## Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Bonus Demografi Di Nusa Ternggara Timur
Tahun 2017-2021
Fuad Arifin Prodi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A. Yani, Mendungan, Pabelan, Kec. Kartasura, Kabupaten Sukoharjo, Jawa Tengah 57162, Indonesia fuadarifin4@gmail.com
Sitti Retno Faridatussalam Dosen Prodi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A. Yani, Mendungan, Pabelan, Kec. Kartasura, Kabupaten Sukoharjo, Jawa Tengah 57162, Indonesia srf122@ums.ac.id
Article’s History:
Received 22 April 2023; Received in revised form 8 Mei 2023; Accepted 23 Mei 2023; Published 1 Juni 2023. All rights reserved to the Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Suggested Citation:
Arifin, F., & Faridatussalam, S. R. (2023). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Bonus Demografi Di Nusa Ternggara Timur Tahun  2017-2021.  JEMSI  (Jurnal  Ekonomi,  Manajemen,  Dan  Akuntansi),  9  (3).  958 – 966. https://doi.org/10.35870/jemsi.v9i3.1205

## Abstrak
Bonus Demografi yang diprediksi akan terjadi di Indonesia pada tahun 2020 - 2030 menjadi perhatian lebih bagi seluruh rakyat Indonesia, keadaan ini ditandai dengan Populasi Penduduk usia Produktif melebihi Populasi Penduduk usia non Produktif. Hal  ini  tentu  saja  berhubungan  dengan  Dependency  Ratio/Rasio  Ketergantungan  dimana  akan  terjadi  ketergantungan penduduk usia non produktif terhadap penduduk usia produktif. Maka dari itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui apakah Populasi Penduduk, Tingkat Partisipasi angkatan Kerja, Tingkat Pengangguran Terbuka, Indeks Pembangunan Manusia & Jumlah Penduduk Miskin mempengaruhi Dependency Rasio di Provinsi Nusa Tenggara Timur pada tahun 2017 - 2021. Alat analisis yang digunakan pada penelitian kali ini adalah analisis regresi data panel. Data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder dengan objek penelitian Provinsi Nusa Tenggara Barat tahun 2017 - 2021. Hasil penelitian menunjukan bahwa Populasi Penduduk, Indeks Pembangunan Manusia dan Jumlah Penduduk Miskin memiliki pengaruh terhadap Dependency Rasio, sedangkan Tingkat Pengangguran Terbuka dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja tidak memiliki pengaruh Terhadap Dependency Ratio.
Kata Kunci : Bonus Demografi, Dependency Ratio, Partisipasi angkatan Kerja, Pengangguran Terbuka

## Pendahuluan
Masalah  kependudukan  selalu  menjadi  topik  menarik  karena  tidak  hanya  mencakup  unsur  dinamika kependudukan  seperti  kelahiran,  kemanitan,  migrasi  maupun  perpindahan  penduduk  melainkan  juga  meliputi unsur struktural kependudukan, seperti pertumbuhan penduduk, persebaran penduduk, kualitas keadaan, dan lain lain. Pada tahun 2030 Indonesia akan dihadapkan pada masalah bonus demografi dimana jumlah penduduk usia produktif (15-64 tahun) lebih besar dibandingkan dengan penduduk usia non produktif, sebab itulah peran penting pemerintah sangat diperlukan untuk lebih melaksanakan pembangunan pada generasi muda guna menjadikan asset untuk masa depan (Mukri, 2018) Bonus demografi sendiri merupakan pertumbuhan atau jumlah penduduk dengan usia muda atau produktif lebih banyak dibandingkan dengan jumlah penduduk usia non produktif (Umar, 2017).
