aq

## INDICATORS Vol 1 (2) (2019)

## INDICATORS
Journal of Economics and Business
http://indicators.iseisemarang.or.id/index.php/jebis

## DAMPAK SPILLOVER PEKERJA MIGRAN INDONESIA (PMI) ASAL JAWA TENGAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROPINSI JAWA TENGAH
Caroline 1) ,  FX Sugiyanto 2)  , Achmad Syakir Kurnia 3) , Etty Puji Lestari 4) , Ceacilia Srimindarti 5)
1 Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial, Universitas Sultan Fatah
2,3 Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Diponegoro
4 Fakultas Ekonomi, Universitas Terbuka
5 Fakultas Ekonomi, Universitas Stikubank

## Info Artikel
________________
Sejarah Artikel:
Diterima Mei 2019 Disetujui Agustus 2019 Dipublikasikan November 2019 ________________ Keywords: Spillover Tenaga Kerja,
Pekerja Migran Indonesia (PMI), Pertumbuhan
Ekonomi, Spatial
Autoregressive Model (SAR), Spatial Error Model (SAR), dan Spatial Durbin Model (SDM). ________________
__

## Abstrak

## ___________________________________________________________________
Spillover  tenaga  kerja  Propinsi  Jawa  Tengah  tahun  2019  cukup  tinggi  60.432  pekerja  setelah Propinsi Jawa Timur, yaitu 68.740 pekerja. Spillover tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah diduga karena jumlah penduduk yang banyak di Propinsi Jawa Tengah. Faktor pendorong Pekerja Migran Indonesia (PMI) berniat bekerja keluar negeri adalah untuk memperoleh pendapatan yang layak sehingga selisih pendapatan dan biaya hidupnya dapat dikirim keluarganya di Indonesia. Tujuan penelitian  ini  adalah  menganalisis  dampak  spillover  Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI)  terhadap pertumbuhan ekonomi Propinsi Jawa Tengah. Metode penelitian ini menggunakan matriks bobot spasial dengan pendekatan Euclidean Distance untuk menghitung Spatial Autoregressive Model (SAR), Spatial Error Model (SAR), dan Spatial Durbin Model (SDM). Simpulan Hasil penelitian ini adalah sebagai berikut : Spillover tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah yang diwujudkan dalam bentuk pekerja Migran Indonesia asal Jawa Tengah kebanyakan berasal dari Kabupaten Cilacap, Kabupaten  Kendal,  Kabupaten  Brebes,  Kabupaten  Banyumas,  Kabupaten  Pati,  Kabupaten Grobogan, Kabupaten Kebumen, Kabupaten Wonosobo, dan Kabupaten Batang dengan tingkat pendidikan Sekolah Menengah Pertama (SMP) dengan jenis kelamin wanita kebanyakan bekerja pada  negara  Negara  Hongkong,  Negara  Taiwan,  Negara  Malaysia,  Negara  Singapura,  Negara Korea Selatan, Negara Brunai Darussalam, dan Negara Saudi Arabia.
 Alamat korespondensi:
Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Diponegoro Jl. H.Prof. Soedarto, SH E-mail: (fx.sugiyanto09@gmail.com)

## PENDAHULUAN
Spillover  tenaga  kerja  Propinsi  Jawa Tengah dalam bentuk migrasi tenaga kerja yang bekerja keluar negeri mulai jelas terlihat setelah adanya bentuk kerjasama Masyarakat Ekonomi ASEAN  pada  awal  2015  dengan  adanya kesepakatan mobilitas tenaga kerja antar negara anggota  ASEAN.  Jumlah  Pekerja  Migran Indonesia  (PMI)  di  Propinsi  Jawa  Tengah terbilang banyak jumlahnya setelah jumlah PMI
Propinsi Jawa Timur. Gambar 1. Menampakkan jumlah  Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI)  Jawa Tengah  diatas  Propinsi  Jawa  Barat,  Propinsi Banten,  Propinsi  DI  Yogyakarta,  dan  Propinsi DKI Jakarta. Jumlah Pekerja Migran Indonesia (PMI)  Jawa  Tengah  tahun  2019  mengalami penenurunan  dari  tahun  2018,  yaitu  semula tahun  2018  Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI) Jawa  Tengah  61.434  pekerja  menjadi  60.432 pekerja di tahun 2019.

## Gambar 1
Jumlah Pekerja Migran Indonesia (PMI) Tahun 2017-2019 (Pekerja)
Sumber : https://bp2mi.go.id/statistik-detail/data-penempatan-dan-perlindungan-tki- periode-tahun-2019, diolah Faktor  pertumbuhan  ekonomi  ada kaitannya  dengan  Pekerja  Migran  Indonesia (PMI)  Jawa  Tengah.  Pekerja  Migran  Indonesia (PMI)  Jawa  Tengah  yang  bekerja  diluar  negeri akan mengirim uang ke sanak keluarganya yang tinggal  di  Indonesia  dalam  bentuk  remitansi. Masuknya  remitansi  dari  Pekerja  Migran Indonesia (PMI) Jawa Tengah ke Indonesia akan menjadi  sumber  pendapatan  daerah  Propinsi Jawa  Tengah,  sumber  pendapatan  daerah  asal, dan sumber devisa bagi Indonesia, sehingga pada akhirnya  akan  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi Propinsi Jawa Tengah.
Gambar  2  menampakkan  pertumbuhan ekonomi Propinsi Jawa Tengah dari tahun 2014 s.d  tahun  2018  berfluktuasi  secara  berurutan adalah 5,27 persen, 5,47 persen, 5,25 persen, 5,26 persen, dan 5,32 persen. Fenomena yang terjadi pertumbuhan  ekonomi  Propinsi  Jawa  Tengah paling  rendah  dengan  jumlah  Pekerja  Migran Indonesia  (PMI)  Propinsi  Jawa  Tengah  yang tinggi setelah jumlah Pekerja Migran  Indonesia (PMI)  Propinsi  Jawa  timur  Pertumbuhan ekonomi Propinsi Jawa Tengah setelah Propinsi DKI Jakarta, Propinsi DI Yogyakarta, Propinsi banten, Propinsi Jawa Barat, dan Propinsi Jawa Timur.
64,084 55,032 50,844
2,320 1,534 901
70,381
61,434
57,230 2,380
1,434
846 68,740 60,432 57,957 2,436 1,314 877 2017 2018 2019 Keterangan :

## Gambar 2
Pertumbuhan Ekonomi Propinsi di Pulau Jawa Tahun 2014-2018 (persen)
Sumber : Jawa Tengah dalam Angka 2019, diolah Faktor  pendorong  Pekerja  Migran Indonesia (PMI) Propinsi  Jawa Tengah bekerja diluar  negeri  adalah  faktor  kemiskinan  dari daerah  asal.  Faktor  kemiskinan,  pengangguran, dan tidak adanya penghasilan untuk memenuhi kebutuhan  sehari-hari  mendorong  pekerja berniat  mencari  penghasilan  yang  layak,  dan mencapai kesejahteraan dengan bekerja  sebagai Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI).  Gambar  3 menampakkan bahwa jumlah penduduk miskin Propinsi  Jawa  Tengah  banyak  setelah  jumlah penduduk  miskin  Propinsi  Jawa  Timur,
meskinpun  dari  tahun  2014  s.d.  2018  jumlah penduduk  miskin  Propinsi  Jawa  Tengah menurun secara terus menerus, yaitu pada tahun 2014  jumlah  penduduk  miskin  Propinsi  Jawa Tengah  4.836,46  ribu  jiwa,  tahun  2015  jumlah penduduk  miskin  Propinsi  Jawa  Tengah  ada 4.577,04  ribu jiwa, tahun 2016 jumlah penduduk miskin Propinsi Jawa Tengah ada 4.506,89 ribu jiwa,  tahun    2017  jumlah  penduduk  miskin Propinsi  Jawa  Tengah  ada  4.450,72  ribu  jiwa, dan  tahun  2018  jumlah  penduduk  miskin Propinsi Jawa Tengah ada 3.897,20 ribu jiwa. Gambar 3
Jumlah Penduduk Miskin Propinsi di Pulau Jawa Tahun 2014-2018 (Ribu Jiwa)
Sumber : Jawa Tengah dalam Angka 2019, diolah
Penelitian  ini  sangat  penting  untuk dilakukan  karena  belum  ada  yang  melakukan penelitian ini. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis  dampak  spillover  Pekerja  Migran Indonesia  (PMI)  asal  Propinsi  Jawa  Tengah terhadap Pertumbuhan Ekonomi Jawa Tengah..

