## AGROLAND: JURNAL ILMU-ILMU PERTANIAN
Vol. 27, No. 3 Desember (2020), 230 - 238
P-ISSN : 0854-641X & E-ISSN : 2407-7607, Diterbitkan Universitas Tadulako

## FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYERAPAN TENAGA KERJA PADA SEKTOR PERTANIAN DI PROVINSI SULAWESI TENGAH
Factors Affecting Employment on Agricultural Sector in Central Sulawesi
Dewi Sartika Laurencia Br. Manurung 1)
1) Fakultas Pertanian Universitas Tadulako
Email : wie.manurung@gmail.com
Submit: 25 November 2020, Revised: 10 December 2020, Accepted: December 2020

## ABSTRACT
Economic development is needed to reduce the unemployment rate. The agricultural sector is still a sector that has an important share in the economy. Employment is a national problem that arises  because  there  is  no  balance  between  the  increases  in  the  number  of  workers  with  the development of the number of businesses that accommodate the workforce from year to year. This study  analyzed  the  effect  of  inflation,  the  provincial  minimum  wage  and  gross  regional  domestic product  (GRDP)  generated  from  agricultural  sector  in  Central  Sulawesi.  The  analysis  technique used  was  multiple  regression  analysis  and  statistical  tests.  The  results  showed  that  inflation, agricultural  GRDP  and  minimum  wages  had  simultaneously  a  significant  effect  on  agricultural labor. The partial t-statistic test containing two variables namely the minimum wage and the GRDP of the agricultural sector have significant probability to the agricultural labor force variable.
Keywords : Labor, Inflation, and Minimum Wage.

## ABSTRAK
Pembangunan ekonomi sangat diperlukan untuk memperkecil tingkat pengangguran. Sektor pertanian  masih  menjadi  sektor  yang  memiliki  andil  dalam  perekonomian.  Ketenagakerjaan merupakan  masalah  nasional  yang  timbul  akibat  tidak  adanya  keseimbangan  antara  pertambahan jumlah  tenaga  kerja  dari  tahun  ketahun  dengan  perkembangan  jumlah  lapangan  usaha  yang menampung  tenaga  kerja  tersebut.  Penelitian  ini  menganalisis  tentang  pengaruh  inflasi,  upah minimum  provinsi  dan  PBRD  Sektor  Pertanian  Sulawesi  Tengah.  Teknik  analisa  yang  digunakan adalah  analisis  regresi  berganda  dan  uji  statistik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  secara simultan inflasi, PDRB Pertanian dan upah minimum berpengaruh signifikan terhadap tenaga kerja pertanian. Hasil uji parsial t-statistik terdapat dua variabel yakni variabel upah minimum dan PDRB Sektor Pertanian secara probabilitas signifikan terhadap variabel tingkat tenaga kerja pertanian.
Kata Kunci : Upah Minimum, Inflasi, dan Tenaga Kerja.
Original Research
Open Access

## PENDAHULUAN
Pembangunan ekonomi sangat diperlukan untuk  memperkecil  tingkat  pengangguran (Furuoka,  2016;  Jović  et  al.,  2016; Schilpzand  &  de  Jong,  2020).  Dengan pembangunan  ekonomi  diharapkan  laju pertumbuhan ekonomi dapat selalu dipertahanan pada tingkat  yang lebih tinggi tingkat  pertumbuhan  penduduk,  sehingga kegiatan  perekonomian  akan  menjadi  lebih luas  dan  selanjutnya  dapat  memperkecil jumlah  orang  yang  mengganggur  (Subri, 2006;  (Soler  et  al.,  2018;  Bertinelli  et  al., 2020)
Sektor  pertanian  sangat  berperan penting  dalam  pembangunan  ekonomi.  Hal ini  dikarenakan  sektor  pertanian  mampu menyediakan  lapangan  kerja,  sehingga tingkat  kemiskinan  dapat  diatasi  dan pemenuhan  kebutuhan  pangan  masyarakat dapat  terjaga.  Selain  itu,  sektor  pertanian juga  memiliki  kontribusi  pada  peningkatan devisa  negara  karena  mampu  mendorong peningkatan  di  sektor  lainnya  misalnya pada sektor industri sehingga (Syafa’at dkk, 2003;  Chisăgiu,  2015;  Dhahri  &  Omri, 2020).
