ISSN: 2527-6387

## Jurnal Pembangunan Nagari
Vol. 7, No. 1, Juni, 2022, Hal. 13-30 DOI: 10.30559/jpn.v%vi%i.305
Copyright © Balitbang Provinsi Sumatera Barat
Balitbang Provinsi Sumatera Barat

## Analisis Pengaruh Sektor Unggulan, Tingkat Pendidikan dan Investasi Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Provinsi Sumatera Barat
Andika Veriyanto 1
1 Badan Pusatan Statistik Porivinsi Kalimantan Utara, Indonesia. Email: andika.veriyanto@gmail.com
Artikel Diterima: (14 April 2022)
Artikel Direvisi: (13 Juni 2022) Artikel Disetujui: (25 Juni 2022)

## ABSTRACT
Economic development can be negative or positive to a country. Unemployment is one of the negative effects of economic  development.  Unemployment  has  socioeconomic  effects.  Unemployment  can  be  found  in  all  of Indonesia's  provinces,  including  West  Sumatra.  From  2017  to  2020,  the  unemployment  rate  in  West  Sumatra Province has increased. In 2017, the open unemployment rate reached 5%, and it is estimated to increase to 7 percent  in  2020.  Employment  can  be  increased  through  developing  leading  sectors  (agriculture,  tourism,  and industry), raising education levels, and investing. As a result, the purpose of this study is to examine the impact of the leading sector, education level, and investment on employment. Panel data regression analysis is applied as the method. The agricultural sector, tourism sector, and educational level all have a positive and significant impact on employment, according to the findings of the analysis. Investment has a negative and insignificant impact, but the industrial sector has a positive and insignificant impact. Giving closer attention to development in the leading sectors,  such  as  agriculture  and  tourism,  expanding  equitable  and  quality  education,  and  increasing  labor- intensive investment are all recommendations that can be made to reduce the number of unemployed.
Keywords: Unemployment, Panel Data Regression, Leading Sector

## ABSTRAK
Pembangunan ekonomi dapat memberikan dampak yang positif dan negatif bagi suatu negara. Dampak negatif dari pembangunan ekonomi salah satunya adalah pengangguran. Pengangguran terdapat di seluruh provinsi di Indonesia termasuk Provinsi Sumatera Barat. Perkembangan pengangguran Provinsi Sumatera Barat mengalami kenaikan dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2020. Tingkat Pengangguran Terbuka pada tahun 2017 sebesar 5 persen menjadi 7,07 % tahun 2020. Pembangunan sektor unggulan (sektor pertanian, sektor pariwisata dan sektor industri), peningkatan tingkat pendidikan dan investasi dapat meningkatkan penyerapan tenaga kerja. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh sektor unggulan, tingkat pendidikan dan investasi terhadap penyerapan tenaga kerja. Metode yang digunakan adalah analisis regresi data panel. Dari hasil analisis diketahui bahwa  sektor  pertanian,  sektor  pariwisata,  dan  tingkat  pendidikan  berpengaruh  secara  positif  dan  siginifikan terhadap penyerapan tenaga kerja. Sedangkan sektor industri berpengaruh positif dan tidak signifikan, investasi berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan.  Rekomendasi  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengurangi  jumlah pengangguran  adalah  lebih  memperhatikan  pembangunan  pada  sektor  pertanian  dan  pariwisata,  memperluas pendidikan yang merata dan berkualitas serta meningkatkan investasi padat karya.