## TINJAUAN PUSTAKA
Hasil  penelitian  dari  McConnell  et  al., (2015) diketahui bahwa ada enam (6) determinan yang  mempengaruhi  migrasi  tenaga  kerja  yaitu  : tenaga  kerja  usia  diatas  18  tahun  setelah  lulus sekolah  mencari  pekerjaan  dengan  kriteria permintaan tenaga kerja yang sesuai; tenaga kerja dengan  pendidikan  tinggi  dengan  pengalaman tertentu  akan  bermigrasi  ke  wilayah  lain  untuk
5.27 5.47 5.25 5.26 5.32 5.86 5.44 5.57 5.46 5.50 5.09 5.05 5.66 5.35 5.64 5.51 5.45 5.28 5.73 5.81 5.17 4.95 5.05 5.26 6.20 5.91 5.91 5.87 6.20 6.17 2014 2015 2016 2017 2018 Jawa Tengah Jawa Timur Jawa Barat
Banten DI Yogyakarta DKI Jakarta Keterangan : Jawa Tengah Jawa Timur
Jawa Barat Banten DI Yogyakarta DKI Jakarta 2018 3,897.20 4,332.59 3,615.79 661.36 460.10 373.12 2017 4,450.72 4,617.01 4,168.44 675.04 488.53 389.69 2016 4,506.89 4,703.30 4,224.32 658.11 494.94 384.20 2015 4,577.04 4,789.12 4,435.70 702.40 550.22 398.92 2014 4,836.46 4,766.79 4,327.07 622.83
544.87 393.98 - 5,000.00 10,000.00 15,000.00 20,000.00 25,000.00
mencari  pekerjaan,  dan  setelah  pekerja  menikah maka  akan  menetap  bekerja  dan  tinggal  dimana keluarga
kecilnya
berada; tenaga kerja mempertimbangkan  jarak  dan  biaya  transportasi untuk  melakukan  migrasi;  tingginya  tingkat pengangguran  menjadi  alasan  mengapa  tenaga kerja  melakukan  migrasi,  dan  kebijakan pemerintah  terkait  dengan  adanya  migrasi internasional  akan  mendorong  pekerja  migrasi keluar.
Kebaharuan  dari  penelitian  ini  adalah penelitian  ini  mengadopsi  model  pertumbuhan ekonomi  dari  Mankiw  et  al.,  (1992)  yang mengembangkan  model  pertumbuhan  ekonomi dari  Solow  (1956)  dengan  mempertimbangkan peranan  pendidikan  sebagai  modal  manusia (human  capital)  dalam  pertumbuhan  ekonomi. Penelitian ini mengasimililasi migrasi tenaga kerja internasional  dari  Borjas  (2010)  ke  dalam  model pertumbuhan ekonomi dari Mankiw et al., (1992) dengan  menggunakan  pendekatan  matriks  bobot spasial  Euclidean  Distance  untuk  menghitung Spatial Autoregressive Model (SAR), Spatial Error Model (SAR), dan Spatial Durbin Model (SDM). Penelitian ini mengadopsi Spatial Autoregressive Model  (SAR)  dari  Agha  dan  Vedrine  (2010), Spatial Error Model (SAR) dari Bruno dan Hirte
(2009)  serta  Spatial  Durbin  Model  (SDM)  dari Fisher et al. (2009).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  rentang waktu 2008- sampai dengan 2019 atau 12 tahun. Sampel  penelitian  ini  meliputi  meliputi  29 kabupaten  (Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten Banyumas,  Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Banjarnegara, Kabupaten Kebumen, Kabupaten Purworejo,  Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten Magelang,  Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten Klaten,  Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten
Wonogiri, Kabupaten Karanganyar, Kabupaten Sragen, Kabupaten Grobogan, Kabupaten Blora, Kabupaten Rembang, Kabupaten Pati, Kabupaten Kudus, Kabupaten Jepara, Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Semarang,
Kabupaten  Temanggung,  Kabupaten  Kendal, Kabupaten  Batang,  Kabupaten  Pekalongan, Kabupaten  Pemalang,  Kabupaten  Tegal, Kabupaten Brebes), dan 6 kota (Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga,  Kota Semarang, Kota  Pekalongan,  dan  Kota  Tegal)  di  Propinsi Jawa  Tengah.  Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah :
Tabel 1 Deskripsi Variabel No. Variabel Indikator Satuan Sumber 1. Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota PDRB Jutaan rupiah BPS Jawa Tengah 2. Stok Modal Pembentukan  Modal Tetap Domestik Jutaan Rupiah BPS Jawa Tengah 3. Modal Manusia (Human capital spillover) BPS Jawa Tengah Rata-rata  lama  sekolah (RLS) Rata-rata lama sekolah Tahun BPS Jawa Tengah 4 Tenaga kerja Penduduk  berusia  15 tahun    ke  atas  yang bekerja selama seminggu  yang  lalu menurut  pendidikan tertinggi yang ditamatkan (tidak/belum  sekolah universitas) di negara Pekerja BPS Jawa Tengah 5 Pekerja Migran Indonesia Setiap  warga  negara Indonesia yang Pekerja BP2TKI
No. Variabel Indikator Satuan Sumber akan,sedang atau telah melakukan pekerjaan dengan menerima  upah  di luar wilayah Indonesia
Metode  penelitian  ini  menggunakan matriks bobot spasial dengan Euclidean Distance dengan cara memasukkan peta Jawa Tengah ke dalam  Program  GeoDa  1.14  yang  launching Agustus 2019 untuk mengetahui titik koordinat x dan  titik  koordinat  y  dari  29  Kabupaten  dan  6 Kota  di  Propinsi  Jawa  Tengah.  Matriks  bobot spasial  dengan  Euclidean  Distance  digunakan untuk menghitung Spatial Autoregressive Model (SAR), Spatial Error  Model (SAR), dan Spatial Durbin  Model  (SDM).  Tabel  2  menunjukkan matriks bobot spasial dengan Euclidean Distance dari  29  kabupaten  dan  6  kota  di  Propinsi  Jawa Tengah.  Alasan  penggunaan  matriks  bobot
spasial  dengan  Euclidean  Distance  dalam penelitian ini adalah untuk mengatasi permasalahan perhitungan dari adanya keterbatasan  dari  perhitungan  jarak.  Contoh jarak  tempuh  dari  Semarang  ke  Jakarta  456,02 km,  jarak  tempuh  dari  Semarang  ke Banjarrnegara  156,5  km.    Perjalanan  dari Semarang  ke  Jakarta  lebih  jauh  dari  jarak Semarang  ke  Banjarnegara,  namun  dengan menggunakan  moda  pesawat  terbang  jarak tempuh Semarang-Jakarta lebih singkat daripada perjalanan  dari  Semarang  ke  Banjarnegara dengan  menggunakan  moda  travel  atau angkutan darat.