Setiap  kebijakan  ekonomi  yang dilakukan  oleh  setiap  negara  ditujukan untuk  menurunkan  tingkat  pengangguran, stabilitas  harga  dan  pertumbuhan  ekonomi yang  tinggi.  Namun  fakta  menunjukkan bahwa  peningkatan  pertumbuhan  output (penurunan  amgka  pengangguran)  cenderung diikuti  dengan  peningkatan  tingkat  inflasi. Kaitan antara tingkat pengangguran dan tingkat inflasi  ditunjukkan  oleh  Prof.  A.W.  Phillips (1958). Kurva Phillips menunjukkan bahwa inflasi  yang  rendah  akan  meningkatkan jumlah  angka  penggangguran,  sebaliknya rendahnya angka pengangguran bisa dicapai apabila tingkat inflasi lebih tinggi (Maichal, 2012;  Álvarez  &  Correa-López,  2020; Jašová et al., 2020).
Laju  pertumbuhan  sektor  pertanian, kehutanan dan perikanan dalam kurun waktu tahun  2007 hingga tahun  2017  mengalami  laju pertumbuhan  yang  cenderung  berfluktuatif.
Sektor  pertanian  menjadi  salah  satu  sektor yang  memiliki  andil  besar  dan  menjadi leading sector dalam pertumbuhan perekonomi PDRB di Provinsi Sulawesi Tengah. Hal ini didukung  oleh  keamanan  yang  semakin kondusif,  otonomi  daerah  yang  diterapkan dan  kestabilan  harga  yang  menyebabkan efektivitas  pembangunan pasca krisis semakin baik  (Badan  Pusat  Statistik  Sulawesi  Tengah, 2020)
Masalah  utama  dari  ekonomi  makro adalah  bagaimana  menjaga  kestabilitas harga  sebagai  salah  satu  cara  untuk mengendalikan  tingkat  inflasi,  mengatasi pengangguran, menjaga keseimbangan neraca  pembayaran  dan  pendapatan  yang adil  dan  merata.  Stabilitas  merupakan prayarat  dari  pertumbuhan  dan  pemerataan dimana laju inflasi yang terlalu tinggi harus diturunkan agar tidak mengganggu pertumbuhan.  Kestabilan  ekonomi  dari suatu  Negara  tidak  akan  merusak  sendi perekonomian  dengan  merugikan  masyarakat baik konsumen maupun produsen (Sutawijaya dan Zulgahmi, 2012; Ciesielska & Kołtuniak, 2017; Mahjabeen et al., 2020).
Laju  inflasi  dalam  kurun  waktu tahun  2007  hingga  tahun  2019  cenderung berfluktuatif.  Pada  tahun  2018  inflasi Sulawesi  Tengah  cukup  tinggi  yakni mencapai  6,46%  bila  dibandingkan  dengan inflasi  tahun  2017  yakni  sebesar  4.33%. Kenaikan  inflasi  terjadi  karena  dampak bencana  gempa,  tsunami  dan  likuifaksi menyebabkan kerusakan infastruktur secara massif,  kontinuitas  pasokan  barang  terutama pangan  menjadi  terhambat  (BPS  Sulawesi Tengah, 2020)
Teori penting yang berkaitan dengan masalah ketenagakerjaan dikemukakan oleh Lewis  (1959)  dimana  adanya  kelebihan pekerja  tidak  memberikan  masalah  pada pembangunan  ekonomi.  Kelebihan  pekerja justru  menjadi  salah  satu  modal  untuk meningkatkan  pertumbuhan  output  dan penyediaan  pekerja  di  sektor  lain.  Teori lainnya  dikemukan  oleh  Fei-Ranis  (1961) yang  berkaitan  dengan  negara  berkembang dimana  ada  tiga  tahap  pembangunan
ekonomi  dalam  kondisi  kelebihan  pekerja yakni  pertama,  dimana  penganggur  semu (yang  tidak  menambah  output  pertanian) dialihkan  ke  sektor  industry  dengan  upah institusional  yang  sama.  Kedua,  tahap dimana  pekerja  pertanian  menambah  ouput tetapi  memproduksi  lebih  kecil  dari  upah institusional yang mereka peroleh, dialihkan ke  sektor  industri.  Ketiga,tahap  yang  ditandai dengan awal pertumbuhan  swasembada pada saat  pekerja  pertanian  menghasilkan  output lebih besar daripada perolehan upah institusional. Kelebihan  pekerja  akan  terserap  ke  sektor jasa  dan  industry  yang  meningkat  terus menerus sejalan dengan pertambahan output dan  perluasan  usahanya  (Mulyadi,  2003; Michelman, 2017; Biswas & Gupta, 2019).
