## DETERMINAN ASPEK RASIO KETERGANTUNGAN MASA COVID-19 dan SEBELUM MASA COVID-19 DI INDONESIA
Andik Pratama 1) , Endah Ayu N. L. Ningsih 2) 1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Merdeka Malang, Jawa Timur E-mail: andik.pratama@unmer.ac.id 1 ) , endahynr@gmail.com 2 )

## Abstract
In this study, the analysis was carried out before and during the COVID-19 pandemic with the aim of research to find the direction of relationships and influences between variables. The variables chosen to  test  the  factors  affecting  the  dependency  ratio  are  Open  Unemployment  Rate,  Economic  Growth, Poverty, Inflation and Number of Working People. The analysis used the Vector Autorgression (VAR) model  and  the  results  contained  two  variables  that  affect  the  dependency  ratio,  namely  the  open unemployment rate and poverty.
Keywords : Dependency Ratio, VAR, C-19

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  berkembang  dengan  jumlah  dan  kepadatan  penduduk  yang sangat tinggi. Penduduk merupakan modal suatu negara untuk melakukan pembangunan dan memiliki peran  sebagai  penyerap  output  yang  dihasilkan  oleh  perekonomian  sehingga  mampu  untuk meningkatkan  pendapatan  nasional.  Indikator  rasio  ketergantungan  merupakan  unsur  penting  yang dapat  menggambarkan  kondisi  perekonomian  suatu  negara  tergolong  maju  atau  berkembang.  Ketika kondisi rasio ketergantungan tinggi, maka pertumbuhan ekonomi di suatu negara akan terganggu atau pendapatan masyarakat rendah.
Tingginya angka rasio ketergantungan akan menghambat pembangunan di negara berkembang seperti  di  Indonesia  karena  sebagian  pendapatan  yang  diperoleh  oleh  penduduk  produktif  digunakan untuk memenuhi kebutuhan kelompok  yang belum atau sudah tidak produktif. Rasio ketergantungan dapat  mempengaruhi  angka  kemiskinan.  Studi  yang  sama  dilakukan  oleh  Razzaque  et  al.  (2017) bahwa  rasio  ketergantungan  memiliki  hubungan  jangka  panjang  terhadap  pertumbuhan  ekonomi, meningkatnya  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  yang  stabil  dan  berkelanjutan  akan  meningkatkan produktivitas dan membuka kesempatan kerja bagi penduduk.
Angka rasio ketergantungan yang tinggi dalam sebuah negara berkembang akan menurunkan produktivitas  tenaga  kerja  sehingga  akan  menurunkan  pertumbuhan  ekonomi,  akibatnya  nilai pengangguran  akan  semakin  meningkat.  selaras  dengan  teori  Phillips.  Pada  tahun  1958,  ekonom kelahiran  New  Zealand  A  W  Phillips  dalam  karyanya  dengan  judul “The  Relationship  Between Unemployment and Rate of Change of Money Wage Rate in the United Kingdom” yang termuat pada jurnal  Economica,  menunjukan  adanya  hubungan  negatif  atau  trade  off  antara  tingkat  pengangguran dan tingkat inflasi di Inggris.
Pengangguran  dan  inflasi  menjadi  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  banyak  negara,  baik negara  maju  maupun  negara  berkembang.  Inflasi  merupakan  salah  satu  indikator  yang  dapat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi suatu negara. Apabila terjadi kenaikan jumlah penduduk secara terus  menerus  yang  kemudian  meningkatkan  jumlah  rasio  ketergantungan  penduduk  dan  menaikkan tingkat  konsumsi  penduduk  yang  tidak  diimbangi  dengan  kenaikan  produksi  barang  dan  jasa,  maka akan mengakibatkan terjadinya kelangkaan yang dapat menyebabkan inflasi. Di Indonesia, sejak tahun 2019  pertama  kali  pada  bulan  maret  china  mengumumkan  akan  adanya  pandemi  covid  19,  jumlah pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  yang  dilihat  melalui  angka  GDP  tahunan  menunjukkan  angka 4,98%.  Kemudian  di  atahun  2020,  angka  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  berada  di  -2,03% dibawah  tahun  2019.  Kondisi  ini  dipengaruhi  oleh  kebijakan  pembatasan  sosial  pemerintah,  adanya pemutusan  hubungan  kerja  yang  dilakukan  perusahaan,  pengangguran  menjadi  naik,  dan  daya  beli masyarakat menurun.
