7), e04290.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04290 Alvarado, R., Tillaguango, B., Dagar, V., Ahmad, M., Is, C., & Toledo, E. (2021). Ecological footprint , economic complexity  and natural resources rents in Latin America :  Empirical evidence using quantile regressions . 318 (March). https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128585 Anindita, F., Marbun, J., & Supriyadi, A. (2021). Pengaruh Produk Domestik Bruto, Nilai Ekspor,  Dan  Inflasi  Terhadap  Investasi  Asing  Langsung  Di  Indonesia  Pada  Tahun 2010-2019. Account , 8 (1), 1455–1462. https://doi.org/10.32722/acc.v8i1.3878
BlackRock. (2021). Time to re-think Asia? BlackRock. https://www.blackrock.com/sg/en/investment-ideas/asia# Blanchard, Oliver; Jhonson, D. R. (2013). Makroekonomi (6th ed.). Erlangga. Britannica. (2017). Resources and Power . Britannica. https://www.britannica.com/place/Iran/Labour-and-taxation Brito, S., Magud, N., & Sosa, S. (2018). Real Exchange Rates, Economic Complexity, and Investment. IMF Working Papers , 18 (107), 1. https://doi.org/10.5089/9781484354834.001
Elheddad,  M.,  Thapa-Parajuli,  R.,  &  Alharthi,  M.  D.  (2020).  Foreign  Direct  Investment (FDI) and Natural Resources: Blessing or Curse? Empirical Evidence from the Gulf Cooperation  Council  (GCC). Journal  of  Reviews  on  Global  Economics , 9 (June),  232–241. https://doi.org/10.6000/1929-7092.2020.09.22 Erkan,  B.,  &  Ceylan,  F.  (2021).  Determinants  of  economic  complexity  in  transitional economies. Transition  Studies  Review , 28 (2),  57–80.  https://doi.org/10.14665/1614- 4007-28-2-004
Hadiyanto,  Y.  R.  (2015).  Pengaruh  Diversifikasi  Ekspor  Terhadap  Pertumbuhan  NILAI TAMBAH PER TENAGa kerja Sektor Manufaktur Berbasis Agro dan The effect of Export Diversification on the Value Added Growth Per Labor of Agro and Non-agro Based  Manufacturing  Sector  PENDAHULUAN  Perek. Buletin  Ilmiah  Litbang Perdagangan , 9 (2), 179–200.
Hariyani,  H.  F.,  Dominicus,  S.  P.,  &  Asmara,  A.  (2013).  Analisis  Faktor-faktor  yang mempengaruhi  korupsi  di  zi  Psifik. Jurnal  Ekonomi  Dan  Kebijakan  Pembangunan, 5 (2), 62–78.
Jiang, W., & Martek, I. (2021). Political risk analysis of foreign direct investment into the energy  sector  of  developing  countries. Journal  of  Cleaner  Production , 302 ,  127023. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127023
Kiprop,  J.  (2019). What  Are  The  Major  Natural  Resources  Of  Iran? World  Atlas. https://www.worldatlas.com/articles/what-are-the-major-natural-resources-of- iran.html
Lin,  J.  Y.  (2013). Economic  development  in  resource-rich,  labor-abundant  economies .  World  Bank. https://blogs.worldbank.org/developmenttalk/economic-development-in-resource- rich-labor-abundant-economies
Marselina. (2020). Sejarah Pemikiran Ekonomi Suatu Tinjauan . Fakultas Ekonomi dan  Bisnis Universitas Lampung.