Pertumbuhan  penduduk  akan  sangat mempengaruhi  pertumbuhan  angkatan  kerja. Semakin  besar jumlaj penduduk usia kerja, maka secara otomatis jumlah angkatan kerja akan bertambah. Bila peningkatan angkatan kerja  seiring  dengan  bertambahnya  partisipati penduduk yang bekerja, hal ini dapat berarti peningkatan  Tingkat  Partisipasi  angkatan Kerja (TPAK) akan diiringi oleh  menurunnya partisipasi  penduduk  yang  bekerja.  Hal  ini menjadi  pertanda  bahwa  faktor  pemicu tingginya TPAK adalah peningkatan penduduk yang mencari pekerjaan. Dengan kata lain, dapat mengakibatkan  bertambahnya  penggangguran (Mulyadi,  2003;  Temple  et  al.,  2017; Verdugo & Allègre, 2020).
Ketersediaan  lapangan  pekerjaan akan  selalu  berhubungan  erat  dalam  hal pemberian upah. Dimana para pelaku usaha akan melakukan pertimbangan untuk merektrut tenaga kerja baru. Kenaikan upah minimum akan  berdampak  kepada  kenaikan  upah yang akan diterima oleh setiap tenaga kerja. Jika  upah  minimum  Provinsi/Kabupaten naik,  maka  para  pelaku  usaha  akan meminimalkan  biaya  operasional  untuk mengantisipasi  pengeluaran  biaya.  Hal  ini memungkinkan adanya pengurangan tenaga kerja atau perampingan perusahaan (Sumarsono, 2003).
Dengan  adanya  inflasi,  kenaikan upah  minimum  dan  PDRB  Provinsi  yang
berlaku dapat  mempengaruhi naik  turunnya kemampuan sektor pertanian dalam  menyerap tenaga  kerja  di  Provinsi  Sulawesi  Tengah. Oleh karena itu, penulis  tertarik  melakukan penelitian untuk menganalisis inflasi, kenaikan  upah  minimum  dan  PDRB  sektor pertanian  Provinsi  Sulawesi  Tengah  yang mempengaruhi  penyerapan  tenaga  kerja pada  sektor  pertanian  di  Provinsi  Sulawesi Tengah.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Provinsi Sulawesi  Tengah  dengan  menggunakan data  sekunder  berupa  data  deret  berkala ( time series ) dalam kurun waktu tahun 2007 – 2019.
