www.jurnalmandiri.com
ISSN : 2580-3220, E-ISSN : 2580-4588 J. Mandiri., Vol. 4, No. 1, Juni 2020 (52 - 65) ©2018 Lembaga Kajian Demokrasi dan Pemberdayaan Masyarakat (LKD-PM) DOI : https://doi.org/10.33753/mandiri.v4i1.103

## Faktor Human Capital Pada Pertumbuhan Ekonomi Kreatif
(Studi Kasus Lima Provinsi di Indonesia)

## Nefo Indra Nizar
Fakultas Ekonomi, Universitas Pamulang nefoindra@gmail.com
Ahmad Nazir
Fakultas Ekonomi, Universitas Pamulang nazirmangkurat@gmail.com

## Abstrak
Ekonomi kreatif merupakan sektor yang menjanjikan terhadap pertumbuhan ekonomi dan dapat menjadi kekuatan baru ekonomi nasional di masa yang akan datang. Kontribusi terhadap PDB Nasional terus meningkat dari tahun ke tahun. Pada tahun 2016, sektor ekonomi kreatif mampu meyumbang 7,44 persen terhadap PDB Nasional atau total sebesar 922,59 triliun. Salah satu faktor yang paling penting di dalam pertumbuhan ekonomi kreatif adalah human capital. Human capital merupakan stock dari manusia yang berupa pendidikan, ketrampilan dan kesehatan sehingga dapat memberikan produktivitas yang pada gilirannya akan memberikan nilai tambah dan nilai ekonomi berupa peningkatan output dan pertumbuhan ekonomi, termasuk pertumbuhan ekonomi kreatif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui peran dan pengaruh human capital terhadap pertumbuhan ekonomi kreatif. Metode penelitian menggunakan data panel dengan basis teori ekonomi mengenai human capital dan teori pertumbuhan ekonomi. Sumber data sekunder diambil dari BEKFRAF dan BPS untuk data PDRB lima provinsi selama rentang waktu 2011-2016. Indikator human capital yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah penduduk yang bekerja di sektor ekonomi kreatif dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM mewakili tiga dimensi dasar manusia, yaitu dimensi umur panjang dan sehat, dimensi pengetahuan, dan dimensi standar layak hidup. Pertumbuhan ekonomi menggunakan data PDRB. Dari hasil estimasi penelitian bahwa faktor human capital memberikan kontribusi positif terhadap pertumbuhan ekonomi kreatif.
Kata Kunci : Human capital, Pertumbuhan Ekonomi Kreatif, Data Panel

## Abstract
The creative economy is a promising sector of economic growth and can become a new national economic power in the future. Contributions to the National GDP continue to increase from year to year. In 2016, the creative economy sector was able to contribute 7.44 percent to the National GDP or a total of 922.59 trillion. One of the most important factors in the growth of the creative economy is human capital. Human capital is a stock of people in the form of education, skills and health so as to provide productivity which in turn will provide added value and economic value in the form of increased output and economic growth, including creative economic growth. The purpose of this study is to determine the role and influence of human capital on creative economic growth. The research method uses panel data on the basis of economic theory regarding human capital and economic growth theory. Secondary data sources were taken from BEKFRAF and BPS for GRDP data of five provinces during the period of 2011-2016. Human capital indicators used in this study are the number of people working in the creative economy sector and the Human Development Index (HDI). HDI represents the three