Pengukuran  terkait  bonus  demografi  dapat  dilihat  melalui  angka  beban  ketergantungan  ( dependency ratio ) ketika angka ketergantungan suatu wilayah semakin rendah maka prediksi akan terjadinya bonus demografi semakin tinggi (Rochaida, 2017) Bonus demografi akan menguntungkan bagi pertumbuhan ekonomi suatu negara dikarenakan  rasio  ketergantungan  yang  rendah  dan  penduduk  usia  produktif  memiliki  proporsi  besar  dimana penduduk usia produktiflah yang dapat memiliki penghasilan (Ogawa et al., 2021) dengan kata lain penduduk usia
produktif menanggung penduduk non-produktif, ketika yang menanggung memiliki proporsi lebih besar dari yang ditanggung menunjukkan terdapat penghasilan yang dapat dialokasikan kepada tabungan dan investasi dimana akan  mendorong  perumbuhan  ekonomi.  Namun,  ketika  akan  menjadi  penghalang  dan  pengahambat  dalam perekonomian apabila pertambahan sumber daya manusia tidak dipersiapkan dengan baik (Saumana et al., 2020) Peran penting pemerintah sangat diperlukan untuk mencapai manfaat akan bonus demografi, salah satu perannya yakni dengan pembuatan kebijakan yang akan menduduk tercapainya bonus demografi (Yuda Pratama et al., 2022) Pelaksanaan kebijakan tersebut dapat dimulai dari meningkatkan kualitas pendidikan dan kesehatan masyarakat, menciptakan lapangan kerja baru, membuat kebijakan dalam keluarga berencara yakni pengendalian angka  kelahiran.  Ketika  pemanfaatan  mengenai  bonus  demografi  dimanfaatkan  secara  optimal  maka  akan berdampak  signifikan  terhadap  penurunan  tingkat  kemiskinan  yang  ada.  Sebaliknya,  ketika  penduduk  usia produktif  tidak  memiliki  kualitas  yang  baik  maka  akan  mengarah  pada  penurunan  pertumbuhan  ekonomi  dan semakin tingginya angka kemiskinan dan lebih banyaknya jumlah pengangguran yang ada (Muhaemin, 2018.)
Masuknya era bonus demografi di Indonesia diperkirakan akan dimulai dari tahun 2020 hingga tahun 2030 membuat Indonesia harus segera mempersiapkan dirinya dengan baik, bonus demografi di Indonesia dapat disebabkan oleh berbagai faktor (Achmad Nur Sutikno, 2020) Salah satu faktor penting yang mempengaruhi bonus demografi  di  Indonesia  yakni  jumlah  penduduk  dan  penyerapan  tenaga  kerja,  kedua  faktor  tersebut  saling berhubungan ketika penduduk pada suatu wilayah memiliki kualitas yang unggul maka kemungkinan mereka akan bertahan pada pasar penyerapan tenaga kerja sangatlah tinggi, namun sebaliknya, ketika kualitas penduduknya rendah maka mereka tidak akan bertahan dalam pasar penyerapan tenaga kerja, ketidakmampuan mereka dalam bertahannya di pasar tenaga kerja akan menyebabkan pengangguran, padahal semestinya usia produktiflah yang akan menanggung angka usia non produktif ketika mereka tidak dapat menopang hal tersebut akan berakibat pada penurunan pembangunan (Lee et al, 2006)
Gambar 1. Jumlah Penduduk Nusa Tenggara Timur Tahun 2011-2021 Sumber : Badan Pusat Statistika
Jumlah penduduk di Nusa Tenggara Timur (NTT) pada tahun 2021 mencapai angka 5,32 juta jiwa dan mengalami peningkatan terus menerus dalam jangka waktu sepuluh tahun dari tahun 2011 hingga 2020. NTT saat ini  mengalami  era  bonus  demografi  dengan  proporsi  penduduk  usia  produktif  (15-64  tahun)  mengalami peningkatan  sejak  tahun  2011.    Rasio  penduduk  usia  produktif  sebesar  68,89  persen  pada  Juni  2021  hal  itu menunjukkan penduduk usia produktif menempati peran yang sangat besar dalam pertumbuhan ekonomi di Nusa Tenggara Timur.
