Volume 1  No. 2  November 2018

## Pendekatan Regresi Data Panel untuk Pemodelan Jumlah Angkatan Kerja dan Penanaman Modal Luar Negeri terhadap PDRB Provinsi di Indonesia
Muhammad Syukron 1 and Hafidz Muhammad Fahri 2 1,2 Program Studi Statistika, Universitas Diponegoro, Semarang
msyukron.dzeko@gmail.com
Abstract. Indonesia is a country with great economic potency. Indonesia has a vast area  and  abundant  natural  products,  but  until  now  Indonesia  is  still  a  developing country.  The  Indonesian  economy  is  defeated  by  other  countries  such  as  Japan, China and South Korea even by the neighboring country, Singapore. Increasing the national economy can be started from improving the regional economy which can be measured by  gross regional domestic product  (GRDP). Indonesia  will experience a demographic bonus in 2045 so that the population of productive age is expected to contribute a lot to economic growth. The large number of productive age population must  be  balanced  with  the  availability  of  jobs  so  that  this  momentum  can  be  fully utilized. Foreign investment can be a solution  when domestic capital is insufficient in  financing  economic  activities.  In  addressing  this  phenomenon,  a  statistical analysis  of  panel  data  regression  was  conducted  to  see  the  relationship  between independent variables,  namely the  number of  labor force and realization of  foreign investment, and a dependent variable, namely GRDP at constant prices in 2010  for every  province  in  Indonesia.  We  use  time  series  data  in  2015-2017  and  cross- sectional  data  of  34  provinces  in  Indonesia  taken  from  BPS  official  website.  The estimation  result  shows  that  both  independent  variables  partially  and  fully  have  a significant effect on the GRDP with an adjusted R 2 of 99.86%.
Keywords: Labor force, regression, panel data, foreign capital, GRDP.

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  dengan  potensi  ekonomi  yang  besar.  Indonesia memiliki  wilayah  yang  luas  dan  hasil  alam  yang  melimpah,  namun  hingga  saat  ini Indonesia  masih  tergolong  negara  yang  berkembang.  Oleh  karena  itu,  perekonomian Indonesia haruslah ditingkatkan melalui Indonesia Emas 2045.
Indonesia Emas 2045 adalah suatu upaya dalam membangun generasi emas yang dimana  adalah  sebuah  konsep  penerapan  untuk  menyiapkan  suatu  generasi  penerus bangsa  Indonesia  pada  100  tahun  emas  Indonesia  merdeka  antara  tahun  1945  sampai tahun 2045. Adapun salah satu cara atau kunci sukses mewujudkan Indonesia Emas 2045 yang  dapat  dilakukan  oleh  pemuda  dalam  ketatnya  persaingan  di  dunia  global  adalah dengan  peningkatan  produk-produk  lokal  sehingga  bisa  bersaing  dengan  produk-produk luar.  Indonesia  di  tahun  2045,    31  tahun  lagi,  dari  berbagai  sumber  dikatakan  memiliki “bonus”  demografi  yang  terus  berlanjut  dan  akan  berkontribusi  atau  sebaliknya berbencana pada berbagai sektor.  Salah satu kontribusi bonus tersebut adalah pada sektor
Volume 1  No. 2  November 2018
pertumbuhan ekonomi yang akan mengalami masa kejayaan, seperti ungkapan bahwa “In 2045 Indonesia is better than Brazil and China”.
Presiden  Joko  Widodo  mengatakan  bahwa  berdasarkan  sejumlah  kalkulasi, Indonesia akan bertengger sebagai satu dari lima negara dengan ekonomi terkuat di dunia pada tahun 2045. Indonesia akan mengalami bonus demografi pada tahun 2045, pada saat itu Indonesia didominasi oleh penduduk usia produktif sehingga diharapkan penduduk ini bisa banyak berkontribusi ke pertumbuhan ekonomi.