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Menurut Adelakun (2011), human capital adalah kemampuan dan ketrampilan sumber daya manusia yang dapat menjadi sumber keunggulan kompetitif dan harus dikelola secara strategis. Pengembangan sumber daya manusia menjadi sangat penting di dalam pembuatan kebijakan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi baik di tingkat nasional maupun regional. Banyak literatur menyebutkan tentang pentingnya pe- ngem bangan sumber daya manusia di negara- negara berkembang melalui pendidikan, pening- katan fasilitas kesehatan, keterampilan, dan infrastuktur sosial, yang pada gilirannya me ning- katkan produktivitas dan menaikkan angka PDB per kapita.
Peran human capital menjadi penting untuk pengembangan dan pertumbuhan ekonomi krea- tif, yaitu sektor ekonomi yang mengutamakan sumber daya manusia yang kreatif dan inovatif serta mengandalkan pengetahuan manusia adalah sektor ekonomi kreatif. Peran penting dari modal manusia ini juga tercermin dari tema utama APBN 2020 dimana modal manusia merupakan fokus utama di dalam pembiayaan yang diharapkan da- pat mendorong laju pertumbuhan ekonomi.
Istilah ekonomi kreatif pertama kali disebut dalam makalah penelitian pada tahun 2000-an ketika Prof John Howkins mempresentasikan pemikirannya tentang hubungan antara krea- ti vitas dan ekonomi dalam bukunya yang berjudul Creative Economy: How People Make Money from Ideas (Howkins, 2013). Ekonomi kreatif merupakan sebuah konsep ekonomi yang mengintensifkan informasi dan kreativitas. Ekonomi kreatif mengandalkan ide dan stock of knowledge dari sumber daya manusia (SDM) sebagai faktor produksi utama dalam kegiatan ekonominya (Nurmilah et al . 2016:98). Berdasarkan laporan dari UNDP mengenai
ekonomi kreatif (UNDP, 2013), menunjukkan bahwa ekonomi kreatif adalah pendorong pem- bangunan yang semakin kuat, hal ini tercermin dari perdagangan dunia untuk barang dan jasa kreatif mencapai rekor US $ 624 miliar pada tahun 2011 dan meningkat dua kali lipat dari tahun 2002 hingga 2011. Tingkat pertumbuhan ta hunan rata-rata selama periode itu adalah 8,8 persen. Pertumbuhan ekspor negara berkembang dari barang-barang kreatif bahkan lebih kuat, rata- rata 12,1 persen setiap tahun selama pe riode yang sama. Dari data statistik dan hasil survei ekonomi kreatif (2018) menunjukkan PDB sektor ekonomi kreatif negara Indonesia secara nasional terus mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Pada tahun 2016 PDB eko nomi kreatif adalah sebesar 922,59 triliun dan menyumbang ke PDB Nasional sebesar 7,44 persen. Dibandingan dengan negara- negara lain (2016), negara Indonesia termasuk yang tertinggi setelah Amerika Serikat dan Korea Selatan.
Tabel 1. PDB Ekonomi Kreatif Indonesia 2010-2016 (dalam triliun rupiah) dan Kontribusi terhadap PDB Nasional dibandingkan dengan Negara-negara lain 2016 (dalam persen) (triliun rupiah)
Negara 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Indonesia 525,96 581,54 638.39 708,27 784,87 852,56 922,59 (7,44%)* Amerika Serika 11,12%* Korea Selatan 8,67%* Rusia 6.06%* Singapore 5,70%* Philipina 4,92* Kanada 4,50%* Sumber: Sumber: EKRAF, BPS, Data Statistik dan Hasil Survey Ekonomi Kreatif (2018)
Note: * Kontribusi terhadap PDB
Nilai ekspor ekonomi kreatif juga terus me- ngalami peningkatan jika dibandingkan dengan nilai ekspor secara total. Pada tahun 2010 nilai ekspor ekraf sebesar USD 13,51 miliar, terus mengalami kenaikan, sehingga pada tahun 2016 nilai ekspor mencapai USD 19,91 miliar pada
basic human dimensions, namely the dimension of longevity and health, the dimension of knowledge, and the standard dimension of living standards. Economic growth using GRDP data. From the estimation results of research that human capital factors contribute positively to the growth of the creative economy.
Keywords : Human capital, Creative Economic Growth, Data Panel
tahun 2016. Hal ini menunjukkan potensi yang besar dari ekonomi kreatif dapat meningkatkan nilai ekspor di masa yang akan datang.
Dibandingkan dengan ekspor non-migas yang cenderung mengalami penurunan, sektor ekonomi kreatif malah mengalami kenaikan, wa laupun sempat mengalami penurunan pada tahun 2012, yaitu sebesar 1,29 persen, tetapi ke- mudian terus mengalami kenaikan di tahun- tahun berikutnya. Kenaikan ekspor terbesar eko- nomi kreatif terjadi pada tahun 2014, yaitu se- besar 14,46 persen, atau dengan nilai total ekspor sebesar 18,16 miliar dollar.
Tabel 2. Perbandingan Nilai Ekspor Ekraf, Ekspor Nonmigas, dan Ekspor Total (2010-2016)
Deskripsi 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Nilai Ekspor Ekraf (miliar US$) 13,51 15,64 15,44 15,87 18,16 19,36 19,99 Nonmigas (miliar US$) 129,74 162,02 153,04 149,92 145,96 131,79 132,08 Total Migas dan Nonmigas (miliar US$) 157,78 203,5 190,02 182,55 175,98 150,37 145,19 Perubahan Eskpor Ekraf (%) - 15,8 -1,29 2,79 14,46 6,6 3,23 Nonmigas (%) - 24,88 -5,54 -2,04 -2,64 -9,71 0,22 Total Migas dan Nonmigas (%) - 28,98 -6,62 -3,93 -3,6 -14,55 -3,44 Peranan Ekspor Ekraf thd Ekspor Nonmigas (%) 10,41 9,65 10,09 10,59 12,45 14,69 15,13 thd Ekspor Total (%) 8,56 7,69 8,13 8,69 10,32 12,88 13,77
Sumber: BPS, Bekraf, Ekspor Ekonomi Kreatif 2011 - 2016
Dari sisi penyerapan tenaga kerja, jumlah pekerja yang bekerja di sektor ekonomi kreatif terus meningkat dari tahun ke tahun. Pada tahun 2011 jumlah pekerja di sektor ekonomi kreatif berdasarkan data sakernas adalah sebesar 13,45 juta orang. Pada tahun 2016 jumlah pekerja di sektor ekonomi kreatif meningkat menjadi se- besar 16,91 juta orang. Dari 16 sub-sektor eko- nomi kreatif, sub-sektor ekonomi kreatif yang paling dominan dalam penyerapan tenaga kerja adalah sub-sektor kuliner, fashion, dan kriya.
Tabel 3. Jumlah Pekerja Ekonomi Kreatif Berdasarkan Sub-Sektor 2011-2016
SUBSEKTOR TAHUN 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Arsitektur 46.090 52.209 52.776 52.038 52.210 53.844
Desain 19.947 22.223 22.682 22.049 22.483 23.967 Film, Animasi, dan Video 34.146 34.633 35.148 36.288 37.359 39.546 Fotografi 60.431 65.293 65.900 66.218 67.351 69.826 Kriya 3.368.235   3.551.875   3.380.110   3.386.739   3.640.198   3.717.479 Kuliner 5.596.084   5.846.779   6.324.268   6.859.828   7.410.733   7.983.259 Musik 50.789 51.769 53.191 53.364 54.235 56.891 Fashion 3.553.523   4.121.796   4.015.768   3.905.429   3.855.457   4.129.344 Aplikasi dan Game Developer 33.131 34.692 36.044 36.879 39.304 41.065 Penerbitan 440.519 452.514 455.039 454.254 461.274 464.579 Periklanan 33.128 34.000 35.290 35.155 39.041 40.990 Televisi dan Radio 52.609 58.160 61.188 61.137 69.741 71.294 Seni Pertunjukan 125.364 129.405 159.426 160.054 169.884 170.994 Seni Rupa 33.188 36.078 38.119 38.141 40.320 46.612 TOTAL 13.449.195  14.493.438   4.736.962   5.169.587  15.961.605   6.911.706
Sumber: BPS, EKRAF, Jumlah Tenaga Kerja Ekonomi Kreatif 2011-2016
Tingkat upah menunjukkan penghargaan. Imbalan yang diberikan kepada tenaga kerja ber  dasarkan tingkat keahlian, kompetensi dan pen didikan. Tingat upah merupakan salah satu indikator return yang di dapat dari hasil investasi lama pendidikan yang dilakukan sumber daya manusia. Semakin tinggi tingkat pendidikan se- seorang mendapatkan tingkat upah yang lebih tinggi. Berdasarkan data BPS Sakernas me nun- jukkan bahwa semakin tinggi tingkat pen di dikan, semakin tinggi tingkat upah yang di dapat.
Tabel 4. Rata-rata Upah Sebulan Tenaga Kerja Ekonomi Kreatif Menurut Pendidikan 2011-2016
PENDIDIKAN TAHUN 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Tidak/belum pernah sekolah 621.051 622.921 1.000.769 758.994 708.773 979.601 Tidak/belum tamat SD 744.860 805.100 904.277 862.139 846.386 1.248.372 SD/sederajat 783.458 882.486 1.054.015 1.023 384 968.699 1.430.496 SMP/sederajat 1.006.224 994.012 1.242.422 1.247.132 1.269.847 1.714.306 SMA/MA/ sederajat 1.198.957 1.338.586 1.681.445 1.599.212 1.632.144 2.316.209 SMK 1.162.941 1.256.488 1.569.503 1.596.726 1.741.656 2.122.547 Diploma (DI, DII, DIII) 2.096.242 2.178.605 2.706.281 2.610.670 2.991.346 2.870.690 Universitas (S1, S2, S3) 3.746.834 3.570.056 3.839.033 3.457.832 4.196.519 4.987.662 TOTAL 1.133 711 1.223.483 1.511.233 1.487.801 1.587.776 2.059.899
Sumber: BPS, EKRAF, Upah Tenaga Kerja Ekonomi Kreatif 2011-2016
Hal ini sesuai dengan pendapat para pakar yang menyatakan bahwa produktivitas tenaga kerja dipengaruhi oleh faktor pendidikan, ke- ahlian, kesehatan, keterampilan, pelatihan, dan
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 4, No. 1, Juni 2020: 52 - 65
pengalaman kerja. Berdasarkan teori human capital (Becker, 1993) mengatakan bahwa tingkat upah dipengaruhi oleh tingkat pendidikan, pelatihan, keterampilan, dan pengalaman kerja. Menurut Hamdan (2016) dari tujuh dimensi daya saing ekonomi kreatif, dimensi sumber daya manusia merupakan salah satu dimensi yang perlu dikembangkan selain dimensi pembiayaan. Dari tujuh dimensi tersebut, ada dua dimensi yang perlu menjadi perhatian dan prioritas, salah satunya adalah masalah pengembangan sumber daya manusia (Nizar, 2018).
Faktor-faktor yang mempengaruhi pertum- buhan ekonomi kreatif yang hendak diteliti pa- da penelitian ini adalah jumlah pekerja yang be kerja di sektor ekonomi kreatif dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang merupakan indikator modal manusia, Indeks Pembangunan Manusia mewakili indikator angka Umur Harapan Hidup (UHH), Harapan Lama Sekolah (HLS), Rata-Rata Lama Sekolah (RLS), dan Pengeluaran per Kapita.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Batasan Masalah Batasan masalah dari penelitian ini adalah data yang digunakan data PDRB ekonomi kreatif untuk lima provinsi, yaitu Bali, Jawa Timur, Yogyakarta, Jawa Barat dan Sumatera Utara dengan menggunakan data panel kurun waktu 2011-2016. Data Jumlah pekerja sektor ekonomi kreatif menggunakan jumlah pekerja yang be- kerja di sektor ekonomi kreatif. Data PDRB dan jumlah pekerja ekonomi kreatif diambil dari data BEKRAF dan BPS. Sementara data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) diambil dari data BPS.
Berdasarkan latar belakang yang diuraikan di atas, maka penulis merumuskan masalah pe ne litian “Bagaimana Peran dan Pengaruh Human Capital Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Kreatif?”
Faktor human capital merupakan faktor yang sangat penting perannya di dalam pertumbuhan ekonomi, hal ini ditunjukkan sebagai tema utam APBN 2020, dan sesuai dengan rumusan masalah di atas, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui “Peran dan Pengaruh Human Capital Terhadap Pertumbuhan ekonomi kreatif”

