## Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri di Indonesia Dengan Pendekatan Regresi Data Panel Dinamis
Aviolla Terza Damaliana dan Setiawan Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : aviolla.terza12@mhs.statistika.its.ac.id, setiawan@statistika.its.ac.id
Abstrak — Penyerapan  tenaga  kerja  sektor  industri adalah  lowongan  pekerjaan  di  sektor  Industri  yang  sudah diisi  oleh  pencari  kerja  dan  pekerja.  Penyerapan  tenaga kerja  tersebut  diperlukan  dalam  distribusi  pendapatan yang  nantinya  akan  berdampak  pada  pembangunan ekonomi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memodelkan penyerapan  tenaga  kerja  sektor  industri  serta  melihat pengaruh  elastisitas  jangka  pendek  maupun  jangka panjangnya. Variabel yang diduga mempengaruhi penyerapan  tenaga  kerja  sektor  industri  di  Indonesia antara  lain,  PDRB,  UMP,  dan  produktivitas  tenaga  kerja. Model  yang  digunakan  adalah  regrei  data  panel  dinamis dengan  menggunakan  GMM  Arellano-Bond.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  secara  jangka  pendek  elastisitas untuk PDRB, UMP, dan produktivitas tenaga kerja sebesar 0,350, -0,163, dan -0,005. Adapun elastisitas jangka panjang untuk PDRB, UMP, dan produktivitas tenaga kerja sebesar 1,210, -0,564, dan -0,017.
Kata Kunci —Distribusi Pendapatan, GMM
ArellanoBond,  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Sektor  Industri, Regresi Panel Dinamis.

## I. PENDAHULUAN
embangunan  ekonomi  merupakan  salah  satu  cara pemerintah untuk menyejahterakan rakyatnya. Dalam melaksanakan pembangunan ekonomi Indonesia mengalami  masalah  kesempatan  kerja  dimana  apabila jumlah  penduduk  yang  menjadi  angkatan  kerja  tersebut meningkat  tanpa  diimbangi  dengan  kesempatan  kerja atau  lapangan  pekerjaan  maka  akan  menciptakan pengangguran. Oleh karena itu  diperlukan adanya upaya peningkatan  kesempatan  kerja  agar  masalah  tersebut tidak  terjadi.  Dalam  usaha  meningkatkan  kesempatan kerja  haruslah  memperhatikan  penyerapan  tenaga  kerja. Hal  ini  dikarenakan  penyerapan  tenaga  kerja  diperlukan dalam  distribusi  pendapatan  yang  nantinya  akan berdampak  pada pembangunan  ekonomi.  Salah  satu lapangan  usaha  utama  yang  diharapkan  menjadi leading sektor dalam  penyerapan  tenaga  kerja  adalah  lapangan usaha industri.
Banyak  penelitian  sebelumnya  mengenai  pemodelan penyerapan  tenaga  kerja  [1],  [2],  [3],  tetapi  penelitian tersebut  masih  menggunakan  metode  data  panel  statis. Metode  ini  mempunyai  kelemahan  yaitu  hanya  dapat menginterpretasi  pengaruh  jangka  pendek  dari  suatu model. Metode yang dapat mengatasi kelemahan tersebut adalah  metode  data  panel  dinamis  dimana  salah  satu penerapannya adalah regresi data panel dinamis. Metode regresi  data  panel  dinamis  digunakan  karena  banyak
variabel  ekonomi  yang  bersifat  dinamis,  artinya  bahwa suatu  variabel  dipengaruhi  oleh  nilai  variabel  lain  dan juga  nilai  variabel  yang  bersangkutan  di  masa  lalu. Regresi panel dinamis merupakan metode regresi dengan menambahkan lag variabel  dependen  untuk  dijadikan sebagai  variabel  eksplanatori.  Estimasi  pada  model  data panel  dinamis  dapat  dilakukan  dengan  metode  OLS tetapi  akan  menghasilkan  nilai  estimasi  yang  bias  dan tidak  konsisten.  Hal  itu  dikarenakan lag dari  variabel dependen berkorelasi dengan error . Berdasarkan masalah tersebut  disarankan  menggunakan  estimasi  variabel instrumental  [4],  tetapi  hasil  yang  didapat  konsisten tetapi  tidak  efisien.  Kemudian  dikembangkan  estimasi Generalized  Method  of  Moments Arellano  dan  Bond, sehingga  mendapatkan  estimasi  yang  tak  bias,  konsisten efisien [4].
Penelitian lainnya mengenai regresi data panel dinamis pernah  dilakukan  oleh  banyak  peneliti  [5],  [6]  [7],  [8], tetapi  penelitian  yang  menggunakan  regresi  data  panel dinamis  masih  terbatas  untuk  mengetahui  pemodelan penyerapan  tenaga  kerja  sektor  industri  di  Indonesia. Berdasarkan latar  belakan  itu  hasil analisis yang didapat yaitu  model  penyerapan  tenaga  kerja  menggunakan regresi data panel dinamis secara jangka pendek maupun jangka  panjang.    Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa batasan  yaitu  menggunakan  model pooled atau  model yang  tidak  dipengaruhi  oleh  efek  individu  maupun waktu.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Regresi Data Panel
Regresi data panel yaitu regresi yang menggabungkan data cross-sectional dan  data time  series dimana  unit cross yang  sama  diukur  pada  waktu  yang  berbeda  [9]. Persamaan umum model regresi data panel didefinisikan sebagai berikut [10].
t i t i t i t i u y , , , ,     β x  (1)
Keterangan : 𝑦 𝑖,𝑡 : Variabel dependen yang merupakan pengamatan unit cross-section ke- i untuk periode waktu t 𝛼 𝑖,𝑡 : Intersep yang merupakan efek grup/individu dari unit cross section ke- i untuk periode waktu t . β :Vektor konstanta berukuran 𝐾 × 1 dengan K adalah banyaknya variabel independen
𝐱′ 𝑖,𝑡 :Vektor variabel independen yang merupakan pengamatan unit cross-section ke- i untuk periode waktu t dengan berukuran 1 × 𝐾
P
u it : Komponen error Model  regresi  data  panel  sering  menggunakan  model regresi  data  panel  komponen error satu  arah  ( one-way error component regression model).