Pertumbuhan  penduduk  di  suatu  negara  sangat  dipengaruhi  oleh  mortalitas, fertilasi  serta  migrasi.  Pertumbuhan  penduduk  akan  memberi  akibat  pada  aspek-aspek kehidupan  manusia  seperti  aspek  biotik  atau  sumber  daya  alam  (SDA).  Pertumbuhan penduduk  yang  tinggi  akan  memberikan  dampak  positif  yaitu  sebagai  unsur  penting dalam  menegembangkan  kegiatan  produksi  dan  ekonomi.  Selain  memberikan  dampak yang  positif,  pertumbuhan  penduduk  juga  memberikan  dampak  yang  negatif  dalam berbagai  aspek  yang  nantinya  akan  memiliki  pengaruh  satu  sama  lain.  Apabila  Bonus demografi  yang  akan  dialami  Indonesia  tidak  diimbangi  dengan  jumlah  lapangan pekerjaan  yang  ada,  maka  yang  akan  terjadi  hanyalah  meningkatnya  jumlah pengangguran.  Efek  buruk  dari  pengangguran  ialah  mengurangi  pendapatan  masyarakat yang  pada  akhirnya  mengurangi  tingkat  kemakmuran  yang  telah  dicapai  seseorang. Semakin  turunnya  kesejahteraan  masyarakat  karena  menganggur  tentunya  akan meningkatkan  peluang  mereka  terjebak  dalam  kemiskinan  karena  tidak  memiliki pendapatan.  Apabila  pengangguran  di  suatu  negara  sangat  buruk,  kekacauan politik  dan sosial  selalu  berlaku  dan  menimbulkan  efek  yang  buruk  bagi  kesejahteraan  masyarakat dan prospek pembangunan ekonomi dalam jangka panjang.
Penanaman  modal  asing  bisa  menjadi  solusi  ketika  modal  dalam  negeri  tidak mencukupi dalam pembiayaan kegiatan ekonomi. Investasi diharapkan sebagai penggerak pertumbuhan  perekonomian  Indonesia.  Karena  terbatasnya  dana  yang  dimiliki pemerintah, untuk menggerakkan pertumbuhan ekonomi maka peran investasi baik secara investasi dari luar negeri (PMA) maupun dari dalam negeri (PMDN). Penanaman Modal Asing (PMA) merupakan aliran arus modal yang berasal dari laur negeri yang  mengalir ke  sektor  swasta  baik  yang  melalui  investasi  langsung  maupun  investasi  tidak  langsung [1].
Dalam  menyikapi  fenomena  ini  maka  pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis statistik  regresi  data  panel  untuk  melihat  hubungan  dan  pemodelan  antara  variabel independent  yaitu  jumlah  angkatan  kerja  dan  realisasi  investasi  penanaman  modal  luar
negeri  (juta  US$)  terhadap  variabel  dependen  yaitu  PDRB  atas  harga  konstan  2010 (milyar Rupiah) tiap provinsi di Indonesia 3 tahun terakhir.

## 2. Regresi Data Panel
Ada tiga jenis data yang digunakan  dalam riset ekonometri,  yaitu:
1. Cross section (antar ruang),
2. Time series (antar waktu), dan
3.    Panel  data atau pooling  data ,  yaitu  gabungan  data cross  section dan  data time series.
Teknik panel  data ,  dengan  menggabungkan  jenis  data cross  section dan time series , memberikan  beberapa  keunggulan  dibandingkan  dengan  pendekatan  standar cross  section dan time  series .  Untuk  menggambarkan panel  data secara  singkat, misalkan  pada  data cross  section ,  nilai  dari  satu  variabel  atau  lebih  dikumpulkan untuk beberapa unit sampel pada suatu waktu  waktu.  Dalam panel  data ,  unit cross section yang  sama  di- survey dalam beberapa waktu.
Data  panel  merupakan  data  hasil  observasi  yang  menggabungkan  antara  data cross  section dan time  series .  Data time  series biasanya  meliputi  satu  objek  tetapi meliputi beberapa periode (harian, bulanan, kuartalan, atau tahunan). Data cross section terdiri atas beberapa atau banyak objek,sering disebut responden dengan beberapa jenis data  (laba,  biaya  iklan,  laba  ditahan,  dan  tingkat  investasi)  dalam  suatu  periode  waktu tertentu.
