## MODAL MANUSIA DAN  PERTUMBUHAN EKONOMI DI INDONESIA MENGGUNAKAN ESTIMASI PANEL
Indra Suhendra , email: indras_23@untirta.ac.id Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

## Abstract:
This study examines the influence of the human capital (HC) variable on economic growth (EG) in Indonesia. The study used a panel data model with fixed effect estimates for 34 provinces from 2011  to  2019.  We  used  the  education  index  formula  from  the  United  Nations  Development Program (UNDP) to estimate human capital. The results showed that the human capital variable in the current year (HC) to human capital year-3 (HCt-3) had a negative and significant effect on economic growth. Meanwhile, variable of the human capital year-5 (HCt-5) to human capital year- 7 (HCt-7), has a significant positive effect on economic growth. This study also found that the human  capital  variable  year-4  (HCt-4),  although  the  direction  is  positive,  is  not  statistically significant for economic growth. This paper is useful for policy makers in Indonesia to increase human capital by improving the quality of education.
Keyworlds: human capital, economic growth, Data Panel

## PENDAHULUAN
Teori pertumbuhan ekonomi menjelaskan faktor-faktor yang menentukan pertumbuhan ekonomi serta bagaimana keterkaitan antara faktor-faktor tersebut sehingga  terjadi  proses  pertumbuhan.  Dalam  teori  pertumbuhan  ekonomi endogenus,  ditekankan  pentingnya  keberadaan  modal  manusia  dan  teknologi dalam mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi, disamping  variabel modal phisik (K)  dan  tenaga  kerja  (L).  Terdapat  dua  model  untuk  menjelaskan  teori pertumbuhan endogen,  yaitu; model modal manusia dan model Research and Development  (R&D).  Human  capital  model  menitikberatkan  pada  akumulasi modal dalam bentuk modal fisik, modal manusia, dan tenaga kerja efektif yang menghasilkan pertumbuhan endogen, dimana modal manusia dianggap sebagai faktor penentu utama untuk mendorong percepatan pertumbuhan ekonomi suatu negara. Sedangkan  model  R  &  D lebih  menekankan  pada  kemajuan  teknologi yang  akan  menghasilkan  inovasi  untuk  meningkatkan  produktivitas  dan menghasilkan pertumbuhan endogen (Romer, 2006).
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
Negara-negara yang mempunyai modal manusia yang unggul dan tingkat kemajuan teknologi yang lebih cepat, sudah barang tentu akan mempunyai laju pertumbuhan ekonomi yang tinggi dibanding negara-negara yang modal manusia yang  terbatas  dan  tingkat  kemajuan  teknologinya  lebih  lambat.  Kemajuan teknologi tentunya harus dibarengi dengan peningkatan kualitas sumberdaya dan modal manusia yang tinggi.
Tabel 1 dapat kita lihat rata-rata indeks pendidikan sebagai ukuran dari modal manusia di Indonesia selama periode 2011-2019, dimana menunjukkan angka positif dan terus meningkat nilainya sepanjang tahun. Hal ini menunjukkan bahwa  terdapat  peningkatan  modal  manusia  dilihat  dari  sisi  lamanya  tahun sekolah  dan  harapan  lamanya  tahun  sekolah  dari  penduduk  yang  berusia  25 tahun ke atas di Indonesia. Nilai indeks pendidikan terendah terjadi pada tahun 2011  sebesar  0,562,  dan  nilai  indeks  pendidikan  tertinggi  dicapai  pada  tahun 2019, yaitu sebesar 0,648. Adapun rata-rata indeks pendidikan Indonesia selama periode  penelitian  adalah  sebesar  0,613.  Angka  indeks  pendidikan  Indonesia tersebut  masih  tergolong  rendah  menurut  kriteria  UNDP.  Berdasarkan  laporan Pembangunan  Manusia  UNDP  pada  tahun  2018,  peringkat  indeks  pendidikan Indonesia  masih  belum  masuk  ranking  100  besar  negara,  karena  berada  di ranking 111 dari 189 negara. Kondisi ini tentu harus menjadi perhatian khusus agar berbagai perbaikan dan upaya untuk meningkatkan kualitas modal manusia Indonesia dapat terus ditingkatkan.
Sementara itu, pada tabel yang sama juga diperlihatkan perkembangan nilai  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  dimana  terlihat  bahwa  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  secara  umum  nilainya  senantiasa  positif,  dengan  rata-rata pertumbuhan  sebesar  5,35  persen.  Namun  demikian,  jika  memperhatikan perkembangan  pertahunnya  maka  akan  terlihat  nilai  pertumbuhan  ekonomi selama  periode  penelitian  mengalami stagnan  di  angka 4  –  6  persen,  dengan trend meningkat pada kurun waktu lima tahun terakhir.
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
Tabel 1 : Rata-rata Indeks Modal Manusia dan Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia Tahun 2011-2019 Tahun Rata-rata indeks pendidikan (dalam indeks) Pertumbuhan Ekonomi AHK 2010 (dalam persen) 2011 0.562 6.48 2012 0.571 6.11 2013 0.600 5.54 2014 0.610 5.12 2015 0.619 4.83 2016 0.627 4.94 2017 0.636 5.01 2018 0.641 5.06 2019 0.648 5.07 Rerata 0.613 5.35
Sumber: BPS, data diolah, 2020.