## Regresi Data Panel Dinamis
Regresi data panel dinamis merupakan metode regresi yang  menambahkan lag variabel  dependen  untuk dijadikan sebagai variabel independen. Persamaan model dinamis didefinisikan sebagai berikut [4].
t i t i t i t i u y y , , 1 , ,      β x  (2)
Keterangan : 𝑦 𝑖,𝑡 : Variabel dependen yang merupakan pengamatan unit cross-section ke- i untuk periode waktu t 𝛿 : Intersep yang merupakan efek grup/individu dari unit cross section ke- i untuk periode waktu t . β :Vektor konstanta berukuran 𝐾 × 1 dengan K adalah banyaknya variabel independen
𝐱′ 𝑖,𝑡 :Vektor variabel independen yang merupakan pengamatan unit cross-section ke- i untuk periode waktu t dengan berukuran 1 × 𝐾 u it : Komponen error

## Model Dinamis Autoregressive
Model dinamis autoregressive adalah model dinamis yang lag variabel dependen juga sebagai variabel independennya. Berikut merupakan persamaan model dinamis autoregressive .
i t t t t t Y X X X Y              1 1 3 3 2 2 1 1 0 (3)
Keterangan :
𝑌 𝑡 : Variabel dependen untuk periode waktu ke- t 𝜀 𝑖 : Komponen error 𝑋 𝑖𝑡 : Variabel independen untuk unit ke-i pada periode waktu ke- t 𝑌 𝑡−1 : Lag variabel dependen yang juga menjadi variabel independen (Variabel endogen eksplanatori) Pada  model  dinamis  koefisien 𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 merupakan efek  jangka  pendek  dari  perubahan 𝑋 𝑖𝑡 dan ( 𝛽 𝑖 (1−𝛿) ) merupakan efek jangka panjang dari perubahan 𝑋 𝑖𝑡 [12].

## Metode Instrumental Variabel
Metode instrumental variabel merupakan metode untuk menghilangkan  efek  variabel  endogen  eksplanatori sehingga menghasilkan nilai estimasi yang tidak bias dan konsisten [11].
Dimisalkan  terdapat  model  regresi  data  panel  dinamis sederhana sebagai berikut.
t i t i t i u y y , 1 , ,     (4)
Sehingga  matriks  instrumen  yang  tepat  agar  matriks instrumen yang digunakan valid adalah sebagai berikut.    
      
 
    
  
 2 , 2 , 1 , 2 , 1 , 1 , , , , 0 0 0 0 , 0 0 0 T i i i i i i y y y y y y        i Z
Variabel instrumen yang tepat akan bertambah setiap penambahan satu periode waktu sedemikian hingga pada periode  ke- T terdapat  himpunan  variabel  instrumen sebesar (𝑦 𝑖,1 , 𝑦 𝑖,2 , … , 𝑦 𝑖,𝑇−2 ) .

## Estimasi GMM Arellano-Bond
Dalam  regresi  data  panel,  metode  estimasi  GMM Arellano-Bond  digunakan  untuk  menghasilkan  estimasi
parameter  yang  tak  bias,  konsisten,  dan  efisien.  Berikut ini  adalah  hasil  estimasi  GMM  Arellano-Bond one  step estimator [5].
   