## Tinjauan Pustaka
Teori Human Capital Osiebe (2019) menyebutkan bahwa human capital , atau tenaga kerja terampil, pertama kali dimasukkan ke dalam analisis ekonomi pada 1960-an dan 1970-an. Teori modal manusia me- nyajikan pengetahuan sebagai stok ide-ide kreatif yang memberikan individu dengan kompetensi yang diperkuat, karakteristik perilaku, dan kete- rampilan kognitif yang memungkinkan mereka untuk mengembangkan aktivitas potensial yang lebih produktif dan efisien. Oleh karena itu, modal manusia memainkan peran mendasar terhadap per tumbuhan ekonomi (Baptista, Leitao, 2015).
Osiebe (2019) juga menyebutkan bahwa be- berapa ahli di bidang modal manusia seperti Goode Mincer, dan Becker mengungkapkan pan dangan yang berbeda pada sumber daya ma- nusia, kemungkinan karena spektrum faktor da- pat secara langsung atau tidak langsung mem- pengaruhi pembentukan dan eksploitasi modal ma nusia. Faktor-faktor ini memiliki dampak po sitif atau negatif, dan dampak yang luas pa da ekonomi di tingkat ekonomi makro atau mikro. Pengaruh eksogen atau endogen kadang-ka- dang dikelompokkan menjadi demografis, so- sial, kategori sosial demografi, ekonomi, dan eko logi. Selanjutnya seperti yang dikembangkan oleh Mankiew, Rommer, dan Weil, Romer, P., Uzawa, dan Lucas, seperti yang dikutip dari Osiebe (2019), ketertarikan pada modal manusia tumbuh sebagai teori pertumbuhan endogen masing-masing membuat model di mana tingkat output didefinisikan sebagai hasil dari input kua- litas modal manusia. Mereka berpendapat bah wa kualitas pendidikan bisa mengarah kepada per- tumbuhan ekonomi yang berkelanjutan.
Hoyman & Faricy (2008) menyebutkan bahwa beberapa ahli di bidang modal manusia sepakat
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 4, No. 1, Juni 2020: 52 - 65
bahwa konsentrasi individu yang berpendidikan, bersama dengan pelatihan, akan menghasilkan tingkat tinggi pertumbuhan ekonomi jangka pan jang. Pendukung awal penelitian sumber daya manusia berpendapat bahwa jika individu memperoleh lebih banyak pendidikan, mereka akan menerima tingkat pengembalian yang lebih tinggi melalui upah mereka. Pentingnya manusia modal dalam kebijakan bahwa pendidikan akan meningkatkan efisiensi ekonomi dan kelem- bagaan.
Human capital berbeda dengan modal fisik lainnya. Human capital adalah investasi yang di keluarkan untuk meningkatkan kualitas diri melalui pelatihan, pendidikan dan kesehatan. Investasi human capital cenderung merespons secara rasional terhadap manfaat dan biaya. Ke- putusan investasi setiap individu didasarkan ke- pada manfaat dan biaya yang dikeluarkan di dalam investasi human capital . Tiap-tiap individu cenderung memilih investasi human capital yang memberikan rate of return yang paling tinggi di masa yang akan datang. Berdasarkan referensi beberapa penelitian mengenai hubungan antara human capital terhadap pertumbuhan ekonomi di Amerika Serikat, Jepang, Taiwan dan beberapa negara Asia, Becker (1993), menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang kuat antara human capital dan pertumbuhan ekonomi. Pendidikan dan pe- latihan juga membantu mengatasi perubahan tek nologi dan memajukan produktivitas sumber daya manusia.
Adelakun (2011) di dalam penelitiannya meng gunakan beberapa teori untuk menjelaskan hu bungan human capital dan pertumbuhan eko nomi. Pertama , teori human capital yang dikembangkan oleh Theodore, Schultz, Gery Becker dan Jacob Mincer. Teori ini menun- jukkan bagaimana pendidikan mengarah pa- da peningkatan produktivitas dan efisiensi pe- kerja dengan meningkatkan tingkat kognitif dan keterampilan. Individu berinvestasi dalam pen didikan atau untuk meningkatkan stok ke- mam puan manusia yang dapat dibentuk dengan menggabungkan kemampuan bawaan dengan investasi pada manusia. Contoh investasi se- ma cam itu termasuk pengeluaran tentang pen-
didikan, pelatihan di tempat kerja, kesehatan, dan nutrisi. Kedua adalah teori modernisasi yang berfokus pada bagaimana pendidikan mengubah individu nilai, kepercayaan dan perilaku. Pa- paran terhadap institusi modernisasi seperti se- kolah, pabrik, dan media massa menanamkan nilai-nilai dan sikap modern. Menurut teori mo- dernisasi, ini perubahan normatif dan sikap terus berlanjut sepanjang siklus hidup, secara per- manen mengubah hubungan individu dengan struktur sosial. Semakin besar jumlah orang yang terpapar lembaga modernisasi, semakin besar tingkat modernitas individu yang dicapai oleh masyarakat. Ekspansi pendidikan melalui efeknya pada nilai-nilai dan manfaat individu me- nggerakkan sumber daya manusia untuk menjadi tenaga kerja yang lebih produktif dan mendorong terciptanya pertumbuhan ekonomi yang lebih ber kelanjutan.
Human Capital dan
Teori Pertumbuhan Ekonomi Teori pertumbuhan ekonomi yang paling dasar yang kemudian dikembangkan menjadi teori pertumbuhan ekonomi yang lebih modern, adalah teori pertumbuhan neo-klasik model Solow. Model pertumbuhan Solow menggunakan fungsi produksi dengan menggunakan faktor produksi Modal dan Tenaga Kerja. Model fung- si produksi dapat ditulis secara sederhana Y = f (K,L). Dimana Y adalah total output; K adalah Modal dan L adalah Tenaga Kerja. Pe- nelitian Solow memasukkan unsur sumber da ya manusia di dalam model pertumbuhan ekonomi Solow dan model fungsi produksi agregat, dengan memasukkan faktor tenaga kerja, modal fisik dan teknologi. Tetapi model Solow tidak memasukkan produktivitas manusia yang merupakan salah satu unsur human capital ke dalam modelnya, karena produktivitas dianggap sebagai faktor eksogen yang tidak bisa dijelaskan di dalam model. Selanjutya Mankiew, Romel dan Weil, menambahkan faktor akumulasi human capital ke dalam model Solow. Human capital memiliki peran penting di dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Sementara model per- tumbuhan endogen, mempunyai pandangan yang
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 4, No. 1, Juni 2020: 52 - 65
bertentangan dengan teori pertumbuhan Solow. Model pertumbuhan endogen beranggapan pen- tingnya modal pengetahuan (capital knowledge) , tingkat pendidikan tenaga kerja dan investasi riset dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi (Sengupta, 2011).
Teori neo-klasik pertumbuhan ekonomi meng anggap produktivitas tenaga kerja sebagai faktor eksogen, yang sering gagal mencerminkan pengaruh manfaat pendidikan terhadap potensi produktivitas dan pertumbuhan. Kekurangan ini dikoreksi oleh teori baru pertumbuhan ekonomi, dengan penekanan pada pengaruh pendidikan dan inovasi pada pertumbuhan ekonomi jang- ka panjang. Modal fisik berkontribusi pada pe- ningkatan pendapatan per kapita pada tahap awal pengembangan, sementara akumulasi penge- tahuan (melalui pendidikan dan pelatihan yang berkelanjutan) pada akhirnya mengarah ke tahap pengembangan yang lebih tinggi (Olawumi, 2019).
Adelakun (2011) menambahkan bahwa pe- nye diaan pendidikan oleh pemerintah dipan- dang sebagai investasi produktif dalam pengem- bangan sumber daya manusia, investasi yang ter kadang lebih disukai daripada akuisisi modal fisik. Penegasan ini juga dikuatkan oleh teori modernisasi, dengan fokus pada kemampuan transformasional pendidikan dan institusi (se- perti sekolah, pabrik, dan media massa) pada keyakinan, nilai, dan perilaku individu, semakin besar jumlah orang yang terpapar pada institusi modernisasi, semakin besar pula tingkat per tum- buhan dan perkembangan ekonomi. Pendidikan memiliki dampak langsung pada modal manusia, yang bisa diukur dengan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan dampak distribusi pendapatan (Osiobe, 2019).
Penelitian lain mengenai human capital dan pertumbuhan ekonomi adalah penelitian yang dilakukan oleh Bucci et al . (2018). Bucci et al . (2018) mencoba mengembangkan dampak dari akumulasi human capital terhadap pertumbuhan ekonomi, dengan memasukkan juga faktor po- pulasi dan terjadinya efek dilusi. Bucci et al . (2018) memaparkan lebih lanjut pengaruh technological change akibat adanya akumulasi human capital
melalui inovasi, penemuan ide-ide baru, penelitian dan pengembangan (R&D), menyempurnakan penelitian awal mengenai perubahan teknologi yang dilakukan oleh Uzawa dan Lucas (Sengupta, 2011). Salah satu penelitian terbaru mengenai human capital dilakukan oleh Olawumi (2019) yang meneliti mengenai tentang hubungan pengembangan human capital dan pengaruhnya terhadap pertumbuhan ekonomi di negara BRICS (Brazil, Rusia, India, China, Afrika Selatan). Olawumi mencoba menganalisis pengaruh fak- tor human capital terhadap pertumbuhan eko- nomi dengan menggunakan lima variabel human capital , yaitu: total pengeluaran untuk pen didikan, total pengeluaran untuk kesehatan, rata-rata tertimbang populasi yang terdaftar di sekolah dasar, sekolah menengah, dan perguruan tinggi, jumlah tenaga kerja dengan pendidikan menengah, jumlah dari hak paten dan modal intelektual yang terdaftar, pengeluaran untuk riset. Analisis dilakukan dengan menggunakan teknik regresi Ordinary Least Squares (OLS) dan Generalized Method of Moments (GMM), dengan menggunakan data time series dari tahun 1990 hingga tahun 2017.