Model dengan data cross section
𝑦 𝑖 = 𝛼 + 𝛽𝑥 𝑖 + 𝜀 ; i = 1,2,….,N ; N : banyaknya data cross section
Model dengan data time series
𝑦 𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝑥 𝑡 + 𝜀 ; t = 1,2,….,T ; T : banyaknya data time series
Model dengan data panel
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖𝑡 + 𝛽𝑥 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 ; i = 1,2,….,N; t = 1,2,….,T
dimana :
N : banyaknya data cross section
T : banyaknya data time series
Secara prinsip, jika kita mendapatkan data lebih banyak perusahaan akan kita bias melakukan  regresi  data cross  section pada  tahun  tertentu  saja.  Disamping  itu,  kita  juga biasa  melakukan  regresi  menggunakan  data time  series untuk  mengetahui  perilaku  ( y )
dari tiap objek. Namun, alangkah baiknya jika kita mengamati perilaku dari seluruh objek dengan menggunakan data panel.
Model  regresi  dengan  data  panel,  secara  umum  mengakibatkan  mempunyai kesulitan  dalam  spesifikasi  modelnya.  Residualnya  akan  mempunyai  tiga  kemungkinan yaitu  residual  time  series, cross  section maupun  gabungan  keduanya.  Ada  beberapa metode yang bisa digunakan untuk mengestimasi model regresi dengan data panel, yaitu pendekatan common effect, fixed effect, dan random effect.
Estimasi model pada persamaan data panel tergantung pada asumsi yang kita buat mengenai  intersep,  koefisien  kemiringan  ( slope ),  dan error  term u it .  Ada  beberapa kemungkinan :
1. Asumsi  bahwa  intersep  dan  koefisien slope (kemiringan)  adalah  konstan  antar waktu  ( time )  dan ruang  ( space )  dan error  term mencakup  perbedaan  sepanjang waktu dan individu (ruang).
2. Koefisien slope konstan tetapi intersep bervariasi antar individu saja atau bervariasi antar individu dan waktu.
3. Intersep  maupun  koefisien slope bervariasi antar individu  saja  atau  bervariasi  antar individu dan waktu.
2.1. Common Effect Model (CEM). Teknik yang paling sederhana untuk mengestimasi data  panel  adalah  hanya  mengkombinasikan  data time  series dan cross  section dengan menggunakan  metode  OLS  dikenal  dengan  estimasi common  effect .  Dalam  pendekatan ini  tidak  memperhatikan  dimensi  individu  maupun  waktu  (intersep  dan  koefisien slope nya konstan). Persamaan common effect model (CEM) dapat dituliskan dengan
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 , untuk i=1,2,...,N ; t=1,2,...,T ; k=1,2,...,K dengan
𝑦 𝑖𝑡 = Variabel respon pada unit observasi ke- i dan waktu ke- t
𝑋 𝑘 𝑖𝑡 = Nilai variabel independen ke- k untuk cross section ke- i dan tahun ke- t
𝛽 𝑘 = Koefisien slope
𝛼 = Intersep model regresi
dimana
K = Banyaknya variabel independen
N = Banyaknya observasi
T = Banyaknya periode tahun
Volume 1  No. 2  November 2018
𝑢 𝑖𝑡 = Galat pada unit observasi ke- i dan waktu ke- t
2.2. Fixed  Effects  Model  (FEM). Sebelumnya  diasumsikan  bahwa  intersep  maupun slope adalah sama baik waktu maupun antar individu. Namun, asumsi ini sangat jauh dari realita sebenarnya. Karakteristik antar individu dan waktu jelas akan berbeda. Salah satu cara  paling  sederhana  mengetahui  adanya  perbedaan  adalah  dengan  mengasumsikan bahwa  intersep  adalah  berbeda  antar  individu  dan  antar  waktu  sedangkan  slopenya konstan.  Model FEM dapat dinyatakan dengan persamaan berikut ini.
Slopenya konstan tetapi intersep bervariasi antar individu
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 , untuk i=1,2,...,N ; t=1,2,...,T ; k=1,2,...,K
Slopenya konstan tetapi intersep bervariasi antar individu dan antar waktu
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖𝑡 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 , untuk i=1,2,...,N ; t=1,2,...,T ; k=1,2,...,K
Model  yang  mengasumsikan  adanya  perbedaan  intersep  di  dalam  persamaan diatas  tersebut  dikenal  dengan  model  regresi fixed  effect (FEM).  Pemodelan  FEM menggunakan  teknik  penambahan  variabel  dummy  yang  biasa  disebut  dengan  teknik least square dummy variables (LSDV).
2.3. Random Effect Model (REM) . Bila pada fixed effect model perbedaan antar individu dan  waktu  dicerminkan  lewat  intersep,  maka  pada random  effect  model diakomodasi lewat error .  Metode  pendugaan  regresi  data  panel  pada random  effect  model (REM) menggunakan  metode generalized  least  square (GLS),  dapat  dinyatakan  dengan persamaan berikut.