Banyak sekali faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dan telah diteliti oleh   banyak ahli, diantaranya adalah modal berupa tabungan, investasi asing langsung dan investasi domestik, tenaga kerja, ekspor-impor, keterbukaan ekonomi, cadangan devisa, hutang luar negeri, nilai tukar, inflasi, modal manusia, dan lainnya. (Khan dan Reinhart, 1990; Sturm, Kuper, dan Haan, 1996; Sinha dan Sinha, 1997; Sinha, 1999; Wujung dan Mbella, 2016, Lawal, et.al., 2017). Namun  demikian,  dalam  penelitian  ini  hanya  akan  menggunakan  salah  satu variabel  terpenting  dari  pertumbuhan  ekonomi,  yaitu;  modal  manusia sebagaimana  disebutkan  oleh    (Lachler &  Aschauer,  1998; Gylfason  &  Zoega, 2000; Barro, 2001; Romer, 2006; De la Fuente dan Doménech, 2006; Schularick & Steger, 2007; Ganeva, 2010; Pelinescu, 2014; dan Suhendra & Jandi, 2014). Tulisan ini ditujukan untuk mendapatkan bukti empiris tentang pengaruh modal manusia terhadap pertumbuhan ekonomi, khususnya untuk mengetahui apakah modal  manusia  yang  dimiliki  dalam perekonomian pada  tahun  berjalan  secara otomatis  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia,  dengan menggunakan data panel provinsi dari tahun 1991 hingga 2019.

## KAJIAN LITERATUR
Terkait dengan peran modal manusia dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dapat merujuk kepada teori pertumbuhan baru ( new growth theory), yang  berusaha  menjawab  pertanyaan  penting  tentang  mengapa  tingkat pendapatan  riil  antar  negara  di  dunia  berbeda.  Menurut  model new  growth bahwa  pertumbuhan  ekonomi  di  seluruh  dunia  dalam  jangka  panjang  hanya dapat tercipta apabila ada kemajuan teknologi yang endogen dan pengembangan sumber  daya  manusia.  Negara-negara  yang  mempunyai  tingkat  kemajuan
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
teknologi yang lebih cepat nampaknya mempunyai laju pertumbuhan ekonomi yang tinggi dibanding negara-negara yang tingkat kemajuan teknologinya lebih lambat.  Kemajuan  teknologi  tentunya  harus  dibarengi  dengan  peningkatan kualitas sumberdaya yang tinggi (Romer, 2006). Kemudian, Romer lebih detail menjelaskan  teori  pertumbuhan endogen  dari  modal  manusia,  dimana  output diproduksi dengan menggunakan tiga input yaitu modal (K), Tenaga Kerja (L), dan  teknologi  (A),  dimana  modal  terdiri  dari  modal  phisik  dan  akumulasi pengetahuan (H). Dengan demikian, terdapat peran variabel modal manusia (H), disamping variabel modal phisik (K), tenaga kerja (L) dan tenaga kerja efektif (A), yang menghasilkan pertumbuhan endogen. Modal manusia dimaksud adalah kemampuan, keterampilan dan pengetahuan per pekerja. Model modal manusia menjelaskan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat  pendidikan  yang  dimiliki  pekerja, semakin tinggi pula modal manusia yang dimilikinya.
Ganeva  (2010)  dalam  papernya  menjelaskan  bahwa  suatu  peningkatan stok modal manusia berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi karena keterlibatan  langsungnya  dalam  fungsi  produksi  sebagai  faktor  produksi tersendiri. Stok sumber daya manusia secara langsung terkait dengan kemajuan teknologi,  yang  pada  gilirannya  menentukan  pertumbuhan.  Bagaimanapun, waktu  yang  dicurahkan  seorang  individu  untuk  pembentukan  modal  manusia akan memengaruhi waktu yang dicurahkan individu untuk bekerja. Karenanya, dampak  internal  dari  peningkatan  stok  modal  manusia  telah  menyebabkan peningkatan  produktivitas  tenaga kerja individu.  Sedangkan  dampak  eksternal dari peningkatan stok modal manusia menyebabkan peningkatan produktivitas semua  faktor  produksi.  Hal  inilah  yang  menyebabkan  modal  manusia berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi.
Menurut Lachler dan Aschauer (1998), modal manusia terkait erat dengan kualitas  SDM  yang  dihasilkan  melalui  proses  pendidikan.  Dengan  pendidikan dapat  ditingkatkan  pengetahuan  dan  ketrampilan  yang  selanjutnya  akan berdampak pada  peningkatan produktivitas dan  pertumbuhan ekonomi. Dapat dikatakan  bahwa  modal  manusia  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat mendorong  meningkatnya  produktivitas  kerja  dan  output  yang  dihasilkan sehingga dapat  mendorong  pertumbuhan  ekonomi.  Sebaliknya, ketika  kualitas tenaga  kerja  rendah  maka  tenaga  kerja  yang  bersangkutan  menjadi  tidak produktif  dan  tidak  optimal  dalam  menghasilkan output.  Gylfason  &  Zoega (2000), De La Fuente & Domenéch (2006), dan Suhendra & Jandi (2014), juga mengatakan  bahwa  modal  manusia  berperanan  positif  dalam  pertumbuhan ekonomi.
Selanjutnya, Barro (2001) dalam penelitian tentang modal manusia dan pertumbuhan ekonomi dengan menggunakan data panel 100 negara dari tahun 1965-1995, ditemukan bukti empiris bahwa koefisien modal manusia yang diukur dengan pencapaian sekolah (dihitung oleh laki-laki di tingkat menengah dan lebih tinggi), berpengaruh positif dan signifikan secara statistik terhadap pertumbuhan ekonomi. Menurutnya, tambahan satu tahun sekolah akan meningkatkan tingkat pertumbuhan dengan besarnya dampak sebesar 0,44 persen per tahun.