## Tabel 2

## Matrik Bobot Spasila dengan Euclidean Distance
Kabupaten/Kota Titik Koordinat X Titik Koordinat Y Kabupaten Cilacap 108,89 -7,49 Kabupaten Demak 110,63 -6,91 Kabupaten Grobogan 110,93 -7,12 Kabupaten Banjarnegara 109,66 -7,35 Kabupaten Banyumas 109,18 -7,46 Kabupaten Batang 109,86 -7,02 Kabupaten Blora 111,39 -7,07 Kabupaten Boyolali 110,65 -7,42 Kabupaten Brebes 108,93 -7,06 Kota Magelang 110,22 -7,48 Kabupaten Jepara 110,77 -6,55 Kabupaten Karanganyar 111,02 -7,66 Kabupaten Kebumen 109,62 -7,65 Kabupaten Kendal 110,16 -7,04 Kabupaten Klaten 110,62 -7,69 Kabupaten Magelang 110,25 -7,50 Kabupaten Pati 111,04 -6,74 Kota Salatiga 110,50 -7,74 Kota Pekalongan 109,68 -6,89 Kota Semarang 110,39 -7,02 Kota Surakarta 110,82 -7,56 Kota Tegal 109,12 -6,87 Kabupaten Kudus 109,62 -7,06 Kabupaten Pekalongan 109,40 -7,04
Kabupaten/Kota Titik Koordinat X Titik Koordinat Y Kabupaten Pemalang 109,40 -7,04 Kabupaten Tegal 109,16 -7,03 Kabupaten Temanggung 110,14 -7,06 Kabupaten Wonogiri 110,99 -7,26 Kabupaten Wonosobo 109,91 -7,42 Kabupaten Purbalingga 109,41 -7,32 Kab. Purworejo 109,97 -7,71 Kabupaten Rembang 111,46 -6,78 Kabupaten Semarang 110,47 -7,27 Kabupaten Sragen 110,97 -7,39 Kabupaten Sukoharjo 110,83 -7,68 Sumber : data diolah, 2019 (Caroline, 2019) Metode penelitian ini menggunakan ekonometrika spasial
dalam  bentuk Spatial  Autoregressive  Model (SAR), Spatial  Error  Model (SAR),  dan Spatial Durbin Model (SDM).
Model terbaik dalam penelitian ini adalah spatial autoregressive panel model fixed effect ditulis :
𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡 = 𝜌 ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑗𝑡 + 𝑛 𝑗=1 𝛽𝑋 𝐾𝐴𝑃𝐼𝑇𝐴𝐿𝑖𝑡−1 + 𝛽𝑋 𝑅𝐿𝑆𝑖𝑡−1 + 𝛽𝑋 𝑖𝑡−1𝑇𝑒𝑛𝑎𝑔𝑎𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 + 𝛽𝑋 𝑖𝑡−1𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑀𝑖𝑔𝑟𝑎𝑛 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑛𝑒𝑠𝑖𝑎 +   𝜀 𝑖 Keterangan :
𝑖 =  1,...,n 𝑖 ≠ 𝑗 𝑖 =  Kabupaten/kota yang diobservasi j
=  Kabupaten/kota tetangga
𝜌 = 𝑖 ≠ 𝑗 W =  Matrik bobot spasial dengan pendekatan Euclidean Distance 𝛽 = Koefisien regresi RLS = Rata-rata lama sekolah PMI = Pekerja Migran Indonesia 𝜀 𝑖 = error term Model  yang  digunakan  lainnya dalam penelitian adalah SEM Fixed Effec . SEM digunakan untuk mentolerir variabel yang tidak  termasuk dalam  model. SEM dalam penelitian ini ditulis,
𝑷𝑫𝑹𝑩 𝒊 = 𝜷 𝒄𝒐𝒏𝒔𝒕𝒂𝒏𝒕𝒂 +  𝜷𝑿 𝒊𝑲𝑨𝑷 + 𝜷𝑿 𝒊𝑹𝑳𝑺 + 𝜷𝑿 𝒊𝑻𝒆𝒏𝒂𝒈𝒂𝒌𝒆𝒓𝒋𝒂 + 𝜷𝑿 𝒊𝑻𝑷𝒆𝒌𝒆𝒓𝒋𝒂 𝑴𝒊𝒈𝒓𝒂𝒏 𝑰𝒏𝒅𝒐𝒏𝒆𝒔𝒊𝒂 + 𝜺 𝒊 ∑ 𝑾 𝒊𝒋 𝑷𝑫𝑹𝑩 𝒊 𝒏 𝒊=𝟏,𝒊≠𝒋
Keterangan : 𝑖
Kabupaten/kota yang diobservasi
𝑗 Kabupaten/kota tetangga
𝜌 Koefisien autoregresi ruang
W Matrik bobot spasial pendekatan Euclidean Distance 𝛽 Koefisien regresi RLS Rata-rata lama sekolah PMI Pekerja Migran Indonesia 𝜀 𝑖 error term 𝜀 𝜆𝑊𝜀 + 𝜇
𝜆 merupakan koefisien autoregresi ruang
Penelitian ini mengadopsi Spatial Durbin Model (SDM)    dari  Fisher et  al. (2009)  untuk menganalisis human  capital  spillover dengan model ditulis,
𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑡 =  𝜌 ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑗𝑡 𝑛 𝑗=1 +   𝛾 𝑦 𝑙𝑛𝑌 𝑖,𝑡−1 + 𝛽 𝐾𝑎𝑝 ln  _𝐾𝑎𝑝 𝑖𝑡 + 𝛽 𝑅𝐿𝑆 𝐿𝑛_𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡 + 𝛽 𝑇𝑒𝑛𝑎𝑔𝑎 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎 𝐿𝑛 𝑇𝑒𝑛𝑎𝑔𝑎 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑖𝑡 + 𝛽 𝑃𝑀𝐼 𝐿𝑛 𝑇 𝑃𝑀𝐼 𝑖𝑡 + 𝛽 𝑥 𝑋 𝑖𝑡 + 𝜃 𝑅𝐿𝑆 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 ln  _𝑅𝐿𝑆 𝑗,𝑡−1 𝑁 𝑗=1 + 𝜃 𝑥 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑋 𝑗𝑡 + 𝑁 𝑗=1 𝛼 𝑡 + 𝜇 𝑖 + 𝜀 𝑖𝑡 Keterangan :
𝑖 = Kabupaten/kota yang diobservasi 𝑗 = Kabupaten/kota tetangga PMI = Pekerja Migran Indonesia
w adalah  matrik  bobot  spasial  dengan pendekatan Euclidean Distance 𝛼 𝑡 adalah dampak spesifik waktu 𝜇 𝑖 dampak spesifik Kabupaten/kota ε it adalah  eror  pada  Kabupaten/kota  i  dan waktu t 𝛽 𝑥 adalah dampak langsung dari human capital
ρ adalah nilai estimasi dampak dari limpahan pertumbuhan ekonomi Kabupaten/kota tetangga
θ X merupakan  efek  tidak  langsung (spillover) variabel kontrol θ RLS , dan θ X merupakan  efek  tidak  langsung (spillover) dari human  capital dalam  bentuk  RLS (rata-rata lama sekolah).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  memverifikasi  model  regresi spasial data panel terlebih dahulu dilakukan uji regresi klasik yaitu goodness of fit, kemudian uji LM  dan  robust  LM.  Uji  LM  digunakan  untuk mengetahui  model  apa  yang  paling  cocok digunakan  dalam  model,  apakah  model  spasial lag  atau  model  spasial  error  (Anselin,  2005). Selanjutnya untuk menguji fixed effect (dampak tetap)  atau  error  effect  (dampak  error) digunakanlah uji Likelihood Ratio.
Tabel
3 mengidentifasikan hasil perhitungan  regresi  klasik  OLS  Pooled  variabel yang  memiliki  pengaruhi  positif  dan  signifikan pada  PDRB    adalah  kostanta,  Kapital,  PMI. Konstanta  dengan  koefisien  15,39839;  Kapital memiliki  pengaruh  positif  dengan  koefisien 5.31e-07  pada  tingkat  signifikan α =  1%;  PMI memiliki  pengaruh  positif  dengan  koefisien
0,0002 pada tingkat signifikan α = 5%. Tabel 3 Hasil Perhitungan Regresi dengan Metode OLS Pooled
Variabel Koefisien  t- Statistic P>|t| Konstanta 15,39839 *) 19,09 0,000 Kapital 5.31e-07 *) 0,12 0,901 RLS 0,0046438 0,12 0,901 TENAGA KERJA 1.67e-07 0,71 0,477 PMI 0,0002 **) 2,25 0,025 Jumlah observasi 420 R squared 0,4863 Sumber : data diolah
Keterangan  :
Variabel terikat : PDB per kapita
*signifikan pada level 1 persen;
** signifikan pada level 5 persen
SAR  fixed  effect  digunakan  untuk menganalisis yang ada tidaknya korelasi spasial antar  variabel  independen.  SAR  fixed  effect disebut juga dengan Spatial Lag  Model (SLM). Data  panel  spasial  memperhatikan  interaksi spasial  antar  kabupaten/kota  di  Propinsi  Jawa Tengah.  Adapun  spatial  lag  yang  dimaksud adalah  spatial  lag  dalam  hal  pertumbuhan ekonomi  kabupaten/kota  di  Propinsi  Jawa Tengah yang saling terkait antar satu sama lain secara  kedekatan  geografis.  Misalnya,  ketika kabupaten/kota di sekitar Propinsi Jawa Tengah tumbuh  sebesar  X%,  maka  hal  tersebut mempunyai  dampak  ke  pertumbuhan  Propinsi Jawa Tengah sebesar Y%.