## Ekonomi Kreatif
Ekonomi kreatif mulai dikembangkan pada awal abad ke-21 oleh masyarakat dunia terutama di negara-negara maju mulai mengembangkan sistem ekonomi baru yang dikenal dengan “Eko- nomi Kreatif”. Sistem ekonomi kreatif adalah sistem ekonomi yang mengintensifkan informasi dan kreativitas, serta mengandalkan kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) yang kreatif dan inovatif (Serfiyani et al ., 2016). Sektor ekonomi yang mengutamakan sumber daya manusia yang kreatif dan inovatif serta mengandalkan pengetahuan manusia adalah sektor ekonomi kreatif.
Terkait dengan kreativitas dan cara ber pi- kir kreatif, beberapa ahli menyampaikan pen - da patnya yang dikutip dari Blue Print Pengem- bangan Ekonomi Kreatif (Departemen Perda- gangan RI, 2015), seperti Daniel L Pink, menye- butkan bahwa di era kreativitas, bila ingin maju kita harus melengkapi kemampuan teknologi kita
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 4, No. 1, Juni 2020: 52 - 65
(high-tech) untuk mencapai high concept , yaitu kemampuan menciptakan keindahan artistik dan emosional, dan high touch , kemampuan berempati, memahami esensi interaksi manusia, dan menemukan makna. Howard Gardner, me- ma parkan tentang teori tentang kemampuan kognisi, atau teori kecerdasan majemuk (multiple intellegence) dan menyatakan bahwa terdapat lima pola pikir utama yang diperlukan di masa yang akan datang yaitu: 1) Pola pikir disipliner (the disciplinary mind) , pola pikir yang dipelajari di pendidikan formal; 2) Pola pikir mensintesa (the synthesizing mind) , ke- mampuan menggabungkan ide-ide dari berbagai disiplin ilmu atau menyatukan ke dalam satu ke- satuan dan kemampuan menyampaikan hasil integrasi itu kepada orang banyak; 3) Pola pikir kreasi (the creating mind) , kemampuan untuk mengungkapkan dan menemukan jawaban dari suatu permasalahan atau fenomena yang dite- muinya; 4) Pola pikir penghargaan (the respectful mind) , kesadaran untuk mengapresiasi perbedaan diantara kelompok-kelompok manusia; dan 5) Pola pikir etis (the ethical mind) pola pikir yang memiliki tanggung jawab moral yang tinggi baik sebagai seorang pekerja maupun sebagai warga negara. Thomas L Friedman di dalam bukunya yang berjudul The World is Flat , menyebutkan ada tujuh kemampuan yang diperlukan untuk dapat bekerja, yaitu : 1) kemampuan dalam berkolaborasi; 2) kemampuan dalam mensintesakan segala sesuatu; 3) kemampuan menjabarkan; 4) kemampuan men ciptakan nilai tambah; 5) kemampuan ber- adap tasi dengan lingkungan baru; 6) kesadara ter hadap kelestarian alam; dan 7) kemampuan men ciptakan dan mengolah kandungan lokal. Ber dasarkan hasil studi kasus yang dilakukan Brinkley, mengungkapkan pentingnya pengem- bangan ekonomi kreatif. Brinkley menegaskan bahwa tahun 2020 perekonomian Eropa khu- susnya Inggris akan berubah menjadi knowledge economy yang berbasiskan ekonomi kreatif. Ekonomi kreatif akan menjadi lokomotif atau sumber pertumbuhan ekonomi. Kohn, mela- kukan penelitian ekonomi kreatif di negara Brazil. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa ekonomi kreatif berperan penting dalam
meningkatkan neraca perdagangan, khususnya ekspor di negara Brazil.
Levickaitė (2015) di dalam disertasinya yang berjudul Modelling Of The Creative Economy Sustainable Development menyatakan salah satu kesimpulan penelitiannya bahwa ekonomi kreatif adalah pola dasar dari ekonomi global yang saling melengkapi dan berkelanjutan dari pengembangan pengetahuan dan informasi ma- syarakat. Ekonomi kreatif mengintegrasikan bera gam jenis pengetahuan, konsumsi, nilai dan menentukan transformasi serta efisiensi eko- nomi kontemporer. Kreatif ekonomi saat ini men dominasi fenomena ekonomi kontemporer, yang tidak saja didasarkan pada kreativitas alami individu, tetapi juga pada bentuk-bentuk kreativitas yang kompleks, yang mencakup kreatif kelas, kota kreatif, perspektif identitas kreatif. Digitalisasi kontemporer masyarakat di gam- barkan sebagai masyarakat kreatif, yang me- rupakan pendorong utama kekuatan dalam jenis masyarakat yang mengembangkan inovasi dan potensi penggunaan teknologi.