Adanya pandemi covid-19 membagi masyarakat menjadi empat kategori penduduk terdampak covid  yaitu:  pengangguran  terkena  covid-19,  bukan  angkatan  kerja  atau  mereka  yang  memilih aktivitas  lain  seperti  sekolah,  mengurus  rumah  tangga,  dan  tidak  mencari  pekerjaan  karena  pandemi covid-19, penduduk bekerja yang mengalami pengurangan jam kerja akibat adanya pandemi covid-19, dan penduduk yang sementara tidak bekerja.Kondisi yang sedemikian rupa memberikan dampak atau guncangan  terhadap  indikator-indikator  perekonomian  sektor  makro,  serta  didukung  oleh  penelitian- penelitian sebelumnya yang menggambarkan dampak perubahan sektor- sektor ekonomi akibat covid- 19.  Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka  penelitian  ini  memiliki  tujuan  yaitu  untuk  menganalisis dinamika  pengaruh  antara  variabel  Rasio  Ketergantungan  dengan  Pertumbuhan  Ekonomi,  Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT),  Inflasi, Kemiskinan  dan Jumlah  Penduduk  Bekerja  di  Indonesia pada masa sebelum dan saat pandemi covid-19.
Rasio ketergantungan merupakan kondisi penduduk produktif yang menanggung beban lebih banyak  penduduk  kurang  produktif,  hal  ini  mengisyaratkan  bahwa  sejak  lahir  manusia  memiliki kebutuhan  hidup  yang  harus  dipenuhi    meskipun  usia  tersebut  belum  dapat  berpartisipasi  dalam pembentukan produk nasional (Lisani et al., 2020) . Studi tentang rasio ketergantungan penduduk yang dilakkukan  oleh  Razzaque  et  al.  (2017)  menjelaskan  bahwa  terdapat  hubungan  jangka  panjang  yang signifikan  antara  rasio  ketergantungan  dengan  pertumbuhan  ekonomi.  Rasio  ketergantungan membangun kelompok populasi berbeda yang dianggap bergantung dengan yang dianggap produktif. Menurut  menjelaskan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi,  pengangguran  dan  tingginya  rasio ketergantungan  penduduk  di  suatu  negara  akan  memengaruhi  kemiskinan,  begitupula  sebaliknya kemiskinan,  pengangguran,  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  tidak  stabil  akan  meningkatkan  angka rasio ketergantungan penduduk.
Menurut Rosado et al. (2017) menjelaskan bahwa rasio ketergantungan ditentukan oleh tingkat kesuburan,  tingkat  pertumbuhan  penduduk,  jumlah  populasi,  populasi  usia  kerja,  dan  angka  harapan hidup,  sedangkan  Aprilia  &  Triani.  (2022)  berpendapat  bahwa  rasio  ketergantungan  dapat mempengaruhi  terjadinya  kemiskinan.  Sinnathurai.  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  penyebab  rasio ketergantungan  penduduk  yang  tinggi  adalah  akibat  produktivitas  tenaga  kerja  minim,  terutama  di negara sedang berkembang. Kondisi berbeda ditunjukan ketika dunia diserang pandemi virus Covid- 19.    Penelitian  Sunarya.  (2022)  memberikan  kesimpulan  bahwa  dampak  pandemi  covid-19  yang menyebar ke berbagai negara juga berdampak di Negara Kanada.
Dampak  yang  berikan  yaitu  jatuhnya  berbagai  sektor  ekonomi  makro  seperti  menurunnya penerimaan  GDP  dan  menurunnya  tingkat  impor  Kanada  pada  tahun  2020,  kondisi  ini  kemudian diikuti  oleh  naiknya  angka  pengangguran  di  Kanada.  Kemudian  studi  yag  dialakukan  oleh  Regina. (2022) menjelaskan variabel inflasi tidak memiliki pengaruh terhadap Produk Domestik Bruto Bruto di Indonesia selama periode penelitian 1986-2014. PDRB digunakan sebagai indikator untuk melihat pertumbuhan  ekonomi.  berdasarkan  penelitiannya,  tingkat  inflasi  Indonesia  yang  rata-rata  di  bawah 10% merupakan kategori inflasi rendah yang tidak memengaruhi pertumbuhan ekonomi.