Teknik analisis data yang digunakan adalah :
1. Analisis  regresi  linear  berganda  yang menggunakan Logaritma Natural  (Gujarati dan Porter, 2009) dengan rumus sebagai berikut:
Ln Y = Ln α + β 1 Ln X 1 + β 2 Ln X 2 + β 3 Ln X 3 Keterangan;
Ln Y  : Penyerapan Tenaga Kerja (%) Ln X 1 : Inflasi (%)
Ln X 2 : PDRB Sektor Pertanian (Rp) Ln X 3 : Upah Minimum Provinsi (%)
α : intersep
β i : koefesien regresi
2. Pengujian Model Asumsi Klasik
3. Pengujian  model  terhadap  asumsi  klasik diberlakukan  pada  persamaan  struktural yang meliputi :
Uji  Normalitas. Uji  normalitas  digunakan untuk  mengetahui  apakah  data  terdistribusi normal  atau  tidak.  Menurut  Siahaan  (2014) menyatakan bahwa model yang paling baik adalah apabila datanya berdistribusi normal atau mendekati normal. Sebaliknya jika data menyebar  jauh  dari  garis  diagonal  dan  atau tidak  mengikuti  arah  garis  diagonal,  maka model  regresi  tidak  memenuhi  asumsi normalitas.
Uji  Multikolinearitas. Menurut  Gujarati and  Porter  (2009)  suatu  model  regresi dikatakan  terkena  multikolinearitas  apabila terjadi  hubungan  linear  yang  perfect  atau exact diantara beberapa atau semua variabel bebas dari suatu model regresi.
Uji  Heteroskedastisitas. Menurut  Siahaan (2014)  Uji  Heteroskedastisitas  digunakan untuk menguji aapakah model regresi linear kesalahan  atau error mempunya  varians yang  sama  atau  tidak  dari  satu  pengamatan ke pengamatan yang lain.
Uji  Autokorelasi. Autokorelasi  adalah terjadinya  korelasi  antar  anggota  serangkaian observasi yang diurutkan menurut  ruang  atau waktu.  Cara  mendeteksi  autokorelasi  dapat digunakan  dengan  metode  grafik  dan  uji  d dari Durbin-Watson.
4. Uji Statistik Uji Signifikansi Parsial (Uji t). Adapun uji t-statistik  dimaksudkan  untuk  menguji apakah  parameter  yang  digunakan  untuk mengestimasi  persamaan/model  regresi  linier berganda  sudah  merupakan  parameter  yang tepat ataupun tidak. Dikatakan tepat apabila
variabel bebas mampu mempengaruhi variabel terikat.
Uji Signifikansi Simultan (Uji F). Pada uji signifikansi  simultan  (Uji  F)  merupakan tahapan  untuk  mengidentifikasikan  model regresi yang diestimasi layak ataupun tidak. Artinya  bahwa  jika  pada  model  regresi dikatakan  layak,  maka  model  yang  digunakan mampu untuk menjelaskan pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Data

## Uji Regresi Berganda.
Adapun  pengujian  dalam  uji  regresi berganda untuk melihat hubungan antar tiap variable  independent  terhadap  variable dependen  dimana  variabel  independent yang  dimaksud  adalah  variabel  Inflasi, variabel PDRB dan variabel Upah Minimum  Provinsi.  Sedangkan  variabel dependen  adalah  penyerapan  tenaga  kerja. Model  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut : L_TK = α + 0.04β 1 – 3.90β 2 - 8.15β 3 + 229.4 Adapun hasil estimate regresi berganda adalah sebagai berikut:
Dari  hasil  analisis  uji  regresi berganda di atas diketahui bahwa R 2 senilai 0.91  kemudian  nilai  prob  (F-Statistic)  sebesar 0.000049  dan  nilai  DW  –  stat  sebesar  2.10
secara  umum  tidak  ditemukan  masalah  dan terdapat  nilai  probabilitas  variabel  bebas yang tidak signifikan (>5%) mempengaruhi penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi  Sulawesi
Tabel 1. Hasil Estimasi Uji Regresi Berganda
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob Ln Inf 0.044344 0.306641 0.144612 0.8882 Ln PDRB Pertanian -3.902733 1.649343 -2.366235 0.0422 Ln UMP -8.154068 2.451364 -3.326340 0.0089 Constan 229.4017 25.76018 8.905282 0.0000 R-square 0.910103      Mean dependent var 50.94564 Adjusted R-squared 0.880137      S.D. dependent var 6.084008 S.E. of regression 2.106357      Akaike info criterion 4.575457 Sum squared resid 39.93067      Schwarz criterion 4.749288 Log likelihood -25.74047      Hannan-Quinn criter. 4.539727 F-statistic 30.37148      Durbin-Watson stat 2.104907 Prob(F-statistic) 0.000049
Sumber : Data Time Series 2007 – 2019 Setelah Diolah.