                                                                 N i N i N i N i N N N N 1 1 1 1 1 1 1 1 1 , , , ˆ ˆ i i i i 1 t i , i 1 t i , i i i 1 t i , Δy Z W Z Δx Δy Δx Δy Z W Z Δx Δy    
Adapun hasil estimasi two step estimastor dengan cara mensubtitusikan  bobot 𝐖 ̂ dengan 𝚲 ̂ −𝟏 sehingga  hasil estimasi  GMM  Arellano-Bond  menjadi  sebagai  berikut [5].
                                                                     N i N i N i N i N N N N 1 1 1 1 1 1 1 1 1 , , , ˆ ˆ i i i i 1 t i , i 1 t i , i i i 1 t i , Δy Z W Z Δx Δy Δx Δy Z W Z Δx Δy    
Keterangan : 𝐖 ̂ merupakan  matriks  bobot  fungsi  dari  metode  GMM dengan  orde L  x  L dengan L adalah  jumlah  variabel instrumen.
𝚲 ̂ −𝟏 merupakan  matriks  bobot  yang  optimal  dengan rumus
𝚲 ̂ −𝟏 = 𝑁 −1 ∑ 𝐙 𝐢 ′ ∆𝐯 𝐢 𝚫𝐯 𝐢 ′ 𝑁 𝑖=1 𝐙 𝐢

## Uji Signifikansi Parameter
Uji signifikansi parameter digunakan untuk mengetahui  ada  tidaknya  hubungan  di  dalam  model. Pada  model  panel  dinamis  untuk  mengetahui  ada tidaknya  hubungan  didalam  model  maka  menggunakan uji wald. Uji Wald ini digunakan sebagai uji signifikansi model  secara  simultan  [4].  Uji  hipotesis  adalah  sebagai berikut.
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑝 = 0 𝐻 1 : Paling tidak ada satu 𝛽 𝑝 ≠ 0, 𝑗 = 1, 2, … , 𝑝 Adapun statistik uji Wald adalah sebagai berikut.
) ( 2 ~ ˆ ~ ˆ K w  β V β 1   (5)
keterangan : p : Banyaknya variabel independen Keputusannya  adalah  H 0 ditolak  jika  nilai  statistik  uji  w lebih  besar  dari  tabel Chi-square (𝜒 𝐾 2 ) atau p-value <  α (nilai α=0,05)
Berikut  merupakan  uji  signifikansi  parameter  secara individu dengan hipotesisi sebagai berikut [9] 𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0 𝐻 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0, 𝑗 = 1, 2, … , 𝑝 Adapun statistik uji z adalah sebagai berikut.
  j j hitung se z   ˆ ˆ  (6)
Keputusannya  adalah  H 0 ditolak  jika nilai p-value <  α (nilai α=0,05).

## Uji Spesifikasi Model
Uji  spesifikasi  model  digunakan  untuk  mengetahui validitas penggunaan variabel instrumen melebihi jumlah parameter  yang  diduga  dan  untuk  menguji  konsistensi estimasi yang diperoleh dari proses GMM-AB. Pengujian ini menggunakan Uji Sargan dan Uji Arellano-Bond [4]. 1) Uji Sargan
Uji  Sargan  digunakan  untuk  mengetahui  validitas penggunaan variabel instrumen yang jumlahnya melebihi jumlah  parameter  yang  diduga  (kondisi overidentifying ). Hipotesis adalah sebagai berikut.
H 0 :  Kondisi overidentifying restriction dalam pendugaan  model  valid  (variabel  instrumen  tidak berkorelasi dengan error sehingga variabel instrumen valid) H 1 :  Kondisi overidentifying restriction dalam pendugaan model tidak valid
Statistik uji sargan adalah sebagai berikut [13].
2 ) 1 ( 1 1 ~ ˆ ˆ ˆ ˆ                   k L N i S  v Z Z v v Z Z v i i i i (7)
Keterangan : Z : Matriks variabel instrumen 𝑣̂ : Komponen error dari estimasi model Keputusan  :  H 0 ditolak  jika  nilai p-value <  α  (nilai α=0,05)
2) Uji Arellano-Bond
Uji Arrelano-Bond digunakan untuk menguji konsistensi  estimasi  yang  diperoleh  dari  proses  GMM. Uji Hipotesis adalah sebagai berikut.
H 0 : Tidak terdapat autokorelasi pada error first difference orde ke-2 H 1 : Terdapat autokorelasi pada error first difference orde ke-2
Statistik uji Arrelano-Bond adalah sebagai berikut.
) 1 , 0 ( ~ vˆ ˆ ˆ 2 1 2 N m * 2 v v    (8)
dengan,
 
  2 i * i 2 2) i ( * i i i 1 i i i i 1 i i * i v x x v v v v Z Λ Z x x Z Λ Z x x v v v v v           
            
ˆ ) ˆ r( aˆ av ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 2 ˆ ˆ v ˆ 1 N 1 i 1 ) 2 ( ) 2 ( * * ) 2 (  N i i i i i i   Keterangan :
𝐕 ̂ −𝟐 ′ :  Vektor error pada lag ke-2 dengan orde
    N i i T q 1 4
𝐕 ̂ ∗ :  Vektor error yang dipotong untuk menyesuaikan 𝐕 −𝟐 yang berukuran 𝑞 × 1 Keputusan : H 0 ditolak  jika  nilai p-value pada  statistik  uji m 2 <  α (nilai α=0,05).

## Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan hal yang terpenting pada metode regresi parametrik maupun regresi nonparametrik.  Asumsi  yang  harus  dipenuhi  pada penelitian ini adalah identik independen, dan beridtribusi normal.  Pada  regresi  panel  dinamis  menggunakan estimasi GMM Arrelano-Bond, reidual yang independen artinya bahwa pada error hasil first  defference orde ke- 2  tidak  boleh  terjadi  otokorelasi.  Pengujian  otokorelasi residual tersebut menggunakan pengujian Arellano-Bond seperti  pada  persamaan  (8)  dengan  hipotesis  sebagai berikut.
H 0 : Data residual independen pada orde ke-2  (Tidak terjadi autokorelasi)
H 1 : Data residual tidak independen pada orde ke-2
(terjadi autokorelasi)
Dengan α = 0,05 maka, H 0 ditolak jika nilai p-value pada statistik uji m 2 < α (nilai α=0,05).
Sedangkan pengujian heteroskedastisitas pada estimasi ini  menggunakan  uji  Sargan  seperti  pada  persamaan  (7) dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : Data residual identik (terjadi homoskedastisitas)
H 1 : Data residual tidak identik (terjadi heteroskedastisitas) Apabila  α=5%  (0.05)  maka  H 0 ditolak  jika  nilai p- value pada statistik uji sargan < α

## Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri
Penyerapan  tenaga  kerja  Sektor  Industri  adalah lowongan  pekerjaan  di  sektor  Industri  yang  sudah  diisi oleh  pencari  kerja  dan  pekerja.  Permintaan  tenaga  kerja ini  dipengaruhi  oleh  perubahan  tingkat  upah  dan  faktor- faktor lain yang mempengaruhi hasil produksi.

## PDRB
Salah  satu  indikator  keberhasilan  pembangunan ekonomi  suatu  negara  adalah  angka  pertumbuhan ekonomi.  Pertumbuhan  ekonomi  yang  relatif  tinggi mengindikasikan  berhasilnya  pembangunan  ekonomi. Pertumbuhan  ekonomi  setiap  provinsi  dapat  diukur melalui  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB). PDRB merupakan nilai bersih barang dan jasa-jasa akhir yang dihasilkan oleh berbagai kegiatan ekonomi di suatu daerah  dalam  periode.  PDRB  yang  digunakan  untuk mengukur pertumbuhan  ekonomi adalah  PDRB  menurut harga  konstan  tahun  dasar  2000  karena  perhitungan output  barang  dan  jasa  perekonomian  yang  dihasilkan tidak dipengaruhi oleh perubahan harga. Menurut Hukum Okun  PDRB  mempunyai  hubungan  yang  positif  dengan penyerapan  tenaga  kerja  karena  apabila  PDRB  semakin besar maka  penyerapan tenaga kerja  semakin  meningkat [12].

## Upah
Menurut  PP  No  8/1981,  upah  merupakan  suatu penerimaan  sebagai  imbalan  dari  pengusaha  kepada karyawan untuk suatu pekerjaan atau jasa yang telah atau akan dilakukan dan dinyatakan atau dinilai dalam bentuk uang  yang  ditetapkan  atas  dasar  suatu  persetujuan  atau peraturan  perundang  undangan  serta  dibayarkan  atas dasar  suatu  perjanjian  kerja  antara  pengusaha  dengan karyawan  termasuk  tunjangan,  baik  untuk  karyawan  itu sendiri  maupun  untuk  keluarganya.  Sedangkan  upah minimum  adalah  upah  yang  ditetapkan  secara  minimum regional,  sektoral  regional  maupun  Sub  Sektoral  yang berupa  upah  pokok  dan  tunjangan.  Upah  minimum provinsi  mempunyai  hubungan  yang  negatif  dengan penyerapan  tenaga  kerja  karena  apabila  upah  minimum provinsi  semakin  besar  akan  mengakibatkan  semakin menurunnya penyerapan tenaga kerja [13].

## Produktivitas Tenaga Kerja
Menurut  BPS,  produktivitas  Tenaga  Kerja  adalah kemampuan  tenaga  kerja  dalam  menghasilkan  barang produksi.  Produktivitas  yang  tinggi  berarti  bahwa kemampuan  yang  dimiliki  oleh  tenaga  kerja  juga  tinggi, sehingga  apabila  tenaga  kerja  tersebut  sudah  memiliki produktivitas  yang  tinggi  maka  perusahaan  tidak memerlukan tenaga kerja tambahan untuk meningkatkan hasil  produksi  karena  perusahaan  menilai  tenaga  kerja yang  dimilikanya  sudah  cukup  untuk  menghasilkan barang  produksi  dengan  maksimal.  Oleh  sebab  itu produktivitas  tenaga  kerja  mempunyai  hubungan  yang negatif  dengan  penyerapan  tenaga  kerja,  yang  artinya bahwa  semakin  tinggi  produktivitas  tenaga  kerja  maka semakin sedikit penyerapan tenaga kerja yang dilakukan oleh perusahaan [13].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data sekunder yang diperoleh dari publikasi yang diterbitkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Jumlah pengamatan  penelitian  ini  sebanyak  29  Provinsi  di Indonesia  dalam  selang  waktu  tahun  2005  hingga  2003. Provinsi  di  Indonesia  yang  digunakan  antara  lain  Aceh, Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera Selatan,  Bengkulu,  Lampung,  Kepulauan  Bangka Belitung,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  DI Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Banten,  Bali,  Nusa  Tenggara Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat, Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan Timur,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Maluku,  dan Papua.