Pengangguran  yang  tinggi  pada  suatu  negara  akan  menimbulkan  gejolak  politik  yang  dapat mengganggu  pertumbuhan  ekonomi  karena  dapat  menurunkan  daya  beli  masyarakat  karena berkurangnya  produktivitas  kinerja  dan  penghasilan  (Priatna,  2020).  Apabila  beban  tanggungan penduduk  usia  produktif  terlalu  banyak  maka  akan  menghambat  pertumbuhan  ekonomi  karena pendapatan penduduk produktif akan digunakan untuk memenuhi kebutuhan penduduk non produktif sehingga  menurunkan  nilai  investasi  dan  tabungan  (Panggabean,  2020).  Dalam  studi  Hjazeen  et  al. (2021) bertujuan membangun atau mencari hubungan antara pengangguran dan pertumbuhan ekonomi di  Negara  Yordania,  hasil  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  jangka  panjang  antara  tingkat pengangguran, pertumbuhan ekonomi, pendidikan, populasi penduduk perkotaan, dan populasi wanita di  Yordania.  Selain  itu,  pertumbuhan  ekonomi  berdampak  negatif  dan  signifikan  terhadap pengangguran di Yordania dalam jangka panjang.
Dalam  studi  Lisani  et  al.  (2020)  dalam  Inflation  –Unemployment  Trade-Offs  in  ASEAN  10 menjelaskan  bahwa  hubungan  inflasi  dan  pengangguran  yang  tidak  signifikan  dalam  jangka  pendek. Namun, dalam jangka panjang inflasi ditemukan secara positif dan signifikan mempengaruhi tingkat pengangguran.  Sahoo.  (2019)  menganalisis  Studi  dalam  penelitian  ini  menguji  antara  variabel pengangguran dengan variabel makro ekonomi periode 1991-2017, hasil uji kointegrasi menunjukkan ada hubungan jangka panjang signifikan antara pengangguran, GDP, Inflasi, Angkatan Kerja, rata-rata lama  sekolah  dan  Pembentukan  Modal  Tetap  Bruto.  Dari  beberapa  studi  sebelumnya,  menunjukan
adanya  implikasi  yang  dapat  dibuktikan.  Urgensi  pada  penelitian  ini  juga  mencakup  kontribusi  nilai lag pada masing – masing variabel yang diuji.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang  menggunakan  metode  ekploratif  yang  mencakup pendekatan deskriptif dan statistik. Metode tersebut bertujuan menjelaskan, mengamati dan mengukur determinasi  tingkat  pengangguran  terbuka,  pertumbuhan  ekonomi,  kemiskinan,  inflasi  dan  jumlah penduduk  bekerja  terhadap  rasio  ketergantungan.  Data  penelitian  tersebut  merupakan  data  seri sekunder  selama  tahun  1990  -  2021  dengan  runtun  data  pertahun  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  Indonesia.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis  dinamis  menggunakan  metode Vector Autoregressive (VAR). Dalam penggunaannya metode VAR terdapat beberapa tahapan yaitu :
1) Tes  kestasioneran  data,  dengan  menggunakan  pendekatan Augmented  Dickey-Fuller  test (ADF). Uji ADF dapat diformulasikan sebagai berikut:
ΔXt  = α + ϕ* Xt-1 + ϕ1* ΔXt-1 + ϕ2* ΔXt-2 + . . . + ϕ* r-1 ΔXt-r+1  + ut (1) 2) Uji Kriteria Lag
3) Uji Stabilitas Model
4) Uji Kausalitas Ganger
5) Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan Johansen  Method .  Uji  ini  dapat diformulasikan sebagai berikut:
λ Trace ( )      ∑ (      ) (2) λ Max (        )         (           ) (3) 6) VAR Uji  ini  dimaksudkan  untuk  mempengaruhi  validitas  dari  uji Variance  Decomposition (VD) serta membentuk model dari variabel.
7) Variance Decomposition (VD)
Uji  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui  perubahan  dalam  suatu  variabel  yang  perubahanya dipengaruhi oleh variabel lain.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Sebelum Pandemi C-19 Unit Root Test
Uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  data  yang  digunakan  dalam  sebuah  penelitian memiliki  akar  unit  atau  tidak.  Dalam  hal  ini,  asumsi  pokok  untuk  pengujian  data  time  series  adalah data  tidak  teridentifikasi  mengandung  akar  unit.  Dalam  tes  akar  unit,  digunakan  pendekatan augmented dickey –fuller, berikut hasil uji tersebut:
Tabel 1.  Uji Stasioner
Method Statistic Prob.** ADF – Fisher Chi-square 31.0965 0.0019 ADF – Choi Z-stat -2.27254 0.0115 Sumber : data diolah (2022)
Diketahui  dalam  tabel  diatas  menjelaskan  bahwa  hasil  dari  uji  stasioneritas  variabel  tingkat pengangguran  terbuka,  rasio  ketergantungan,  pertumbuhan  ekonomi,  inflasi,  kemiskinan  dan  jumlah penduduk bekerja yang memiliki nilai probabilitas 0,0019 pada derajat level. Nilai tersebut lebih kecil dari nilai toleransi signifikansi 5 persen, sehingga dapat dismpulkan bahwa dalam pengujian variabel tersebut tidak memiliki akar unit.