## Kata Kunci: Pengangguran, Regresi Data Panel, Sektor Unggulan

## Pendahuluan
Permasalahan  mendasar  bagi  suatu  bangsa  atau  negara  adalah  mencari  wujud  kondisi masyarakat secara ideal dan bagaimana cara merealisasi kondisi tersebut. Penelurusan formula
ideal  dan  strategi  perubahan  masyarakat  ini  dapat  disebut  dengan  pembangunan  sehingga pemerintah  dalam  kurun  waktu  tertentu  melakukan  kebijakan  pembangunan  kepada  seluruh warga negaranya menuju kondisi yang lebih baik (Hasan & Azis, 2018). Kondisi yang lebih baik  adalah  dengan  terwujudnya  kemakmuran  dan  kesejahteraan  masyarakat  melalui pembangunan  ekonomi  (Adenan  et  al.,  2018).  Pembangunan  ekonomi  dapat  memberikan dampak  yang  positif  maupun  dampak  yang  negatif  bagi  suatu  negara.  Dampak  negatif  dari pembangunan ekonomi antara lain; pencemaran lingkungan yang berasal dari pembangunan sektor industri tanpa memperhatikan lingkungan sekitar, ketimpangan di berbagai daerah yang semakin  meningkat,  penduduk  miskin  yang  bertambah  serta  angka  pengangguran  yang meningkat.
Pengangguran adalah masalah yang besar dan vital bagi seluruh negara di dunia  (Hartanto, 2017). Selain itu, pengangguran dapat ditemukan di negara maju maupun negara berkembang termasuk  di  Indonesia  (Kharisma  et  al.,  2021).  Permasalahan  pengangguran  selalu  menjadi perhatian  bagi  pemerintah  maupun  peneliti  dikarenakan  masalah  pengangguran  tidak terpecahkan (Oktafianto et al., 2019). Bagi negara maju masalah pengangguran dapat diatasi dengan waktu yang cepat sedangkan di negara berkembang membutuhkan waktu yang lama yang disebabkan oleh sempitnya lapangan pekerjaan, ledakan penduduk dan lain sebagainya (Listiana & Sariyani, 2020).
Pengangguran merupakan penduduk yang tidak bekerja tetapi sedang mencari pekerjaan, mempersiapkan  pekerjaan  atau  usaha,  merasa  putus  asa  tidak  mendapatkan  pekerjaan  atau sudah  diterima  pekerjaan  namun  belum  memulai  untuk  bekerja  (BPS,  2020).  Pengangguran terjadi dikarenakan tingkat penawaran tenaga kerja lebih tinggi sedangkan tingkat permintaan tenaga  kerja  lebih  rendah  sehingga  peningkatan  angkatan  kerja  tidak  diimbangi  dengan penyerapan tenaga kerja yang dikarenakan lambatnya pertumbuhan lapangan pekerjaan (Marini & Putri, 2020).
Pengangguran  dapat  menyebabkan  permasalahan  sosial  dan  ekonomi  (Prasetyo,  2021). Dari segi ekonomi, pengangguran mengakibatkan pendapatan negara dari pajak penghasilan berkurang. Sedangkan dari pandangan sosial, pengangguran menyebakan tingkat kesejahteraan menurun,  meningkatnya  tingkat  depresi,  dan  tingkat  kriminalitas  yang  bertambah  (Karikari- Apau  &  Abeti,  2019).  Pegangguran  memiliki  hubungan  yang  erat  dengan  kemiskinan, seseorang yang tidak memiliki pendapatan akan sulit untuk memenuhi kebutuhan standar hidup yang layak sehingga dapat dikategorikan sebagai penduduk yang miskin (Wahyuningsih et al., 2020).
Salah  satu  indikator  untuk  melihat  perkembangan  penduduk  yang  menganggur  adalah Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT).  Tingkat  pengangguran  terbuka  adalah  persentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja (BPS, 2020). Semakin tinggi nilai tingkat pengangguran  terbuka  maka  semakin  banyak  jumlah  penduduk  yang  tidak  terserap  di  pasar kerja.  Berbagai  kebijakan  pemerintah  terkait  pengangguran  telah  di  implementasikan  akan tetapi  perkembangan  TPT  mengalami  penurunan  yang  melambat.  Dari  tahun  2017  sampai dengan  tahun  2019,  nilai  TPT  hanya  berkisar  5  persen  bahkan  tidak  mencapai  1  persen penurunannya. Kemudian pada tahun 2020 terjadi kenaikan yang signigikan. TPT pada tahun 2020 sebesar 7,07 persen, naik dua persen dibandingkan dengan tahun sebelumnya.
Grafik 1. Tingkat Pengangguran Terbuka Bulan Agustus di Indonesia, Tahun 2017-2020
Sumber: Publikasi BPS Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia Agustus, 2020
Permasalahan  pengangguran  juga  terjadi  di  tiga  puluh  empat  provinsi  di  seluruh  Indonesia termasuk  Provinsi  Sumatera  Barat.  BPS  mencatat  pada  tahun  2020,  TPT  Provinsi  Sumatera Barat bulan Agustus sebesar 6,88 persen menempati urutan ketiga tertinggi di Pulau Sumatera setelah Provinsi Sumatera Utara urutan kedua dan Provinsi Kepulauan Riau urutan pertama. Tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Kepulauan Riau mencapai 10,34 persen dan TPT Provinsi  Sumatera  Utara  sebesar  6,91  persen.  Jika  dibandingkan  dengan  tiga  puluh  empat provinsi di seluruh Indonesia, maka TPT Provinsi Sumatera Utara menempati urutan ke depalan tertinggi.  Sedangkan  empat  Provinsi  dengan  TPT  tertinggi  diatas  sepuluh  persen  adalah Provinsi DKI Jakarta, Provinsi Banten, Provinsi Jawa Barat dan Provinsi Kepulauan Riau.
Penurunan angka pengangguran menjadi prioritas yang tinggi untuk ditangani (Astriani & Nooraeni, 2020). Agenda pengentasan pengangguran menjadi agenda prioritas pembangunan nasional dan daerah tidak terkecuali Provinsi Sumatera Barat. Prioritas tersebut tertuang dalam RPJMD  Provinsi  Sumatera  Barat  Tahun  2021-2026  yaitu  penurunan  tingkat  kemiskinan, pengangguran dan daerah tertinggal.
Grafik 2 . Tingkat Pengangguran Terbuka Pulau Sumatera Bulan Agustus Tahun 2020
Sumber: Publikasi BPS Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia Agustus, 2020
Pada Grafik 2 memperlihatkan perkembangan TPT di Provinsi Sumatera Barat. Tren tingkat pengangguran terbuka mengalami peningkatan dari tahun 2017 sampai tahun 2020. Pada tahun
5,50 5,34 5,23 7,07 4,00 4,50 5,00 5,50 6,00 6,50 7,00 7,50 2017 2018 2019 2020 Agustus 7,07 10,34 6,91 6,88 6,59 6,32 5,51 5,25 5,13 4,67 4,07 0 2 4 6 8 10 12 Na sio na l Ke p. Ria u Su ma ter a U tar a Su ma ter a B ara t Ac eh Ria Su ma ter a Se lat an Ba ng ka Be litu ng Jam bi La mp ung Be ng ku lu
2017, nilai TPT sebesar 5,55 persen yang kemudian meningkat menjadi 6,88 persen pada tahun 2020. Selain itu, perkembangan TPT selama tiga tahun terakhir yaitu tahun 2017 sampai dengan tahun 2019 mengalami perlambatan penururunan. Hal ini terlihat dari TPT pada ketiga tahun tersebut masih berada di sekitar angka 5 persen. Pemerintah harus bekerja lebih keras dalam membuat  kebijakan-kebijakan  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  angka  pengangguran. Pengangguran  sangat  erat  hubungannya  dengan  lapangan  pekerjaan.  Angkatan  kerja  yang meningkat  setiap  tahunnya  tidak  seimbang  dengan  pencipataan  lapangan  pekerjaan  menjadi penyebab naiknya jumlah pengangguran.
Grafik 3. Tingkat Pengangguran Terbuka Provinsi Sumatera Barat Tahun 2017-2020
Sumber: Publikasi BPS Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia Agustus, 2020
Terciptanya lapangan pekerjaan pada suatu daerah dapat dilihat dari pertumbuhan ekonominya (Muslim,  2014).  Pertumbuhan  ekonomi  yang  meningkat  menandakan  bahwa output dari seluruh kegiatan ekonomi di suatu daerah tersebut meningkat yang menyebabkan permintaan terhadap  tenaga  kerja  meningkat  (Suhendra  &  Wicaksono,  2020).  Indikator  untuk  melihat pertumbuhan  ekonomi  dapat  dilihat  dari  Produk  Domestik  Regional  Bruot  (PDRB)  yang menggambarkan  kinerja  perekonomian  suatu  daerah.  PDRB  dan  pengangguran  memiliki hubungan  yang  negatif.  Hukum  Okun  ( Okuns  Law )  menjelaskan  bahwa  apabila  terjadi kenaikan pada PDRB akan menurunkan jumlah pengangguran suatu daerah (Mankiw, 2016). Beberapa  penelitian  telah  membuktian  bahwa  hubungan  PDRB  dan  pengangguran  adalah negatif. Pada Provinsi Banten selama periode 2008-2013 ditemukan bahwa Produk Domestik Regional Bruto berpengaruh negatif terhadap pengangguran (Wibisono et al., 2017). Kemudian hasil  penelitian  Suhendra  dan  Wicaksono  menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi berpengaruh  signifikan  dalam  penurunan  tingkat  pengangguran  di  Indonesia  (Suhendra  & Wicaksono, 2020) .