## Spesifikasi Model
Spesifikasi  model  yang  dibangun  terdiri  dari  model penyerapan  tenaga  kerja  (PTK).  Spesifikasi  model  yang dibangun tersebut merupakan modifikasi pada penelitian Mustaqim (2009) dan Tambunsaribu (2013). Model yang dibangun adalah sebagai berikut.
t i t i t i t i t i t i u PvrTK UMP PDRB PTK PTK , , 3 , 2 , 1 1 , 0 ,             (10)
Tanda  atau  ukuran  parameter  menurut  teori/logika ekonomi  secara  apriori  antara  lain 𝛽 0 > 0, 𝛿 > 0, 𝛽 1 > 0, 𝛽 2 < 0 dan 𝛽 3 < 0 .

## Variabel Penelitian
Variabel-variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
T ABEL 1. V ARIABEL P ENELITIAN DAN D EFINISI O PERASIONAL
Variabel
Definisi Operasional
Penyerapan Tenaga Kerja (PTK) Penyerapan tenaga kerja sektor industri adalah lowongan pekerjaan industri yang diisi oleh pencari kerja dan pekerja yang sudah ada. Dalam mengukur penyerapan tenaga kerja ini diperlukan suatu indikator yaitu jumlah tenaga kerja bekerja di sektor industri, artinya bahwa penduduk diatas 15 tahun yang saat disurvei sedang bekerja di sektor Industri (Ribu Jiwa).
PDRB
(Produk Domestik Regional Bruto)
Salah satu indikator keberhasilan pembangunan ekonomi suatu negara yang diukur melalui Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). PDRB merupakan gambaran adalah nilai bersih barang dan jasa-jasa akhir yang dihasilkan oleh berbagai kegiatan ekonomi di suatu daerah dalam periode. PDRB yang digunakan pada penelitian ini untuk mengukur pertumbuhan ekonomi adalah PDRB menurut harga konstan dengan tahun dasar 2000 (Trilliun Rupiah).
UMP (Upah Minimum Provinsi) Upah minimum yang harus dibayarkan perusahaan ke karyawan (Ribu Rupiah) Produktivitas Tenaga Kerja (PrvTK) 2Produktivitas Tenaga Kerja adalah kemampuan tenaga kerja dalam menghasilkan barang produksi.
Pada penelitian ini menggunakan produktivitas tenaga kerja di sektor industri menengah dan besar (Juta Rupiah per Tenaga kerja)

## Langkah Analisis Data
Berikut  ini  adalah  langkah  analisis  yang  digunakan dalam melakukan penelitian:
1. Mendeskripsikan  karakteristik  penyerapan  tenaga kerja  sektor  industri  di  indonesia  dan  variabel- variabel yang mempengaruhinya.
2. Mengestimasi  model  menggunakan  metode  GMM Arellano-Bond dengan langkah sebagai berikut.
3. Menguji signifikansi parameter secara simultan untuk mengetahui prediktor-prediktor yang secara bersama- sama  berpengaruh  terhadap  respon  menggunakan  uji Wald 4. Menguji signifikansi secara parsial terhadap parameter model yang diperoleh menggunakan uji z .
5. Menguji spesifikasi model regresi data panel dinamis menggunakan uji Sargan dan Arellano-Bond.
6. Menginterpretasikan  regresi  data  panel  dinamis dengan  metode  GMM  Arellano-Bond  berdasarkan hasil yang diperoleh.
7. Melakukan pengujian asumsi residual terhadap model yang didapat.
8. Menarik  kesimpulan  terhadap  hasil  analisis  yang didapat.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Sektor Industri di Indonesia
Jumlah  penyerapan  tenaga  kerja  sektor  industri  di  29 provinsi  untuk  kurun  waktu  tahun  2005  hingga  2013 ditunjukkan  oleh  Gambar  1.  Gambar  1  menunjukkan bahwa  jumlah  penyerapan  tenaga  kerja  sektor  industri pada  tahun  2006  sebesar  11731  ribu  orang  menurun dibandingkan  dengan  tahun  2005  yang  sebesar  11945 ribu orang. Setelah tahun 2006, penyerapan tenaga kerja sektor  industri  mengalami trend yang  terus  meningkat hingga  tahun  2012  yaitu  sebesar  15363  ribu  jiwa  tetapi kemudian  pada  tahun  2013  penyerapan  tenaga  kerja kembali turun menjadi 14698 ribu jiwa.
Gambar 1. Jumlah Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri di Indonesia (Ribu Jiwa)