## Uji Kriteria Lag
Uji Lag Criteria dilakukan untuk mengetahui panjang Lag terbaik yang akan dilakukan pada uji selanjutnya.
Tabel 2. Uji Lag Lag LogL R FPE AIC SC HQ
0 -465.9849 NA 2.26E+08 36.30653 36.59686 36.39013 1 -315.7703 219.5444* 39150.57* 27.52079 29.55310 28.10602* 2 -273.6813 42.08897 40815.60 40815.60 30.82670 28.13927
Sumber: data diolah (2022)
Dasar  pengambilan  keputusan  ini  adalah  dilihat  melalui  banyaknya  tanda  (*)  atau  asterisk pada  setiap  Lag.  Berdasarkan  hasil  uji  diatas,  Lag  Criteria  dalam  penelitian  ini menunjukkan  bahwa Lag terbaik yang digunakan adalah Lag 1 dan selanjutnya akan menggunakan Lag 1 pada setiap tahap pengujian selanjutnya.

## Uji Stabilitas
Uji  stabilitas  data  perlu  dilakukan,  hal  ini  berkaitan  dengan  sifat  data  ketika  akan  dianalisis menggunakan  analisis  dinamis,  terlebih  apabila  akan  digunakan  sebagai  bahan  forecasting.  Berikut hasil uji stabilitas tersebut.
Gambar 1.  Grafik Polynominal

## Sumber: data diolah (2022)
Kesimpulan  dari  hasil  metode  grafik  polynominal  di  atas  adalah  bahwa  uji  stabilitas  data  dapat dilihat  melalui  sebaran  titik  yang  ada  pada  lingkaran.  Apabila  titik-titik  tersebut  berada  di  dalam lingkaran maka, model tersebut dapat memenuhi stabilitas data. Sehingga dalam penelitian ini model dinyatakan memenuhi syarat uji stabilitas data dan dapat melanjutkan ke tahap selanjutnya.

## Uji Kausalitas Granger
Tujuan uji kausalitas granger adalah untuk mengetahui bagaimana hubungan antar variabel dalam sebuah penelitian. Berikut dibawah ini adalah hasil dari analisis Kausalitas Granger.
Tabel 3. Uji Granger Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. RASIOK does not Granger Cause TPT 31 0.15243 0.6992 TPT does not Granger Cause RASIOK 3.88976 0.0585 RASIOK does not Granger Cause INF 31 2.08562 0.1598 INF does not Granger Cause RASIOK 4.73266 0.0382 POVRT does not Granger Cause RASIOK 27 4.34143 0.0480 RASIOK does not Granger Cause POVRT 0.15705 0.6954
Sumber: data diolah (2022)
Berdasarkan  uji  kausalitas  granger  dalam  tabel  diatas,  terdapat  tiga  variabel  yang  memiliki hubungan  dan  hubungannya  bersifat  satu  arah  yaitu  variabel  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT) dengan Rasio Ketergantungan, variabel Inflasi dengan Rasio Ketergantungan, dan variabel kemiskinan dengan rasio ketergantungan.