Banyaknya jumlah penduduk tanpa adanya pengelolaan yang baik dari pemerintah akan menyebabkan rendahnya  kualitas  sumder  daya  manusianya.  Maka  dari  itu  pemerintah  perlu  menggali  faktor  lain  untuk mendukung keberhasilan bonus demografi yang akan terjadi, salah satu faktor yang dapat mempengaruhi yakni IPM dan TPAK
4000000 4500000 5000000 5500000 6000000 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 POP POP
Gambar 2. IPM dan TPAK Nusa Tenggara Timur 2015-2021 (%)
Sumber : Badan Pusat Statistika
Berdasarkan Gambar 2 terlihat bahwa nilai indeks pembangunan manusia dan penyerapan tenaga kerja Nusa Tenggara Timur. Kedua faktor tersebut sangat berkaitan erat terhadap bonus demografi yang akan terjadi di NTT. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berkaitan pada standar kualitas manusia yang dihasilkan pada suatu wilayah, peningkatan kualitas IPM dapat dilakukan dengan cara meningkatkan kualitas pendidikan, dan kesehatan masyarakat  ketika  hal  mendasar  tersebut  sudah  terpenuhi  maka  akan  menciptakan  masyarakat  yang  unggul. Ketika  IPM  di  suatu  wilayah  menunjukkan  angka  tinggi  dapat  diartikan  masyarakatnya  memiliki  kualitas  yang unggul yang nantinya diharapkan mampu bersaing pada pasar tenaga kerja(Islam, 2020) Penyerapan tenaga kerja sangat mempengaruhi bonus demografi dikarenakan para penduduk dengan usia mudalah yang nantinya akan menanggung penduduk usia non produktif, ketika penyerapan tenaga kerja penduduk usia muda rendah maka akan menimbulkan masalh baru dalam perekonomian dan kependudukan(Sugiharto & Setiawan, 2011).
Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) selama tahun 2015-2021 di Provinsi Nusa Tenggara Timur cenderung mengalami peningkatan, TPAK sangat mempengaruhi berhasil tidaknya bonus demografi yang akan terjadi dikarenakan peran pemuda sangatlah penting dalam hal ini, jumlah tenaga kerja muda akan menopang jumlah  tenaga  kerja  usia  lanjut.  Ketika  jumlah  tenaga  kerja  usia  muda  lebih  besar  maka  keberhasilan  bonus demografi akan terjadi. Sebaliknya, ketika jumlah tenaga kerja usia muda lebih sedikit maka keberhasilan bonus demografi tidak akan tercapai.
Setiawan  (2019)  melakukan  penelitian  dengan  judul  Mengoptimalkan  Bonus  Demografi  Untuk Mengurangi Tingkat Kemiskinan di Indonesia dengan menggunakan alat analisis kualitif deskriptif mengekumakan bahwa  penyerapan  tenaga  kerja  menjadi  faktor  yang  krusial  dalam  era  bonus  demografi  dikarenakan  dengan peningkatan penyerapan tenaga kerja akan menurunkan jumlah pengangguran dan meningkatkan kerejahteraan masyarakat.
Damanik  &  Irsyad  Lubis  (2022)  melakukan  penelitian  di  Pulau  Sumatera  dengan  menggunakan  alat analisis  regresi  data  panel  menemukan  gambaran  bonus  demografi,  IPM,  dan  tingkat  kemiskinan  memiliki pengaruh  simultan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Pulau  Sumatera  tahun  2016-2021.  Bonus  demografi memiliki pengaruh simultan terhadap pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk dan IPM.
Berdasarkan fenomena yang telah dijabarkan diatas, bonus demografi yang diperkirakan akan terjadi di Indonesia pada tahun 2021-2030 akan sangat berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan demikian penelilitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang dapat mempengaruhi bonus demografi di Indonesia.