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
Hal  yang  sama  juga  dikemukakan  oleh  Schularick  dan  Steger  (2007) bahwa  salah  satu  bentuk  investasi  manusia  dalam  ilmu  pengetahuan, keterampilan/  keahlian,  nilai,  norma,  sikap,  dan  perilaku  adalah  berguna  bagi manusia  dalam  meningkatkan  kapasitas  belajar  dan  produktifnya.  Dengan meningkatnya kapasitas belajar dan kapasitas produktif, produktivitas seseorang meningkat  sehingga  akan  meningkatkan  pendapatan  orang  tersebut  dan meningkatkan output  berupa  barang  dan  jasa  bagi  masyarakat,  yang  secara keseluruhan berarti akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi.
Pelinescu  (2014)  dalam  penelitiannnya  juga  menguji  dampak  modal manusia  yang  diukur  menggunakan  biaya  pendidikan,  jumlah  paten,  dan kualifikasi  karyawan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dimana  diperoleh  hasil bahwa  terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  secara  statistik  dari  kapasitas inovatif  dari  sumber  daya  manusia  (dibuktikan  dengan  jumlah  paten)  dan kualifikasi  karyawan  (pendidikan  menengah)  terhadap  pertumbuhan  ekonomi, sedangkan  biaya  pendidikan  pengaruh  negatif  dan  signifikan  secara  statistik terhadap pertumbuhan ekonomi.
Untuk  mengukur  modal  manusia,  terdapat  perbedaan  antar  peneliti. Beberapa diantaranya menggunakan pengukuran rata-rata jumlah tahun sekolah dari  penduduk  berusia  25  tahun  ke  atas  (Barro  dan  Lee,  1993;  Islam,  1995; Afonso,  Schuknecht,  Tanzi,  2010;  Jaumotte,  Lall,  dan  Papageorgiou,  2013; Lustig, Calva, dan Juarez, 2013; Autor, 2014), data varians tingkat pendidikan (De Gregorio and Lee, 2002), pencapaian pendidikan penduduk berusia 25 tahun ke  atas,  sebagai  rata-rata  tahun  pendidikan  (Serena,  2001),  rata-rata  tahun sekolah dan koefisien gini pendidikan (Chani et.al., 2014; Lee dan Lee, 2018), indeks pendidikan tertimbang (Jung, Kui, dan Fei, 2011), indeks pendidikan dari indikator UNDP (Suhendra dkk., 2020).
Dalam  penelitian  ini,  pengukuran  modal  manusia  akan  menggunakan indeks pendidikan yang digunakan oleh UNDP, mengacu kepada hasil penelitian Suhendra dkk. (2020), dimana indeks pendidikan diukur dengan menggabungkan rata-rata  tahun  sekolah  anak  dewasa  dengan  tahun  sekolah  yang  diharapkan untuk  anak-anak,  masing-masing  menerima  bobot  50  persen.  Formulasi perhitungan indeks pendidikan, sebagai berikut:
𝐸𝐼 =    (𝑀𝑆𝑌𝐼  + 𝐸𝑌𝑆𝐼)/2 (1) 𝑀𝑆𝑌𝐼 =   𝑀𝑆𝑌 /15 (2) 𝐸𝑌𝑆𝐼 =   𝐸𝑌𝑆/18 (3) dimana; EI adalah educational index, MSYI adalah mean years of schooling index,
dan  EYSI  adalah expected  years  of  schooling  index.  Mean  years  of  schooling (MYS) adalah perhitungan jumlah rata-rata tahun pendidikan yang diterima oleh orang-orang  yang  berusia  25  tahun  ke  atas  dalam  masa  hidup  mereka berdasarkan  tingkat  pencapaian  pendidikan  dari  populasi  yang  dikonversi menjadi  tahun-tahun  sekolah  berdasarkan  durasi  teoretis  setiap  tingkat pendidikan yang dihadiri. Sedangkan expected years of schooling (EYS) adalah perhitungan jumlah tahun yang diharapkan untuk bersekolah, atau universitas, termasuk  tahun  yang  digunakan  untuk  pengulangan.  Data  yang  digunakan
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
adalah  jumlah  dari  rasio  pendaftaran  setiap  jenjang  untuk  pendidikan  dasar, menengah,  pasca-sekolah  menengah  dan  pendidikan  tinggi,  dan dihitung  dari angka  partisipasi  setiap  jenjang dengan  asumsi  akan  berlaku  pola yang  sama sepanjang hidup anak.

## METODOLOGI
Berdasarkan  data  empiris  sebelumnya,  model  penelitian  dalam  riset  ini sebagai berikut:
𝐸𝐺 = 𝛼 + 𝛽  𝐻𝐶 + 𝛽 𝐻𝐶 + 𝜀 Dalam persamaan (4), t = 1, 2, ..., T untuk runtun waktu,  i = 1, 2, ..., N untuk  data  silang provinsi,  adalah  koefisien  yang  dicari,  EG  menjelaskan pertumbuhan ekonomi, HC memperlihatkan modal manusia, sedangkan α adalah nilai efek spesifikasi sektoral.