Tren perkembangan pertumbuhan ekonomi Provinsi Sumatera Barat cenderung mengalami perlambatan dan mengalami penurunanan setiap tahunnya yang dapat dilihat pada grafik empat (BPS, 2021b). Perkembangan pertumbuhan ekonomi selama lima tahun terakhir hanya berkisar diantara lima persen bahkan pada tahun 2020, tingkat pertumbuhan ekonomi Provinsi Sumatera Barat  negatif  sebesar  -1,62  persen  dibandingkan  dengan  periode  sebelumnya.  Pertumbuhan ekonomi tertinggi terdapat pada tahun 2015 dan tahun 2017. Pertumbuhan ekonomi pada tahun 2015  sebesar  5,53  persen  dan  pertumbuhan  ekonomi  pada  tahun  2017  sebesar  5,30  persen,
5,55 5,66 5,38 6,88 - 2,00 4,00 6,00 8,00 2017 2018 2019 2020
sedangkan pada tahun-tahun lainnya pertumbuhan ekonomi Provinsi Sumatera Barat tidak lebih dari 5,30 persen bahkan pada tahun 2019, tingkat pertumbuhan ekonomi hanya sebesar 5,01 persen. Penurunan pertumbuhan ekonomi berdampak pada melemahnya akitivitas perkonomian yang  mengakibatkan  penyerapan  angkatan  kerja  berkurang  sehingga  jumlah  penduduk menganggur meningkat.
Grafik 4. Tingkat Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Sumatera Barat Tahun 2015-2020
Sumber: Publikasi BPS Produk Domestik Regional Bruto Sumatera Barat Menurut Lapangan Usaha, 2021
Dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi suatu daerah melalui Produk Domestik Brutonya perlu  memperhatikan  sektor-sektor  ekonomi.  Hal  ini  dikarenakan  setiap  daerah  memiliki potensi yang berbeda-beda. Pembangunan sektor unggulan menjadi alternatif dalam percepatan pembangunan ekonomi. Sementara itu pertumbuhan ekonomi akan berdampak pada penciptaan lapangan kerja sehingga penyerapan angkatan kerja dapat terjadi secara maksimal (Suhendra & Wicaksono,  2020).  Pemilihan  sektor  unggulan  dapat  dilihat  dari  sektor  yang  memiliki konstribusi  tertinggi  dan  pertumbuhan  tertinggi  terhadap  PDRB  khususnya  PDRB  menurut lapangan  usaha.  PDRB  menurut  lapangan  usaha  sendiri  merupakan  seluruh  komponen  nilai tambah bruto yang mampu diciptakan oleh lapangan usaha atas berbagai aktivitas produksinya (BPS, 2020).
Lapangan usaha atau sektor pada PDRB Lapangan Usaha terdiri dari 17 (tujuh belas) sektor mulai  dari  (1)  sektor  pertanian,  kehutanan  dan  perikanan.  (2)  sektor  Pertambangan  dan Penggalian, (3) sektor Industri Pengolahan, (4) sektor Pengadaan Listrik dan Gas, Pengadaan Air, (5) sektor Pengolaan Sampah, Limbah dan Daur Ulang, (6) sektor Konstruksi, (7) sektor Perdagangan Besar dan Eceran, Reparaso Mobil dan Makan Minum, (8) sektor Informasi dan Komunikasi, (10) sektor Jasa dan Keuangan dan Asuransi, (11) sektor Real Estate, (12) sektor Jasa  Perusahaan,  (13)  sektor  Administrasi  Pemerintah,  (14)  sektor  Pertahanan  dan  Jaminan Sosial Wajib, (15) sektor Jasa Pendidikan, (16) sektor Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial dan (17)  sektor  Jasa  Lainnya.  Dari  ke  tujuh  belas  sektor  tersebut  terdapat  beberapa  sektor  yang menjadi prioritas pembangunan dan sektor unggulan Provinsi Sumatera Barat dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengan Daerah (RPJMD) Tahun 2021-2026. Sektor tersebut adalah sektor  pariwisata,  sektor  pertanian,  kehutanan  dan  perikanan,  dan  sektor  industri.
5,53 5,27 5,30 5,14 5,01 -1,62 -2,00 - 2,00 4,00 6,00 2015 2016 2017 2018
2019 2020
Pengembangan sektor ungggulan tersebut diharapkan dapat meningkatkan perekonomian dan menciptakan lapangan kerja yang baru sehingga menyerap banyak angkatan kerja.
Peningkatan ekonomi pada suatu daerah perlu diikuti dengan peningkatan pembangunan manusia.  Salah  satu  modal  dasar  dalam  pembangunan  manusia  yang  harus  dipenuhi  untuk mewujudukan pembangunan ekonomi berkelanjutan adalah tingkat pendidikan (Suhendra & Wicaksono,  2020).  Semakin  tinggi  pendidikan  seseorang  maka  memiliki  kesempatan  untuk bekerja yang besar, seseorang dengan tingkat pendidikan yang tinggi memiliki keterampilan yang  beragam  sehingga  dapat  meningkatkan  produktivitasnya  (Checchi  &  Galeotti,  1993). Dengan jenjang pendidikan yang tinggi seseorang lebih mudah untuk mendapatkan pekerjaan (Muslim,  2014).  Indikator  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  tingkat  pendidikan  pada penelitian  ini  adalah  rata-rata  lama  sekolah  atau  RLS.  RLS  adalah  indikator  untuk  melihat jumlah  tahun  yang  digunakan  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  dalam  mengikuti  pendidikan formal, semakin tinggi angka RLS maka semakin tinggi pendidikan formal yang ditamatkan (BPS, 2021a).
Grafik 5. Rata-Rata Lama Sekolah Sebelas Provinsi Tertinggi di Indonesia Tahun 2020
Sumber: Publikasi BPS Perkembangan Pembangunan Sumatera Barat 2017-2021, 2021
Rata-rata lama sekolah di Provinsi Sumatera Barat cukup tinggi. Pada tahun 2020, peringkat RLS  Provinsi  Sumatera  Barat  menempati  urutan  ke  sepuluh  dibandingkan  dengan  provinsi lainnya (BPS, 2021a) . Walaupun menempati urutan ke sepuluh dengan nilai RLS sebesar 8,99 yang artinya pendidikan formal terakhir yang ditamatkan penduduk usia 15 tahun ke atas di Provinsi Sumatera Barat adalah Sekolah Menengah Pertama (SMP) kelas VII (delapan) yang tergolong  rendah  dibandingkan  dengan  sembilan  provinsi  tertinggi  lainnya  dengan  minimal pendidikan  yang  ditamatkan  adalah  jenjang  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA).  Pendidikan memiliki peran yang penting dalam perekonomian. Semakin tinggi pendidikan seseorang maka kesempatan mengangur semakin kecil.
Selain itu, investasi memiliki peran dalam penyerapan tenaga kerja. Cara yang efektif untuk mengurangi  pengangguran  melalui  investasi.  Investasi  merupakan  penanaman  modal  pada suatu  daerah  atau  perusahaan  untuk  meningkatkan  modal  dan  perlengkapan  produksinya sehingga  kemampuan  produksi  barang  dan  jasa  bertambah  yang  dampak  pada  perluasan kesempatan kerja (Prayuda & Dewi, 2015). Hal ini diperkuat dengan pendapat Harrod-Domar bahwa investasi dapat meningkatkan permintaan dan meningkatkan jumlah barang/jasa yang produksi,  peningkatan  barang/jasa  yang  diproduksi  akan  membutuhkan  lebih  banyak  tenaga
11,13 10,12  9,93  9,77  9,55  9,54  9,49  9,33  9,14  9,04  9,04  9,00  8,99  8,95 - 4,00 8,00 12,00 DK I J AK AR TA KE P, RI AU MA LU KU KA LI MA NT AN T IM UR DI YO GY AK AR TA SU MA TE RA U TA RA SU LA W ESI U TA RA AC EH RI AU SU LA W ESI TE NG GA RA MA LU KU U TA RA KA LI MA NT AN U TA RA SU MA TE RA B AR AT BA LI
kerja sehingga dapat memperluas lapangan pekerjaan yang berakibat pada penyerapan tenaga kerja (Todaro & Smith, 2015). Realisasi investasi di Provinsi Sumatera Barat tergolong rendah. Realisasi  Investasi  Penanaman  Modal  Asing  (PMA)  di  Provinsi  Sumatera  Barat  pada  tahun 2020 sebesar 341 Juta US$, menempati urutan ke enam dari sepuluh provinsi di pulau Sumatera. Sedangkan Realisasi investasi Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) Provinsi Sumatera Barat sebesar 3.106 Milyar Rupiah, menempati urutan ke sembilan di Pulau Sumatera.
Provinsi  Sumatera  Barat  memiliki  banyak  potensi  untuk  peningkatan  ekonomi  dan penyerapan tenaga kerja. Dalam RPJMD 2021-2026, Provinsi Sumatera Barat memiliki potensi daratan yang luas termasuk pulau-pulau kecil yang sangat potensial untuk dimanfaatkan sebagai pengembangan  perekonomian  dan  investasi.  Kemudian  Provinsi  Sumatera  Barat  memiliki potensi  wisata  yang  sangat  besar  baik  dari  destinasi  wisata  alam  yang  indah  dan  budaya masyarakat yang dapat dijadikan destinasi wisata. Dari segi penduduk, Provinsi Sumatera Barat masih berada dalam masa bonus demografi dikarenakan pada tahun 2020, persentase penduduk dengan usia produktif sebesar 67,98 persen dan persentase penduduk lansia hanya sebesar 10,46 persen.  Hal  ini  menjadi  tantangan  sekaligus  kesempatan  dalam  meningkatkan  keadaaan perekonomian Sumatera Barat. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh sektor unggulan yaitu sektor pertanian, sektor industri dan sektor pariwisata, tingkat pendidikan dan investasi terhadap penyerapan tenaga kerja di Provinsi Sumatera Barat.