## Tabel 4

## Estimasi Parameter SAR Fixed Effect
Variabel Independen SAR Fixed Effect Koefisien Zhitung KAP 3.05e-07 *) 15,28 RLS -0,0261327 -0,78 TENAGA KERJA -1,01e-07 -0,30 PMI -1.87e-06 -0,31 Spatial   rho 0,7835067 *) 27,51 Keterangan : Variabel dependen PDRB *) = tingkat signifikan pada α = 1% **) = tingkat signifikan pada α = 5% Level of confidence yang digunakan dalam penelitian ini adalah 𝛼 = 5% 𝑖 =  29  kabupaten  (Kabupaten  Cilacap,
Kabupaten  Banyumas,    Kabupaten
Purbalingga,  Kabupaten  Banjarnegara, Kabupaten Kebumen, Kabupaten Purworejo, Kabupaten Wonosobo, Kabupaten Magelang, Kabupaten Boyolali,  Kabupaten  Klaten,  Kabupaten Sukoharjo, Kabupaten Wonogiri, Kabupaten Karanganyar, Kabupaten Sragen, Kabupaten Grobogan, Kabupaten Blora,  Kabupaten  Rembang,  Kabupaten Pati,  Kabupaten  Kudus,  Kabupaten
Jepara,  Kabupaten  Demak,  Kabupaten
Semarang, Kabupaten Temanggung, Kabupaten  Kendal,  Kabupaten  Batang, Kabupaten Pekalongan, Kabupaten Pemalang,  Kabupaten  Tegal,  Kabupaten Brebes), dan 6 kota (Kota Magelang, Kota
Surakarta, Kota Salatiga,  Kota Semarang, Kota  Pekalongan,  dan  Kota  Tegal)  di Propinsi Jawa Tengah.
𝑡 = 2008,2009, 2010, 2011, 2012, 2013 , 2014, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018 dan 2019
P
M I =  PMI= Pekerja Migran Indonesia
𝜇 𝑖 = efek spesifik spasial
𝜀 𝑖𝑡 = error yang berdistribusi independen dan identik untuk setiap i dan t dengan mean 0 dan varians 𝜎 2 .
Spatial autoregressive dengan fixed effect menunjukkan  bahwa  hasil  yang  signifikan untuk variabel kapital, dan variabel spasial lag. Variabel  spasial  lag  menunjukkan  bahwa terjadi  spillover  pertumbuhan  ekonomi kabupaten/kota  di  Propinsi  Jawa  Tengah sebesar  0,7%.  Jika  rata-rata  kabupaten/kota tetangga  tumbuh  sekitar  1%,  maka  akan  hal tersebut  akan  mendorong  pertumbuhan Propinsi Jawa Tengah 0,7%. Hal ini dibuktikan oleh :
Koefisien  spasial  lag  ( σ )  =  0,7835067 dengan  tingkat  signifikansi α =  1% menunjukkan  bahwa  besarnya  interaksi  nilai pertumbuhan  ekonomi  suatu  kabupaten/kota terhadap pertumbuhan ekonomi suatu kabupaten/kota tetangganya adalah 0,7%.
Koefisien  kapital  sebesar  3.05e-07 menunjukkan bahwa kenaikan 1% kapital akan menaikkan  pertumbuhan  ekonomi  sebesar 3.05e-07.
Persamaan  SAR  dengan  fixed-effect ditulis :
𝑃𝑅𝐷𝐵 𝑖𝑡 = 0,7835067 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑗𝑡 + 3.05e-07 𝐾𝐴𝑃𝐼𝑇𝐴𝐿 𝑖𝑡 − 0,0261327𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡 − 1,01e − 07 10 𝑇𝐸𝑁𝐴𝐺𝐴 𝐾𝐸𝑅𝐽𝐴 𝑖𝑡 + −1.87e − 06𝑃𝑀𝐼 𝑖𝑡 +   𝜇 𝑖 + 𝜀 𝑖𝑡
Spasial rho 7 persen artinya jika Propinsi Jawa  Tengah  tumbuh  7  persen  maka  akan mempengaruhi  29  kabupaten  (Kabupaten Cilacap,  Kabupaten  Banyumas,    Kabupaten Purbalingga, Kabupaten
Banjarnegara, Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Purworejo, Kabupaten Wonosobo, Kabupaten  Magelang, Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten  Klaten, Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Wonogiri, Kabupaten  Karanganyar,  Kabupaten  Sragen, Kabupaten  Grobogan,  Kabupaten  Blora,
Kabupaten Rembang, Kabupaten Pati, Kabupaten Kudus, Kabupaten Jepara,
Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Semarang, Kabupaten  Temanggung,  Kabupaten  Kendal, Kabupaten  Batang,  Kabupaten  Pekalongan, Kabupaten  Pemalang,  Kabupaten  Tegal, Kabupaten  Brebes),  dan  6  kota  (Kota Magelang,  Kota  Surakarta,  Kota  Salatiga, Kota  Semarang,  Kota  Pekalongan,  dan  Kota Tegal)  di  Propinsi  Jawa  Tengah  dengan korelasi produktivitasnya sebesar 3,5 persen.
Catatan : 7 x 0,5 persen = 3,5 persen
Asumsinya  :  ceteris  paribus  secara  rata-rata berpengaruh.
SEM  fixed  effect  dalam  penelitian  ini digunakan  untuk  menganalisis  ada  tidaknya korelasi spasial antar error dalam model. Tabel 4. mengidentifikasikan hasil estimasi parameter Spatial  Error  Model  (SEM)  dengan  dampak tetap  dengan  metode  Maximum  Likelihood Estimator  (MLE).    Berdasarkan  output  hasil olah Stata versi 14, hasil dari SEM fixed effect menunjukkan adanya dependensia spasial pada error.  Hal  ini  tampak  dari  Kapital,    AHH memiliki  tanda  positif  dan  signifikan  kurang dari α =5%.  Level  of  confidence  dalam penelitian  ini  menggunakan α =5%.  Koefisien Kapital  2,9e-07  dengan  tingkat  signifikan α =1%.