## METODE

## Data Penelitian
Penelitian ini menggunakan data panel. Data panel adalah penggabungan antara data cross section dan time series . Jumlah provinsi yang diteliti untuk data PDRB ekonomi kreatif terdiri dari lima provinsi, yaitu Bali, Yogyakarta, Sumatera Utara, Jawa Barat dan Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan periode waktu tahun 2011 sampai dengan tahun 2016. Data yang di- gunakan bersumber dari BPS, EKRAF. Data PDRB ekonomi kreatif Atas Dasar Harga Konstan 2010 lima provinsi tersebut dengan rentang waktu 2011-2016 digunakan sebagai variabel tidak bebas untuk menunjukkan pertumbuhan ekonomi. Se- mentara untuk data modal manusia diambil dari data jumlah penduduk yang bekerja di sektor ekonomi kreatif untuk masing-masing provinsi dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM merupakan konsep pembangunan manusia yang diukur dengan menggunakan pendekatan tiga di mensi dasar manusiam yaitu umur panjang
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 4, No. 1, Juni 2020: 52 - 65
dan sehat, pengetahuan dan standar hidup yang layak. Ketiga dimensi tersebut diwakili dengan angka indeks indikator harapan hidup saat lahir, indikator harapan lama sekolah dan rata-rata lama sekolah dan pengeluaran per kapita. IPM dianggap dapat mewakili variabel modal manusia di dalam penelitian ini. Sumber data diambil dari Biro Pusat Statistik untuk setiap provinsi yang diteliti.

## Model Penelitian
Model yang digunakan di dalam penelitian adalah berdasarkan teori ekonomi pertumbuhan, mengadopsi model fungsi produksi Cobb- Douglass yang dikembangkan oleh Solow (1957), kemudian disempurnakan dengan memasukkan faktor human capital oleh Mankiew (1992). Model ini kemudian diadopsi oleh Adelakun (2011) dan Olawumi (2019) di dalam penelitiannya. Penelitian yang dilakukan oleh Reza dan Widodo (2013) menggunakan model fungsi produksi Cobb-Douglass, menjabarkan dengan jelas peng gunaan model ini di dalam penelitiannya mengenai dampak pendidikan terhadap pertum- buhan ekonomi di Indonesia. Model yang digu- nakan dibangun dari fungsi Produksi Cobb- Douglass, yaitu:
Y  =   f (K, L) ....................................... persamaan-1 Dimana:
Y   =   Tingkat output (PDRB),
K   =  Modal L   =   Jumlah Tenaga Kerja Pada persamaan ini, faktor K (Modal) dan L (Jumlah Tenaga Kerja) menentukan besaran tingkat output (PDRB). Selanjutnya fungsi Produksi Coub-Douglas (persamaan-1) diperluas dengan penambahan modal manusia (H). Aki- batnya, fungsi produksi yang diperbesar dapat dinyatakan sebagai berikut:
Y   =   f (K, L, H) ................................... Persamaan-2 Bentuk asli fungsi Cobb-Douglass dituliskan Y = AK α L ß H γ . Fungsi Cobb-Douglass di transformasi ke dalam bentuk logarithma agar menjadi persamaan linear :
Log (Y) = αlog K + βlog L + γH + ε .... persamaan-3
Dimana:
Log Y  =  logarithma dari tingkat output (PDRB),
Log K  =  Lograrithma dari Modal Log K  =  Logarithma dari Jumlah Tenaga Kerja
Log H =  Lograrithma dari Human capital
α, + β, γ  = Parameter yang akan di estimate ε = error term
Pada penelitian ini mengadopsi model pada persamaan-3, dimana variabel tidak bebas adalah PDRB, variabel bebas adalah Jumlah Tenaga Kerja dan Human capital. Sementara variabel Modal dihilangkan dari model., sehingga model penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut: Log (PDRB) = α + βlog TK + γlogH + ε ..... persamaan-4
Dimana: Log PDRB = logarithma dari tingkat output (PDRB) Log TK = Logarithma dari Jumlah Tenaga Kerja yang bekerja di sektor Ekonomi Kreatif Log H = Lograrithma dari Indeks Pem- bangunan Manusia (IPM) α, + β, γ = Parameter yang akan di estimate ε = error term Analisis regresi yang digunakan adalah analisis regresi data panel, dengan menggunakan aplikasi Stata. Ada beberapa keuntungan meng- gunakan data panel dalam model regresi (Juanda, 2009), yaitu dapat memberikan informasi yang lebih lengkap, lebih memuaskan untuk me- nentukan perubahan yang dinamis, membantu studi untuk menganalisis perilaku yang lebih kompleks, misalnya fenomena skala ekonomi dan perubahan teknologi dan dapat meminimumkan bias yang dihasilkan oleh agregasi individu atau perusahaan karena unit data lebih banyak. Ada tiga teknik estimasi yang digunakan di dalam me- lakukan analisis data panel, yaitu sebagai berikut:
Pooled Least Square (PLS)
Pada teknik ini merupakan teknik data panel paling sederhana karena hanya mengombinasikan data cross section dan data waktu. Pendekatan dengan teknik ini tidak memerhatikan indikator waktu dan cross section , serta melakukan estimasi menggunakan pendekatan yang sama dengan ordinary least square (OLS) atau teknik kuadrat terkecil untuk mengestimate model data panel.
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 4, No. 1, Juni 2020: 52 - 65
Random Effect (RE) Pada teknik ini mengasumsikan bahwa error memiliki hubungan antar-waktu dan antar- cross section . Oleh karena itu hasil estimasi menggunakan Random Effect akan menyesuaikan nilai konstanta (intercept) dengan error setiap cross section . Teknik Random Effect juga dikenal sebagai teknik Generalized Least Square (GLS) sehingga asumsi homokedastisitas pasti terpenuhi (tidak terdapat heterokedastisitas).
Fixed Effect (FE) Pada teknik ini mengasumsikan bahwa per- bedaan antar- cross section diakomodasi oleh nilai konstanta (intercept) . Bila menggunakan metode ini, estimasi akan dilakukan menggunakan suatu variabel dummy yang akan menangkap perbedaan konstanta antar- cross section . Pendekatan dengan teknik ini dikenal juga dengan pendekatan Least Squares Dummy Variables (LSDV).
Dari ketiga teknik model estimasi regresi data panel, perlu ditentukan model mana yang paling tepat. Untuk itu perlu dilakukan pengujian yang dapat diilustrasikan dengan gambar berikut:
Gambar 2. Uji Pemilihan Model Estimasi Data Panel Sumber: Maulana et al. 2018
Penjelasan dari uji pemilihan model estimasi data panel adalah sebagai berikut:
Uji Lagrange Multiplier (LM) Pengujian LM digunakan untuk menentukan apakah suatu estimasi sebaiknya menggunakan model Random Effect dibandingkan model Pooled Least Square . Uji ini dikembangkan oleh Breusch- Pagan. Pengujian signifikansi model Random Effect didasarkan pada nilai residual dari metode OLS. Uji LM didasarkan pada distribusi chi- square dengan degree of freedom sebesar jumlah
variabel independen. Jika nilai LM statistik le- bih besar nilai kritis statistik chi-squares maka hipotesis nol ditolak yang berarti estimasi yang tepat dengan menggunakan metode random effect dibandingkan OLS.
Hipotesis: H 0 :  Pilih Pooled Least Square H 1 :  Pilih Random Effect