Intersep dan slope bervariasi antar individu
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑖 𝑋 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 , untuk i=1,2,...,N ; t=1,2,...,T ; k=1,2,...,K
Intersep dan slope bervariasi antar individu
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖𝑡 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑖𝑡 𝑋 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 , untuk i=1,2,...,N ; t=1,2,...,T ; k=1,2,...,K
2.4. Pemilihan  Model. Pemilihan  model  yang  paling  tepat  diantara  CEM,  FEM,  dan REM dilakukan tahapan sebagai berikut:
1. Uji Chow
Uji  Chow  dilakukan  untuk  menentukan  apakah  model common  effect lebih  baik digunakan dari pada metode fixed effect. Dalam hal ini hipotesisnya adalah
H 0 : Model CEM yang sesuai
H 1 : Model FEM yang sesuai

## 2. Uji Hausman
Uji  Hausman  dilakukan  untuk  menentukan  apakah  model fixed  effect lebih  baik digunakan  dari  pada  metode random  effect. Dalam  hal  ini  ditetapkan  hipotesis  sebagai berikut:
H 0 : Model REM yang sesuai
H 1 : Model FEM yang sesuai
3. Uji Breusch Pagan - Legrange Multiplier (LM Test )
Uji Signifikansi random effect dilakukan untuk menentukan apakah model Random Effect lebih  baik  digunakan  dari  pada  metode common  effect. Dalam  hal  ini  ditetapkan hipotesis adalah
H 0 : Model CEM yang sesuai
H 1 : Model REM yang sesuai
2.5. Uji  Asumsi  Klasik. Istilah  klasik  dalam  ekonometrika  digunakan  untuk menunjukkan  serangkaian  asumsi-asumsi  dasar  yang  dibutuhkan  untuk  menjaga  agar pendekatan  yang  digunakan  menghasilkan  estimator  yang  paling  baik.  Pada  teorinya, jikalau  terdapat  asumsi  yang  tidak  terpenuhi  maka  harus  dilakukan  pengatasan  asumsi. Asumsi yang harus dipenuhi adalah
1. Normalitas
Uji  normalitas  dimaksudkan  untuk  menguji  apakah  nilai  residual  dalam  persamaan regresi  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Dalam  modul  ini  digunakan  uji  normalitas  yaitu Jarque Bera dengan hipotesis:
H 0 : Residual berdistribusi normal
H 1 : Residual tidak berdistribusi normal
2. Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  dimaksudkan  untuk  menguji  apakah  terdapat  hubungan  yang signifikan  antar  variabel  independen  yang  ada.  Dalam  modul  ini  untuk  mengetahui  hal tersebut dilihat dari matriks korelasi antar variabel independen.
3. Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dimaksudkan untuk menguji apakah ada varian dari residual yang  berbeda  yang  dapat  membiaskan  hasil  estimasi.  Dalam  modul  ini  digunakan  uji heteroskedastisitas yaitu Glejser dengan hipotesis:
H 0 : Residual bersifat homoskedastisitas
H 1 : Residual bersifat heteroskedastisitas

## 4. Autokorelasi
Uji autokorelasi dimaksudkan untuk menguji apakah ada korelasi antara serangkaian data  observasi  yang  diuraikan  waktu  ( time  series )  dan  individu  ( cross  section ).  Dalam modul  ini  digunakan  uji  autokorelasi  yaitu  Durbin  Watson  dengan  hipotesis  sebagai berikut:
H 0 : Tidak terjadi autokorelasi
H 1 : Terjadi autokorelasi
2.6. Uji  Goodness  of  Fit. Ketepatan  fungsi  regresi  dalam  menaksir  nilai actual dapat diukur dari goodness of fit suatu model persamaan regresinya. Pengukuran goodness of fit tersebut dapat dilakukan melalui nilai statistik F, nilai statistik t, dan koefisien korelasi.
1. Pengujian koefisien regresi secara bersama ( Uji F )
Uji  F  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel-variabel  independen  secara keseluruhan atau bersama-sama signifikan dalam mempengaruhi variabel dependen.
2. Uji signifikansi parameter individual ( Uji t )
Uji  t  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  jauh  pengaruh  satu  variabel  secara individu dalam mempengaruhi variabel dependen.