## Metodologi
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk meneliti seberapa besar potensi yang dimiliki Provinsi Nusa Tenggara Timur dalam memaksimalkan Bonus Demografi untuk meretas kemiskinan, Variabel yang digunakan didalam  penelitian  ini  adalah  Depedent  Ratio  (Variabel  Independen),  Populasi  Penduduk,  Tingkat  Partisipasi
55 60 65 70 75 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 IPM dan TPAK NTT 2015-2021 (%) IPM TPAK
angkatan  Kerja,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  Indeks  Pembangunan  Manusia  &  Jumlah  Penduduk  Miskin (Variabel Dependen). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari badan Busat Statistik (BPS) Nusa Tenggara Timur pada tahun 2017-2021.
Analisis yang digunakan adalah analisis regresi dengan data panel pada provinsi Nusa Tenggara Timur yang terdiri dari 1 kota dan 22 kabupaten dalam kurun waktu 5 tahun dari tahun 2017 – 2021, sehingga diperoleh model ekonometrik sebagai berikut:
𝐷𝑅 𝑖𝑡 = 𝛽 0 +   𝛽 1 𝑙𝑜𝑔𝑃𝑂𝑃 𝑖𝑡 +   𝛽 2 𝑇𝑃𝐴𝐾 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑇𝑃𝑇 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡 + 𝜇 𝑖𝑡
Dimana: DR : Dependent Ratio (Persen) log POP : Populasi Penduduk (Jiwa) TPAK : Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (Persen) TPT : Tingkat Pengangguran Terbuka (Persen) IPM : Indeks Pembangunan Manusia (Persen) KMS : Jumlah Penduduk Miskin (Juta Jiwa) 𝛽 0 : Konstanta
𝛽 1 𝛽 2 … 𝛽 5
: Koefiesien Regresi Log : Operasi Logaritma µ : Variabel Pengganggu i : Observasi (kabupaten/kota) t : Banyaknya waktu
Analisis  regresi  data  panel  akan  melalui  tahap  estimasi  yang  meliputi:  estimasi  parameter  model ekonometrik melalui pendekatan Pooled Least Square (PLS), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM); selanjutnya akan dipilih model terestimasi terbaik yang dilakukan dengan uji Chow, uji Hausman serta uji Lagrange Multiplier, jika diperlukan; uji kebaikan model pada model terestimasi terpilih; dan uji validitas pengaruh variabel independen pada model terestimasi terpilih. Jenis data yang digunakan dalam penelitian adalah data panel, yaitu kombinasi antara data time series dan data cross section .

## Hasil dan Pembahasan
Hasil Estimasi
Hasil estimasi model ekonometrik di muka dengan pendekatan Pooled Least Square ( PLS )/ CEM, Fixed Effect Model ( FEM ) dan Random Effect Model ( REM ) beserta hasil uji pemilihan modelnya terangkum pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Estimasi Model Ekonometrik Regresi Data Panel - Cross section Variabel Koefisien Regresi CEM FEM REM C 199.2231 27.95034 182.7524 log POP -4.499329 30.29037 2.089167 TPAK -0.147613 -0.132398 -0.222744 TPT -0.875411 0.628783 -0.170695 IPM -1.080216 -4.580756 -1.984832 KMS 0.064546 -0.710718 -0.015277 R 2 0.543834 0.842867 0.359586 Adjusted. R 2 0.521903 0.793644 0.328797 Statistik F 24.79748 17.12363 11.67901 Prob. Statistik F 0.000000 0.000000 0.000000 Uji Pemilihan Model
A. Chow Cross- Section F (4,16)= 25.186609; Prob. F (4,16) = 0.0019
B. Hausman
Cross-Section random χ 2 (4) = 27.818216; Prob. χ 2 = 0,0000
Berdasarkan hasil regresi pada tabel 1 Uji Chow dan uji Hausman menjelaskan  bahwa ( FEM ) adalah model terpilih sebagai model terestimasi terbaik, terlihat dari probabilitas atau signifikansi pada uji chow memiliki nilai prob sebesar 0.0019 < 0,05 dan uji hausman memilki nilai prob sebesar 0.0000 < 0,05. Hasil estimasi lengkap dari model terestimasi FEM , terlihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Model Estimasi Fixed Effect Model (FEM)
𝐷𝑅 𝑖𝑡 = 27.95034 + 30.29037𝑙𝑜𝑔POP 𝑖𝑡 − 0.132398𝑇𝑃𝐴𝐾 𝑖𝑡 +
0.628783TPT 𝑖𝑡 −4.580756IPM 𝑖𝑡 − 0.710718KMS 𝑖𝑡 (0.0142)**             (0.2534)              (0.1816)          (0.0000)*            (0.0213)** R 2 = 0.842867; DW = 0.793644; F. = 17.12363; Prob. F = 0.000000 Sumber : BPS, diolah. Keterangan: * Signifikan pada α = 0,01; ** Signifikan pada α = 0,05; ***Signifikan pada α = 0,10; Angka di dalam kurung adalah probabilitas nilai statistik t.