## SIMPULAN
Spillover  tenaga  kerja  Propinsi  Jawa Tengah yang diwujudkan dalam bentuk pekerja Migran Indonesia asal Jawa Tengah kebanyakan berasal  dari  Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten Kendal, Kabupaten Brebes, Kabupaten Banyumas, Kabupaten Pati, Kabupaten
Grobogan,  Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten Wonosobo,  dan  Kabupaten  Batang  dengan tingkat pendidikan Sekolah Menengah Pertama (SMP) dengan jenis kelamin wanita kebanyakan bekerja pada negara Negara Hongkong, Negara Taiwan,  Negara  Malaysia,  Negara  Singapura, Negara  Korea  Selatan,  Negara  Brunai Darussalam, dan Negara Saudi Arabia.
Pemerintah  Indonesia  lebih  menyeleleksi Pekerja Migran Indonesia (PMI)  Propinsi  Jawa Tengah  dengan  mendaftar  lebih  rinci  kondisi keberadaan  Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI) Propinsi  Jawa  Tengah  dengan  memuat  kartu elektronik  untuk  Pekerja  Migran  Indonesia (PMI)  Propinsi  Jawa  Tengah  sehingga  kondisi, keberadaan,  kesehatan,  keselamatan  Pekerja Migran Indonesia (PMI) Propinsi Jawa Tengah dapat dipantau, dan dapat tercatat secara akurat. Ada  badan  khusus  yang  menangani  Pekerja Migran Indonesia (PMI) Propinsi Jawa Tengah dengan  memuat  kartu  elektronik  untuk  Pekerja Migran Indonesia (PMI) Propinsi Jawa Tengah yang  mengalami  perlakuan  tidak  manusiawi seperti  tidak  digaji,  disiksa,  bahkan  dibunuh majikan atau membunuh majikan.
Tabel 4 Estimasi Parameter SEM Fixed Effect Variabel Independen SEM Fixed Effect Koefisien Zhitung KAP 2,9e-07 *) 14,57 RLS -0,0308938 -0,93 TENAGA KERJA -2,4e-07 -0,73 PMI -3,08e-06 -0,49 Spatial   Lambda 0,8796821 *) 35,33 Keterangan :
Variabel dependen PDRB
*) = tingkat signifikan pada α = 1% **) = tingkat signifikan pada α = 5% Level  of  confidence yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah 𝛼 = 5%
𝑖 =  29  kabupaten  (Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten Banyumas, Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Banjarnegara, Kabupaten Kebumen,  Kabupaten  Purworejo,  Kabupaten Wonosobo, Kabupaten  Magelang, Kabupaten
Boyolali,  Kabupaten  Klaten,  Kabupaten Sukoharjo,  Kabupaten  Wonogiri,  Kabupaten Karanganyar,  Kabupaten  Sragen,  Kabupaten Grobogan,  Kabupaten  Blora,  Kabupaten Rembang, Kabupaten Pati, Kabupaten Kudus,
Kabupaten  Jepara,  Kabupaten  Demak, Kabupaten Semarang, Kabupaten Temanggung,  Kabupaten  Kendal,  Kabupaten Batang,  Kabupaten  Pekalongan,  Kabupaten
Pemalang,  Kabupaten  Tegal,  Kabupaten Brebes),  dan  6  kota  (Kota  Magelang,  Kota Surakarta,  Kota  Salatiga,    Kota  Semarang, Kota Pekalongan, dan Kota Tegal) di Propinsi Jawa Tengah.
𝑡 = 2008,2009, 2010, 2011, 2012, 2013 , 2014, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018 dan 2019
PMI = Pekerja Migran Indonesia 𝜀 𝑖 = error term 𝜀 = 𝜆𝑊𝜀 + 𝜇
𝜆 =   merupakan koefisien autoregresi ruang
Spatial Error Model dengan Fixed Effect menujukkan adanya dependensia spasial pada error.  Hal  ini  tampak  dari  Kapital  memiliki tanda  positif  dan  signifikan  kurang  dari α = 5%.  Level  of  confidence  penelitian  ini menggunakan α = 5%. Koefisien kapital 2,9e- 07dengan    tingkat  signifikan α =  1%.  Peran Lambda  sangat  penting  bagi  Spatial  Error Model dengan Fixed Effect. Hal ini dibuktikan dengan  Lambdha  yang  positif  dan  signifikan pada α =  1%.Artinya  ada  keterkaitan pertumbuhan  ekonomi  antara  29  kabupaten dan  9  kota  di  Propinsi  Jawa  Tengah.  Artinya pertumbuhan  ekonomi  Propinsi  Jawa  Tengah dipengaruhi  oleh  kapital,  RLS,  dan  Tenaga
Kerja. Serta residual spasial dari 29 kabupaten (Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten  Banyumas,
Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Banjarnegara, Kabupaten Kebumen, Kabupaten Purworejo, Kabupaten Wonosobo, Kabupaten  Magelang,  Kabupaten  Boyolali, Kabupaten  Klaten,  Kabupaten  Sukoharjo, Kabupaten Wonogiri, Kabupaten Karanganyar,  Kabupaten  Sragen,  Kabupaten Grbogan,  Kabupaten  Blora,  Kabupaten Rembang, Kabupaten Pati, Kabupaten Kudus, Kabupaten  Jepara,  Kabupaten  Demak, Kabupaten Semarang, Kabupaten
Temanggung,  Kabupaten  Kendal,  Kabupaten Batang,  Kabupaten  Pekalongan,  Kabupaten Pemalang,  Kabupaten  Tegal  dan  Kabupaten Brebes)  dan  6  Kota  (Kota  Magelang,  Kota Surakarta, Kota Salatiga, Kota Semarang, Kota Pekalongan,  Kota  Tegal)    yang  berada  di
Propinsi Jawa Tengah dan memiliki karasteristik yang sama.
Peranan  Lambda  sangat  penting  dalam Koefisien  Lambda  SEM  fixed  effect.  Hal  ini dibuktikan  dengan  Lambda  bertanda  positif dan signifikan pada 1%, artinya ada keterkaitan pertumbuhan ekonomi  antar Kabupaten/Kota lainnya  di  Propinsi  Jawa  Tengah.  Artinya pertumbuhan  ekonomi  Propinsi  Jawa  Tengah dipengaruhi  oleh  nilai  Kapital  dan  residual spasial  dari  29  kabupaten  dan  6  kota  lainnya yang berdekatan (Kabupaten Cilacap, Kabupaten Banyumas, Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Banjarnegara,
Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Purworejo, Kabupaten Wonosobo, Kabupaten  Magelang, Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten  Klaten, Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Wonogiri, Kabupaten  Karanganyar,  Kabupaten  Sragen, Kabupaten  Grbogan,  Kabupaten  Blora,
Kabupaten Rembang, Kabupaten Pati, Kabupaten Kudus, Kabupaten Jepara,
Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Semarang, Kabupaten  Temanggung,  Kabupaten  Kendal, Kabupaten  Batang,  Kabupaten  Pekalongan, Kabupaten  Pemalang,  Kabupaten  Tegal  dan Kabupaten  Brebes,  Kota  Magelang,  Kota Surakarta, Kota Salatiga, Kota Semarang, Kota Pekalongan,  Kota  Tegal)  dan  memiliki karasteristik yang sama.
Persamaan Spatial  Error  Model dengan Fixed Effect adalah :
𝑃𝑒𝑟𝑡𝑢𝑚𝑏𝑢ℎ𝑎𝑛 𝐸𝑘𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖 𝑖𝑡 = 2,9e − 07𝐾𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑖𝑡 − 0,0308938𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡 − 2,4e − 07𝑇𝑒𝑛𝑎𝑔𝑎 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑖𝑡 − 3,08e − 06𝑃𝑀𝐼 𝑖𝑡 + 0,8796821 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 𝑃𝑒𝑟𝑡𝑢𝑚𝑏𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑒𝑘𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖 𝑗𝑡
Penelitian  ini  menggunakan  analisis spatial  durbin  model  fixed  effect  karena  pada spatial durbin model random effect mengandung model konvergensi ketika spatial durbin  model  random  effect  mencari  nilai likelihood  yang  maksimum,  sehingga  hasil yang  didapat  pada  spatial  durbin  model random  effect  bisa  jadi  kurang  valid  secara statistik.
Tabel  5.  mengidentifikasikan  bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi adalah: Kap, dan RLS dengan nilai p value kurang dari 5%. Kemudian dampak  spasial  human  capital  spillover terhadap pertumbuhan ekonomi Propinsi Jawa Tengah  dijelaskan  oleh  model  SDM  FE, dimana  variabel  Kapital,  RLS,  dan  Tenaga Kerja  dari  kabupaten/kota  tetangga  tidak berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi domestik  yang  ditunjukan  oleh  p-value  yang lebih kecil dari 0,05 artinya signifikan. Dampak spasial dari pertumbuhan ekonomi kabupaten/kota  tetangga  ke  kabupaten/kota domestik  di  Propinsi  Jawa  Tengah  tetap signifikan  dengan  efek  sebesar  setiap pertumbuhan  kabupaten/kota  tetangga  1 persen  berkontribusi  ke  pertumbuhan  dalam kabupaten/kota sebesar 0,28 persen.