## Uji Chow
Pengujian Chow digunakan untuk menen- tukan model mana yang paling baik, apakah suatu estimasi sebaiknya menggunakan model Fixed Effect atau menggunakan model Pooled Least Square , dengan hipotesis:
H 0 :  Pilih Pooled Least Square
H 1 :  Pilih Fixed Effect

## Uji Hausman
Uji Hausman dikembangkan oleh Hausman pada tahun 1978 (Gujarati, 2004). Pengujian Hausman digunakan untuk menentukan model estimasi mana yang sebaiknya digunakan antara model Random Effect atau model Pooled Least Square . Pada pengujian ini apakah ada korelasi antara error terms dengan variabel bebas. Apabila terjadi korelasi, maka Fixed Effect merupakan model yang lebih baik untuk digunakan.
H 0 :  Pilih Random Effect H 1 :  Pilih Fixed Effect

## HASIL dan PEMBAHASAN
Pertumbuhan Tenaga Kerja Ekonomi Kreatif Rata-rata pertumbuhan jumlah tenaga kerja ekonomi kreatif berdasarkan hasil Sakernas 2011-2016 adalah sebesar 4,69 persen per tahun. Jumlah tenaga kerja terbanyak berada di tiga subs-ektor ekonomi kreatif, yaitu kuliner sebesar 7,98 juta, fashion sebesar 4,13 dan kriya sebesar 3,72 juta pada tahun 2016. Sebesar 93,6 persen jumlah tenaga kerja ekonomi kreatif dapat diserap oleh ketiga sub-sektor ini. Jumlah tenaga kerja terbanyak selanjutnya berada pada sub-sektor penerbitan, sub-sektor seni pertunjukan dan sub- sektor televisi dan radio. Sementara sub-sektor ekonomi kreatif yang memiliki jumlah tenaga
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 4, No. 1, Juni 2020: 52 - 65
kerja yang paling sedikit adalah fotografi, musik, seni rupa, arsitektur, periklanan, film, animasi dan video, aplikasi dan game developer , serta desain. Berdasarkan data pada tabel-3 di atas, dapat kita lihat bahwa semua sub-sektor ekonomi kreatif mengalami tren positif dari tahun 2011-2016.
Berdasarkan data Sakernas, share tenaga kerja ekonomi kreatif yang merupakan perbandingan antara tenaga kerja ekonomi kreatif dengan total penduduk yang bekerja menunjukkan kecen- derungan yang terus meningkat dari tahun ke tahun. Pada tahun 2011 share tenaga kerja eko nomi kreatif adalah sebesar 12,5 persen, kemudian meningkat pada tahun 2016 menjadi 14,28 persen. Sementara berdasarkan sub-sektor ekonomi kreatif, share terbesar adalah sub-sektor kuliner (47,21 persen) diikuti dengan fashion (24,42 persen) dan sub-sektor kriya (21,99 persen).
Dilihat dari struktur umur, penduduk yang pekerjaan utamanya di sektor ekonomi kreatif paling banyak berumur 25-34 tahun yaitu sebesar 26,31 persen, untuk kelompok umur 35-44 tahun sebesar 24,98 persen dan kelompok umur 15-24 tahun sebesar 19,02 persen. Untuk pekerja sektor ekonomi kreatif kelompok umur 45-54 tahun sebanyak 17,43 persen. Kelompok umur 55-64 sebanyak 8.93 persen dan sisanya sebesar 3,32 persen adalah pekerja dengan kelompok umur di atas 65 tahun. Sementara struktur tenaga kerja ekonomi kreatif berdasarkan status gender pada tahun 2015 berbeda dengan struktur tenaga kerja Indonesia, dimana pada sektor ekonomi kreatif jumlah tenaga kerja wanita lebih banyak, yaitu sebesar 53,68 persen, sedangkan untuk tenaga kerja laki-laki sebesar 46,52 persen. Struktur tenaga kerja Indonesia berdasarkan status gender, pekerja wanita sebesar 37,16 persen dan pekerja laki-laki sebesar 62,84 persen.
Jumlah penduduk yang bekerja di sektor eko- nomi kreatif berdasarkan provinsi yang dijadikan penelitian yang paling besar adalah provinsi Jawa Barat dengan jumlah pekerja sebesar 3,8 juta pa- da tahun 2016. Provinsi dengan jumlah pekerja ter kecil di sektor ekonomi kreatif adalah provinsi DI Yogyakarta, yaitu sebesar 391 ribu pada tahun 2016. Sementara tingkat pertumbuhan jumlah
penduduk yang bekerja di sektor ekonomi kreatif yang paling tinggi adalah provinsi Bali dengan tingkat pertumbuhan sebesar 19,74 persen pada tahun 2016.
Tabel 5. Jumlah Pekerja Ekonomi Kreatif Berdasarkan Provinsi
2011-2016 PROVINSI TAHUN 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Sumatera Utara 537.353 573.722 558.982 576.553 606.119 543.179 Jawa Timur 2.070.657 2.428.465 2.437.676 2.459.741 2.615.857 2.752.814 Jawa Barat 3.246.963 3.341.807 3.504.153 3.433.087 3.722.822 3.808.368 Bali 365.112 377.878 420.688 436.931 465.265 557.126 Yogyakarta 325.375 344.131 363.212 373.257 356.208 391.044
Sumber: Bekraf, BPS, Tenaga Kerja Ekonomi Kreatif, per provinsi, 2011-2016
Struktur tingkat pendidikan penduduk ber- dasarkan tingkat pendidikan yang bekerja di sektor ekonomi kreatif sama dengan struktur te- naga kerja berdasarkan tingkat pendidikan secara nasional. Jumlah pekerja terbanyak adalah dengan tingkat pendidikan SMP ke bawah, yaitu sebesar 59,05 persen pada tahun 2016 dari seluruh tenaga kerja sektor ekonomi kreatif. Untuk pekerja dengan tingkat pendidikan SMA sederajat adalah sebesar 34,16 persen pada tahun 2016, sisanya sebesar 6,79 persen adalah tenaga kerja dengan ting kat pendidikan Diploma ke Atas.
Tabel 6. Persentase Jumlah Pekerja Ekonomi Kreatif Berdasarkan Tingkat Pendidikan (2011-2016)
PENDIDIKAN 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2016 (NASI- ONAL) SMP ke Bawah 63,56 62,11 62,14 59,97 59,53 59,05 60,23 SMA Sederajat 32,25 32,60 32,38 34,33 33,80 34,16 27,52 Diploma ke Atas 4,19 5,29 5,48 5,70 6,67 6,79 12,25 TOTAL 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 Sumber: BPS, Sakernas 2015-2016