3. Uji koefisien determinasi ( R 2 )
Uji R 2 dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh variasi variabel independen dapat menerangkan dengan baik variasi variabel dependen.
2.7. Penelitian  Terdahulu. Penelitian  terdahulu  mengenai  PDRB  yang  kami  amati adalah milik Yozi Aulia Rahman dan Ayunda Lintang Chamelia (mahasiswa Universitas Negeri Semarang) yang berjudul  “Faktor-faktor yang mempengaruhi PDRB kabupaten/ kota  Jawa  Tengah  tahun  2008-2012”.  Karya  ilmiah  tersebut  menggunakan  metode analisis  regresi  data  panel  dengan  variabel  respon  yaitu  PDRB  dan  variabel-variabel independennya  yaitu  Tabungan,  Kredit,  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  dan  Belanja Daerah.  Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  hasil  analisis  regresi  pada  α=5% menunjukkan  bahwa  secara  parsial    variabel  tabungan      dan  kredit  berpengaruh signifikan, sedangkan variabel PAD, dan Belanja Daerah tidak signifikan terhadap PDRB kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah tahun 2008–2012.
Dari  penelitian  tersebut  akan  dilakukan  analisis  regresi  data  panel  mengenai PDRB,  namun  cakupannya  diperluas  menjadi  tiap  Provinsi  di  Indonesia,  selain  itu  data yang digunakan juga lebih baru yaitu data tahun 2015,2016, dan 2017. Berkenaan dengan
isu  bonus  demografi  Indonesia  emas  2045  maka  kami  memilih  variabel  bebas  yaitu jumlah angkatan kerja serta investasi modal luar negeri.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Eksplorasi data
Tabel 1. Nilai maksimum, minimum, dan rata-rata
Jumlah angkatan kerja PDRB atas harga konstan 2010 (milyar rupiah) Invetsasi modal luar negeri (juta US$) 2015 2016 2017 2015 2016 2017 2015 2016 201 7 Max 2058635 6 2107589 9 2239100 3 1454563, 85 1540078, 20 1635855, 75 5738, 7 5470, 9 514 2,9 Min 283102 288522 330731 20380,30 21556,68 23210,86 2,0 12,7 11,4 Ave rage 3599412 3689522 3766551 265681,4 3 279403,8 2 294006,0 9 861,1 851,9 948, 2
Dari Tabel 1 didapat nilai maksimal, minimal dan rata-rata dari jumlah angkatan kerja,  PDRB  atas  harga  konstan  2010,  dan  investasi  modal  luar  negeri  dari  tahun  2015 hingga 2017. Jumlah angkatan kerja terbanyak pada tahun 2015, 2016, dan 2017 berada di  Jawa  Barat  dengan  nilainya  berturut-turut  20.586.356,  21.075.899,  dan  22.391.003. Sedangkan  jumlah  angkatan  kerja  paling  sedikit  3  tahun  terakhir  yaitu  provinsi kalimantan  utara  dengan  jumlah  sebagai  berikut  dari  2015  hingga  2017  yaitu  283.102, 288.522, dan 330.731. Rata-rata jumlah angkatan kerja tiap provinsi di Indonesia 3 tahun terakhir dari 2015 berturut-turut adalah 3.599.412, 3.689.522, dan 3.766.551.
Untuk  PDRB  atas  harga  konstan  3  tahun  terakhir  DKI  Jakarta  selalu  menjadi yang  tertinggi  yaitu  sebesar  1.454.563,85;  1.540.078,2;  dan  1.635.855,75  (dalam  milyar rupiah). Sedangkan PDRB provinsi terendah 3 tahun terakhir yaitu provinsi Maluku Utara dengan  nilai  nya  berturut-turut  dari  2015  adalah  20.380,3;  21.556,68;  dan  23.210,86 (dalam milyar rupiah). Rata-rata PDRB tiap provinsi di Indonesia dari 2015 hingga 2017 berurutan adalah sebesar 265.681,43; 279.403,82; dan 294.006,09 (dalam milyar rupiah).