## Pemodelan  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Sektor Industri
1) Pemodelan penyerapan tenaga kerja dengan metode GMM Arellano-Bond
Pada  penelitian  ini  menggunakan  GMM  Arellano- Bond two  step  estimator .  Sehingga  hasil  estimasi  yang didapat adalah sebagai berikut.
T ABEL 1. H ASIL E STIMASI DARI P ARAMETER Parameter Estimator  0,71063
1  2,21735
2  -0,08796
3  -0,0091
0  60,24569
Pengujian  signifikansi  parameter  secara  simultan dilakukan  menggunakan  uji  Wald  dengan  Nilai  statistik Uji  Wald  yang  didapat  sebesar  23600000  dan  nilai p- value sebesar  0,000.  Jika  α  yang  digunakan  sebesar  5%
maka  keputusannya  adalah  H 0 ditolak  yang  artinya bahwa  ada  minimal  satu  variabel  yang  signifikan terhadap model.
Berikut  ini  merupakan  hasil  pengujian  signifikansi parameter  secara  parsial.  Jika  α  yang  digunakan  sebesar 5%  ,  maka  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  semua parameter  mempunyai  nilai p-value yang  kurang  dari  α, sehingga  keputusannya  adalah  H 0 ditolak  yang  artinya semua  variabel  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap model.
T ABEL 2. H ASIL P ENGUJIAN P ARSIAL GMM A RELLANO -B OND Parameter Koefisien Z P-value  0,71063 1027,22 0,000 1  2,21735 178,17 0,000 2  -0,08796 -55,25 0,000 3  -0,0091 -2,27 0,023 0  60,24569 22,39 0,000
Estimasi model panel dinamis terbaik dapat dilihat dari dua  kriteria  yaitu  variabel  instrumen  yang  digunakan valid  dan  estimasi  yang  didapat  konsisten.  Pengujian variabel  instrumen  menggunakan  uji  Sargan  dan pengujian konsistensi estimasi menggunakan uji Arellano-Bond. Pengujian variabel instrumen menggunakan  uji  Sargan  mendapatkan  hasil  statistik  uji sebesar  28,20771  dengan p-value sebesar  0,4003  dan menggunakan  uji  Arellano-Bond  mendapatkan  hasil statistik uji orde ke-2 ( m (2) ) sebesar -0,52744 dengan p- value sebesar 0,5979. Jika α yang digunakan sebesar 5% maka keputusannya adalah H 0 gagal ditolak yang artinya kondisi overidentifying  restriction dalam  pendugaan model  valid  atau  variabel  instrumen  yang  digunakan lebih  dari  jumlah  parameter  yang  diduga  dan  tidak terdapat autokorelasi pada error first difference orde ke-2 sehingga  estimasi  yang  dihasilkan  sudah  konsisten. Model  yang  didapat  dengan  menggunakan  estimasi GMM Arellano-Bond adalah sebagai berikut.
t i t i t i t i t i vtk UMP PDRB PTK PTK , , , 1 , , Pr 009 , 0 09 , 0 22 , 2 71 , 0 246 , 60      
Nilai R 2 yang didapat dari model sebesar 78,9%. Nilai R 2 ini sudah cukup baik, sehingga model yang didapat telah sesuai.
Interpretasi  model  penyerapan  tenaga  kerja  sektor Industri dapat dilihat pada Tabel 3.
T ABEL 3. H ASIL E LASTISITAS J ANGKA P ENDEK DAN J ANGKA P ANJANG Prediktor Estimasi Jangka Pendek Estimasi Jangka Panjang Elastisitas Jangka Pendek Elastisitas Jangka Panjang
1 ,  t i PTK 0,71063 - - t i PDRB , 2,21735 7,663 0,350 1,210
t
i UMP ,
-0,08796 -0,304 -0,163 -0,564
t i vTK ,
Pr -0,0091 -0,031 -0,005 -0,017
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  nilai  elastisitas  PDRB jangka  pendek  sebesar  0,350  ,  hal  ini  berarti  setiap kenaikan  nilai  PDRB  sebesar  10%  maka  akan meningkatkan  penyerapan  tenaga  kerja  sebesar  3,5% dengan  asumsi  UMP  dan  produktivitas  tenaga  kerja bernilai konstan. Selain itu, Nilai elastisitas UMP jangka pendek  sebesar  -0,163,  hal  ini  berarti  setiap  kenaikan nilai  UMP  sebesar  10%  maka  akan  mengurangi penyerapan  tenaga  kerja  secara  jangka  pendek  sebesar 1,63%  dengan  asumsi  bahwa  PDRB  dan  produktivitas
tenaga kerja bernilai konstan. Nilai elastisitas produktivitas tenaga kerja jangka pendek sebesar -0,005, hal  ini  berarti  setiap  kenaikan  nilai  produktivitas  tenaga kerja  sebesar  10%  maka  akan  mengurangi  penyerapan tenaga kerja secara jangka pendek sebesar 0,05% dengan asumsi bahwa PDRB dan UMP bernilai konstan.