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

## Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

## Analisis VAR (Vector Autoregression)
Tabel 4. Uji VAR RASIOK TPT GDPG INF EMPLY POVRT RASIOK(-1) 0.952887 0.196681 -0.258316 1.359939 -0.166174 -0.764974 (0.01355) (0.05033) (0.29411) (0.77448) (0.04665) (22.2301) [ 70.3336] [ 3.90758] [-0.87828] [ 1.75594] [-3.56192] [-0.03441] TPT(-1) 0.131990 1.180938 1.150416 -2.824931 -0.582348 -23.43542 (0.04803) (0.17846) (1.04278) (2.74592) (0.16541) (78.8167) [ 2.74781] [ 6.61752] [ 1.10322] [-1.02878] [-3.52067] [-0.29734] GDPG(-1) -0.027168 -0.371203 1.768583 -4.537828 0.165868 9.795939 (0.02967) (0.11023) (0.64411) (1.69610) (0.10217) (48.6835) [-0.91568] [-3.36757] [ 2.74579] [-2.67545] [ 1.62346] [ 0.20122] INF(-1) -0.017233 -0.132792 0.601273 -1.597342 0.058995 3.431254 (0.01141) (0.04239) (0.24768) (0.65220) (0.03929) (18.7202) [-1.51047] [-3.13292] [ 2.42765] [-2.44916] [ 1.50164] [ 0.18329] EMPLY(-1) 0.106021 0.280075 1.629123 -4.797692 0.241432 -36.98107 (0.06355) (0.23609) (1.37956) (3.63274) (0.21883) (104.271) [ 1.66835] [ 1.18630] [ 1.18090] [-1.32068] [ 1.10329] [-0.35466] POVRT(-1) 0.000232 -0.001001 0.003191 -0.010109 0.000228 0.633234 (9.9E-05) (0.00037) (0.00214) (0.00564) (0.00034) (0.16198) [ 2.34885] [-2.73054] [ 1.48877] [-1.79129] [ 0.67032] [ 3.90929] C -5.350760 -26.22059 -105.9423 294.3100 59.20288 2448.014 (4.69156) (17.4298) (101.849) (268.194) (16.1554) (7698.03) [-1.14051] [-1.50435] [-1.04019] [ 1.09738] [ 3.66458] [ 0.31801] R-squared 0.999218 0.946807 0.338953 0.365628 0.883488 0.644111 Adj. R-squared 0.998983 0.930849 0.140639 0.175316 0.848534 0.537345 Sum sq. Resids 0.544786 7.519308 256.7457 1780.284 6.459945 1466734. S.E. equation 0.165043 0.613160 3.582916 9.434733 0.568328 270.8075 F-statistic 4256.935 59.33158 1.709175 1.921207 25.27597 6.032895 Log likelihood 14.38184 -21.05344 -68.71670 -94.85867 -19.00342 -185.4979 Akaike AIC -0.546803 2.078033 5.608645 7.545087 1.926180 14.25911 Schwarz SC -0.210845 2.413991 5.944602 7.881045 2.262137 14.59506 Mean dependent   54.63852 6.603704 4.842222 9.757778 62.83704 128.7541 S.D. dependent 5.174943 2.331713 3.864994 10.38929 1.460300 398.1365
Sumber: Data diolah (2022)
Meninjau  hasil  analisis  menggunakan  vector  autoregression  (VAR)  berdasarkan  nilai  R- Square  maka  persamaan  regresi  yang  paling  baik  digunakan  adalah  variabel  Rasio  Ketergantungan sebagai  variabel  dependen  karena  memiliki  nilai  R-Square  yang  paling  baik.  Berdasarkan  hasil  uji VAR dapat dituliskan persamaan secara matematis yaitu sebagai berikut.
RASIOK  =  0.952887  +  0.131990  TPT(-1)  –  0.027168  GDPG(-1)  –  0.017233  INF  (-1)  +  0,106021 EMPLY (-1) + 0.000232 POVRT (-1) (4)
Persamaan  diatas  menjelaskan  bahwa  nilai  R-Square  variabel  rasio  ketergantungan  sebesar 0.999218  sehingga  model  dikatakan  mampu  memberikan  informasi  pengaruh  TPT,  GDP,  inflasi, Kemiskinan  dan  Jumlah  pekerja  terhadap  rasio  ketergantungan  sebesar  99  persen.  Terdapat  dua variabel yang memiliki nilai signifikan pada hasil analisis, yang artinya variabel tersebut berpengaruh signifikan pada model persamaan, antara lain tingkat pengangguran dan kemiskinan, atau dalam hal ini tingkat  pengangguran  dan  kemiskinan  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  rasio  ketergantungan, sedangkan variabel lainya tidak memiliki pengaruh terhadap rasio ketergantungan.
Hasil analisis tersebut selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh Sinnathurai. (2013) yang menyatakan bahwa penyebab rasio ketergantungan penduduk yang tinggi adalah akibat produktivitas tenaga kerja rendah, terutama di negara sedang berkembang. Hasil berbeda ditunjukan oleh penelitian sebelumnya  oleh  Aprilia  &  Triani.  (2022)  yang  menjelaskan  bahwa  secara  positif,  rasio ketergantungan  dapat  mempengaruhi  terjadinya  kemiskinan,  sedangkan  penelitian  ini  sebaliknya,
kemiskinan dapat mempengaruhi tingginya rasio ketergantungan. Dari hal tersebut dapat disimpulkan bahwa rasio ketergantungan dan kemiskinan merupakan dua hal yang saling keterkaitan.