## IPM dan Pertumbuhan Ekonomi Kreatif
Pembangunan manusia di Indonesia menun- jukkan perkembangan yang positif dan semakin membaik, hal ini ditunjukkan dengan angka IPM yang terus meningkat dari tahun ke tahun. Berdasarkan data BPS tahun 2018, IPM meningkat per tahun rata-rata sebesar 0,88 persen, tercatat dari 66,53 pada tahun 2010 meningkat menjadi
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 4, No. 1, Juni 2020: 52 - 65
71,39 pada tahun 2018. Berdasarkan indikator tiga dimensi yang merupakan dasar perhitungan IPM, yaitu: umur harapan hidup, harapan lama sekolah dan rata-rata lama sekolah, dan dimensi standar hidup layak memperlihatkan angka tren yang terus meningkat dari tahun ke tahun.
Tabel 7. Tren Perkembangan Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
2011-2016 IPM TAHUN 2011 2012 2013 2014 2015 2016 UHH 70,01 70,20 70,40 70,59 70,78 70,90 HLS 11,44 11,68 12,10 12,39 12,55 12,72 RLS 7,52 7,59 7,61 7,73 7,84 7,95 EXP (000) 9647 9815 9858 9903 10150 10420 IPM 67,09 67,70 68,31 68,90 69,55 70,18 Sumber: BPS, Indeks Pembangunan Manusia, 2018
Indeks Pembangunan Manusia berdasarkan provinsi yang dijadikan data penelitian, angka IPM termasuk ke dalam kategori sedang sampai dengan tinggi. Provinsi Jawa Timur merupakan provinsi dengan angka IPM rendah, yaitu sebesar 69,74 pada tahun 2016. Sementara Indeks Pem- bangunan Manusia paling tinggi, dan masuk ke dalam kategori dengan indeks IPM tinggi adalah provinsi DI Yogyakarta, yaitu sebesar 78,83.
Tabel 8. Tren Perkembangan Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Berdasarkan Provinsi (2011-2016) PROVINSI IPM TAHUN 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Sumatera Utara 67.34 67.74 68.36 68.87 69.51 70.00 Jawa Timur 66.06 66.74 67.55 68.14 68.95 69.74 Jawa Barat 66.67 67.32 68.25 68.8 69.5 70.05 Bali 70.87 71.62 72.09 72.48 73.27 73.65 Yogyakarta 75.93 76.15 76.44 76.81 77.59 78.38 Sumber: BPS, Indeks Pembangunan Manusia, 2018
Berdasarkan jumlah PDRB ekonomi kreatif, provinsi Jawa Barat merupakan provinsi yang mem punyai PDRB ekonomi kreatif yang paling besar dibandingkan dengan empat provinsi lain- nya, yaitu sebesar 142890.76 miliar pada tahun 2016. PDRB ekonomi kreatif terbesar kedua adalah dari provinsi Jawa Timur, yaitu sebesar 126037 miliar. Sementara provinsi yang memiliki PDRB ekonomi kreatif terkecil adalah provinsi DI yogyakarta , yaitu sebesar 13712.59 miliar.
Tabel 9. PDRB per Kapita (Milyar) Ekonomi Kreatif Berdasarkan Provinsi (2011-2016) PROVINSI PDRB PER KAPITA (MILYAR) TAHUN 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Sumatera Utara 15.792 16.643 17.650 18.550 19.633 20.937 Jawa Timur 96.543 100.825 106.040 113.140 119.273 126.037 Jawa Barat 106.439 110.823 117.926 125.904 134.043 142.891 Bali 13.676 14.380 15.163 16.389 17.634 18.926 Yogyakarta 10.292 10.747 11.520 12.279 12.960 13.713 Sumber: BPS, Bekraf Pertumbuhan PDRB Ekonomi Kreatif, 2011-2016

## Analisis Regresi
Untuk menguji pengaruh faktor human capital terhadap pertumbuhan ekonomi dengan menggunakan data panel, digunakan data PDRB ekonomi kreatif, jumlah tenaga kerja ekonomi kreatif dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) lima provinsi kurun waktu 2011=2016. Pengujian menggunakan tiga teknik untuk melakukan esti- masi data panel, yaitu PLS, Random Effect, Fixed Effect, kemudian dari pengujian ketiga teknik tersebut diuji kembali untuk mendapatkan teknik estimasi data panel yang terbaik.
Pooled Least Square (PLS)
Berdasarkan hasil regresi dengan menggu- nakan STATA, dapat dilihat pada Tabel-10 di ba wah. Dari hasil regresi dengan menggunakan teknik PLS, dapat kita lihat bahwa koefisien variabel jumlah tenaga kerja (TK) dan Indeks Pem- bangunan Manusia (IPM) mempunyai nilai yang positif dan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi kreatif. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas (p) untuk masing-masing variabel lebih kecil dari angka alpha-nya (p < α (0,05). Pada metode ini, nilai R-squared sebesar 0,9423, artinya pada model ini sebesar 94,23 persen variabel bebas tenaga kerja dan Indeks Pembangunan Manusia dapat menjelaskan pembentukan pertumbuhan ekonomi kreatif, sementara sisanya sebesar 5,77 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Dengan menggunakan teknik PLS, dapat dili hat bahwa variabel tenaga kerja mempunyai kontribusi yang lebih besar dibandingkan dengan IPM terhadap tingkat pertumbuhan ekonomi krea tif. Nilai koefisien tenaga kerja adalah sebesar
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 4, No. 1, Juni 2020: 52 - 65
1,070, artinya setiap penambahan 1 persen jumlah tenaga kerja yang bekerja di sektor ekonomi kreatif akan menaikkan tingkat pertumbuhan ekonomi kreatif sebesar 1,07 persen. Sementara setiap kenaikan 1 persen terhadap indeks IPM akan menaikkan tingkat pertumbuhan ekonomi kreatif sebesar 0,148 persen.
Tabel 10. Hasil Regresi dengan PLS

## Fixed Effect Method
Hasil regresi dengan menggunakan tek nik Fixed Effect dapat dilihat pada Tabel-11. Ber- dasarkan hasil uji dengan fixed effect methods , dapat disimpulkan bahwa variabel tenaga kerja dan IPM mempunyai hubungan yang positif dan secara signifikan mempunyai pengaruh terhadap tingkat pertumbuhan ekonomi kreatif. Hal ini ditunjukkan dengan nilai koefisien F < 0,05 dan juga secara parsial dimana p < 0,05 untuk ma- sing-masing variabel tenaga kerja dan IPM, dan masing-masing nilai koefisien tenaga kerja dan IPM positif.
Tabel 11. Hasil Regresi dengan Fixed Effect