Tengah  yakni  variable  Inflasi.  Oleh  karena itu dilakukan pengujian asumsi klasik untuk melihat  apakah  terdapat  pelanggaran  atau tidak

## Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Dalam  uji  normalitas  ini  bertujuan untuk  membuktikan  apakah  data  pada model  terdistribusi  normal  ataupun  tidak.
Dengan  melihat nilai  Jarque-Bera (JB test). Jika  nilai probability Jarque-Bera  lebih  besar dari  5%  maka  model  regresi  terdistribusi normal.
Grafik  di  bawah  menunjukkan bahwa data pada model terdistribusi normal. Dengan  melihat  nilai  Jarque-Bera  ( JB  test ) yakni  sebesar  1.42.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa model regresi terdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Adapun  pengujian  multikolinearitas ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah pada  model  regresi  ditemukan  ada  atau tidaknya  korelasi  antar  variabel  bebas. Untuk  mengetahui  apakah  pada  model regresi terjadi multikolinearitas, maka dapat dengan  melihat  pada  nilai Variance  Inflation Factor (VIF). Pada umumnya jika VIF > 10, maka variabel  tersebut  memiliki  multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya.
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas pada model regresi terlihat bahwa nilai VIF hanya  mencapai  1.00  dan  tidak  melebihi asumsi VIF > 10 ,maka model regresi linear pada  tabel  diatas  tersebut  tidak  terdapat multikolinearitas.  Hal  ini  dapat  diartikan juga  bahwa  regresi  yang  dipakai  untuk menguji  variabel  independen  tersebut  tidak terdapat gejala multikolinearitas.
Grafik 1. Hasil Uji Normalitas
0 1 2 3 4 5 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 Series: Residuals Sample 2007 2019
Observations 13 Mean 1.75e-14 Median -0.700846 Maximum 3.390637 Minimum -2.164672 Std. Dev. 1.824159 Skewness 0.747557 Kurtosis 2.365921 Jarque-Bera 1.428603 Probability 0.489534
Sumber : Data Time Series 2007 – 2019 Setelah Diolah.
Tabel 2. Hasil Analisis Uji Multikolinearitas

## Variance Inflation Factors
Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF Inf 0.094029 11.09453 1.636051 Ln PDRB Pertanian 2.720333 2227.408 2.874093 Ln UMP 6.009183 3415.632 3.147041 C 663.5870 1944.362 NA
Sumber : Data Time Series 2007 – 2019 Setelah Diolah

## Uji Heteroskedastisitas
Dalam  uji heteroskedastisitas bertujuan untuk  memperlihatkan  model  regresi  yang baik.  Model  yang  baik  adalah  model  yang tidak  terkena  heteroskedastisitas.  Pada model  regresi  dapat  di  deteksi  dari  hasil perhitungan dengan melihat apabila t-hitung <  dari  t-tabel,  maka  antara  variabel  bebas
tidak  terkena  heteroskedastisitas  terhadap nilai residual lain.
Adapun  hasil  pengujian  asumsi klasik yaitu uji heteroskedastisitas menunjukkan bahwa tidak adanya masalah heteroskedastisitas. Terlihat  bahwa  nilai  pada p-value Prob. Chi-Squared sebesar  (0.4935)  lebih  besar dari  nilai  α  (0.05)  sehingga  membuktikan tidak adanya masalah heteroskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Dalam  pengujian  uji  autokorelasi bertujuan  untuk  mengetahui  ada  ataau tidaknya  penyimpangan  yang  terjadi  pada model regresi.
Adapun  hasil  pengujian  asumsi klasik  dalam  uji  autokorelasi  menunjukkan bahwa  tidak  adanya  masalah  autokorelasi. Terlihat  bahwa  nilai  pada  F  hitung  sebesar (0.6091)  lebih  besar  dari  nilai  α  (0.05) sehingga  membuktikan  tidak  adanya  masalah autokorelasi.