Dari Tabel 2 hasil model estimasi Fixed Effect Model menunjukan bahwa model eksis dengan probabilitas atau  signifikansi  empirik  statistik F bernilai  0,0000  (<  0,01),  dengan  nilai  koefisien  determinasi  ( R 2 )  sebesar 0.842867; yang artinya 84,29% Dependent Ratio dapat dijelaskan oleh varibel dalam model, sedangkan sisanya sebesar dipegaruhi oleh variabel lain diluar model.
Variabel Populasi Penduduk memiliki nilai koefisien regresi sebesar 30.29037 dengan pola hubungan Logaritma-Linear. Artinya, apabila Populasi Penduduk mengalami kenaikan sebesar 1 Persen, maka Dependent Ratio  juga  akan  mengalami  Kenaikan  sebesar  30,29037  persen.  Sebaliknya,  apabila  Populasi  Penduduk mengalami  penurunan  sebesar  1  persen,  maka  Dependent  Ratio  Juga  akan  mengalami  Penurunan  sebesar 30,29037 persen.
Variabel  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  tidak  menunjukan  hasil  yang  tidak  signifikan  terhadap Dependent ratio dengan nilai koefisien sebesar -0.132398 dan nilai probabilitas sebesar 0.2534 (tidak signifikan pada alfa 1%(0,01), 5%(0,05) dan 10%(0,1).
Variable  Tingkat  pengangguran  Terbuka  tidak  menunjukan  hasil  yang  tidak  signifikan  terhadap Dependent ratio dengan nilai koefisien sebesar 0.628783 dan nilai probabilitas sebesar 0.1816 (tidak signifikan pada alfa 1%(0,01), 5%(0,05) dan 10%(0,1). Tingkat pengangguran lebih menjelaskan laju pertumbuhan ekonomi di suatu wilayah, bukan menjelaskan Dependent ratio.
Variabel Indeks Pembangunan Manusia memiliki nilai koefisien regresi sebesar -4.580756 dengan pola hubungan Linear-Linear. Artinya, apabila Indeks Pembangunan Manusia mengalami kenaikan sebesar 1 persen, maka  Dependent  ratio  akan  mengalami  penurunan  sebesar  4,580756  persen.  Sebaiknya,  apabila  Indeks Pembangunan  Manusia  mengalami  penurunan  sebesar  1  persen,  maka  Dependent  ratio  akan  mengalami Kenaikan sebesar 4,580756 persen.
Variabel  Jumlah  Penduduk  Miskin  memiliki  nilai  koefisien  regresi  sebesar  -0.710718  dengan  pola hubungan Linear-Linear. Artinya, apabila Jumlah Penduduk Miskin mengalami kenaikan sebesar 1 Juta Jiwa, maka Dependent  ratio  akan  mengalami  penurunan  sebesar  1,65957  persen.  Sebaiknya,  apabila  Jumlah  Penduduk Miskin mengalami penurunan sebesar 1 Juta Jiwa, maka Dependent ratio akan Kenaikan sebesar 1,65957 persen.