## Random Effect Method
Hasil regresi dengan menggunakan Ran- dom Effect dapat dilihat pada Tabel-12. Dari hasil uji dengan menggunakan metode random
effect , variabel tenaga kerja dan IPM mem- punyai hubungan yang positif dan secara signi- fikan mempunyai pengaruh terhadap ting- kat pertumbuhan ekonomi kreatif. Hal ini di- tunjukkan dengan nilai koefisien Chi 2 < 0,05 dan juga secara parsial dimana p < 0,05 untuk masing- masing variabel tenaga kerja dan ipm, dan msing- msing nilai koefisien tenaga kerja dan IPM positif.
Tabel 12. Hasil Regresi dengan Random Effect
Pengujian Model Terbaik Dari ketiga pengujian, kemudian dilakukan pengujian mana model yang terbaik yang dapat digunakan dalam menganalisis pengaruh dan peran faktor human capital terhadap tingkat pertumbuhan ekonomi kreatif.
Uji Chow H 0 : Pilih Pooled Least Square H 1 :  Pilih Fixed Effect
Pada Tabel-11 hasil regresi dengan metode Fixed Effect , karena P Value (Prob>F) < Alpha 0,05 (0,0000< 0,05) maka H 1 diterima yang artinya pilihan yang terbaik adalah metode Fixed Effect.
Uji Hausman H 0 :  Pilih Random Effect
H 1 :  Pilih Fixed Effect Pada Uji Chow disebabkan pilihan jatuh pada metode Fixed Effect , maka selanjutnya me- nen tukan apakah lebih baik FE atau RE. Pada Tabel-14 adalah hasil pengujian Uji Hausman. Pada hasil tabel, karena P Value (Prob > Chi2) < Alpha 0,05 maka H 1 diterima atau yang berarti pilihan terbaik adalah FE dari pada RE.
Tabel 13. Hasil Pengujian Hausman
Uji Lagrange Multiplier (LM)
H 0 :  Pilih Pooled Least Square H 1 :  Pilih Random Effect Uji LM adalah untuk melihat model yang terbaik antara model PLS dengan model RE. Pada tabel-15 menunjukkan bahwa p value (Prob>Chibar2) < Alpha 0,05 maka H 1 diterima atau yang berarti pilihan terbaik adalah RE di- bandingkan PLS.
Tabel 14. Hasil Uji LM
SIMPULAN Berdasarkan hasil pembahasan peran dan pengaruh human capital terhadap pertumbuhan ekonomi kreatif, dapat disimpulkan beberapa hal, yaitu dari hasil ketiga model regresi Pooled Least Squares, Random Effect, dan Fixed Effect , model Fixed Effect adalah model pengujian yang terbaik. Terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara jumlah tenaga kerja sektor ekonomi kreatif dan IPM terhadap pertumbuhan ekonomi kreatif, baik secara parsial maupun secara bersama-sa- ma (simultan), hal ini ditunjukkan oleh ketiga
model regresi (PLS, RE, FE) yang digunakan dengan menggunakan data panel dengan nilai t (uji parsial) dan uji F (uji simultan) dimana p value < α (0,05), terima H 1 , terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel human capital terhadap pertumbuhan ekonomi kreatif. Peran dan pengaruh human capital sangat penting dan strategis terhadap pengembangan ekonomi kreatif, untuk itu perlu terus ditingkatkan tingkat pendidikan, ketrampilan, dan investasi sumber daya manusia, sehingga kualitas sumber daya ma- nusia terutama di sektor ekonomi kreatif men- jadi semakin baik yang pada gilirannya akan me- ningkatkan produktivitas meningkatkan tingkat pertumbuhan ekonomi kreatif.
Penelitian ini merupakan penelitian awal dan jauh dari sempurna. Adanya keterbatasan waktu, data dan biaya, sehingga hanya menggunakan lima provinsi untuk melihat pengaruh human capital terhadap pertumbuhan ekonomi. Faktor pembentuk human capital hanya menggunakan jumlah tenaga kerja yang bekerja di sektor eko- nomi kreatif dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Untuk itu, penelitian selanjutnya dapat digali lebih dalam lagi dengan menambah data jumlah provinsi dan faktor pembentuk human capital , seperti pengeluaran investasi pen di- dikan, lama sekolah, tingkat teknologi dan fak tor pembentuk lainnya, sehingga diharapkan da pat memberikan hasil penelitian yang lebih kom- prehensif.

## DAFTAR PUSTAKA
Adelakun, O. J. (2011). Human capital deve- lop ment and economic growth in Ni- geria, European Journal of Business and Management , 3(9), 29-38.
Baptista, R., &Leitao, J. (2015). Entrepreneurship, Human capital, and Regional Development: Labor Network, Knowledge Flows, and Industry Growth . Switzerland: Springer International Publishing.
BPS.(2018). Indeks Pembangunan Manusia 2018 . Jakarta: Biro Pusat Statistik.
BPS, &BEKRAF. (2017). Tenaga Kerja Ekonomi Kreatif 2011-2016 . Jakarta: Biro Pusat
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 4, No. 1, Juni 2020: 52 - 65
Statistik. BPS, & BEKRAF. (2017). Upah Tenaga Kerja Ekonomi Kreatif 2011-2016. Jakarta: Biro Pusat Statistik.
BPS, & BEKRAF. (2017). Ekspor Ekonomi Kreatif 2011-2016 . Jakarta: Biro Pusat Statistik.
BPS,& EKRAF,.(2018). Data Statistik dan Hasil
Survey Ekonomi Kreatif . Jakarta: Biro Pusat Statistik.
Becker, G. S., (1993). Human capital A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education (Third Edition) . Chicago and London: The University of Chicago Press. Bucci, A., Eraydõn, L., Muller, M., (2018). Dilution Effects, Population Growth and Economic Growth under Human capital Accumulation and Endogenous Technological Change . Journal of Macroeconomics. doi: https://doi. org/10.1016/j.jmacro.2018.08.003. Departemen Perdagangan, (2015). Kelompok Kerja Indonesia Design Power-Departemen Per dagangan, Blue Print Pengembangan Eko nomi Kreatif Indonesia 2025 . Indonesia: Depar temen Perdagangan Republik Indo- nesia.
Gujarati, D., N., (2004). Basic Econometric (Fourth Edition) . The McGraw-Hill Companies. Hamdan,.(2016). Kebijakan dan Strategi Pengem- bangan Ekonomi Kreatif (Pren sentation). Disampaikan dalam kegiatan Study Excursie Mahasiswa Jurusan Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan Universitas Muhammadiyah Malang, Jakarta. Howkins, J. (2013). The Creative Economy How People Make Money From Idea (The Revised Edition). Penguin Books. Hoyman, M. M., Faricy, C. (2008). It Takes a Village: A Test of Creative Class, Social Capital, and Human capital Theories. Urban Affairs Review 2009 44: 311 , DOI:
10.1177/1078087408321496.
Juanda, B.(2009). Ekonometrika: Pemodelan dan Pendugaan . Bogor: IPB Press. Levickaitė, R. (2015). Modelling Of The Creative Economy Sustainable Development (Dissertasion) . Vilnius Gediminas Technical University.
Mankiw, N. G., Romer, D. & Weil, D. N. (1992). Contribution to the empirics of economic growth . The Quarterly Journal of Economics,
107(2), 407-437.
Maulana, T. I., Pyan P.S Muchtar, A. (2018). Modul Metode Penelitian Akuntasi (Stata) . STAN, Politeknik Keuangan Negara.
Nizar, N. I. (2018). Analisis Perekonomian dan Potensi Ekonomi Kreatif Tangerang Selatan . Jurnal Mandiri, ISSN : 2580-3220, E-ISSN : 2580-4588, J. Mandiri., Vol. 2, No. 1, Juni 2018 (87 - 107).
Nurmilah, R., Anggraeni, L., Novianti, T. (2016).
Strategi Pengembangan Ekonomi Kreatif Kota Sukabumi . Jurnal UMMI: Jurnal Penelitian dan Pengembangan Sains dan Teknologi, volume 10, 3, 98-113.
Olawumi, A. D. (2019). Human capital Development and Economic Growth in BRICS Countries: Controlling for Country Differences . Journal of Economics and Behavioral Studies (ISSN: 2220-6140) Vol. 11, No. 4, pp. 1-17. Osiobe, E. U. (2019). A Literature Review of Human capital and Economic Growth . Business and Economic Research, ISSN 2162-4860, Vol. 9, No. 4.
UNDP. (2013). Creative Economy Report (Special Edition) Widening Local Development pathways . UNESCO, UNDP.
Reza, F., Widodo, T. (2013). The Impact of Education on Economic Growth in Indonesia .
Journal of Indonesian Economy and Business, Volume 28, Number 1, 23 – 44.
Sengupta, J. (2011). Understanding Economic Growth: Modern Theory and Experience . New York Dordrecht Heidelberg London: Springer.
Serfiyani, C. Y., Purnomo, R. S. D., Hariyani, I. (2016). Creative, Top Secret Ramuan Sukses Bisnis Kreatif Sepanjang Masa. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Solow, R.M. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function . Review of Economics and Statistics, 39, 312-320.