Tabel 2. Variabel Independen dan Dependen No Variabel Pengukuran Simbol  Satuan Skala 1. Pertumbuhan Ekonomi Besarnya nilai pertumbuhan ekonomi pada tahun berjalan di Indonesia berdasarkan  harga  konstan tahun 2010. GRT Persen Rasio 2. Modal Manusia  Diproksi menggunakan indeks pendidikan ( education index) dari UNDP. HC Indeks Rasio Penelitian ini menggunakan data sekunder, yang semua datanya diperoleh langsung dari website  Badan  Pusat Statistik. Seluruh  data penelitian diperoleh secara online untuk data panel 34 Provinsi di Indonesia dari tahun tahun 2011 hingga 2019 . Pertumbuhan ekonomi adalah besarnya nilai pertumbuhan ekonomi pada tahun berjalan di Indonesia, yang diukur berdasarkan harga konstan 2010. Sedangkan, modal manusia diproksi menggunakan indeks pendidikan ( education index),  yang  datanya  terlebih  dahulu  dilakukan  penghitungan  menggunakan persamaan (1).
Metode  analisis  yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  modal manusia  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  adalah  model  persamaan  regresi berganda ( multiple regression equation) dengan menggunakan data panel, yaitu penggabungan  data time  series  dan  cross  section.  Dimaksudkan  dengan  data panel disini  adalah  data  dari  hasil  observasi  entitas  yang  berbeda  (propinsi) dimana  variabel  tersebut  diukur  sepanjang  beberapa  tahun  tertentu.  Untuk
(4)
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
menentukan  model  panel  mana  yang  terbaik  dalam  mengestimasi  persamaan (4),  apakah  akan  menggunakan common  effect  model,  fixed  effect  model, maupun random effect model, akan diuji menggunakan chow test dan hausman test. Disamping itu,sebelum dilakukan perhitungan panel yang terpilih, terhadap data  akan  dilakukan  estimasi  asumsi  klasik  dan  pengujian  lainnya  yang diperlukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Tabel  3  memperlihatkan  variabel-variabel  yang  akan  digunakan  dalam studi ini. Selama dua puluh lima tahun periode penelitian, data-data penelitian menunjukan hal yang beragam. Untuk data pertumbuhan ekonomi, dapat dilihat bahwa meski secara rata-rata pertumbuhan ekonomi yang dicapai oleh seluruh Provinsi di Indonesia cukup tinggi diangka 3.77 persen, namun terdapat provinsi yang mampu mencapai pertumbuhan ekonomi secara maksimum sebesar 20.20 persen (NTB tahun 2015) dan provinsi yang pertumbuhan ekonominya minimum, sebesar -17.13, yaitu Papua pada tahun 2019.
Table 3 : Statistik Deskriptif Variabel Mean Std Dev. Min. Max. EG 3.778 2.647 -17.13 20.20 HC 0.612 0.072 0.000 0.745 HC t-1 0.608 0.073 0.000 0.743 HC t-2 0.603 0.075 0.000 0.735 HC t-3 0.598 0.078 0.000 0.727 HC t-4 0.592 0.081 0.000 0.718 HC t-5 0.585 0.087 0.000 0.707 HC t-6 0.577 0.095 0.000 0.698 HC t-7 0.566 0.110 0.000 0.694 Sumber: Hasil Pengolahan Eviews, 2020.
Selanjutnya data modal manusia juga menunjukkan hal yang menarik, dimana nilai maksimum indeks pendidikan sebesar 0.7450 terjadi Provinsi DI Yogyakarta, sedangkan  nilai  minimum  indeks  pendidikan  sebesar  0.000  terjadi  akibat penggunaan  data  lag,  sehingga  datanya  kosong.  Namun  jika  dilihat  dari  data indeks  pendidikan  per  provinsi,  maka  indeks  pendidikan  terkecil  terdapat  di Provinsi  Papua  pada  tahun  2011  sebesar  0,434.  Hal  ini  menunjukkan  adanya perbedaan  tingkat  pengetahuan  dan  ketimpangan  pendidikan  dari  penduduk antar provinsi di Indonesia. Provinsi DI Yogyakarta memang dikenal sebagai kota pendidikan, sedangkan Provinsi Papua yang berada paling ujung wilayah timur Indonesia, masih terbatas kesempatan bagi pendudukannya untuk menempuh sekolah, mulai dari pendidikan dasar hingga pendidikan tinggi.
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020

## Hasil Pengujian Chow dan Hausman
Dalam  Tabel  4  di  bawah,  kita  dapat  melihat  hasil  pengujian  chow  dan hausman untuk menentukan model estimasi regresi data panel terbaik yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## Tabel 4
Hasil Pengujian Chow dan Hausman No. Pengujian Nilai Kesimpulan 1.  Uji Chow Cross-section chi-square 63.1485 fixed effect model (FEM) Prob. 0,0000 2. Uji Hausman Cross-section random 22.8572 fixed effect model (FEM) Prob. 0.0036 Sumber: Hasil Pengolahan Eviews, 2020.
Pada Tabel 4 di atas, berdasarkan pengujian Chow, diperoleh nilai Prob. Cross- section Chi Square < alpha (5 %) atau 0,0000 < 0,05, sedangkan berdasarkan pengujian  hausman  menunjukkan  bahwa  nilai Prob.  Cross-section  Random  < alpha (5 %) atau 0.0036 < 0,05. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa model estimasi regresi data panel terbaik yang dapat digunakan untuk model penelitian adalah fixed effect model (FEM).