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  nilai  elastisitas  PDRB jangka  panjang  sebesar  1,210,  hal  ini  berarti  setiap kenaikan  nilai  PDRB  sebesar  10%  maka  akan meningkatkan  penyerapan  tenaga  kerja  sebesar  12,1% dengan  asumsi  UMP  dan  produktivitas  tenaga  kerja bernilai konstan. Selain itu, Nilai elastisitas UMP jangka panjang  sebesar  -0,564,  hal  ini  berarti  setiap  kenaikan nilai  UMP  sebesar  10%  maka  akan  mengurangi penyerapan  tenaga  kerja  secara  jangka  panjang  sebesar 5,64%  dengan  asumsi  bahwa  PDRB  dan  produktivitas tenaga kerja bernilai konstan. Nilai elastisitas produktivitas tenaga kerja jangka panjang sebesar -0,017 hal  ini  berarti  setiap  kenaikan  nilai  produktivitas  tenaga kerja  sebesar  10%  maka  akan  mengurangi  penyerapan tenaga  kerja  sebesar  0,1743744%  dengan  asumsi  bahwa PDRB dan UMP bernilai konstan.
Setelah  mendapatkan  model  menggunakan  estimasi GMM  Arellano-Bond,  langkah  selanjutnya  adalah mencari  kondisi  ideal  penyerapan tenaga  kerja menggunakan  model  yang  didapat.  Pada  penelitian  ini akan mencari kondisi ideal penyerapan tenaga kerja di 10 Provinsi  di  Indonesia  yang  mempunyai  penyerapan tenaga  kerja  terendah  pada  tahun  2013.  Kesepuluh provinsi  tersebut  adalah  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi Tenggara,  Jambi,  Sulawesi  Utara,  Kepulauan  Riau, Gorontalo,  Kalimantan  Tengah,  Bengkulu,  Papua,  dan Maluku.
Sehingga  hasil  ideal  dari  penyerapan  tenaga  kerja ditunjukkan  oleh  Tabel  4.  Pada  Tabel  4    menunjukkan bahwa  dengan  model  dinamis  yang  didapatkan  maka kondisi penyerapan tenaga kerja ideal pada tahun 2013 di Provinsi  Sulawesi  Tengah  sebesar  152,351  ribu  orang dengan  nilai  PDRB  yang  dicapai  oleh  Sulawesi  Tengah sebesar  18,817  trilliun,  UMP  provinsi  tersebut  sebesar 474,344  ribu  rupiah,  dan  produktivitas  tenaga  kerja sebesar 4584,975 juta rupiah per tenaga kerja.
T ABEL 4. K ONDISI I DEAL P ENYERAPAN T ENAGA K ERJA Provinsi PDRB (Trilliun Rupiah) UMP (Ribu Rupiah) ProduktivitasTK (Juta Rupiah per tenaga kerja) Penyerapan Tenaga kerja ideal (Ribu Orang) Sulawesi Tengah 18,817 474,344 4584,975 152,351 Sulawesi Tenggara 21,049 530,616 5128,904 127,826 Jambi 26,645 671,688 6492,492 140,849 Sulawesi Utara 31,791 801,419 7746,460 155,578 Kepulauan Riau 33,629 847,731 8194,115 138,061 Gorontalo 38,070 959,683 9276,231 160,463 Kalimantan Tengah 33,037 832,815 8049,935 137,496 Bengkulu 35,300 889,857 8601,302 147,614 Papua 31,824 802,247 7754,469 116,166 Maluku 38,369 967,225 9349,135 154,776
Uji Asumsi Klasik
Berikut merupakan hasil uji asumsi klasik menggunakan metode GMM Arellano-Bond.
1) Uji homokedastisitas pada data residual
Pengujian  homokedastisitas  dengan  estimasi  GMM Arellano  Bond  pada  data  residual  ini  menggunakan  uji Sargan. Menurut Arellano dan Bond (1991), selain untuk menguji  ke valid an  variabel  instrumen,  uji  ini  digunakan juga  untuk  melihat  apakah  data  residual  mengalami heteroskedastisitas. Sehingga statistik uji yang didpatkan sebesar  28,20771  dengan  nilai p-value sebesar  0,4003. Jika  α  yang  digunakan  sebesar  5%  maka p-value lebih besar  dari  α.  Jadi  keputusannya  adalah  H 0 gagal  ditolak yang  artinya  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  atau residual estimasi GMM Arellano Bond terjadi homokedastisitas.
2) Uji autokorelasi pada data residual