## Uji Statistik Uji Signifikansi Parsial (Uji t)
Berdasarkan  Tabel  1  diatas  dapat diketahui  bahwa  variabel  inflasi  tidak berpengaruh  terhadap  tingkat  tenaga  kerja pertanian. Hal ini dapat diketahui pada nilai probabilitas  0.8882    yang  artinya  bahwa lebih  besar  dari  nilai  alpa    0.05.    Variabel PDRB  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  tingkat  tenaga  kerja  pertanian dengan  signifikansi  0.0422  yang  artinya bahwa bahwa lebih kecil dari nilai alpa  0.05
Tabel 3. Hasil Estimasi Analisis Uji Heteroskedastisitas : White
F-statistic 0.610499      Prob. F(9,3) 0.7514 Obs*R-squared 8.408787      Prob. Chi-Square(9) 0.4935 Scaled explained SS 2.752500      Prob. Chi-Square(9) 0.9733 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -13943.48 10339.95 -1.348506 0.2703 INF^2 -0.589745 0.412224 -1.430640 0.2479 INF*LOG(PDRB) -0.476527 2.537155 -0.187819 0.8630 INF*LOG(UMK) -3.950106 4.219708 -0.936109 0.4183 INF 70.76719 53.77177 1.316066 0.2797 LOG(PDRB)^2 -111.2452 84.41684 -1.317808 0.2792 LOG(PDRB)*LOG(UMK) 99.06971 106.6162 0.929218 0.4213 LOG(PDRB) 2283.850 1558.499 1.465417 0.2391 LOG(UMK)^2 -32.14890 46.22488 -0.695489 0.5368 LOG(UMK) -716.1170 854.9001 -0.837662 0.4637 R-squared 0.646830      Mean dependent var 3.071590 Adjusted R-squared -0.412681      S.D. dependent var 3.736432 S.E. of regression 4.440983      Akaike info criterion 5.891753 Sum squared resid 59.16699      Schwarz criterion 6.326330 Log likelihood -28.29640      Hannan-Quinn criter. 5.802428 F-statistic 0.610499      Durbin-Watson stat 2.364211 Prob(F-statistic) 0.751361
Sumber : Hasil Uji Setelah Data Diolah.
serta  variabel  Upah  minimum  berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat tenaga  kerja  pertanian  dengan  signifikansi 0.0089.  Maka  berdasarkan  uji  parsial  t- Statistik  terdapat  dua  variable  yakni  variable upah minimum dan PDRB Sektor Pertanian secara  probabilitas  signifikan  terhadap variabel tingkat tenaga kerja  pertanian sedangkan  variabel  inflasi  tidak  berpengaruh
terhadap  tingkat  tenaga  kerja.  Hal  ini  tidak sesuai  dengan  teori  dan  pandangan  kaum monetary  mengenai  inflasi  yang  mengatakan bahwa inflasi dapat mempengaruhi kesempatan kerja, dan  teori  A.W Philips  dalam Michail (2012)  yang  menyatakan  bahwa  adanya hubungan  yang  sangat  erat  antara  tingkat inflasi  dengan  tingkat  pengangguran  dan berlawanan dengan penyerapan tenaga kerja.

## Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Dalam  pengujian  ini  diperlukan asumsi untuk memberikan sebuah kesimpulan terhadap  kelayakan  model.  Asumsi  yang digunakan adalah bahwa jika nilai probabilitas F  hitung  lebih  kecil  dari  nilai  Alpha  0.05 maka  dapat  dikatakan  bahwa  model  regresi yang  diestimasi  layak  atau  diterima, sedangkan sebaliknya jika nilai probabilitas F  hitung  lebih  besar  dari  nilai  Alpha  0.05 maka  dapat  dikatakan  bahwa  model  regresi yang diestimasi tidak layak atau ditolak.