## Hasil Pengujian Asumsi Klasik dan Pengujian Normalitas
Terhadap model perlu dilakukan pengujian asumsi klasik (multikolinieritas, heteroskedastisitas  dan  autokorelasi)  dan  uji  normalitas  untuk  mengetahui validitas data penelitian yang digunakan. Tabel 5 berikut menyajikan nilai matriks korelasi untuk mendeteksi ada atau tidaknya masalah multikolinearitas pada data penelitian.  Dikatakan  ada  masalah  multikolinieritas  apabila  terdapat  korelasi antar  variabel  independen  lebih  besar  dari  0,80.  Tabel  5  memperlihatkan keseluruhan besarnya korelasi antarvariabel independen yang nilainya lebih kecil dari 0,80, sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat masalah multikolinearitas pada  data  penelitian  atau  hubungan  yang  sangat  tinggi  dan  bersifat  linear antarvariabel independen.
Table 5 : Hasil Pengujian Multikolinieritas Korelasi HC t HC t-1 HC t-2 HC t-3 HC t-4 HC t-5 HC t-6 HC t-7 HC t 1,0000  0,6208  0,2510  0,1764  0,1242  0,0828  0,0530  0,0473
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
HC t-1 0,6208  1,0000  0,6203  0,2489  0,1733  0,1194  0,0770  0,0460 HC t-2 0,2510  0,6203  1,0000  0,6188  0,2450  0,1677  0,1127  0,0689
HC t-3 0,1764  0,2489  0,6188  1,0000  0,6162  0,2387  0,1599  0,1033
HC t-4 0,1242  0,1733  0,2450  0,6162  1,0000  0,6124  0,2303  0,1496 HC t-5 0,0828  0,1194  0,1677  0,2387  0,6124  1,0000  0,6075  0,2195 HC t-6 0,0530  0,0770  0,1127  0,1599  0,2303  0,6075  1,0000  0,6015 HC t -7 0,0473  0,0460  0,0689  0,1033  0,1496  0,2195  0,6015  1,0000 Sumber: Hasil Pengolahan Eviews, 2020.
Tabel 6 disajikan hasil uji white untuk mendeteksi keberadaan masalah heteroskedastisitas,  hasil  uji  durbin  watson  untuk  mendeteksi  keberadaan masalah  autokorelasi,  dan  uji  Jarque  Berra  untuk  melihat  residual  dari  model penelitian telah terdistribusi normal atau tidaknya. Kesimpulan yang dapat ditarik dari hasil pengujian tersebut adalah model penelitian telah terbebas dari masalah heteroskedastisitas,  masalah  autokorelasi  dan  persamaan  penelitian  yang digunakan memiliki nilai residual dengan sebaran data yang terdistribusi normal.
Table 6 : Hasil Pengujian Heteroskedastisitas, Autokorelasi dan Normalitas No.  Pengujian Nilai Kesimpulan 1.  Heteroskedastisitas (Uji-White) n-observasi 299 𝒳 < 𝒳 ; . Tidak ada heteroskedastisitas r-kuadrat 0.1178 Chi Square hitung 35.2278 Chi Square tabel (44; 0.05) 60.4808 2. Autokorelasi (Uji Durbin-Watson) Durbin-Watson hitung 1.8857 D U < 1.8857 < 4 - D U Tidak ada autokorelasi
Nilai D L 1.7561 Nilai D U 1.8656 Nilai 4-D U 2.1344 Nilai 4-D L 2.2439 3.  Normality (Uji Jarque-Berra) Jarque-Berra 0.6612 Terdistribusi Normal Prob. 0.7184 Sumber: Hasil Pengolahan Eviews, 2020.

## Hasil Fixed Effect Model untuk Model Penelitian
Dalam Tabel 7, dapat kita lihat hasil perhitungan panel data menggunakan regresi berganda, dari variabel modal manusia terhadap pertumbuhan ekonomi. Kecuali  variabel  HC t-4 ,  seluruh  variabel  modal  manusia,  terdiri  dari;  HC,  HC t-1 , HC t-2 , HC t-3 , HC t-5 , HC t-6 , dan HC t-7 , berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.  HC,  HC t-1 ,  HC t-2 ,  HC t-3 memiliki  arah  tanda  negatif  dan  signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Sedangkan variabel HC t-5 , HC t-6 , HC t-7 memiliki tanda pengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Keenam
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
variabel  modal  manusia  tersebut  signifikan  secara  statistik  pada  tingkat  alpha yang berbeda.
Sementara itu, kita juga dapat melihat hasil uji koefisien determinasi (r- square)  dan  koefisien  determinasi  setelah  disesuaikan  ( adjusted  r-square), dimana nilai r-square sebesar 0.9965 dan Adj. R- squared sebeser 0,9911. Hal ini menunjukan  bahwa  seluruh  variabel  independen  mampu  menjelaskan  variasi perubahan variabel pelarian pertumbuhan ekonommi sebesar 99,65 persen atau 99,11 persen setelah disesuaikan. Sedangkan sisanya sebanyak 0,35 persen atau 0,89 persen setelah disesuaikan, dijelaskan oleh variasi variabel lain yang tidak disertakan dalam model estimasi regresi data panel dalam penelitian ini. Tabel 7 perhitungan fixed effect model juga menghasilkan nilai F-statistik sebesar 183.25, dan signifikan pada level 1 persen, hasil ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama pada level 1 persen, seluruh variabel independen memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Table 7: Estimasi Fixed Effect Model Variabel Estimasi t-Statistics Prob. HC -222.7924 -3.2171 0.0035*** HC(-1) -162.0263 -2.5351 0.0176** HC(-2) -103.0783 -2.3681 0.0256** HC(-3) -90.73594 -2.4129 0.0232** HC(-4) 35.97181 1.2681 0.2160 HC(-5) 256.0244 4.1096 0.0004*** HC(-6) 1.538416 2.3660 0.0257** HC(-7) 65.87918 1.9644 0.0603* Constant 158.3915 4.3719 0.0002*** R 2 0.9965 Adj. R 2 0.9911 F-statistic 183.2568 0.0000*** Durbin-Watson stat 1.8857 Catatan :