Investasi asing tertinggi di Indonesia 3 tahun terakhir berada di Jawa Barat yaitu sebesar 5.378,7; 5470,9; dan 5142,9 (juta US$). Sedangkan investasi asing terendah pada tahun 2015 berada di Gorontalo yaitu sebesar 2 juta US$, tahun 2016 di Sulawesi Tengah yaitu  sebesar  12,7  juta  US$,  dan  tahun  2017  kembali  Gorontalo  yaitu  sebesar  11,4  juta US$. Rata-rata investasi asing di Indonesia tiap provinsi 3 tahun  terakhir adalah sebesar 861,1; 851,9; dan 948,2 (juta US$)
Gambar 1. Histogram variabel dependen dan independen
Dari  histogram  jumlah  angkatan  kerja,  pdrb  dan  investasi  modal  luar  negeri tampak histogram tidak simetris seperti lonceng dan cenderung positive skewed sehingga kemungkinan  tidak  berdistribusi  normal  maka  variabel  dependent  ( Y )  ditransformasi dengan pangkat ¼. Y*=Y 1/4 .
3.2. Melakukan Uji Chow untuk memilih kedua model diantara CEM dan FEM .
a. Jika H 0 diterima, maka Model common effect .
b. Jika H 0 ditolak, maka Model fixed effect .
Gambar 2. Uji Chow
Volume 1  No. 2  November 2018
Dari Gambar 2 didapat nilai probabilitas chi square yang kurang dari α=5% sehingga H 0 ditolak maka model yang terpilih adalah fixed effect model . Selanjutnya dilakukan uji haussman.
3.3. Melakukan Uji Hausman untuk memilih kedua model diantara REM dengan FEM
a. Jika H 0 diterima, maka model random effect .
b. Jika H 0 ditolak, maka model fixed effect .
Gambar 3. Uji Haussman
Dari  Gambar  3  didapat  nilai  probabilitas  chi  square  yang  kurang  dari  α=10% sehingga H0 ditolak maka model yang terpilih adalah fixed effect model.
3.4. Verifikasi  model. Setelah  terpilih  model  fixed  effect  maka  selanjutnya  dilakukan verifikasi  model  yaitu  dengan  uji  asumsi.  Uji  asumsi  yang  pertama  adalah  normalitas residual. Adapun uji ini dilakukan dengan Jarque-Bera.

## Gambar 4. Normality test residual
Dari  Gambar  4  tampak  bahwa  nilai  Jarque-Bera=0,215935  dan  probabilitasnya 0,897657. Karena nilai probabilitas ini lebih besar dari α=5% maka H 0 diterima sehingga residual berdistribusi normal.
Volume 1  No. 2  November 2018
Selanjutnya adalah uji multikolinieritas yaitu dengan melihat nilai korelasi antar variabel bebas yaitu jumlah angkatan kerja dan investasi modal luar negeri. Apabila nilai korelasi mendekati 1 maka dapat dikatakan bahwa terdapat multikolinieritas.
Gambar 5. Uji korelasi variabel bebas
Dari  Gambar  5  tampak  bahwa  nilai  korelasi  antar  variabel  bebas  sebesar  0,564 yang  berarti  tidak  kuat  atau  tidak  mendekati  1  sehingga  asumsi  non  multikolinieritas terpenuhi.
Asumsi yang ketiga adalah homoskedastisitas. Adapun uji yang dilakukan adalah uji geyser yaitu dengan meregresikan kedua variabel independent (jumlah angkatan kerja dan  investasi  modal  luar  negeri)  terhadap  nilai  absolut  dari  residual  sebagai  variabel dependen.  Apabila  nilai  koefisien  dari  variabel  independen  signifikan  maka  dapat dikatakan terdapat heteroskedastisitas.
Gambar 6. Uji Geyser
Dari  Gambar  6  tampak  nilai  probabilitas  koefisien x1 adalah  0,1724  dan probabilitas koefisien x2 adalah 0,291. Kedua probabilitas tersebut lebih besar dari α=5% sehingga  tidak  signifikan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  asumsi  homoskedatsias terpenuhi.
Asumsi  non  autokorelasi  terpenuhi  apabila  nilai  Durbin  Watson  berada  diantara du dan 4- du .

## 0<d<dl (autokorelasi positif)
Dl<d<du (ragu-ragu)
Du<d<4-du (menerima H 0 yaitu tidak ada autokorelasi)
4-du<d<4-dl (ragu-ragu)
4-dl<d<4 (autokorelasi negatif)
Apabila keputusan berada didaerah ragu-ragu maka bisa dilakukan uji run test .