## Metodologi

## 1. Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  digunakan  untuk  mengetahui  gambaran  perkembangan  sektor  unggulan, tangkat  pendidikan  dan  investasi  di  Provinsi  Sumatera  Barat  Tahun  pada  tahun  2017-2020. Sektor unggulan yang digunakan adalah sektor pertanian, sektor industri dan sektor pariwisata. Data yang digunakan adalah PDRB menurut lapangan usaha atas dasar harga berlaku. PDRB sektor pertanian menggunakan data PDRB lapangan usaha pertanian, peternakan, kehutanan dan  perikanan.  Untuk  sektor  industri  menggunakan  data  PDRB  lapangan  usaha  industri pengolahan  dan  pada  sektor  pariwisata  adalah  data  PDRB  lapangan  usaha  penyediaan akomodasi dan makan minum. Perkembangan tingkat pendidikan di Provinsi Sumatera Barat menggunakan  data  Rata-Rata  Lama  Sekolah  (RLS)  dan  data  perkembangan  investasi merupakan realisasi Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) dan realisasi Penanaman Luar Negeri (PMDA). Analisis deskriptif yang disajikan dalam bentuk tabel dan grafik.

## 2. Analisis Inferensia
Analisis yang dipakai dalam penelitian ini adalah analisis regresi data panel. Analisis regresi data panel digunakan untuk melihat pengaruh sektor pertanian, industri, pariwisata, rata-rata lama sekolah dan investasi terhadap penyerapan tenaga kerja di Provinsi Sumatera Barat tahun 2017-2020 dengan tingkat signifikansi sebesar 5 % (persen).
Regresi data panel merupakan gabungan data time series dan data cross section (Baltagi, 2005). Data time series merupakan data yang terdiri dari suatu objek dengan periode waktu tertentu, sedangkan data cross section merupakan data yang diperoleh pada periode yang sama. Pada penilitian ini menggunaka data time series selama 4 tahun (t=4) yaitu tahun 2017-2018, sedangkan  data cross  section yang  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  kabupaten/kota  di Provinsi Sumatera Barat berjumlah 19 (n=19). Total data yang diteliti adalah 76 data (19x4).
Persamaan pada regresi data panel yang digunakan adalah:
Bekerja !" = α ! + β # RLS !" + β $ PRT !" + β % IDS !" + β & AKMD !" + β ' INV !" + ε !"
Keterangan: i = Kabupaten atau kota t = waktu penelitian 2017 − 2020 α ! = intersep untuk individu ke − i β ( = slope Bekerja !" = Penduduk bekerja di kabupaten atau kota RLS !" = Rata − rata lama sekolah di kabupaten atau kota PRT !" = PDRB sektor pertanian menurut harga berlaku di kabupaten atau kota IDS !" = PDRB sektor industri menurut harga berlaku di kabupaten atau kota AKMD !" = PDRB sektor akomodasi. makanan dan minuman di kabupaten atau kota INV !" = Jumlah realisasi investasi dalam negeri dan luar negeri di kabupaten atau kota

## 2.1. Identifikasi Model Regresi Data Panel
Terdapat tiga model dalam regresi data panel yaitu model common effect, model fixed effect, dan model random effect . Pertama, model common effect merupakan model data panel yang sederhana  atau  disebut  juga  dengan Ordinary  Least  Square (OLS).  Pada  model  ini  tidak membedakan antara individu maupun waktu. Kedua, model fixed effect dapat diestimasi dengan Ordinary Least Square (OLS) dikarenakan menggunakan teknik Least Square Dummy Variabel (LSDV)  (Baltagi,  2005).  Asumsi  pada  model  ini  yaitu  terdapat  perbedaan  antara  individu dengan mengakomodir perbedaan pada intersepnya. Ketiga adalah model random effect . Pada model ini residual saling berhubungan antar waktu dan antar individu sehingga diasumsikan perbedaan  intersep  untuk  setiap  individu  dan  intersepnnya  merupakan  variabel random . Tahapan identifikasi model data panel yaitu dimulai dari pemilihan model antara common effect dengan model fixed effect menggunakan Uji Chow . Jika hasil yang diperoleh adalah model fixed effect maka dilanjutkan dengan Uji Hausman. Uji Hausmann digunakan untuk memilih antara model fixed effect dengan model random effect . Model yang terpilih setelah dilakukannya Uji Hausmann adalah model random effect maka dilakukan pengujian antara model antara model common effect dengan random effect menggunakan Uji Breusch-Pagan Lagrange Multiplier . Jika hasil dari Uji Hausman adalah model fixed effect maka tidak perlu dilakukan pengujian Uji Breusch-Pagan Lagrange Multiplier .

## 2.2. Pemeriksaan Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik dilakukan pada model regresi yang menggunakan metode Ordinary Least  Square (OLS).  Pada  model  regresi  data  panel,  model common  effect dan  model fixed effect menggunakan  metode  OLS  (Baltagi,  2005).  Sedangkan  model random  effect menggunakan metode Generalized Least Square (GLS). Metode GLS merupakan salah satu cara  untuk  mengatasi  permasalahan  heteroskedastisitas  sehingga  tidak  diperlukan  lagi  uji tersebut  pada  model random  effect .  Setelah  dilakukan  identifikasi  model  maka  pengujian asumsi  klasik  dilakukan.  Data  Asumsi  klasik  yang  harus  dipenuhi  yaitu  data  berdistribusi normal,  tidak  terdapat  multikolineritas (non  multikolineritas) ,  tidak  terdapat  masalah
autokorelasi (non  autokorelasi) ,  dan  tidak  terdapat  masalah  heteroskedastisitas (homoskedastisitas) (Wibisono et al., 2017).

## 2.3. Uji keberartian model
Untuk menilai kelayakan model regresi yang digunakan kriteria yang dapat digunakan antara lain  koefisien  determinasi,  uji  secara  simultan  dan  uji  secara  parsial.  Koefisien  determinasi digunakan untuk mengukur kesesuaian model persamaan regresi. Nilai koefisien determinasi menunjukan  seberapa  besar  variabel  independen  yang  digunakan  dalam  model  mampu menjelaskan variasi dari varibel dependen. Semakin besar nilai koefieisen determinasinya maka model  yang  digunakan  semakin  bagus.  Kemudian  Uji  simultan  (Uji  F)  untuk  mengetahui apakah varibel bebas secara bersama-sama mempengaruhi variabel tidak bebasnya. Uji parsial atau yang dikenal dengan Uji t digunakan untuk melihat variabel-variabel bebas secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel tidak bebasnya.