1. Variabel dependen adalah pertumbuhan ekonomi.
2. Simbol *, **, *** memperlihatkan kebermaknaan secara statistik pada alpha 10%, 5% dan 1%.

## Analisis dan Pembahasan
Hasil  estimasi  dari  pengaruh  modal  manusia  terhadap  pertumbuhan ekonomi  memperlihatkan  nilai  R 2 yang  sangat  memuaskan  dan  besar,  yaitu 0,9965.  Angka  tersebut  mengindikasikan  bahwa  variasi  perubahan  variabel dependen pertumbuhan ekonomi mampu dijelaskan sekitar 99,65 persen oleh variasi perubahan variabel independen modal manusia (X i ). Dengan demikian kemampuan  variabel  independen  dalam  menjelaskan  variabel  dependen sebesar 99,65 persen. Sedangkan sisanya sebesar 0,35 persen dijelaskan oleh variasi variabel lain yang tidak dikaji dalam persamaan dimaksud.
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
Modal  manusia  yang  diukur  menggunakan  indeks  pendidikan, menunjukkan  bahwa  semakin  besar  indeks  kepemilikan  modal  manusia seseorang  maka  menunjukkan  semakin  lama  rata-rata  tahun  sekolah  yang ditempuh  selama  hidupnya.  Karenanya,  seseorang  dengan  latar  belakang pendidikan  universitas,  umumnya  memiliki  kemampuan,  keterampilan  dan pengetahuan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  seseorang  yang  rata-rata  tahun sekolahnya lebih singkat. Fakta dilapangan menunjukkan bahwa rata-rata indeks pendidikan selama periode 2011-2019 di Indonesia masih rendah, yaitu sebesar 0.613. Terdapat 12 provinsi yang rata-rata indeks pendidikannya di atas rata-rata indeks  pendidikan  nasional,  yaitu;  DIY  (0,717),  DKI  Jakarta  (0,705),  Aceh (0,672),  Kalimantan  Timur  (0,669),  Sumatera  Barat  (0,657),  Sumatera  Utara (0,653), Sulawesi Utara (0,639), Bengkulu (0,639), Riau (0,635), Bali (0,632), Sulawesi Tengah (0,621), dan Banten (0,620). Sedangkan sisanya sebanyak 22 provinsi lainnya memiliki nilai rata-rata indeks pendidikan sama dengan indeks nasional (Sulawesi Selatan, 0,613) ataupun di bawah rata-rata indeks pendidikan nasional, dengan nilai rata-rata indeks  terendah terdapat  pada Provinsi Papua sebesar 0,480. Kondisi ini menunjukkan bahwa 61,76 persen kondisi pendidikan pada  seluruh  provinsi di  Indonesia  masih rendah  dan belum  menggembirakan ditunjukkan oleh rata-rata tahun sekolah yang ditempuh selama hidupnya belum mencapai level pendidikan tertinggi di universitas. Dengan demikian, kepemilikan modal manusia di Indonesia juga masih rendah, ditunjukkan oleh rangking indeks pendidikan Indonesia pada tahun 2018  yang masih kurang memuaskan,  yaitu berada  diurutan  111  dari  189  negara  berdasarkan  Laporan  Pembangunan Manusia,  UNDP  (2018).  Bagaimanapun,  pendidikan  yang  rendah  menjadi penyebab  rendahnya  kualitas  dan  produktivitas,  serta  mendorong  mudahnya masyarakat terprovokasi, sehingga dapat mengakibatkan banyaknya gangguan pada perekonomian dan pertumbuhan ekonomi.
Berdasarkan  hasil  empiris  kita  dapat  melihat  bagaimana  kontribusi  dan peran penting modal manusia terhadap pertumbuhan ekonomi, dengan menguji pengaruh  modal  manusia  tidak  semata  pada  tahun  berjalan,  tetapi  diperiksa hingga Lag 7 (HC t-7 ), dimana tujuannya adalah untuk mengetahui modal manusia yang manakah yang benar-benar berkontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa modal manusia pada tahun berjalan (HC) hingga  modal  manusia  tiga  tahun  sebelumnya  (HC t-3 ),  memberikan  pengaruh yang negatif terhadap pertumbuhan ekonomi, sedangkan modal manusia mulai empat tahun sebelumnya (HC t-4 ) hingga modal manusia tujuh tahun sebelumnya (HC t-7 )  memberikan  pengaruh  yang  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi. Modal  manusia  benar-benar  memberikan  pengaruh  positif  yang  signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  yaitu  modal  manusia  sejak  lima  tahun sebelumnya  (HC t-5 ),  setelah  sebelumnya  memberikan  pengaruh  negatif  yang signifikan, yaitu modal manusia pada tahun berjalan (HC) hingga modal manusia tiga tahun sebelumnya (HC t-3 ).