Dalam  hasil  analisis  di  atas  dapat  dianalisis  bahwa  variabel  Tingkat  Pengangguran  Terbuka memiliki  hubungan  yang  signifikan  terhadap  variabel  Rasio  Ketergantungan  dengan  nilai  koefisien sebesar  0.131990,  artinya  jika  terdapat  peningkatan  1  persen  pada  variabel  tingkat  pengangguran terbuka maka akan meningkatkan nilai dari variabel rasio ketergantungan sebesar 0.131990 persen.
Selanjutnya  pada  variabel  kemiskinan  memiliki  hubungan  yang  signifikan  terhadap  rasio ketergantungan yang dtunjukkan dengan nilai koefisien sebesar 2.34885, hal tersebut mengindikasikan bahwa  apabila  teradi  kenaikan  1  persen  nilai  kemiskinan  maka  akan  menaikkan  nilai  rasio ketergantungan  sebesar  0.000232  persen,  hal  ini  didukung  oleh  penelitian  Aprilia  &  Triani.  (2022) yang  menjelaskan  adanya  hubungan  positif  antara  rasio  ketergantungan  dan  kemikinan.  Setelah diketahui  bagaimana  pengaruh  dari  variabel  yang  dianalisis,  berikutnya  perlu  diketahui  kontribusi suatu variabel terhadap terjadinya perubahan pada variabel lainya dengan uji Variance Decomposition.

## Variance Decomposition
Tabel 5.  Variance Decomposition Variance Decomposition of RASIOK: Period S.E. RASIOK TPT GDPG INF EMPLY POVRT 1 0.165043 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.304507 84.41932 0.477317 1.856081 4.875596 4.666395 3.705288 3 0.421861 75.38542 1.477179 1.778378 5.420483 9.677510 6.261034 4 0.520848 70.35127 2.390142 1.423718 7.054963 12.26356 6.516342 5 0.604091 67.11403 3.234378 1.107689 8.856477 13.74072 5.946708 6 0.675287 64.74407 3.977585 0.887699 10.69161 14.55349 5.145549 7 0.737084 62.83245 4.613100 0.752155 12.41620 14.98457 4.401527 8 0.791313 61.20266 5.141497 0.677662 13.97030 15.18768 3.820192 9 0.839189 59.77988 5.571202 0.643394 15.33053 15.25661 3.418384 10 0.881553 58.53115 5.914598 0.633795 16.49828 15.24892 3.173260
Sumber: data diolah (2022)
Tabel diatas menjelaskan bahwa hasil dari analisis Variance Decomposition bahwa dalam 10 periode analisis terdapat variabel yang mendominasi atau variabel yang dominan dalam berkontribusi atas perubahan nilai rasio ketergantungan yaitu variabel tingkat pengangguran.,diketahui dalam tabel diatas, nilai besaran kontribusi variabel tingkat pengangguran dalam 5 tahun pertama memiliki rentang kontribusi  sebesar  4  persen  hingga  12  persen,  sedangkan  kontribusi  mulai  meningkat  ketika  masuk pada periode analisis di tahun ke 6, dengan rentang kontribusi sebesar 14 hingga 15 persen. Dari hasil Variance  Decomposition  diatas  semakin  memperkuat  bahwa  dinamika  pada  rasio  ketergantungan dapat ditentukan secara tidak langsung oleh tingkat pengangguran.

## Saat Pandemi C-19
Covid 19 merupakan wabah penyakit menular yang penularannya begitu cepat dan menyerang seluruh  usia  hingga  menyebabkan  kematian.  Wabah ini  merupakan  penyakit  yang  berasal  dari  china pada bulan desember 2019. Di Indonesia, wabah covid-19 masuk pada bulan maret 2020 dan pada 11 maret pertama kali warga indonesia dikonfirmasi terpapar covid-19. Pandemi covid-19 menyebabkan pasokan  tenaga  kerja  berkurang  karena  pemberlakuan  pembatasan  mobilitas  untuk  tindakan pencegahan,  akibatnya  mobilitas  warga  dan  produktivitas  menjadi  terganggu.  Pembatasan  kegiatan sosial dapat memperlambat penyebaran virus covid-19 tetapi bagi kebanyakan orang akan mengurangi jam kerja dan produktivitas yang menurun.
Dalam keadaan pandemi covid-19 menyebabkan banyak orang kehilangan pekerjaan sehingga persaingan  sesama  tenaga  kerja  meningkat.  Semua  orang  tentu  tidak  menginginkan  kehilangan pekerjaan  di  masa  pandemi  covid-19,  namun  banyak  orang  justru  kehilangan  pekerjaan  akibat pengurangan  tenaga  kerja  di  pabrik  atau  kantor.    Involuntary  unemployment  adalah  pengangguran tidak sengaja yang disebabkan karena pertumbuhan ekonomi yang sedang menurun dan berpengaruh terhadap  keuntungan  sehingga  banyak  perusahaan  mengalami  kebangkrutan  dan  memberhentikan tenaga kerja.