## Pembahasan

## Pengaruh Populasi Penduduk terhadap Dependent Ratio
Variabel Populasi Penduduk memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Dependent Ratio artinya ketika Populasi Penduduk naik maka Dependent Ratio Juga akan mengalami kenaikan hal ini terjadi karena Populasi Penduduk akan menjelaskan total  penduduk dari semua golongan usia di wiayah tersebut, dari data populasi penduduk kita akan mengetahui rata rata usia penduduk yang mana itu akan memudahkan dalam menghitung
Dependent Ratio/ seberapa bergantungnya penduduk usia bukan Angkatan Kerja ((penduduk usia muda (0 - 14 tahun) dan penduduk usia tua (65 tahun keatas)) terhadap penduduk usia Angkatan Kerja (penduduk usia produktif (15 - 64 tahun). Menurut Rohana et al., (2017) banyaknya jumlah penduduk yang tidak dapat ditangani dengan baik akan menyebabkan semakin menurunnya kesejahteraan penduduk itu sendiri.

## Pengaruh Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja terhadap Dependent Ratio
Variabel Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap Variabel Dependent ratio. Tingkat Partisipasi Angkatan kerja adalah angka yang menjelaskan penduduk usia produktif (15 -  64  tahun)  yang  sedang  bekerja  atau  memiliki  pekerjaan,  sedangkan  Dependent  ratio  adalah  angka  yang menjelaskan besarnya ketergantungan usia non produktif terhadap usia produktif di sebuah wilayah.

## Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Dependent Ratio
Variabel  Tingkat  Penggaguran  Terbuka  tidak  signifikan  terhadap  variable  Dependent  ratio.  Tingkat pengguran  terbuka  lebih  menjelaskan  bahwa  jika  tingkat  pengangguran  relatif  tinggi  maka  berdampak  pada terhambatnya laju pertumbuhan ekonomi di suatu wilayah, bukan menjelaskan mengenai Rasio Ketergantungan Penduduk.

## Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Dependent Ratio
Variabel Indeks Pembanguna Manusia memiliki pengaruh signifikan dengan angka negatif, artinya disaat Indeks  Pembangunan  Manusia  mengalami  kenaikan  maka  Dependen  Rasio  akan  mengalami  penurunan  dan sebaliknya. Indeks Pembangunan Manusia memang menggambarkan kualitas manusia disuatu wilayah dari segi Kesehatan,  Pendidikan,  dan Pendapatan,  diasaat  angka  IPM  tinggi  menandakan  bahwa  kualitas  penduduk  di wiayah tersebut memiliki kualitas yang baik sehingga cenderung untuk dapat mencukupi hidupnya sendiri. IPM Juga menggambarkan 1. Umur Panjang dan Hidup Sehat, 2. Wawasan yang Luas serta 3. Standar Hidup yang Layak. Hal ini akan menjelaskan bahwa ketika angka IPM mengalami kenaikan maka akan menandakan bahwa rasio  ketergantungan  di  wilayah  tersebut  akan  menurun.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan Suparyanto dan Rosad (2020) yang menjelaskan bahwa IPM memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Rasio Ketergantungan.

## Pengaruh Jumlah Penduduk Miskin terhadap Dependent Ratio
Variabel Jumlah Penduduk Miskin memiliki pengaruh signifikan terhadap variable Dependent Ratio, hal ini menunjukan bahwa angka Jumlah Penduduk Miskin yang tinggi disebuah wilayah akan menjelaskan tingginya Rasio Ketergantungan di wilayah tersebut. Jumlah Penduduk Miskin yang semakin tinggi juga menggambarkan rendahnya  penduduk  produktif  pada  wilayah  tersebut  yang  menyebabkan  akan  semakin  besarnya  beban tanggungan penduduk usia produktif di wilayah tersebut. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rohana, Junaidi & Purwaka (2017) dalam penelitiannya menjelaskan bahwa jumlah penduduk miskin yang tinggi terutama  yang  disebabkan  oleh  angka  kelahiran  yang  tinggi  akan  menyebabkan  meningkatnya  Rasio Ketergantungan .