Arah  negatif  dan  signifikan  pengaruh  modal  manusia  terhadap pertumbuhan  ekonomi  untuk  variabel  HC,  HC t-1 ,  HC t-2 ,  HC t-3 ,  kemudian  arah
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
positif  dan  tidak  signifikan  pengaruh  modal  manusia  terhadap  pertumbuhan ekonomi untuk variabel HC t-4 , serta arah positif dan signifikan pengaruh modal manusia  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  untuk  variabel  HC t-5 ,  HC t-6 ,  HC t-7 , mengandung  makna  bahwa  pengaruh  modal  manusia  terhadap  pertumbuhan ekonomi  tidak  secara  langsung  dapat  dirasakan  dampaknya  pada  tahun  yang sama/berjalan  hingga  empat  yang  akan  datang.  Pengaruh  modal  manusia  ini baru bisa dirasakan dampaknya setelah lima tahun berjalan, dan penelitian ini telah  membuktikan  terhadap  dugaan  tersebut.  Arah  pengaruh  positif  dan signifikan dari pengaruh modal manusia terhadap pertumbuhan ekonomi telah sesuai dengan studi empiris dari Gylfason & Zoega (2000), Barro (2001), De La Fuente  &  Domenéch  (2006),  Schularick  dan  Steger  (2007),  Ganeva,  (2010), Suhendra & Jandi (2014), dan Pelinescu (2014)
Jika  seseorang  pada  tahun  berjalan  memiliki  modal  manusia  yang  baik sebagai akibat dari semakin lama rata-rata tahun sekolah yang ditempuh selama hidupnya, maka yang bersangkutan akan lebih mudah diterima bekerja di sektor formal maupun di industri meski mensyaratkan kepemilikan keahlian tinggi (high skill) dan kompensasi penghasilan yang lebih besar. Sedangkan seseorang yang memiliki  modal  manusia  terbatas  sebagai  akibat  dari  rata-rata  tahun  sekolah yang ditempuhnya lebih  singkat,  akan menyebaban  sulitnya memasuki  bidang pekerjaan pada sektor formal maupun industri akibat kepemilikan modal manusia yang terbatas. Mereka pada umumnya kemudian lebih banyak memasuki bidang pekerjaan di sektor informal, dengan kompensasi penghasilannya lebih sedikit. Apabila kedua kelompok penduduk tersebut memasuki pasar kerja formal, maka dapat dipastikan  bahwa  kelompok yang pertama  akan lebih mudah  memasuki pasar tenaga kerja formal dan dipastikan bahwa jumlahnya lebih sedikit. Dengan kondisi modal manusia yang demikian, maka dapat dipahami jika hasil penelitian ini menghasilkan kesimpulan empiris bahwa kontribusi positif dan signifikan dari modal manusia terhadap pertumbuhan ekonomi baru dapat dirasakan lima tahun yang akan datang atau dengan kata lain seseorang yang baru lulus pada level pendidikan tertentu tidak dapat langsung memberikan kontribusi yang positif bagi pertumbuhan  ekonomi,  mereka  baru  baru  dapat  memberikan  dampak  yang positif  kepada  pertumbuhan  ekonomi  setelah  lima  tahun  mereka  lulus,  baik mereka langsung terserap dalam pasar kerja maupun tidak terserap dalam pasar kerja formal.
Adanya lag  selama  empat  tahun  lebih  dari  kontribusi  modal  manusia terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  boleh  jadi  berkaitan  dengan  berbagai  upaya yang  dilakukan  oleh  seseorang  yang  sudah  lulus  tersebut  dengan  cara menambah  kapasitas  belajarnya  melalui  pendidikan  non  formal  maupun mendapatkan berbagai pengalaman kecakapan hidup di sektor informal dalam rangka  meningkatkan  keterampilan/keahlian  dan  produktifnya,  sehingga tambahan keahlian/keterampilan tersebut dapat mendukungnya untuk memasuki pasar kerja formal maupun menciptakan lapangan kerja baru dan mendapatkan penghasilan  yang  signifikan.  Dengan  meningkatnya  kapasitas  belajar  dan produktivitas seseorang, tentu sangat bermakna bagi peningkatan pendapatan
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
dan output berupa barang dan jasa bagi masyarakat, yang secara keseluruhan berarti akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi secara signifikan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menemukan  hasil  empiris  bahwa  modal  manusia  pada awalnya  di  tahun  berjalan  memberikan  pengaruh  yang  negatif  terhadap pertumbuhan ekonomi, namun kemudian modal manusia tersebut mulai tahun kelima  secara  signifikan  telah  memberikan  pengaruh  yang  positif  terhadap pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia.  Hasil  ini  diantaranya  telah  konsisten  dan mendukung  hasil  penelitian  sebelumnya.  Hanya  modal  manusia  (HC t-4 )  yang berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Hasil  penelitian  ini  menghasilkan  beberapa  saran  diantaranya  adalah: Pertama, meningkatkan kualitas guru dan dosen secara merata di semua jenjang, sehingga memiliki kompetensi yang sesuai dan memiliki profesionalisme dalam melaksanakan  tugasnya  sebagai  pendidik  secara  baik  dan  konsisten.  Kedua, Meningkatkan  kesejahteraan  guru  dan  dosen  sebagai  pilar  utama  pendidikan, agar  lebih  termotivasi  dalam  memberikan  pengajaran  yang  profesional  secara baik dan konsisten. Ketiga, mendorong penerapan kurikulum yang sesuai dengan kebutuhan industri dan tuntutan jaman ( link and macth). Keempat, peningkatan kualitas dan penyediaan sarana dan prasarana belajar yang dibutuhkan selama proses  pendidikan  dan  disemua  jenjang  pendidikan.  Kelima,  mempermudah akses pendidikan agar terjangkau oleh penduduk usia sekolah disemua jenjang pendidikan, dengan cara memberikan berbagai bantuan dana pendidikan melalui bantuan  operasional  sekolah  dan  bantuan  khusus  murid,  dan  Keenam,  harus dijamin implementasi anggaran bidang pendidikan sebesar 20 % dari APBN dan APBD dipatuhi dan ditetapkan melalui Undang-undang.