## Hasil dan Pembahasan
Sektor pertanian menjadi sektor unggulan dan sektor strategis bagi perekonomian di Provinsi Sumatera  Barat.  Hal  ini  terlihat  dari  PDRB  sektor  pertanian  memiliki  kontribusi  terbesar dibandingkan  sektor-sektor  lainnya  walaupun  perkembangan  sektor  pertanian  berfluktuasi selama tahun 2017-2020 (BPS, 2021b). Angka PDRB sektor pertanian terendah terdapat pada tahun 2017 yang kemudian mengalami peningkatan sampai dengan tahun 2019. Akan tetapi pada  tahun  2020  PDRB  sektor  pertanian  mengalami  sedikit  penurunan  dibandingkan  tahun sebelumnya.
Grafik 6 . PDRB Atas Dasar Harga Berlaku Sektor Pertanian, Sektor Industri Pengolahan dan Sektor Pariwisata Provinsi Sumatera Barat Tahun 2017-2020 (Juta Rupiah)
Sumber: Publikasi BPS Produk Domestik Regional Bruto Sumatera Barat Menurut Lapangan Usaha, 2021
Industri  pengolahan  merupakan  salah  satu  sektor  ungggulan  yang  memberikan  konstribusi terbesar  terhadap  PDRB  Sumatera  Barat.  Kontribusi  sektor  industri  pengolahan  menempati urutan kelima dibandingkan dengan sektor-sektor lainnya (BPS, 2021b). Secara keseluruhan perkembangan PDRB sektor industri pengolahan dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2020 mengalami  peningkatan  walaupun  mengalami  fluktuasi  setiap  tahunnya.  Pada  tahun  2018, PDRB sektor industri pengolahan mengalami kenaikan dibandingkan tahun 2017. Kemudian
50.502 53.385 54.468 54.118
20.829 20.961 20.618 20.911 2.835 3.146 3.510 2.994 - 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 2017 2018 2019 2020 Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan
Industri Pengolahan
Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum
pada  tahun  2019,  PDRB  sektor  industri  pengolahan  mengalami  penurunan  yang  kemudian meningkat kembali pada tahun 2020.
Sektor  penyediaan  akomodasi  dan  makan  minum  merupakan  pendekatan  untuk  melihat perkembangan sektor pariwisata. Sektor penyediaan akomodasi dan makan minum memiliki nilai PDRB yang rendah dibandingkan sektor lainnya. Kontribusi sektor penyediaan akomodasi dan  makan  minum  terhadap  perekonomian  Sumatera  Barat  menempati  urutan  ke  14  (BPS, 2021b). Walaupun mempunyai kontribusi yang rendah, sektor pariwisata merupakan sumber pertumbuhan  ekonomi  baru  bagi  Provinsi  Sumatera  Barat.  Perkembangan  sektor  pariwisata yang diwakilkan sektor penyediaan akomodasi dan makan minum dari tahun 2017 sampai tahun 2019 mengalami kenaikan terus menerus. Akan tetapi pada tahun 2020, PDRB sektor tersebut mengalami penurunan.
Grafik 7 . Rata-Rata Lama Sekolah Provinsi Sumatera Barat Tahun 2017-2020
Sumber: Publikasi BPS Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia Agustus, 2020
Tingkat  pendidikan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  dari  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2020 mengalami peningkatan. Rata-rata lama sekolah di Provinsi Sumatera Barat pada tahun 2017 sekitar 8,72 yang artinya rata-rata penduduk usia 15 tahun ke atas menamatkan pendidikan SMP kelas VII. Kemudian meningkat menjadi 8,99 pada tahun 2020 yang artinya rata-rata penduduk usia 15 tahun ke atas di Provinsi Sumatera Barat menamatkan pendidikan formal SMP kelas VIII. Rata-rata lama sekolah di Provinsi Sumatera Barat tergolong rendah. Hal ini dapat dilihat dari penduduk usia 15 tahun ke atas hanya menamatkan pendidikan tingkat SMP.
Grafik 8 . Relisasi Investasi Provinsi Sumatera Barat Tahun 2017-2020 (Juta US$)
Sumber: Website Badan Pusat Statistik, 2020 8,72 8,76 8,92 8,99 8,55 8,60 8,65 8,70 8,75 8,80 8,85 8,90 8,95 9,00 9,05 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 1,72 2,80 3,21 3,23 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0
Perkembangan realisasi investasi meningkat setiap tahunnya dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2020 di Provinsi Sumatera Barat yang terlihat pada grafik 8 (delapan). Nilai investasi tertinggi  terpadat  pada  tahun  2020  dan  tahun  2019  dengan  nilai  investasi  masing-masing mencapai 3,23 Juta US$ dan 3,21 US$. Kemudian realisasi investasi pada tahun 2017 sebesar 1,71 Juta US$ dan pada tahun 2018 sebesar 2,80 Juta US$.
Untuk melihat pengaruh variabel sektor pertanian, sektor industri, sektor pariwisata, rata- rata lama sekolah dan investasi terhadap tenaga kerja menggunakan analisis regresi data panel. Variabel dengan jenis data count dilakukan transformasi menjadi logaritma natural (Ln) agar data  lebih  berdistribusi  normal  (Saputra  &  Sukmawati,  2021).  Pada  penelitian  ini  variabel dependen dan independen dilakukan transformasi menjadi logaritma natural (Ln). Pemilihan model regresi data panel dilakukan untuk menentukan model data panel yang digunakan dalam penelitian.
Tabel 1 . Hasil Pengujian Pemilihan Model Regresi Data Panel No Pengujian Nilai Probability Nilai Signifikansi 1 Uji Chow 0,0000 0,05 2 Uji Hausmant 0,0000 0,05
Sumber: Eviews 10
Pengidentifikasian model pertama dilakukan dengan Uji Chow. Hasil uji Chow menunjukan model  yang  terpilih  adalah  model fixed  effect sehingga  dilakukan  uji  selanjutnya  yaitu  Uji Hausman yang digunakan untuk menentukan model fixed effect dengan model random effect . Hasil pengujian tersebut memilih model fixed effect sebagai model terbaik. Model fixed effect berasumsi  bahwa  model  estimasi  setiap  individu  memiliki  intersep  yang  berbeda  (Baltagi, 2005). Model regresi setiap kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat memiliki intersep yang berbeda.
Selanjutnya  adalah  melakukan  uji  asumsi  klasik.  Pengujian  asumsi  normalitas  dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain adalah dengan melihat histogram dari histogram atau melihat plot dari probabilitas normal. Pada penilitan ini asumsi normalitas menggunakan Statistik Uji Jarque Berra . Hipotesis awal pada uji statistik ini adalah data berdistribusi normal sedangan. Nilai probabilitas Statistik Uji Jarque Berra adalah 0,09. Apabila nilai probability Jarque Berra lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi 5 persen maka dapat disimpulkan bahwa terima nol atau data berdistribusi normal.
Asumsi  klasik  selaanjutnya  adalah  non  heteroskedastisitas.  Adanya  heteroskedastisitas mengakibatkan nilai varian semakin meningkat yang akan hasil Uji t dan Uji F tidak akurat. Pengujian  asumsi  ini  mengunakan  Statistik  Uji White .  Hasil  dari  Uji  White  adalah  nilai probabilitas  sebesar  0,000.  Hipotesis  awal  pada  Uji White adalah  tidak  terdapat  masalah heterokedasitias  (homokedastis).  Nilai probability Statistik  Uji White tidak  lebih  besar  dari tingkat  siginifikansi  5%  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  permasalahan heteroskedastisitas pada data penelitian. Hasil pengujian Uji White dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 2 . Hasil Pengujian Asumsi Normalitas dan Non Heteroskedastisitas No  Pengujian Nilai Probability Signifikansi 1 Uji Jarque Berra 0,0914 0,05 2 Uji White 0,0000 0,05
Sumber: Eviews 10
Kemudian  pada  asumsi  non  multikolinieritas  menggunakan  nilai  VIF  ( Variance  Inflation Faktor ),  jika  nilai  VIF  lebih  besar  dari  10  maka  terjadi  multikolinieritas  (Baltagi,  2005). Multikolinieritas  adalah  terdapat  korelasi  antara  variabel  independen.  Dampak  dari permasalahan  ini  adalah  memperbesar  selang  kepercayaan  penduga.  Selain  itu, multikolinieritas  mengakibatkan  membesarnya  nilai  koefisien  determinasi  padahal  banyak variabel independen yang tidak signifikan. Hasil pengujian ini adalah Nilai VIF pada masing- masing variabel independen yaitu variabel rata-rata lama sekolah, investasi, sektor pariwisata, sektor pertanian dan sektor industri kurang dari 10 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat permasalahan multikolinieritas.
Tabel 3 . Hasil Pengujian Asumsi Non Multkolinieritas
No Variabel RLS (rata-rata lama sekolah) INV (sektor investasi) PRT (sektor pertanian) AKMD (sektor pariwisata) IDS (sektor industri) 1 Nilai VIF 6,070 1,654 6,052 3,388 3,422
Sumber: Eviews 10
Asumsi  klasik  selanjutnya  adalah  tidak  terjadi  autokorelasi.  Uji  yang  digunakan  untuk mendeteksi permasalahan autokorelasi adalah statistik Uji Durbin-Watson. Jika nilai d lebih dari  d u dan  nilai  d  kurang  dari  4-d u dapat  disimpulkan  tidak  terjadi  autokorelasi.  Adanya permasalahan  autokorelasi  akan  menghasilkan  estimasi  yang  tidak  konsisten  dan  tidak  bias tetapi tidak lagi BLUE ( Best Linear Unbiased Estimator ) (Gujarati, 2004). Makna dari Best adalah model regresi menghasilkan kesalahan yang kecil. Linear yaitu model yang digunakan sesuai  dengan  kaidah  model  OLS  yaitu linear dan  pangkat  variabel  paling  tinggi  satu. Selanjutnya Unbiased yang berarti nilai yang diharapkan sama dengan nilai yang benar dan yang terakhir adalah Estimator . Model regresi yang terbentuk memiliki varians yang minimal dari estimator lainnya.
Hasil dari Uji Durbin-Watson adalah nilai d yang didapat adalah 1,9228 dengan nilai d u sebesar 1,7701 dan nilai 4-d u adalah 2,299 dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi. Dari hasil pengujian  asumsi-asumsi  klasik  tersebut  terjadi  permasalahan  heteroskedastisitas  sehingga untuk  mengatasi  masalah  tersebut  menggunakan  model fixed  effect dengan GLS  Weight (Gujarati, 2003).
Tabel 4 . Ringkasan Statistik Model fixed effect dengan GLS Weight No Variabel Koefisien Standar error t-statistik Prob 1 C * 3,6976 1,1938 3,0972 0,0031 2 RLS (rata-rata lama sekolah) * 0,9194 0,1971 4,6640 0,0000 3 PRT (sektor pertanian) * 0,2858 0,1070 2,6709 0,0101 4 IDS (sektor industri) 0,0055 0,0090 0,6140 0,5419 5 AKMD (sektor pariwisata) * 0,1422 0,0426 3,3416 0,0015 6 INV (sektor investasi) -0,0021 0,0016 -1,3400 0,1861
7 F-Statistik 0,0000