## Tabel 5
Spatial Durbin Model dengan Fixed Effect
Variabel Independen Koefisien Zhit Spasial lag Pertumbuhan  Ekonomi ( ρ ) atau Spasial   rho 0,2869493 *) 1,98 KAPITAL 3,05e-07 *) 15,21 RLS - 0,069563 **) -1,96 TENAGA KERJA 3, 17e-07 0,86 PMI -3.73e-06  -0,60 Matriks Bobot Spasial W_ KAP 3.90e-07 *) 2.32 W_ RLS -1,284742 *) -2,94 W_ TENAGA KERJA  0,0000204 *) 3,70 W_ PMI -0.0000143   -0,66
Keterangan : Variabel Bebas PDRB
∗) adalah Tingkat signifikansi pada 𝛼 = 1% ∗∗) adalah Tingkat signifikansi pada 𝛼 = 5% Wx = matriks bobot spasial dengan Euclidean Distance
Dimana
Keterangan :
𝑖 = negara yang diobservasi 𝑗 = negara tetangga
w adalah  matrik  bobot  spasial  dengan pendekatan Euclidean Distance 𝛼 𝑡 adalah dampak spesifik waktu 𝜇 𝑖 dampak spesifik negara ε it adalah eror pada negara i dan waktu t 𝛽 𝑥 adalah dampak langsung dari human capital ρ adalah  nilai  estimasi  dampak  dari  limpahan pertumbuhan ekonomi negara tetangga
θ X merupakan  efek  tidak  langsung (spillover) variabel kontrol θ 𝑅𝐿𝑆 , dan θ X merupakan  efek  tidak  langsung (spillover) dari human capital dalam bentuk RLS RLS = Rata-rata lama sekolah PMI = Pekerja Migran Indonesia Dampak  dari spillover Pekerja  Migran Indonesia asal Propinsi Jawa tengah ditunjukkan pada Spatial  Durbin  Model (SDM)  dengan fixed effect ditampakkan  melalui  identifikasi  nilai koefisien  matrik  bobot  spasial  W_KAPITAL sebesar  3.90e-07  dengan  tingkat  signifikan 𝛼 = 1% , nilai koefisien matrik bobot spasial W_RLS dengan  nilai  koefisien  sebesar  -1,284742dengan tingkat  signifikan 𝛼 = 1% ,  dan  nilai  koefisien matrik  bobot  spasial  W_TENAGA  KERJA sebesar 0,0000204 dengan tingkat signifikan 𝛼 = 1% . Spatial  durbin  model  fixed  effect dalam penelitian ini ditulis  :
𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡 =  0,2869493 ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑗𝑡 𝑛 𝑗=1 + 𝛾 𝑦 𝑙𝑛𝑌 𝑖,𝑡−1 + 3,05e − 07 𝐾𝑎𝑝 ln  _𝐾𝑎𝑝 𝑖𝑡 + −0,069563 𝑅𝐿𝑆 𝐿𝑛_𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡 + 3, 17e − 07 𝑇𝑒𝑛𝑎𝑔𝑎 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎 𝐿𝑛 𝑇𝑒𝑛𝑎𝑔𝑎 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑖𝑡 − −3.73e − 06 𝑃𝑀𝐼 𝐿𝑛 𝑃𝑀𝐼 𝑖𝑡 + 𝛽 𝑥 𝑋 𝑖𝑡 + 3.90e - 3.90e −
07 𝐾𝐴𝑃𝐼𝑇𝐴𝐿 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 ln  _𝐾𝐴𝑃𝐼𝑇𝐴𝐿 𝑗,𝑡−1 𝑁 𝑗=1 − 1,284742 𝑅𝐿𝑆 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 ln  _𝑅𝐿𝑆 𝑗,𝑡−1 𝑁 𝑗=1 +
0,0000204 𝑇𝐸𝑁𝐴𝐺𝐴 𝐾𝐸𝑅𝐽𝐴 ∑ 𝑤2,51𝑒 𝑁 𝑗=1 −
09 𝑃𝑀𝐼 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 ln  _𝑃𝑀𝐼 𝑗,𝑡−1 + 𝑁 𝑗=1 𝜃 𝑥 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑋 𝑗𝑡 + 𝑁 𝑗=1 𝛼 𝑡 + 𝜇 𝑖 + 𝜀 𝑖𝑡
Interpretasi  model  bersdasarkan  besaran koefien (magnitute) pada Spatial  Durbin  Model (SDM) dengan fixed effect adalah sebagai berikut
:
a. Peningkatan pertumbuhan ekonomi kabupaten/kota  tetangga  sebesar  satu satuan pada tahun tertentu dengan asumsi
variabel  independen  lain  dianggap  tetap maka  akan  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi domestik kabupaten/kota tersebut 0,28 persen b. Peningkatan jumlah Kapital kabupaten/kota  lain  sebesar  satu  satuan pada  tahun  tertentu  dengan  asumsi variabel  independen  lain  dianggap  tetap maka  akan  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi domestik kabupaten/kota tersebut 3,05e-07 persen;
c. Peningkatan  jumlah  Rata-rata  Lama Sekolah  (RLS)  sebesar  satu  satuan  pada tahun  tertentu  dengan  asumsi  variabel independen  lain  dianggap  tetap  maka
menurunkan pertumbuhan ekonomi domestik  kabupaten/kota  tersebut  - 0,069563 persen;
d. Peningkatan jumlah Tenaga Kerja sebesar satu satuan dari kabupaten/kota tetangga pada  tahun  sebelumnya  dengan  asumsi variabel  independen  lainnya  dianggap tetap  maka  dengan  adanya  pengaruh kedekatan  wilayah  dari  kabupaten/kota tetangga  akan  menurunkan  dampak negatif human  capital  spillover terhadap
pertumbuhan  ekonomi  kabupaten/kota Propinsi Jawa Tengah lainnya  3, 17e-07 persen.
e. Peningkatan  jumlah  Pekerja  Migran Indonesia  sebesar  satu  satuan  dari kabupaten/kota  tetangga  pada  tahun sebelumnya  dengan  asumsi  variabel independen lainnya dianggap tetap maka dengan  adanya  pengaruh  kedekatan wilayah  dari  kabupaten/kota  tetangga akan meningkatkan dampak positif human capital  spillover terhadap  pertumbuhan ekonomi  kabupaten/kota  Propinsi  Jawa Tengah lainnya -3.73e-06 persen.
Spillover Pekerja Migran Indonesia (PMI) asal  Propinsi Jawa Tengah  yang bekerja diluar negeri ada 10 kabupaten. Tabel 6 menunjukkan bahwa tahun 2016 ada 9 kabupaten potensi PMI, tahun  2017  dan  2018  ada  10  kabupaten  yang berpotensi  PMI  Jawa  Tengah  antara  lain  : Kabupaten
Cilacap, Kabupaten Kendal, Kabupaten  Brebes,  Kabupaten  Banyumas, Kabupaten Pati, Kabupaten Grobogan, Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Wonosobo, dan Kabupaten Batang. Tabel 6
Potensi PMI asal Propinsi Jawa Tengah Tahun 2016-2018
No Kab/kota 2016 Kab/kota 2017 Kab/kota 2018 1 Kabupaten Cilacap 9.574   Kabupaten Cilacap 10.128   Kabupaten Cilacap    11.785 2 Kabupaten Kendal 6.391   Kabupaten Kendal 7.431   Kabupaten Kendal 7.812 3 Kabupaten Brebes 4.310   Kabupaten Brebes 4.811   Kabupaten Brebes 5.995 4 Kabupaten Banyumas 3.522   Kabupaten Banyumas 3.764   Kabupaten Banyumas 4.112 5 Kabupaten Pati 3.387   Kabupaten Pati         3.415   Kabupaten Pati 3.700 6 Kabupaten Grobogan 2.582   Kabupaten Grobogan 2.712   Kabupaten Grobogan 3.207 7 Kabupaten Kebumen 2.222   Kabupaten Kebumen 2.424   Kabupaten Kebumen 2.682 8 Kabupaten Sragen 1.856   Kabupaten Wonosobo 2.397   Kabupaten Wonosobo 2.440 9 Kabupaten Wonosobo 1.671   Kabupaten Sragen 1.967   Kabupaten Sragen 2.257 10 Kabupaten Batang 1.466   Kabupaten Batang 1.662   Kabupaten Batang 1.877 Total 49.512 Total 54.737 Total 61.434 Rata-rata 1.456 Rata-rata 1.610 Rata-rata 1.807 Sumber : BP2TKI 2019, diolah
Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI)  asal Propinsi Jawa Tengah yang bekerja diluar negeri kebanyakan  berjenis  kelamin  wanita.  Jumlah Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI)  asal  Propinsi Jawa Tengah dari tahun 2016 sampai dengan 2018 meningkat yaitu pada tahun 2016  jumlah Pekerja Migran  Indonesia  (PMI)  asal  Propinsi  Jawa
Tengah  ada  25.606  pekerja,  pada  tahun  2018 jumlah  Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI)  asal Propinsi Jawa Tengah meningkat menjadi 42.630 pekerja,  dan  pada  tahun  2018  jumlah  Pekerja Migran  Indonesia  (PMI)  asal  Propinsi  Jawa Tengah ada 46.578 pekerja.

## Gambar 4
PMI dengan Jenis Kelamin Propinsi Jawa Tengah Tahun 2016-2018
Sumber : Data BP2TKI 2019, diolah
Gambar  5  menampakkan  bahwa  Pekerja Migran  Indonesia  (PMI)  asal  Propinsi  Jawa Tengah  yang  bekerja  diluar  negeri  tahun  2016 sampai  dengan  tahun  2018  kebanyakan  bekerja pada sektor informal. Secara bertutur turut jumlah
Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI)  asal  Propinsi Jawa  Tengah  tahun  2016  sampai  dengan  tahun 2018  adalah  28.129  pekerja,  34.912  pekerja,  dan 36. 502 pekerja.

## Gambar 5
PMI Jawa Tengah berdasarkan Sektor Pekerjaan Tahun 2016-2018

## Sumber : Data BP2TKI 2019, diolah
Gambar  6  menampakkan  bahwa  Pekerja Migran  Indonesia  (PMI)  asal  Propinsi  Jawa Tengah  yang  bekerja  diluar  negeri  tahun  2016 sampai  dengan  tahun  2018  kebanyakan  yang bekerja dengan pendidikan tamatan SMP disusul dengan pendidikan SD, dan SMA. jumlah Pekerja Migran  Indonesia  (PMI)  asal  Propinsi  Jawa Tengah  tahun  2016  sampai  dengan  tahun  2018
dengan pendidikan SMP berfluktuatif  yaitu pada tahun  2016  jumlah  Pekerja  Migran  Indonesia (PMI)  asal  Propinsi  Jawa  Tengah  ada  24.481 pekerja,  tahun  2017  jumlah  Pekerja  Migran Indonesia  (PMI)  asal  Propinsi  Jawa  Tengah  ada 20.291,  dan  pada  tahun  2018  jumlah  Pekerja Migran  Indonesia  (PMI)  asal  Propinsi  Jawa Tengah ada 21.101 pekerja.
13,906
12,107
14,856 35,606 42,630 46,578 2016 2017 2018 Laki-laki Perempuan Keterangan : 21,383 19,825 24,932 28,129
34,912 36,502 2016 2017 2018 Formal Informal Keterangan :
Gambar 6 Jumlah PMI Jawa Tengah Berdasarkan Pendidikan Tahun 2016-2018
Sumber  : Data  BP2TKI 2019, diolah
Tabel  7  menunjukkan  jumlah  PMI  Jawa Tengah pada tahun 2018 kebanyakan bekerja pada negara  Taiwan  17.761  pekerja,  Malaysia  13.329 pekerja, Singapura 7.341 pekerja, Hongkong 4.762 pekerja,  Korea  Selatan  2.791  pekerja,  Brunei Darussalam  1.352  pekerja,  Saudi  Arabia  1.330
pekerja,  dan  United  Arab  Emirates  258  pekerja. Negara tujuan PMI Jawa Tengah tahun 2017 dan 2018  kebanyakan  adalah  Negara  Hongkong, Negara  Taiwan,  Negara  Malaysia,  Negara Singapura, Negara Korea Selatan, Negara Brunai
Darussalam, dan Negara Saudi Arabia. Tabel 7. Jumlah PMI Jawa Tengah Bedasarakan Negara Tujuan Tahun 2016-2018 (pekerja) Negara 2016 Negara 2017 Negara 2018 Taiwan 7.761 Hongkong 17.911   Hongkong 18.959 Malaysia 13.329   Taiwan 15.453   Taiwan 17.295 Singapura 7.341   Malaysia 12.235   Malaysia 12.760 Hongkong 4.762   Singapura 4.681   Singapura 6.204 Korea Selatan 2.791   Korea Selatan 1.809   Korea Selatan 3.629 Brunei Darussalam 1.352 Brunei Darussalam 1.049 Brunei Darussalam 1.014 Saudi Arabia 1.330   Saudi Arabia 643   Saudi Arabia 505 United Arab Emirates 258   Lainnya 264   Aljazair 260 Sumber : Data BP2TKI 2019, diolah
Hasil  Penelitian  ini  didukung  oleh  hasil penelitian  dari  Skeldon  (1992)  dan  Hugo  (1993) yang  menyatakan  bahwa  pekerja  migran  asal Indonesia  memiliki  pendidikan  yang  rendah dengan  negara  tujuan  Malaysia,  Arab  Saudi, Hongkomg,  Singapura,dan  BrunaiDarussalam dengan jenis kelamin wanita, sedangkan pekerja migran  berjenis  kelamin  pria  bekerja  di  Korea Selatan, Taiwan dan Jepang.