Gambar 7. Uji autokorelasi
Adapun  untuk  melihat  nilai  Durbin  Watson  yaitu  dengan  melihat  jumlah observasi dan jumlah variabel bebasnya. Untuk nilai durbin watson sendiri dapat dilihat di Gambar 8 sebagai output dari Eviews 9.
Gambar 8. Fixed Effect model
Volume 1  No. 2  November 2018
Nilai  Durbin  Watson  =  1,786759,  sedangkan  dari  tabel  Durbin  Watson  dengan n =102  (jumlah  observasi)  dan k =2  (jumlah  variabel  bebas)  didapat dl =1.6376  dan du =1.7175.  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  durbin  watson  diantara du dan  4- du sehingga tidak ada autokorelasi.
3.5. Uji goodness of fit
A. Uji F
- Hipotesis
H 0 : model tidak cocok
H 1 : model cocok
- Taraf signifikansi
α =5%
- Daerah kritis
H 0 ditolak jika nilai sig<α=5%
- Keputusan
Dari  Gambar  8  tampak  bahwa  nilai  prob( F -statistics)=0,0000<α=5%  sehingga H 0 ditolak
- Kesimpulan
Pada taraf signifikansi α=5% H 0 ditolak sehingga model FEM cocok
B. Uji t (signifikansi koefisien X1 )
- Hipotesis
H 0 : β1 tidak signifikan
H 1 : β1 signifikan
- Taraf signifikansi α=5%
- Daerah kritis
H 0 ditolak jika nilai sig<α=5%
- Keputusan
Dari Gambar 7  tampak bahwa nilai prob( β1 )=0,0455<α=5% sehingga H 0 ditolak - Kesimpulan
Pada taraf signifikansi α=5% H 0 ditolak sehingga β1 signifikan
C. Uji t (signifikansi koefisien X2 )
- Hipotesis
H 0 : β2 tidak signifikan
H 1 : β2 signifikan
- Taraf signifikansi α=5%
- Daerah kritis
H 0 ditolak jika nilai sig<α=5%
- Keputusan
Dari Gambar 7 tampak bahwa nilai prob( β1 )=0,000<α=5% sehingga H 0 ditolak - Kesimpulan
Pada taraf signifikansi α =5% H 0 ditolak sehingga β2 signifikan
D. Koefisien determinasi
Dilihat  dari  Gambar  8  tampak  nilai R squared sebesar  99,9%  dan  untuk R 2 adjusted sebesar  99,8556%  artinya X1 dan X2 bisa  menggambarkan  variabel Y sebesar 99,8556%.

## E. Intepretasi hasil
Dalam  regresi  pengaruh  jumlah  angkatan  kerja  dan  investasi  modal  luar  negeri terhadap  PDRB  tiap  provinsi  di  Indonesia  tahun  2015  -  2017,  dengan  menggunakan metode  FEM,  diperoleh  nilai  koefisien  regresi  untuk  setiap  variabel  dalam  penelitian dengan persamaan sebagai berikut :
Y*=17,46997+Ci+0,0001599X 1 +6,77E-07X 2
dimana
Y* = Y 1/4
Y =  Produk domestik regional bruto
X1 = Investasi luar negeri
X2 = Jumlah angkatan kerja
Ci = konstanta ke i
Untuk  mendapatkan  nilai Y maka  hasil  dari  input X1 , X2 ,  dan Ci akan menghasilkan Y* kemudian Y* dipangkatkan 4.

## Gambar 9. Model FEM
Variabel  Jumlah  angkatan  kerja  signifikan  pada  α=5%  dengan  koefisien  yang bertanda  positif,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  meningkatnya  jumlah  angkatan  kerja maka akan meningkatkan PDRB provinsi di Indonesia. dengan melihat keadaan ini maka kita berharap bahwa pada tahun 2045 ketika jumlah angkatan kerja semakin banyak maka akan benar-benar mendongkrak perekonomian Indonesia. kemudian dilihat dari pengaruh parsial Investasi modal asing juga menghasilkan koefisien yang positif, ini berarti bahwa peningkatan penanaman modal asing di Indonesia juga akan memperkuat PDRB provinsi, ketika modal dalam negeri dirasa kurang dan diperlukannya modal asing maka kebijakan ini  bisa  diambil  mengingat  investasi  modal  asing  signifikan  berpengaruh  positif  dalam peningkatan PDRB provinsi.