## Sumber: Eviews 10
Pada model yang terpilih memiliki nilai Adjusted R-squared sebesar 0,9989 yang berarti 99,89 persen penyerapan tenaga kerja di Provinsi Sumatera Barat dijelaskan oleh variabel rata-rata lama sekolah, sektor pertanian, sektor insdustri, sektor pariwisata dan realisasi investasi. Dari hasil uji statistik menggunakan uji F, nilai probality kurang dari tingkat signifikansi 5 persen yang  dapat  disimpulkan  bawha  minimal  ada  satu  variabel  independen  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi  Sumatera  Barat.  Kemudian, berdasarkan pengujian secara parsial dengan melihat nilai probabilitas masing-masing variabel dibandingkan  dengan  nilai  signifikansi  5  %  maka  terdapat  3  variabel  independen  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja  pada  Provinsi  Sumatera  Barat. Persamaan yang terbentuk adalah sebaga berikut:
Model regresi fixed effect memiliki intersep yang berbeda-beda sehingga model regresi pada setiap  kabupaten/kota  memiliki  intersep  yang  berbeda.  Tiga  kabupaten/kota  dengan  nilai intersep tertinggi adalah Padang, diikuti oleh Lima Puluh Kota dan Agam. Sedangkan tiga nilai intersep  terendah  adalah  Padang  Panjang,  Pariaman  dan  Sawahluto  dengan  nilai  instersep mencapai negatif. Nilai intersep yang negatif berjumlah tujuh kabupaten/kota. Semakin tinggi nilai  intersep  pada  model  regresi  di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Sumatera  Barat  menandakan semakin  banyak  penyerapan  tenaga  kerja  yang  dapat  dilakukan  sehingga  memiliki  potensi dalam pengurangan jumlah pengangguran. Nilai intersep yang negatif menandakan penyerapan tenaga  kerja  pada  sedikit  sehingga  pemerintah  perlu  kerja  lebih  keras  dalam  pengentasan pengangguran.
Tabel 5 . Ringkasan Statistik Intersep Model Fixed Effect No Kabupaten/Kota Intersep No Kabupaten/Kota Intersep 1 Padang 0,71 11 Solok Selatan 0,14 2 Lima Puluh Kota 0,47 12 Dharmasraya 0,09 3 Agam 0,43 13 Bukittinggi -0,10 4 Pesisir Selatan 0,43 14 Payakumbuh -0,27 5 Pasaman Barat 0,42 15 Kepulauan Mentawai -0,44 6 Padang Pariaman 0,41 16 Kota Solok -0,74 7 Kab. Solok 0,40 17 Sawahlunto -0,78 8 Tanah Datar 0,36 18 Pariaman -0,88 9 Sijunjung 0,18 19 Padang Panjang -0,96 10 Pasaman 0,16
Sumber: Eviews 10
Variabel rata-rata lama sekolah berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap tenaga kerja di Provinsi Sumatera barat. Jika terjadi kenaikan pada rata-rata lama sekolah sebesar 1 persen
LnBekerja !" = (3,6976 + α ! ) + 0,9194 lnRLS !" + 0,2858 lnPRT !" + 0,0055 lnIDS !"
+ 0,1422 lnAKMD !" − 0,0021 lnINV !"
akan  meningkatkan  penyerapan  tenaga  kerja  sebesar  0,91  persen  dengan  asumsi  variabel- variabel  lainnya  tetap.  Hal  mengindikasikan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat  pendidikan seseorang akan memperluas kesempatan dalam memperoleh lapangan kerja mengingat kualitas sumber  daya  manusia  semakin  membaik.  Hubungan  positif  antara  tingkat  pengangguran terdapat  dalam  beberapa  penelitian.  Penelitian  yang  dilakukan  (Muslim,  2014)  menemukan bahwa  semakin  tingginya  tingkat  pendidikan  akan  mengurangi  tingkat  pengangguran. Angkatan  kerja  yang  gagal  terserap  di  dalam  dunia  kerja  adalah  penduduk  dengan  tingkat kualifikasi  pendidikan  yang  rendah  (Wicaksono  et  al.,  2021).  Kemudian  penelitian  lainnya menemukan  bahwa  penduduk  dengan  tingkat  pendidikan  tinggi  (lulusan  universitas) berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat  pengangguran  (Suhendra  &  Wicaksono,  2020).  Hasil peneilitian  ini  juga  sejalan  dengan  hasil  penelitian    Radila  et  al.,  (2021)  yang  menunjukan bahwa pendidikan berpengaruh negatif terhadap pengangguran (Radila et al., 2021). Pendidikan membantu seseorang untuk memenuhi dan mengaplikasikan kemampuan dan bakatnya yang dapat  meningkatkan  produktivitas,  meningkatkan  kesehatan,  meningkatkan  pengetahuan, mengembangkan ide-ide baru, memiliki sikap yang baik sehingga dapat diterima di dunia kerja.
Ketiga  sektor  unggulan  yaitu  sektor  pertanian,  sektor  pariwisata  dan  sektor  industri berpengaruh  positif  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja.  Akan  tetapi  sektor  unggulan  yang berpengaruh signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja di Provinsi Sumatera Barat adalah sektor pertanian dan sektor pariwisata. Peningkatan 1 persen PDRB pada sektor pertanian akan menyerap tenaga kerja sebanyak 0,28 persen dengan asumsi variabel lainnya tetap. Peningkatan 1 persen PDRB pada sektor pariwisata akan menyerap tenaga kerja sebesar 0,14 persen dengan asumsi  variabel  lainnya  tetap  dan  peningkatan  1  persen  PDRB  pada  sektor  industri  akan menyerap tenaga kerja sebesar 0,005 persen dengan asumsi variabel lainnya tetap. Penyerapan tenaga kerja terbanyak terjadi pada peningkatan PDRB sektor pertanian.
Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  berpengaruh  negatif  terhadap  pengangguran  baik  dalam jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  (Karikari-Apau  &  Abeti,  2019).  Peningkatan pertumbuhan ekonomi melalui PDRB dalam jangka pendek maupun jangka panjang mampu menciptakan lapangan pekerjaan yang diikuti oleh penyerapan angkatan kerjanya. Hal ini juga sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang  menyatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  akan menyebabkan  penyerapan  tenaga  kerja  sehingga  mengurangi  permasalahan  pengangguran (Muslim, 2014).
Pertumbuhan  ekonomi  erat  kaitannya  dengan  produksi  barang/jasa  pada  suatu  daerah. Dengan  meningkatnya  produksi  barang/jasa  meningkatkan  jumlah  faktor  produksi  yang digunakan dimana salah satu faktor produksi adalah tenaga kerja (Romhadhoni et al., 2018). Hal  ini  telah  sesuai  dengan  teori Okun’s  Law yang  menyebutkan  bahwa  terdapat  hubungan negatif antara pertumbuhan ekonomi dan pengangguran (Darman, 2013). Kemudian penelitian yang dilakukan di Provinsi Banten dengan meneliti determinan tingkat pengangguran terbuka, ditemukan  bahwa  PDRB  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat  (Wibisono  et  al.,  2017). Penelitian  yang  dilakukan  Radila  et  al.,  (2021)  menunjukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi memiliki  pengaruh  yang  negatif  terhadap  pengangguran  (Radila  et  al.,  2021).  Pertumbuhan ekonomi  merupakan  indikator  yang  dapat  menilai  kinerja  suatu  perekonomi  khususnya menganalisis  hasil  pembangunan  ekonomi  suatu  daerah,  semakin  meningkat  suatu perekonomian  daerah  menunjukan  aktivitas  produksi  barang  dan  jasa  yang  mengakibatkan penyerapan tenaga kerja (Radila et al., 2021).
Variabel  realisasi  investasi  berpengaruh  secara  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap penyerapan tenaga kerja di Provinsi Sumatera Barat. Peningkatan 1 persen pada realisasi akan berpengaruh mengurangi penyerapan tenaga kerja sebesar -0,002 persen. Secara teori terdapat hubungan  positif  antara  investasi  dengan  tenega  kerja.  Teori  Keynesian  mengatakan  bahwa dalam  jangka  pendek,  peningkatan  investasi  akan  memberikan  kejutan  permintaan  sehingga akan  meningkatkan  penyerapan  tenaga  kerja.  Hal  ini  berbeda  dari  hasil  penelitian  yaitu terjadinya  hubungan  negatif  antara  investasi  dan  penyerapan  tenaga  kerja.  Akan  tetapi, hubungan negatif antara investasi dan penyerapan tenaga kerja ditemukan diberbagai penelitian lainnya.  Hubungan  negatif  antara  penyerapan  tenaga  kerja  dan  investasi  terjadi  jika  realiasi investasi berbentuk modal (Suhendra & Wicaksono, 2020). Investasi berbentuk modal berupa mesin  dengan  teknologi  baru  dapat  mengurangi  faktor  input  produksi  yaitu  tenaga  kerja (Checchi & Galeotti, 1993). Penggunaan sistem invetasi padat modal mengandalkan kemajuan teknologi yang canggi seperti mesin dan komputer sehingga mengurangi penambahan tenaga kerja yang berakibat pada pengangguran yang meningkat (Helvira & Rizki, 2020). Selain itu, realisasi  investasi  yang  bersifat  investasi  portofolio  atau  investasi  tidak  langsung mengakibatkan tidak terjadinya penyerapan tenaga kerja (Suwandika & Yasa, 2015).