## SIMPULAN
Spillover  tenaga  kerja  Propinsi  Jawa Tengah yang diwujudkan dalam bentuk pekerja
Migran Indonesia asal Jawa Tengah kebanyakan berasal  dari  Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten Kendal, Kabupaten Brebes, Kabupaten Banyumas, Kabupaten Pati, Kabupaten
Grobogan,  Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten Wonosobo,  dan  Kabupaten  Batang  dengan tingkat pendidikan Sekolah Menengah Pertama (SMP) dengan jenis kelamin wanita kebanyakan bekerja pada negara Negara Hongkong, Negara Taiwan,  Negara  Malaysia,  Negara  Singapura, Negara  Korea  Selatan,  Negara  Brunai Darussalam, dan Negara Saudi Arabia.
Pemerintah  Indonesia  lebih  menyeleleksi Pekerja Migran Indonesia (PMI)  Propinsi  Jawa
14,100 13,081 15,759 24,481 20,191 24,058 10,483
20,950 21,101
2016 2017 2018 SMU SMP SD Keterangan
Tengah  dengan  mendaftar  lebih  rinci  kondisi keberadaan  Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI) Propinsi  Jawa  Tengah  dengan  memuat  kartu elektronik  untuk  Pekerja  Migran  Indonesia (PMI)  Propinsi  Jawa  Tengah  sehingga  kondisi, keberadaan,  kesehatan,  keselamatan  Pekerja Migran Indonesia (PMI) Propinsi Jawa Tengah dapat dipantau, dan dapat tercatat secara akurat. Ada  badan  khusus  yang  menangani  Pekerja Migran Indonesia (PMI) Propinsi Jawa Tengah dengan  memuat  kartu  elektronik  untuk  Pekerja Migran Indonesia (PMI) Propinsi Jawa Tengah yang  mengalami  perlakuan  tidak  manusiawi seperti  tidak  digaji,  disiksa,  bahkan  dibunuh majikan atau membunuh majikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Acemoglu, D., & Autor, D. (2011). Skills, tasks and technologies: Implications for employment  and  earnings.  Handbook  of labor economics, 4, 1043-1171.
Agha,  S.  B.,  &  Vedrine,  L.  (2010).  Estimation strategies for a spatial dynamic panel using GMM.  A  new  approach  to  the convergence  issue  of  European  regions. Spatial Economic Analysis, Vol. 5(No. 2). doi: 10.1080/17421771003730711. Anselin,  L.  (1988).  Model  validation  in  spatial econometrics:  a  review and evaluation  of alternative approaches. International
Regional Science Review, 11(3), 279-316. Anselin,  L.  (1995).  Local  indicators  of  spatial association — LISA.
Geographical analysis, 27(2), 93-115. Anselin,  L.,  &  Bera,  A.  K.  (1998).  Spatial dependence  in  linear  regression  models with an introduction to spatial econometrics.  Statistics  Textbooks  and Monographs, 155, 237-290.
Asian  Development  Bank.  (2016).  ASEAN corporate  goverment  scorcard  :  Country reports and assessment 2014, Philippines : Mandaluyong.
Bauer,  T.  K.,  &  Vorell,  M.  (2007).  External Effects  of  Education  :    Human  Capital Spillovers  in  Regions  and  Firms.  Ruhr Economic Paper No. 195.
Becker, G. S. (1995). Human capital and poverty alleviation. World Bank, Human
Resources  Development  and  Operations Policy. Benhabib, J., & Spiegel, M. M. (1994). The Role of  Human  Capital  in  Economic
Development  Evidence  from  Aggregate
Cross-Country Data. Journal of Monetary Economics, Vol 34, pp. 143-173. Bhargava,  A.,  Jamison,  D.  T.,  Lau,  L.,  & Murray,  C.  J.  (2001).  Modeling  The Effects  of  Health  on  Economic  Growth. GPE Discussion Paper Series(33).
Bloom,  D.  C.  a.  J.  S.  (2004).  "The  Effect  of Health on Economic Growth:A Production  Function  Approach."  World Development  Vol.  32,  No.  1,  pp.  1 – 13,
2004: 13.
Bloom, D. E., Canning, D., & Sevilla, J. (2005). The  Effect  of  Health  on  Economic Growth: A Production Function Approach.  World  Development,  Vol. 32(1), pp. 1-13. doi: 10.1016/j.worlddev.2003.07.002. Bloom, D. E., & Canning, D. (2005). Health and Economic Growth : Reconciling the Micro and Macro Evidence.
Boediono,  1992.  Teori  Pertumbuhan  Ekonomi, Yogyakarta: BPFE UGM.
Borjas,  G.  J.  (2006).  Native  internal  migration and  the  labor  market  impact  of immigration. Journal of Human resources, 41(2), 221-258.
BP2TKI  ,  Data  Penempatan  Pekerja  Migran Indonesia (PMI) 2019 BP2TKI  ,  Data  Penempatan  Pekerja  Migran Indonesia (PMI) 2018 BP2TKI  ,  Data  Penempatan  Pekerja  Migran Indonesia (PMI) 2017
Brempong, K. G., & Wilson, M. (2004). Health Human Capital and Economic Growth in Sub-Saharan African and OECD countries.  The  Quarterly  Review  of Economics  and  Finance,  Vol.  44(2),  pp. 296-320. doi: 10.1016/j.qref.2003.07.002 Brunow, S., & Hirte, G. (2009). The Age Pattern of  Human  Capital  and  Regional Productivity: A Spatial Econometric Study an  German  Regions.  Papers  in  Regional Science, Vol. 88(Issue 4), pp. 799-823. doi: 10.1111/j.1435-5957.2009.00228.x
Becker,  Gary  S.  Human  Capital    a  Theoretical and  Empirical  Analysis,  with  Special Reference to Education. Third Edision ed.: University Of Chicago Press 1994.
Chansarn,  S.  (2010).  Labor  Productivity
Growth, Education, Health and
Technological Progress: A Cross-Country Analysis.  Economic Analysis  and  Policy, 40(2),  249-261.  doi:  10.1016/s0313- 5926(10)50027-4
Caselli,  F.,  Esquivel,  G.,  &  Lefort,  F.  (1996). Reopening the convergence debate: a new look  at  cross-country  growth  empirics.
Journal  of  economic  growth,  1(3),  363- 389.
Cliff,  A.  D.,  &  Ord,  J.  K.  (1981).  Spatial processes:  models  &  applications.  Taylor & Francis.
Cordner,  L.  G.  (1994).  The  Spratly  Islands dispute  and  the  law  of  the  sea.  Ocean Development & International Law, 25(1), 61-74.
Combes,  P.  P.,  Duranton,  G.,  &  Gobillon,  L. (2008).  Spatial  wage  disparities:  Sorting matters!.  Journal  of  Urban  Economics, 63(2), 723-742.
Cordesman,  A.  H.,  Hess,  A.,  &  Yarosh,  N.  S.
(2013).  Chinese  military  modernization and  force  development.  A  Western Perspective.  Washington:  Center  for Strategic & International Studies.
Dattorro,  J.  (2010).  Convex  optimization  & Euclidean distance geometry. Lulu. com. DaVanzo, J. (1978). Does unemployment affect migration? Evidence from micro data. The Review of Economics and Statistics, 504- 514.
Davies,  P.  S.,  Greenwood,  M.  J.,  &  Li,  H. (2001). A conditional logit approach to US state ‐ to ‐ state  migration.  Journal  of Regional Science, 41(2), 337-360. De  Mello,  L.  R.  (1999).  Foreign  direct investment-led growth: evidence from time series  and  panel  data.  Oxford  economic papers, 51(1), 133-151.
Dube,  J.,  &  Legros,  D.  (2014).  Spatial Econometrics  Using  Microdata:  John Wiley and Sons, Inc.
Fischer,  M.  M.,  Bartkowska,  M.,  Riedl,  A., Sardadvar, S., & Kunnert, A. (2009). The impact of human capital on regional labor productivity  in  Europe.  Letters  in  Spatial and Resource Sciences, 2(2), 97-108.
Fischer, M. M., & Wang, J. (2011). Spatial data analysis: models, methods and techniques. Springer Science & Business Media. Fleisher,  B.,  Li,  H.,  &  Zhao,  M.  Q.  (2010). Human  capital,  economic  growth,  and regional  inequality  in  China.  Journal  of development economics, 92(2), 215-231. Fortin,  M.  J.,  &  Dale,  M.  R.  (2009).  Spatial autocorrelation.  The  SAGE  handbook  of spatial analysis, 89-103.
Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M.  (2000).  Quantitative  geography: perspectives on spatial data analysis. Sage. Fu, S. (2006). Smart Cafe Cities : Testing human capital  externalities  in  the  Boston metropolitan  area.  Journal  of  Urban Economics,  Vol.  61(Issue  1),  pp.  86-111. doi: 10.1016/j.jue.2006.06.002
Fuente, A. d. l. (2006). Education and economic growth a quick review of the evidence and some  policy  guidelines.  Prime  Minister's Offfice Economic Council of Finland, Vol. 18, pp. 195-212.
Getis, A., & Ord, J. K. (1992). The analysis of spatial  association  by  use  of  distance statistics.  Geographic  Analysis,  Vol. 24(No. 3).
Green,  R.  K.,  &  Hendershott,  P.  H.  (2001). Home-ownership  and  unemployment  in the US. Urban Studies, 38(9), 1509-1520. Griffith,  D.,  &  Chun,  Y.  (2014).  Spatial autocorrelation  and  spatial  filtering.  In Handbook  of  regional  science  (pp.  1477- 1507). Springer Berlin Heidelberg.
Haining,  R.  P.  (2003).  Spatial  data  analysis: theory and practice. Cambridge University Press.
Hugo, G. (1993). Indonesian labour migration to Malaysia: trends  and  policy  implications. Southeast Asian Journal of Social Science, 21(1), 36-70.
Hussain,  M.  (2014).  Export  and  GDP  in Pakistan:  Evidence  from  Causality  and Cointegration  Analysis.  International Journal of Management Cases, 16, 37-46. Islam, N. (1995). Growth Empirics Panel Data.
The Quarterly Journal of Economics, Vol. 110(4), pp. 1127-1170. Kassim, A. (1997). International Migration and Its  Impact  on  Malaysian.  Makalah disampaikan  pada  Confidence  Building and  Conflict  Reduction.11th.  ASPAC Rountable,  Malaysia,  5-8  Juni  1997. http://www.buruhmigran.net
Knowles,  S.,  &  Owen,  P.  D.  (1995).  Health capital  and  cross-country  variation  in income per capita in the Mankiw-Romer- Weil model . Economic Letter(48), pp. 99- 106.
Lau,  Lawrence  J.,  Dean  T.  Jamison,  and Frederic  F.  Louat.  "Education  and
Production in Developing Countries : An Aggregat Production Function Approanch."  Working  Paper  World
Development Report  (1991).
LeSage,  J.  P.,  &  Pace,  R.  K.  (2010).  Spatial econometric models. Handbook of applied spatial analysis, 355-376.
Li,  Y.,  Chen,  Z.,  Yan,  L.,  &  Luo,  S.  (2010). Research  on  the  Relationship  between Foreign Trade and GDP Growth in West China---Empirical  Analysis  Based  on Panel  Causality.  Journal  of  Information Processing and Management, 1(2), 84-93. Tullao,  T.  S.,  &  Rivera,  J.  P.  R.  (2008).  The impact  of  temporary  labor  migration  on
the demand for education: Implications on the  human  resource  development  in  the Philippines.
Lucas,  R.  E.  (1988).  On  the  mechanics  of economic  development.  Journal  of monetary economics, 22(1), 3-42.
Mathur,  V.  K.  (1999).  Human  Capital-Based Strategy for Regional Economic Development.  Economic  Development
Quarterly,  Vol.  13(Issue  3),  pp.  203-216. doi: 10.1177/089124249901300301
Mankiw,  N.  G.,  Romer,  D.,  &  Weil,  D.  N.
(1992). A Contribution to The Empirics of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economi.
Mankiw,  N.  G.  (2009).  Principles  of macroeconomics. Cengage Learning.
McConnell,  Brue  et  al.  (2015).  Contemporary Labor  Economics.  McGraw-Hill  Higher Education
Mincer,  J.  (1978).  Family  migration  decisions. Journal of political Economy, 86(5), 749- 773.
Moretti,  E.  (2004).  Workers'  Education,
Spillovers,  and  Productivity  Evidence from  Plant-Level  Production  Functions. The  American  Economic  Review,  Vol. 94(Issue 3), pp. 656-690. Nelson,  R.  R.,  &  Phelps,  E.  S.  (1966). Investments  in  Humans,  Technological Diffusion,  and  Economic  Growth. American Economic Review, Vol. 56(No. 2).
Pritchett,  L.  (2000).  Understanding  Patterns  of Economic  Growth  :  Searching  for  Hills among  Plateaus,  Moutains,  and  Plains. The World Bank Economic Review, Vol. 14(No. 2), pp. 221-299.
Rauch,  J.  E.  (1991).  Modelling  the  informal sector  formally.  Journal  of  development Economics, 35(1), 33-47.
Romer, P. M. (1990). Endogenous Technogical Change.  Journal  of  Political  Economy, Vol. 98(No. 5).
Ramos,  R.,  Surinach,  J.,  &  Artis,  M.  (2010). Human capital spillovers, productivity and regional  convergence  in  Spain.  Papers  in Regional Science, 89(2), 435-447. Rosenthal, S. S., & Strange, W. C. (2008). The attenuation  of  human  capital  spillovers. Journal  of  Urban  Economics,  64(2),  373- 389.
Saaed, A. A. J., & Hussain, M. A. (2015). Impact of  exports  and  imports  on  economic growth: Evidence from Tunisia. Journal of
Emerging  Trends  in  Economics  and Management Sciences, 6(1), 13.
Schultz,  T.  W.  (1961).  Investment  in  Human Capital. The American Economic Review, Vol. 51(1), pp. 1-17. Shafique, S., & Hussain, Z. (2015). The impact of  foreign  direct  investment  (FDI)  on economic growth.
Sjaastad, L. A. (1962). The costs and returns of human  migration.  Journal  of  political Economy, 70(5, Part 2), 80-93.
Skeldon,  R.  (1997).  Rural-to-urban  migration and its implications for poverty alleviation. Asia-Pacific Population Journal, 12(1), 3- 16.
Solow,  R.  M.  (1956).  A  Contribution  to  the Theory  of  Economic  Growth.  The Quarterly  Journal  of  Economics,  Vol. 70(No. 1), pp. 65-94.
Swan,  T.  W.  (1956).  Economic  growth  and capital  accumulation.  Economic  record, 32(2), 334-361.
Ullah,  S.,  Zaman,  B.,  Farooq,  M.,  &  Javid,  A.
(2009).  Cointegration  and  causality between exports and economic growth in Pakistan.  European  Journal  of  Social Sciences, 10(2), 264-272.
Weil, D. N. (2005). Accounting for The Effect of Health  on  Economic  Growth.  Nber Working Paper  Series, Vol. 11455.
Zhen,  X.,  &  Fen,  S.  (2013).  Impact  of  Human Capital  on  Economic  Growth  Based  on Spatial Economic Perspective. Information  Technology  Journal,  Vol. 12(No. 10). Hossain, A., Anis, C. & Elgar,
P. (1998). Open-economy Macroeconomics for Developing Countries . United Kingdom. Kucera. (2001). The effects of core workers rights on labour  costs  and  foreign  direct  investment:
Evaluating  the  “conventional  wisdom”. Geneva  (CH):  International  Institute  for Labour Studies. Mankiw, N. G. (2007). Macroeconomics. Toronto :
Thomson Nelson.
McLeod,  C.  &  Sophister,  S.  (2014).  Gender Equality  In  The  Labour  market  and Foreign  Direct  Investment. The  Student Economic Review , 26, 133-141.
Melnyk, L., Oleksandr, K. & Serhiy, P. (2014).
The impact of foreign direct investment on economic growth: case of post communism
transition
economies.
Problems  and  Perspectives  in  Management , 12(1).
Meng,  X.  (1998).  Gender  occupational segregation  and  its  impact  on  the  gender wage  differential  among  rural-urban migrants:  a  Chinese  case  Study. Applied Economics , 30(6), 741-752.
Najia S. N., Maryam, M. & Nabeel, R. (2013). Pakistan’s  FDI  Impact  of  Foreign  Direct Investment  on  Economic  Growth  of Pakistan. Advances in Management & Applied Economics , 3(1), 35-45.
Victor,  M.  T.  (2011).  The  impact  of  trade openness  on  foreign  direct  Investment. inflows in emerging market economies. Yaseen, H. (2014). The Impact of Foreign Direct Investment FDI on Economic Growth of Jordan. European  journal  of  bussines  and Management, 6(1), 39.