Penurunan pendapatan menyebabkan penurunan tingkat konsumsi dan investasi sehingga akan berdampak  pada  permintaan  dan  penawaran  melalui  hubungan  perdagangan  antar  wilayah  bahkan negara.  Di  Indonesia  pada  kuarta  I-2020  perekonomian  mulai  terganggu  akibat  adanya  pembatasan sosial  di  setiap  wilayah.  akibatnya  kegiatan  perekonomian  terganggu  dan  menurunkan  tingkat pertumbuhan  ekonomi  negara.  Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  pada  kuartal  pertama  tahun  2020 turun  dari  5  persen  menjadi  3  persen  dibandingkan  dengan  kuartal  pertama  tahun  2019.  Juga dibandingkan dengan kuartal keempat 2019 yang sebelumnya terkontraksi sebesar 2,4 persen.
Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  merilis  data  pada  tahun  2020  tentang  perkembangan penurunan dan kenaikan kondisi tenaga kerja di Indonesia. Total penduduk bekerja sebesar 128,45 juta orang yang mengalami penurunan dari bulan agustus 2019 sebesar 0,31 juta orang. Penduduk bekerja ini terdapat pekerja penuh waktu sebanyak 82,02 juta orang yang mengalami penurunan dibandingkan dengan bulan agustus tahun 2019 sebanyak 9,46 juta orang. Pekerja paruh waktu yang bekerja kurang dari 35 jam seminggu tetapi tidak mencari pekerjaan lain atau tidak bersedia menerima pekerjaan lain sebesar  33,34  juta  orang  yang  mengalami  kenaikan  dari  agustus  tahun  2019.  Penduduk  setengah penganggur sebanyak 13,09 juta orang juga mengalami kenaikan dari bulan agustus 2019.
Pengangguran  tercatat  sebanyak  9,77  juta  orang  pada  bulan  agustus  2020  dan  mengalami kenaikan  dibandingkan  dengan  periode  bulan  agustus  2019.  Pada  bulan  agustus  2019  total  jumlah pengangguran  di  Indonesia  adalah  sebanyak  7,10  juta  orang  dan  tingkat  pengangguran  terbuka  naik sebanyak 1,84 persen dari bulan agustus 2019 sebanyak 5,23 persen menjadi 7,07 persen pada bulan agustus 2020.
Pada maret 2021, Badan Pusat statistik Indonesia mencatat jumlah kemiskinan akibat Covid- 19  sebesar  27,54  juta  orang  dibandingkan  dengan  bulan  maret  2020  sebanyak  26,42  juta  orang. Pandemi  menjadikan  kegiatan  ekonomi  masyarakat  berubah  sehingga  berdampak  pada  penurunan kesehatan  masyarakat,  peningkatan  angka  pengangguran,  penurunan  daya  beli  masyarakat  akibat menurunnya pendapatan, sehingga pertumbuhan ekonomi jadi melemah.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan uraian pembahasan dalam penelitian ini, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut,  (1)  Berdasarkan  uji  kausalitas  granger  terdapat  tiga  variabel  yang  memiliki  hubungan  dan bersifat  satu  arah  yaitu  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  dengan  rasio  ketergantungan,  inflasi dengan rasio ketergantungan, dan kemiskinan dengan rasio ketergantungan. (2) uji VAR menunjukkan bahwa  terdapat  dua  variabel  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  rasio  ketergantungan  yaitu tingkat  pengangguran  terbuka  dan  kemiskinan.  (3)  Uji  variance  decomposition  pada  variabel  rasio ketergantungan  memberikan  hasil  bahwa  terdapat  variabel  yang  mendominasi  atau  variabel  yang paling  dominan  dalam  berkontribusi  atas  perubahan nilai  rasio  ketergantungan yaitu  variabel tingkat pengangguran. (4) pandemi covid-19 menyebabkan perubahan pada seluruh sektor utamanya indikator rasio ketergantungan, kemiskinan, pengangguran, jumlah penduduk bekerja serta inflasi.