## Kesimpulan dan Rekomendasi
Dengan menggunakan analisis regresi data panel sektor unggulan yang berpengaruh positif dan signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja di Provinsi Sumatera Barat adalah sektor pertanian dan sektor pariwisata. Sektor pertanian merupakan sektor unggulan dengan penyerapan tenaga kerja tertinggi. Sektor pertanian juga merupakan sektor dengan kontribusi tertinggi terhadap struktur ekonomi di Provinsi Sumatera Barat. Sementara itu sektor industri berpengaruh positif dan  tidak  signifikan  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja.  Selanjutnya  rata-rata  lama  sekolah (RLS)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi Sumatera Barat. Peningkatan kualitas pendidikan masyarakat dapat meningkatkan daya saing di  pasar  tenaga  kerja  sehingga  memperluas  kesempatan  memperoleh  pekerjaan.  Variabel investasi  memiliki  pengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja dikarenakan  investasi  yang  terealisasi  adalah  investasi  tidak  langsung  maupun  investasi berbentuk modal. Rekomendasi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Dalam  pembangunan  ekonomi  pemerintah  perlu  memperhatikan  sektor-sektor  unggulan sehingga  penyerapan  tenaga  kerja  dapat  dilakukan  secara  maksimal  dan  terciptanya pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi.  Sektor  pertanian  dan  sektor  pariwisata  merupakan sektor  unggulan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  yang  berpotensi  untuk  mengurangi  jumlah pengangguran. Pemerintah perlu memprioritaskan perkembangan kedua sektor unggulan ini  dengan  cara  mengalokasikan  dana  yang  tepat  dan  membuat  kebijakan  yang  dapat meningkatkan perkembangan sektor tersebut.
2. Kualitas  pendidikan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  perlu  ditingkatkan.  Penduduk  dengan tingkat  kualitas  pendidikan  yang  tinggi  memperbesar  peluang  mendapatkan  pekerjaan. Rata-rata  pendidikan  formal  yang  ditamatkan  oleh  peduduk  usia  15  tahun  ke  atas  di Provinsi  Sumatera  Barat  adalah  lulusan  SMP.  Oleh  karena  itu  pemerintah  perlu meningkatkan  partisipasi  masyarakat  untuk  mengikuti  pendidikan  formal  dengan memperluas  penyelenggaraan  pendidikan  yang  merata  dan  berkualitas,  meningkatkan
program  beasiswa,  serta  mensosialisasikan  pentingnya  pendidikan  dan  peningkatan kualitas tenaga pengajar.
3. Peningkatan  investasi  di  Provinsi  Sumatera  Barat  tidak  sejalan  dengan  serapan  tenaga kerja. Hal ini mengindikasikan investasi yang terjadi adalah investasi tidak langsung atau padat  modal  sehingga  tidak  terjadi  penyerapan  tenaga  kerja.  Pemerintah  perlu meningkatkan  investasi  yang  berorientasi  padat  karya  sehingga  dapat  menumbuhkan lapangan pekerjaan baru maupun penyerapan tenaga kerja.