Tabel 2. Konstanta tiap provinsi
i Provinsi Ci i provinsi Ci i provinsi Ci 1 Aceh - 0,513388 13  Banten 0,567852  25 Sulawesi Utara - 1,74922 8 2 Sumatera Utara 4,028032  14 Jawa Tengah -1,87972 26  Gorontalo - 1,11269 8 3 Sumatera Barat 0,484755  15 DI Yogyakarta 3,156055  27 Sulawesi Tengah 2,51583 1
4 Riau 6,463919  16  Jawa Timur  3,444886  28 Sulawesi Selatan - 1,64676 5 5 Kepulauan Riau 0,288785  17  Bali 0,032192  29 Sulawesi Barat - 5,45339 3 6 Jambi 2,494647  18 Nusa Tenggara Barat -1,68826 30 Sulawesi Tenggara - 5,06965 8 7 Sumatera Selatan - 4,227149 19 Nusa Tenggara Timur -3,44430 31  Maluku - 5,24797 8 Kepulauan Bangka Belitung 1,205633  20 Kalimantan Barat -0,67618 32 Maluku Utara - 5,73074 1 9 Bengkulu - 3,152915 21 Kalimantan Tengah -1,41988 33 Papua barat - 2,68202 9 10  Lampung 1,918762  22 Kalimantan Selatan -0,47355 34  Papua 0,65894 5 11 DKI Jakarta 13,74083  23 Kalimantan Timur 6,982628 12  Jawa Barat 0,811854  24 Kalimantan Utara -2,62774

## 4. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  diuji  regresi  data  panel  pengaruh  variabel  bebas  yaitu Jumlah  angkatan  kerja  dan  Investasi  modal  luar  negeri  terhadap  variabel  respon  yaitu PDRB  provinsi  di  Indonesia  tahun  2015-2017.  Model  terbaik  yang  didapat  adalah fixed effect  model dengan  persamaan Y*=17,46997+Ci+0,0001599X1+6,77E-07X2 .  Secara simultan model ini sesuai, dan secara parsial jumlah angkatan kerja serta investasi modal luar  negeri  masing-masing  berpengaruh  signifikan.    Nilai adjusted R 2 adalah  sebesar 99,8556%  yang  berarti  kedua  variabel  independent  dapat  menjelaskan  variabel  respon sebesar  99,8556%.  Model  tersebut  juga  dianggap  sesuai  karena  telah  memenuhi  asumsi normalitas  residual,  non  multikolinieritas,  homoskedastistas,  serta  non  autokorelasi. Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan  jumlah  angkatan  kerja  akan
meningkatkan  PDRB  provinsi-provinsi  di  Indonesia  sehingga  diharapkan  Indonesia benar-benar akan memiliki ekonomi yang kuat pada tahun 2045 ketika jumlah penduduk muda lebih banyak daripada penduduk tua. Selain itu ketika dibutuhkan investasi modal asing  maka  bisa  juga  kebijakan  ini  diterapkan  karena  dari  model  tampak  bahwa meningkatnya  penanaman  modal  asing  maka  akan  mengakibatkan  meningkatknya  pula PDRB provinsi tersebut.

## Daftar Pustaka
[1] Ambarsari, I. dan Purnomo, D. Studi Tentang Penanaman Modal Asing di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan . 6:26-47. 2005.
[2] Kuwado,  F.  J.,  2018. Jokowi  Sebut  Indonesia  Jadi  Salah  Satu  Negara  Ekonomi Terkuat  Tahun  2045 .  [Online]  Available  at:  https://nasional.kompas.com /read/2018/07/10/23562681/jokowi-sebut-indonesia-jadi-salah-satu-negara-ekonomi- terkuat-tahun-2045 [Accessed 6 September 2018].
[3] Prasetyo,  Z.  K.,  2014. Generasi  Emas  2045  sebagai  Fondasi  Mewujudkan  Siklus Peradaban  Bangsa  Melalui  Implementasi  Kurikulum  2013  di  Sekolah  Dasar . Pontianak, Universitas Tanjungpura Pontianak.
[4] Rika,  D.,  2014.  Analsis  Dampak  Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  di  DKI Jakarta. Jurnal Pendidikan Ekonomi dan Bisnis , Volume 2, p. 67.