Tabel 3. Efek dan Konstanta No Wilayah Effect Konstanta Baru 1 Sumba Barat 6.328621 34.27896 2 Sumba Timur 17.81017 45.76051 3 Kupang 8.38257 36.33291 4 Timor Tengah Selatan 28.91656 56.86690 5 Timor Tengah Utara -2.31287 25.63747 6 Belu -24.0268 3.92357 7 Alor -20.4599 7.49047
8 Lembata 6.361462 34.31180 9 Flores Timur -21.6576 6.29276 10 Sikka -21.7118 6.23853 11 Ende 9.081362 37.03170 12 Ngada 3.902992 31.85333 13 Manggarai 1.62034 29.57068 14 Rote Ndao 0.297654 28.24799 15 Manggarai Barat -1.25877 26.69158 16 Sumba Tengah 7.29843 35.24877 17 Sumba Barat Daya 31.38622 59.33656 18 Nagakeo -2.46447 25.48587 19 Manggarai Timur -1.9148 26.03554 20 Sabu Raijua -14.9173 13.03306 21 Malaka -22.3436 5.60679 22 Kota Kupang 11.68138 39.63172
Dapat dilihat pada Tabel 3 bahwa Wilayah dengan nilai konstanta tertinggi adalah Wilayah Sumba Barat Daya dengan nilai Konstanta sebesar 59,33656, artinya terkait dengan pengaruh variabel Populasi Penduduk, Tingkat  Partisipasi  angkatan Kerja,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  Indeks  Pembangunan  Manusia  &  Jumlah Penduduk Miskin memiliki angka Dependency Ratio yang lebih tinggi dibandingkan dengan wilayah lainnya di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Sedangkan nilai konstanta terendah adalah Wilayah Belu yaitu 3,92357, artinya terkait dengan pengaruh variabel Populasi Penduduk, Tingkat Partisipasi angkatan Kerja, Tingkat Pengangguran Terbuka, Indeks Pembangunan Manusia & Jumlah Penduduk Miskin memiliki angka Dependency Ratio yang lebih rendah dibandingkan dengan wilayah lainnya di Provinsi Nusa Tenggara Timur.

## Kesimpulan
Bonus Demografi merupakan salah satu kesempatan yang harus dimaksimalkan sebuah negara untuk membantu laju pertumbuhan ekonomi di negara tersebut. Bonus Demografi dapat digambarkan dengan jumlah penduduk usia produktif (15 - 64 tahun) melebihi jumlah penduduk usia non produktif atau yang biasa dikenal dengan  Dependency  Ratio(Rasio  Ketergantungan).  Untuk  itu  perlu  diketahui  faktor  apa  saja  yang  bisa mempengaruhi  Dependency  Ratio  di  suatu  wilayah.  Setelah  dilakukan  Penelitian  menggunakan  alat  analisis regresi data panel dengan model Fixed Effect Model (FEM) untuk mengetahui faktor apa sajs yang mempengaruhi Dependency Ratio di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Hasil penelitian menunjukan bahwa variabel Dependency Ratio dapat dijelaskan oleh variabel Populasi Penduduk, Indeks Pembangunan Manusia dan Jumlah Penduduk Miskin sedangkan untuk variabel Tingkat Pengangguran Terbuka dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja tidak memiliki pengaruh terhadap Dependency Ratio. Wilayah dengan nilai konstanta tertinggi adalah wilayah Sumba Barat Daya, sedangkan nilai terendah adalah wilayah Belu.