Sesuai dengan kesimpulan di atas maka saran yang dapat diberikan sebagai berikut, (1) Bagi pembuat  kebijakan  supaya  mempertimbangkan  dalam  upaya  pengendalian  tingkat  inflasi  agar  tetap stabil  dan  tidak  berdampak  terhadap  kondisi  ekonomi  dan  rasio  ketergantungan  utamanya. Mengimbangi  pola  konsumsi  masyarakat  dengan  penyediaan  bahan  kebutuhan  dan  menjaga produktifitas  perusahaan  agar  dapat  menyediakan  kebutuhan  masyarakat  sehingga  tidak  terjadi kelangkaan dan kenaikan harga. (2) Untuk mengurangi tingkat pengangguran dan menurunkan angka rasio  ketergantungan,  perlu  adanya  peningkatan  produktivitas  dan  kompetensi  tenaga  kerja  untuk memasuki  pasar  tenaga  kerja.  (3)  Perlu  adanya  kajian  ulang  yang  lebih  lengkap  terkait  masalah pengurangan angka rasio ketergantungan agar hasilnya lebih bervariatif.

## DAFTAR PUSTAKA
Aprilia, V., & Triani, M. (2022). Analisis Pengaruh Ketimpangan Gender, Rasio Ketergantungan Dan Kesehatan Terhadap Kemiskinan Di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Pembangunan , 4 (3), 43–50. http://103.216.87.80/students/index.php/epb/article/view/7724
Harasty,  C.,  &  Ostermeier,  M.  (2020). Population  Ageing:  Alternative  measures  of  dependency  and implications for the future of work (Issue 5). http://creativecommons.
Hjazeen,  H.,  Seraj,  M.,  &  Ozdeser,  H.  (2021).  The  nexus  between  the  economic  growth  and unemployment  in  Jordan. Future  Business  Journal , 7 (1),  1–8.  https://doi.org/10.1186/s43093- 021-00088-3 Lisani,  N.,  Masbar,  R.,  &  Silvia,  V.  (2020).  Inflation-Unemployment  Trade-Offs  In  ASEAN-10.
Signifikan: Jurnal Ilmu Ekonomi , 9 (2), 241–256. https://doi.org/10.15408/sjie.v9i2.16346 Panggabean,  M.  (2020).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Dependency  Ratio  di  Indonesia.
Prosiding Seminar Akademik Tahunan Ilmu Ekonomi Dan Studi Pembangunan , 17.
Priatna,  I.  A.  (2020).  Analisis  Vector  Autoregresion  (Var)  Terhadap  Hubungan  Pengangguran  Dan Inflasi Dalam Perekonomian Indonesia. Jurnal Proaksi , 7 (2), 90–98. https://doi.org/10.32534/jpk.v7i2.1275
Razzaque, M. A., Bidisha, S. H., & Khondker, B. H. (2017). Exchange Rate and Economic Growth: An  Empirical  Assessment  for  Bangladesh. Journal  of  South  Asian  Development , 12 (1),  42–64. https://doi.org/10.1177/0973174117702712
Regina, T. (2022). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempenggaruhi Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia.
Kompleksitas: Jurnal Ilmiah … .
http://ejurnal.swadharma.ac.id/index.php/kompleksitas/article/view/201%0Ahttps://ejurnal.swad harma.ac.id/index.php/kompleksitas/article/viewFile/201/167
Rohana,  Junaidi,  &  Prihanto,  P.  H.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Penduduk  dan  Rasio Ketergantungan Terhadap Kemiskinan di Kabupaten Sarolangun. E-Jurnal Ekonomi Sumberdaya Dan Lingkungan , 6 (2), 69–79.
Rosado,  J.  A.,  Alvarado  Sánchez,  I.,  Galindo  Km,  G.,  &  Vía,  E.  (2017).  International  Journal  of Economics and Financial Issues From Population Age Structure and Savings Rate to Economic Growth: Evidence from Ecuador. International Journal of Economics and Financial Issues , 7 (3), 352–361. http:www.econjournals.com
Sahoo,  M.  (2019).  The  relationship  between  unemployment  and  some  macroeconomic  variables: Empirical evidence from India. Theoretical and Applied Economics , XXVI (1), 115–128.
Sinnathurai, V. (2013). An Empirical Study on the Nexus of Poverty, GDP Growth, Dependency Ratio and  Employment  in  Developing  Countries. Journal  of  Competitiveness , 5 (2),  67–82. https://doi.org/10.7441/joc.2013.02.05
Sunarya,  I.  W.  (2022).  Perkembangan  Makroekonomi  Negara  Kanada  Dengan  Analisa  Vector  Error Correction  Model  (VECM). Jurnal  Aplikasi  Manajemen,  Ekonomi  Dan  Bisnis , 6 (2),  15–41. https://doi.org/10.51263/jameb.v6i2.143