Pengujian  autokorelasi  pada  data  residual  ini menggunakan  uji  Arellano-Bond.  Pada  estimasi  GMM Arellano-Bond  ini,  resiudal first  defference orde  ke-2 tidak  boleh  mengalami  autokorelasi.  Sehingga  hasil  dari statistik  uji  sebesar  -0,52744  dengan    nilai p-value sebesar 0,5979. Jika α yang digunakan sebesar 5% maka p-value lebih  besar  dari  α.  Jadi  keputusannya  adalah  H 0 gagal  ditolak  yang  artinya  bahwa  tidak  terdapat autokorelasi  pada error  first  difference orde  ke-2 sehingga  asumsi  tidak  terjadi  autokorelasi  pada  residual terpenuhi.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Kesimpulan  hasil  analisis  antara  lain,  Jumlah penyerapan  tenaga  kerja  sektor  industri  dan  nilai  PDRB di  29  Provinsi  menunjukkan trend yang  meningkat selama  9  tahun  (Tahun  2005-2013),  rata-rata  upah minimum  tertinggi  selama  9  tahun  adalah  Provinsi  DKI Jakarta  dan  rata-rata  produktivitas  tertinggi  selama  9 tahun  adalah  Provinsi  Sumatera  Utara.  Selain  itu  dari hasil  pemodelan  menggunakan  data  panel  dinamis menunjukkan  bahwa  secara  jangka  pendek  dan  jangka panjang,  penyerapan  tenaga  kerja  sektor  industri  di Indonesia  dipengaruhi  oleh  nilai  PDRB,  UMP,  dan produktivitas tenaga kerja. Adapun saran bagi pemerintah  adalah  diharapkan  senantiasa  mampu meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  melalui  nilai PDRB-nya,  dalam  menentukan  upah  minimum  provinsi sebaiknya pemerintah tidak hanya mementingkan pekerja saja  tetapi  juga  harus  memperhatikan  kesanggupan perusahaan  dalam  membayar  upah  tenaga  kerja,  serta dapat  memetakan  produktivitas  tenaga  kerja  pada masing-masing provinsi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Akmal,  R  (2010), Analisis  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi Penyerapan  Tenaga  Kerja  di  Indonesia .  Skripsi.  Departemen Ilmu  Ekonomi.  Fakultas  Ekonomi  dan  Manajemen.  Institut Pertanian Bogor. Bogor.
[2] Mustaqim.  (2009), Pendekatan  Persamaan  Simultan  dengan Fixed  Effect  Model  Untuk  Pemodelan  Penyerapan  Tenaga  Kerja di  Provinsi  Jawa  Tengah .  Tesis.  Jurusan  Statistika.  FMIPA. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.
[3] Tambunsaribu,  R.Y.  (2013). Analisis  Pengaruh  Prroduktivitas Tenaga  Kerja,  Upah  Riil,  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Tenaga  Kerja  di  35  Kabupaten/Kota  Jawa  Tengah .  Skripsi. Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Universitas Dipenogoro. Semarang. [4] Arellano, M & Bond, S. (1991). Some Tests Of Specification For Panel  Data  :  Monte  Carlo  Evidence  and  An  Application  to Employment  Equations. Oxford  Journals  :  The  Review  Of Economic Studies , Vol. 58, No. 2, 277-297.
[5] Shina,  A.F.I.  (2015). Penerapan  Generalized  Method of  Moment Arellano  dan  Bond  Estimator  pada  Persamaan  Simultan  data Panel  Dinamis  untuk  Pemodelan  Pertumbuhan  Ekonomi Indonesia .  Tesis.  Jurusan  Statistika.  FMIPA.  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.
[6] Ahmed,  H  &  Javid,  A.  (2009).  Dynamics  and  Determinants  of Devidend  Policy  in  Pakistan  :  Evidence  from  Karachi  Stock Exchange  Non-Financial  Listed  Firms. Journal  of  Independent Studies and Research (MSSE) , Vol. 7, No.1, 1-30.
[7] Firdaus,  M  &  Yusop,  Z.  (2009).  Dynamic  Analysis  of  Regional Convergence  in  Indonesia. International  Journal  of  Economics and Management , Vol.3, No.1, 73-86.
[8] Khadraoui, N. (2012). Financial Development and Economic Growth : Statistic and Dynamic Panel Data Analysis.
International Journal of Economics and Finance , Vol.4, No.5,
94-104.
[9] Setiawan & Kusrini, D E. (2010). Ekonometrika . Yogyakarta :
Penerbit ANDI.
[10] Baltagi, B H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data . Ed ke- 3. Chichester: John Wiley & Sons lLtd.
[11] Lai, T.L, Small, D.S & Liu, J. (2008). Statistical Inference in Dynamic Panel Data Models. Journal of Statistical Planning and Inference . Vol 138, 2763-2776.
[12] Mankiw, G.N. (2007). Teori Makroekonomi Edisi Ke-6 .
Nurmawan [penerjemah]. Jakarta : Erlangga.
[13] Sukirno, S. (2006). Pengantar Mikroekonomi. Edisi Ke-tiga, Jakarta : Raja Grafindo Persada