Musyafah,  A.  A.  (2019).  Perkembangan  Perekonomian  Islam  Di  Beberapa  Negara  Di
Dunia. Diponegoro Private Law Review , 4 (1), 419–427. https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/dplr/article/view/5103 Ndikumana,  L.  (2019).  Capital  flight  ,  foreign  direct  investment  and  natural  resources  in Africa. Resources Policy , 63 (June), 101427. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2019.101427
Nguyen,  C.  H.  (2021).  Labor  Force  and  Foreign  Direct  Investment:  Empirical  Evidence from  Vietnam. Journal  of  Asian  Finance,  Economics  and  Business , 8 (1),  103–112. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no1.103 Nwani,  C.,  &  Adams,  S.  (2021).  Environmental  cost  of  natural  resource  rents  based  on production and consumption inventories of carbon emissions: Assessing the role of institutional quality. Resources Policy , 74 (December 2020), 102282. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102282 Paton,  R.  (2018). The  Effects  of  Natural  Resource  Rents  on  FDI  Inflows  University  of  Colorado Boulder . 1–37. Paul,  J.,  &  Jadhav,  P.  (2020).  Institutional  determinants  of  foreign  direct  investment inflows:  evidence  from  emerging  markets. International  Journal  of  Emerging  Markets , 15 (2), 245–261. https://doi.org/10.1108/IJOEM-11-2018-0590 Pratama,  F.  H.,  &  Salsiyah,  S.  M.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Angkatan  Kerja,  Upah Karyawan  Domestik  dan  Infrastruktur  terhadap  Penanaman  Modal  Asing  di  Jawa Tengah  melalui  Badan  Penanaman  Modal  Daerah  (BPMD)  Provinsi  Jawa  Tengah (Periode 2000-2013). Journal of Business Studies , 67–80.
Rahmawati, W. T., & Makaliwe, W. A. (2021). Dampak Pertumbuhan Ekonomi, Kontrol Korupsi, dan Yield terhadap Investasi Asing di Pasar Sun. EKUITAS (Jurnal Ekonomi Dan Keuangan) , 5 (2). https://doi.org/10.24034/j25485024.y2021.v5.i2.4550 Rizal,  Y.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Tenaga  Kerja  dan  Kurs  Terhadap  Investasi  Dalam Negeri. Jurnal Samudra Ekonomika , 2 (1), 30–37.
Sadeghi,  P.,  Shahrestani,  H.,  Kiani,  K.  H.,  &  Torabi,  T.  (2020).  Economic  complexity, human  capital,  and  FDI  attraction:  A  cross  country  analysis. International  Economics , 164 , 168–182. https://doi.org/10.1016/j.inteco.2020.08.005 Santoso, S. (2019). Mahir Statistik Parametik . PT Elex Media Komputindo.
Setyadharma,  A.  (2015).  Hubungan  Antara  Korupsi  Dengan  Penanaman  Modal  Asing: Studi Kasus Enam Negara Asean: 1997-2005. Journal of Indonesian Economy and Business , 22 (3), 277–291. https://doi.org/10.22146/jieb.6484 Syahputra, D., Hamzah, A., & Nasir, M. (2017). Pengaruh Produk Domestik Bruto, Suku Bunga  Riil,  dan  Partisipasi  Angkatan  Kerja  terhadap  Investasi  Swasta  di  Indonesia (Pendekatan Error Correction Model). Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam , 3 (1), 1–16. https://doi.org/10.24815/jped.v3i1.6988 Todaro, M. . P., & Smith, S. C. (2014). Pembangunan Ekonomi (11th ed.). Erlangga. Widarjono, A. (2018). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertasi Panduan EViews (5th ed.). UPP STIM YKPN. Wijaya, H. (2020). Pengaruh Interest Rate, Investor Sentiment, Financial Distress Terhadap Stock Return. Jurnal Bina Akuntansi , 7 (1), 80–106. https://doi.org/10.52859/jba.v7i1.75 Winarno,  W.  W.  (2017). Analisis  Ekonometrika  dan  Statistika  dengan  EViews (5th  ed.).  UPP STIM YKPN.
Yıldırım, A., & Gökalp, M. F. (2016). Institutions and Economic Performance: A Review on  the  Developing  Countries. Procedia  Economics  and  Finance , 38 (16),  347–359. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(16)30207-6
Zheng,  B.,  &  Xiao,  J.  (2020).  Corruption  and  Investment:  Theory  and  Evidence  from
China. Journal of Economic Behavior and Organization , 175 , 40–54. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2020.03.018