## Konflik Kepentingan
Penulis menyatakan tidak memiliki konflik kepentingan dalam penelitian dan penulisan artikel ini.

## Referensi
Adenan, Moh., Subagiarta, I. W., & Huda, M. M. (2018). Determinan Pengangguran Terdidik Jawa  Timur. e-Journal  Ekonomi  Bisnis  dan  Akuntansi , 5 (1),  48–52. https://doi.org/10.19184/ejeba.v5i1.7733
Astriani, V., & Nooraeni, R. (2020). Determinan Pengangguran Lulusan Perguruan Tinggi di Indonesia  Tahun  2018. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi  (JUPE) , 8 (1),  31–37. https://doi.org/10.26740/jupe.v8n1.p31-37
Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data Third Edition (Third Edition). Jhon Wiley & Sons, Ltd.
BPS. (2020). Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia Agustus 2020 . Badan Pusat Statistik. BPS. (2021a). Perkembangan Pembangunan Provinsi Sumatera Barat 2016-2021 . Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Barat.
BPS. (2021b). Produk Domestik Regional Bruto Sumatera Barat Menurut Lapangan Usaha 2017-2021 . Badan Pusat Statistik.
Checchi,  D.,  &  Galeotti,  M.  (1993).  The  relationship  between  employment  and  investment: Theoretical aspects and empirical evidence for Italy . Applied Economics , 25 (1), 13–24. https://doi.org/10.1080/00036849300000107
Darman, D. (2013). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap Tingkat Pengangguran: Analisis Hukum Okun. The Winners , 14 (1), 1–12. https://doi.org/10.21512/tw.v14i1.639 Dwi Radila, I., Priana, W., & Wahed, M. (2021). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan,  dan  Kemiskinan  terhadap  Pengangguran  Di  Provinsi  Bali. Jurnal  Health Sains , 2 (6), 1054–1065. https://doi.org/10.46799/jsa.v2i6.252 Gujarati, D. N. (2003). Student solutions manual for use with “Basic econometrics” (4. ed). McGraw Hill.
Hartanto, T. B. (2017). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Pendidikan, Upah Minimum Dan Produk Domestik Regional Bruto (Pdrb) Terhadap Jumlah Pengangguran Di Kabupaten Dan Kotaprovinsi Jawa Timur Tahun 2010-2014. Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan , 2 (1), 21–30. https://doi.org/10.20473/jiet.v2i1.5502
Hasan, M., & Azis, M. (2018). Pembangunan Ekonomi & Pemberdayaan Masyarakat: Strategi Pembangunan  Manusia  dalam  Perspekif  Ekonomi  Lokal (1st  ed.).  CV.  Nur  Lina Bekerjasama dengan Pustaka Taman Ilmu.
Helvira, R., & Rizki, E. P. (2020). Pengaruh Investasi, Upah Minimum Dan Ipm Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Di Provinsi Kalimantan Barat . 10.
Karikari-Apau, E., & Abeti, W. (2019). The Impact of Unemployment on Economic Growth in CHina. MPRA Paper , 1–72.
Kharisma,  B.,  Wardhana,  A.,  &  Lathifah,  S.  N.  (2021).  Determinan  Pengangguran  Antar Kabupaten/Kota Di Jawa Barat. E-Jurnal Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana , 10 ,
231–240. https://doi.org/10.24843/EEB.2021.v10.i04.p06
Listiana, Y., & Sariyani, S. (2020). Determinan Inflasi Dan Pengangguran di Negara ASEAN.
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan , 3 (2), 328–334. https://doi.org/10.33005/jdep.v3i2.113
Mankiw, N. G. (2016). Macroeconomics (Ninth edition). Worth Publishers.
Marini,  L.,  &  Putri,  N.  T.  (2020).  peluang  terjadinya  pengangguran  di  provinsi  bengkulu: seberapa  besar? Convergence:  The  Journal  of  Economic  Development , 1 (2),  70–83. https://doi.org/10.33369/convergence-jep.v1i2.10900
Muslim, M. R. (2014). Pengangguran Terbuka Dan Determinannya. Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan , 15 , 171–181.
Oktafianto,  E.  K.,  Achsani,  N.  A.,  &  Irawan,  T.  (2019).  The  Determinant  of  Regional Unemployment  in  Indonesia:  The  Spatial  Durbin  Models. Signifikan:  Jurnal  Ilmu Ekonomi , 8 (2). https://doi.org/10.15408/sjie.v8i2.10124
Prasetyo, P. E. (2021). The Role of MSME on Unemployment in Indoensia. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education , 12 , 2519–2525.
Prayuda,  M.  G.,  &  Dewi,  M.  H.  U.  (2015).  Pengaruh  Inflasi  dan  Investasi  Terhadap Pengangguran  Di  Provinsi  Bali  Tahun  1994-2013. E-Jurnal  Ekonomi  Pembangunan Universitas Udayana , 69–75.
Romhadhoni,  P.,  Faizah,  D.  Z.,  &  Afifah,  N.  (2018). Pengaruh  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB)  Daerah  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Tingkat  Pengangguran Terbuka di Provinsi DKI Jakarta . 14 (2), 8.
Saputra, D. D., & Sukmawati, A. (2021). Pendekatan Analisis Vector Error Corretion Model (VECM)  Dalam  Hubungan  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Sektor  Pariwisata. Seminar Nasional Official Statistics , 2021 (1), 120–129. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2021i1.787
Suhendra, I., & Wicaksono, B. H. (2020). Tingkat Pendidikan, Upah, Inflasi, Dan Pertumbuhan Ekonomi  Terhadap  Pengangguran  Di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi-Qu , 6 (1),  1–17. https://doi.org/10.35448/jequ.v6i1.4143
Suwandika, P. E., & Yasa, I. N. M. (2015). Pengaruh Pendapatan Asli Daerah dan Investasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Tingkat Pengangguran di Provinsi Bali . 4 (7), 794– 810.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2015). Economic development (Twelfth edition). Pearson.
Wahyuningsih, D., Yunaningsih, A., Priadana, M. S., Darma, D. C., & Purwadi, P. (2020). Why Are  Unemployment  and  Poverty  Still  Happening  In  Borneo  Island,  Indonesia? International  Journal  of  Economics  and  Financial  Issues , 10 (2),  235–241. https://doi.org/10.32479/ijefi.9214
Wibisono, S., Sidania, J., & S, R. P. (2017). Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Banten Tahun 2008-2013. e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi , 4 (2), 169– 172. https://doi.org/10.19184/ejeba.v4i2.5792
Wicaksono,  R.  P.,  Sukarsa,  I.  K.  G.,  &  Kencana,  I.  P.  E.  N.  (2021).  Memodelkan  Tingkat Pengangguran  Di  Kota  Denpasar  Dengan  Pendugaan  Area  Kecil  Empirical  Bayes. E- Jurnal Matematika , 10 (2), 81–85. https://doi.org/10.24843/MTK.2021.v10.i02.p325