References: Afonso, A., Schuknecht, L., & Tanzi, V. (2010). Income distribution determinants and public spending efficiency. The Journal of Economic Inequality, 8(3), 367-389. https://link.springer.com/article/10.1007/s10888-010-9138-z Autor,  D.  H.  (2014).  Skills,  Education,  and  the  Rise  of  Earnings  Inequality. Science, 344(6186), 843-51.
https://www.researchgate.net/publication/262581319_Skills_education_ and_the_rise_of_earnings_inequality_among_the_other_99_percent Barro,  R.  J.,  &  Lee  J.  W.  (1993),  International  Comparisons  Of  Educational
Attainment. Journal of Monetary Economics 32(3), December, 363-394. Barro, R. J. (2001). Human Capital and Growth. The American Economic Review,
91(2), 12-17. Retrieved November 1, 2020 http://www.jstor.org/stable/2677725
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
Chani, M. I., Pervaiz, Z., Jan, S. A., & Chaudhary, A. R. (2014). Human Capital Inequality  and  Income  Inequaity:  testing  for  Causality.  Quality  & Quantity, 48(1), 149-156 https://link.springer.com/article/10.1007/s11135-012-9755-7 De Gregorio, J. D., & Lee, J. W. (2002). Education and Income Inequality: New Evidence from Cross-Country Data. Review of Income and Wealth, 48(3), 395-416 https://www.researchgate.net/publication/4785650_Education_and_Inc ome_Inequality_New_Evidence_From_Cross-Country_Data
De La Fuente, Á., & Domenéch. (2006), Human capital in growth regressions: how much difference does data quality make?, Journal of the European Economic Association, 4(1), 1-36, March 2006. https://EconPapers.repec.org/RePEc:oec:ecoaaa:262-en Ganeva, R. S. (2010). Human Capital in Economic Growth: A Review of Theory and Empirics. EconomicThought, 7, 131-149 https://www.researchgate.net/publication/227368682_Human_Capital_i n_Economic_Growth_A_Review_of_Theory_and_Empirics
Gylfason, T., & Zoega, G. 2000. Natural Resources and Economic Growth: The
Role of Investment. CESIFO Working Paper 542. April, 19-45.
https://EconPapers.repec.org/RePEc:bla:worlde:v:29:y:2006:i:8:p:1091 -1115 Human Development Report, United Nations Development Programme, UNESCO Institute for Statistics (2018) Islam, N. (1995). Growth Empirics: a Panel Data Approach. Quarterly Journal of Economics 110, 1127–1170. https://www.jstor.org/stable/2946651
Jun, Y., Kui, Y. Z., & Fei, S. P. (2011). Income Distribution, Human Capital and Environmental Quality: Empirical Study in China. Energy Procedia Sience direct-Elsevier, 5, 1689–1696.
https://doi.org/10.1016/j.egypro.2011.03.288
Jaumotte,  F.,  Lall,  S.,  &  Papageorgiou,  C.  (2013).  Rising  Income  Inequality:
Technology, or Trade and Financial Globalization?. IMF Economic Review, 61 (2), 271–309. https://ideas.repec.org/a/pal/imfecr/v61y2013i2p271-309.html Lachler, Ulrich. & David Alan Aschauer. 1998. Public Investment and Economic Growth in Mexico. Policy Research Working Paper No. 1964. pp. 1 – 24 https://ideas.repec.org/p/wbk/wbrwps/1964.html
Lee, J. W., & Lee, H. (2018). Human Capital and Income Inequality. Journal of the Asia Pacific Economy, 23(4), 554-583. https://doi.org/10.1080/13547860.2018.1515002 Lustig, N., Calva, L. F. L., & Juarez, E. O. (2013). Declining Inequality in Latin America  in  the  2000s:  The  cases  of  Argentina,  Brazil,  and  Mexico. Washington, DC: The World Bank
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Vol. 10, No. 2 , Oktober 2020
https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2012.09.013
Pelinescu,  E.  (2014).  The  Impact  of  Human  Capital  On  Economic  Growth. Procedia Economics and Finance, 22(2015), 184 – 190 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212567115002580 Romer, David. 2006. Advanced Macroeconomics. McGraw Hill International Book Company.
Serena,  M.  J.  F.  (2001).  Human  Capital  Accumulation  And  Economic  Growth. Investigaciones Económicas, 25(3), 585-602. http://pareto.uab.es/wp/1999/43599.pdf
Suhendra., & Anwar, C.J. (2014). Determinants of Private Investment and The Effects  on  Economic  Growth  in  Indonesia. GTSF  Journal  on  Business Review  Singapore,  3(3), June  2014.  DOI: 10.5176/2010-4804_3.3.333 http://dl6.globalstf.org/index.php/gbr/article/view/270 Suhendra.,  I.,  Istikomah,  N.,  Ginanjar,  R.  F.,  &  Anwar,  C.J.  (2020). Human Capital,  Income  Inequality  and  Economic  Variables:  A  Panel  Data Estimation  from  a  Region  in  Indonesia.  The  Journal  of  Asian  Finance, Economics and Business, 7(10), 571-579. DOI : https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no10.571