Hasil  yang  diperoleh  pada  model regresi  pada  Tabel  1  di  atas  menjelaskan
bahwa  model  regresi  yang  diestimasi diterima  atau  layak  dalam  penelitian  ini. Hal  ini  dapat  diketahui  bahwa  nilai  pada probabilitas  F  (statistik)  sebesar  0.000049 lebih  kecil  dari  pada  tingkat  signifikansi nilai Alpha (>0.05) sehingga dapat disimpulkan bahwa secara simultan Inflasi, PDRB Pertanian dan  Upah  Minimum  berpengaruh  signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja pertanian.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat ditarik  kesimpulan  yakni  ada  pada  uji
Tabel 4. Hasil Estimasi Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test
F-statistic 0.532567      Prob. F(2,7) 0.6091 Obs*R-squared 1.716865      Prob. Chi-Square(2) 0.4238 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. INF -0.264958 0.487110 -0.543939 0.6034 LOG(PDRB) 0.170109 1.772116 0.095992 0.9262 LOG(UMK) -1.044010 2.796056 -0.373387 0.7199 C 13.30857 31.85375 0.417802 0.6886 RESID(-1) -0.368214 0.568557 -0.647629 0.5379 RESID(-2) -0.367241 0.415490 -0.883875 0.4061 R-squared 0.132067      Mean dependent var 1.75E-14 Adjusted R-squared -0.487886      S.D. dependent var 1.824159 S.E. of regression 2.225089      Akaike info criterion 4.741509 Sum squared resid 34.65716      Schwarz criterion 5.002255 Log likelihood -24.81981      Hannan-Quinn criter. 4.687914 F-statistic 0.213027      Durbin-Watson stat 1.967411 Prob(F-statistic) 0.946146
Sumber : Hasil Uji Setelah Data Diolah.
regresi berganda dapat dilihat secara parsial variable  upah  minimum  dan  PDRB  Sektor Pertanian secara probabilitas signifikan terhadap variabel tingkat tenaga kerja pertanian sedangkan variabel  inflasi  tidak  berpengaruh  terhadap tingkat  tenaga  kerja.  Sedangkan  uji  secara simultan Inflasi, PDRB Pertanian dan Upah Minimum  berpengaruh  signifikan  terhadap penyerapan tenaga kerja pertanian.

## DAFTAR PUSTAKA
Álvarez,  L.  J.,  &  Correa-López,  M.  (2020). Inflation  expectations  in  euro  area Phillips curves. Economics Letters , 195 , 109449.
https://doi.org/10.1016/j.econlet.2020.1 09449 Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sulawesi Tengah. 2020. Provinsi Sulawesi Tengah  Dalam  Angka  2020.  Sulawesi Tengah Bertinelli,  L.,  Cardi,  O.,  &  Restout,  R.  (2020). RELATIVE  PRODUCTIVITY  AND
SEARCH  UNEMPLOYMENT  IN  AN
OPEN ECONOMY.
Journal of
Economic  Dynamics  and  Control , 117 , 103938.
https://doi.org/10.1016/j.jedc.2020.1039
38
Biswas,  B.,  &  Gupta,  R.  (2019).  Analysis  of barriers  to  implement  blockchain  in industry and service sectors. Computers
&  Industrial  Engineering , 136 ,  225– 241.
https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.07.00
5
Chisăgiu,  L.  (2015).  Multi-dimensional  Impact of  Foreign  Direct  Investments  on  the Host-economy, Determinants
and
Effects,  and  their  Contribution  to Economic Growth in Romania.
Procedia  Economics  and  Finance , 32 , 721–727. https://doi.org/10.1016/S2212- 5671(15)01454-9
Ciesielska,  D.,  &  Kołtuniak,  M.  (2017). Outward foreign direct investments and
home  country’s  economic  growth. Physica  A:  Statistical  Mechanics  and Its Applications , 482 , 127–146. https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.04. 057
Dhahri,  S.,  &  Omri,  A.  (2020).  Foreign  capital towards  SDGs  1  &  2—Ending  Poverty and  hunger:  The  role  of  agricultural production. Structural  Change  and
Economic  Dynamics , 53 ,  208–221. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2020.0 2.004
Furuoka,  F.  (2016).  Natural  gas  consumption and  economic  development  in  China and Japan: An empirical examination of the  Asian  context. Renewable  and Sustainable  Energy  Reviews , 56 ,  100– 115. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.11.0
38
Gujarati,  D.  N.  and  D.C.  Porter  2009. Basic Economet ric.  5 rd ed,  McGraw  Hill International Edition. New York.