## Referensi
Achmad  Nur  Sutikno.  (2020).  Bonus  Demografi  Di  Indonesia. VISIONER :  Jurnal  Pemerintahan  Daerah  Di Indonesia , 12 (2), 421 – 439. https://doi.org/10.54783/jv.v12i2.285 Damanik, D., & Irsyad Lubis. (2022). ANALISIS PENGARUH DEMOKRASI, JUMLAH PENDUDUK, DAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI PULAU SUMATERA . 1 , 503 – 515. Islam,  M.  M.  (2020).  Demographic  transition  in  Sultanate  of  Oman:  emerging  demographic  dividend  and challenges. Middle East Fertility Society Journal , 25 (1). https://doi.org/10.1186/s43043-020-00022-7
Lee, R., & Mason, A. (2006). What Is the Demographic Dividend ? September , 16 – 17. Muhaemin.  (n.d.). BONUS  DEMOGRAFI  JAWA  BARAT  DAN  PERENCANAAN  PEMBANGUNAN  DAERAH: SUDAH SIAPKAH JAWA BARAT?
Mukri,  S.  G.  (2018).  Menyongsong  Bonus  Demografi  Indonesia. ’Adalah , 2 (6),  51 – 52. https://doi.org/10.15408/adalah.v2i6.8223
Ogawa, N., Mansor, N., Lee, S. H., Abrigo, M. R. M., & Aris, T. (2021). Population aging and the three demographic dividends in asia. Asian Development Review , 38 (1), 32 – 67. https://doi.org/10.1162/adev_a_00157
Rochaida,  E.  (2017). Capaian  dan  Determinan  Bonus  Demografi  di  Kalimantan  Timur  Achievements  and Determinants of Demographic Bonuses in East Kalimantan . 1 , 167 – 176. http://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/PROSNMEB
Rohana, Junaidi, & Prihanto, P. H. (2017). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Penduduk dan Rasio Ketergantungan Terhadap Kemiskinan di Kabupaten Sarolangun. E-Jurnal Ekonomi Sumberdaya Dan Lingkungan , 6 (2), 69 – 79.
Saumana, N., Rotinsulu, D. C., & Rotinsulu, T. O. (2020). Pengaruh Bonus Demografi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Minahasa Tenggara. Jurnal Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah , 21 (4), 95 – 109. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jpekd/article/view/32840 Setiawan, S. A. (2019). Mengoptimalkan Bonus Demografi Untuk Mengurangi Tingkat Kemiskinan Di Indonesia.
Jurnal Analis Kebijakan , 2 (2). https://doi.org/10.37145/jak.v2i2.34
Sugiharto, & Setiawan, D. (2011). Pelaksanaan Evaluasi Dalam Pembelajaran Pendidikan Jasmani Olahraga Dan Kesehatan Di Sd Negeri Se-Kecamatan Jatilawang Kabupaten Banyumas. Universitas Negeri Semarang ,
1 – 12. http://lib.unnes.ac.id/11071/1/12255.pdf Suparyanto dan Rosad (2015. (2020). ANALISIS PENGARUH PENGELUARAN PENDUDUK, PENGELUARAN PEMERINTAH, DAN RASIO KETERGANTUNGAN TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI INDONESIA. Suparyanto Dan Rosad (2015 , 5 (3), 248 – 253. Umar, M. A. (2017). Bonus Demografi Sebagai Peluang Dan Tantangan Di Era Otonomi Daerah. Genta Mulia , 8 (2),  90 – 99.  https://www.kemenkopmk.go.id/hasil-survei-penduduk-2020-peluang-indonesia-maksimalkan- bonus-demografi
Yuda Pratama, M., Rahmi, D., & Amaliah, I. (2022). Pengaruh Investasi, Upah Minimum Provinsi (UMP), dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Pulau Jawa Tahun 2010-2020. Bandung Conference Series: Economics Studies , 2 (1), 108 – 116. https://doi.org/10.29313/bcses.v2i1.1406