Jašová, M., Moessner, R., & Takáts, E. (2020). Domestic  and  global  output  gaps  as inflation drivers: What does the Phillips curve  tell? Economic  Modelling , 87 ,
238–253.
https://doi.org/10.1016/j.econmod.2019. 07.025
Jović,  S.,  Maksimović,  G.,  &  Jovović,  D. (2016).  Appraisal  of  natural  resources rents and economic development. Resources Policy , 50 , 289–291. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2016 .10.012
Mahjabeen,  Shah,  S.  Z.  A.,  Chughtai,  S.,  & Simonetti, B. (2020). Renewable energy, institutional stability,
environment  and  economic  growth nexus of D-8 countries. Energy Strategy
Reviews , 29 , 100484. https://doi.org/10.1016/j.esr.2020.10048
4
Michelman, B. (2017). Industry Specific Q&A.
In Women  in  the  Security  Profession (pp. 73–77). Elsevier.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 803817-8.00012-2
Schilpzand,  A.,  &  de  Jong,  E.  (2020).  Work ethic  and  economic  development:  An investigation  into  Weber’s  thesis.
European Journal of Political Economy , 101958. https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2020. 101958
Maichal.  2012.  Kurva  Phillips  di  Indonesia.
Jurnal  Ekonomi  Pembangunan.  Vol. 13(2):183-193. Fakulty
of
Entrepreneurial  Business. Universitas Ciputra. Surabaya Mulyadi.  S.,  2003.  Ekonomi  Sumber  Daya Manusia Dalam Perspektif Pembangunan.  PT.  Raja  Grafindo Persada. Jakarta Siahaan,  E.  2014.  Ekonomi  Manajerial.  Edisi Revisi. USU Press. Medan Subri,  M.  2006.  Ekonomi  Sumber  Daya Manusia Dalam Perspektif Pembangunan.  PT.  Raja  Grafindo Persada. Jakarta
Sumarsono,  S.  2003.  Ekonomi  Sumber  Daya
Manusia,  Teori  dan  Kebijakan  Publik. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sutawijaya,  A  dan  Zulfahmi.  2012.  Pengaruh
Faktor-Faktor Ekonomi Terhadap
Inflasi  di  Indonesia.  Jurnal  Organisasi
dan  Manajemen.  Vol.  8(2):  85-101.
Universitas Terbuka
Syafa’at, N., S, Mardianto., dan P, Simatupang. 2003.  Dinamika  Indikator  Ekonomi Makro Sektor Pertanian dan Kesejahteraan Petani. Analisis Kebijakan  Pertanian.  Vol.1(1):  62-73. Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan Sosial Ekonomi Pertanian. Jakarta
Soler, D., Sanz, M. T., Caselles, A., & Micó, J. C.  (2018).  A  stochastic  dynamic model to  evaluate  the  influence  of  economy and well-being on unemployment control. Journal  of  Computational  and
Applied  Mathematics , 330 ,  1063–1080. https://doi.org/10.1016/j.cam.2017.04.0 33
Temple,  J.  B.,  Rice,  J.  M.,  &  McDonald,  P.  F. (2017).  Mature  age  labour  force participation and the life cycle deficit in Australia:  1981–82  to  2009–10. The Journal of the Economics of Ageing , 10 , 21–33. https://doi.org/10.1016/j.jeoa.2017.08.0
01
Verdugo,  G.,  &  Allègre,  G.  (2020).  Labour force participation and job polarization: Evidence from Europe during the Great Recession. Labour  Economics , 66 ,
101881. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2020.10 1881