## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI SUB SEKTOR KEHUTANAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT
(Factors Affecting The Economic Growth Of The Forestry Sector Regencies/Cities In West Kalimantan)

## Rezki Difan Arshaf, Emi Roslinda, Lolyta Sisillia
Fakultas Kehutanan Universitas Tanjungpura Jl. Daya Nasional, Pontianak 78124
E-mail: rezkidifan@gmail.com
Abstract
The economic development indicators of a region observed in economic growth. This growth was seen  in  the  value  of  production  of  goods  and  services  of  forestry  products  known  as  Gross Regional Domestic Product (GRDP). Forest management economically not separated from the government and private investment, forest areas, and labor. This research aims to analyze the factors affecting the economic growth of the forestry sector, regencies/cities, in West Kalimantan, in the years 2011 to 2016. The method used is multiple linear regression analysis, by data panel, in the years 2011 to 2016.  Estimated results from 11  regencies/cities, the forestry labor has a positive  and  significant  effect,  the  investment  has  a  negative  and  significant  effect,  and  the production forest areas has a positive and significant effect to GRDP growth of forestry sector.
Keyword: Economic Growth, GRDP, Investment, Labor, Production Forest Areas.

## PENDAHULUAN
Pengelolaan  hutan  secara  ekonomi tidak  terlepas  dari  peran  serta  modal pemerintah  dan  swasta,  luas  hutan  serta penyediaan  tenaga  kerja  yang  bergerak langsung  dalam  proses  pengelolaan  hasil hutan  tersebut.  Kegiatan  ini  meliputi penebangan dan pemotongan segala  jenis kayu,  pengambilan  hasil  hutan  dan perburuan binatang liar yang meliputi kayu bundar, rotan, damar, sarang burung, kulit reptil  dan  hasil  hutan  lainnya.  Menurut Undang-Undang  41  tahun  1999  tentang Kehutanan,  pemanfaatan  hasil  hutan  pada hutan  produksi  dapat  berupa  usaha pemanfaatan  hutan  alam  dan  usaha pemanfaatan hutan tanaman. Pemanfaatan hutan  produksi  dilaksanakan  melalui pemberian izin usaha pemanfaatan kawasan,  izin  usaha  pemanfaatan  jasa lingkungan,  izin  usaha  pemanfaatan  hasil hutan  kayu,  izin  usaha  pemanfaatan  hasil
hutan  bukan  kayu,  izin  pemungutan  hasil hutan  kayu,  dan  izin  pemungutan  hasil hutan bukan kayu.
Dari  hasil  tersebut  sub  sektor
Kehutanan memberikan kontribusi terhadap  pertumbuhan  ekonomi  suatu negara  maupun  daerah.  Pertumbuhan  ini terlihat pada nilai produksi dari barang dan jasa hasil Kehutanan yang dikenal dengan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). PDRB  dapat  menjadi  sebagai  salah  satu indikator  guna  melihat  keberhasilan pembangunan  perekonomian  di  suatu wilayah. PDRB adalah nilai bersih barang dan  jasa-jasa  akhir  yang  dihasilkan  oleh berbagai kegiatan ekonomi di suatu daerah dalam  periode  (Kuncoro,  2006).  Menurut Jhingan  (2013),  pertumbuhan  ekonomi yang pesat mendorong penyediaan berbagai sarana dan prasarana perekonomian  yang  dibutuhkan  untuk mempercepat pembangunan ekonomi.
Data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) menunjukan  pertumbuhan  ekonomi  sub sektor Kehutanan Kabupaten/Kota Kalimantan Barat tahun 2011-2016 mengalami fluktuatif. Pertumbuhan ekonomi  sub  sektor  Kehutanan  yang dicapai Kalimantan  Barat  dapat  dikatakan melambat, hal ini dikarenakan
perekonomian Indonesia yang juga
menurun di tahun 2015 dibandingkan tahun sebelumnya (BPS,  2016). Jika dilihat dari tingkat  pertumbuhan  ekonomi  sub  sektor Kehutanan  Kabupaten/Kota  yang  ada  di Kalimantan Barat tahun 2011-2016. Rata- rata mengalami penurunan pada tahun 2014 dan 2015. Hanya beberapa kabupaten saja yang mengalami kenaikan pada tahun 2014 dan  2015  tetapi  kenaikan  tersebut  tidak mencapai  tingkat  pertumbuhan  ekonomi pada tahun sebelumnya. Namun pada tahun 2016  pertumbuhan  ekonomi  sub  sektor Kehutanan pada setiap Kabupaten/Kota di Kalimantan  Barat  meningkat  dari  tahun sebelumnya.
Adanya  investasi  dari  dalam  negeri menjadikan sumber modal semakin besar. Besarnya  modal  akan  meningkatkan produksi  sektor  Kehutanan  sehingga pendapatan  yang  dihasilkan  juga  akan meningkat  dan  hal  ini  akan  berdampak meningkatnya PDRB. Selain itu luas hutan produksi  yang  semakin  besar  mampu memproduksi  atau  menghasilkan  produk Kehutanan  yang  tinggi  dan  ini  tentunya menyebabkan  PDRB  pada  sub  sektor Kehutanan ikut meningkat. Setiap kegiatan usaha  Kehutanan  yang  dilaksanakan  pasti memerlukan  tenaga  kerja.  Tenaga  kerja merupakan  faktor  produksi  ( input )  yang penting dalam usaha Kehutanan. Semakin
banyak  jumlah  tenaga  kerja  Kehutanan dengan  kualitas  yang  memadai  maka produksi  yang  dihasilkan  akan  meningkat sesuai dengan kualitas yang ditetapkan dan hal ini tentu berdampak pada peningkatan PDRB sub sektor Kehutanan.
Penelitian bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi PDRB sub sektor Kehutanan Kabupaten/Kota di Kalimantan
Barat.

## METODELOGI PENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  kurang  lebih selama  4  minggu,  tanggal  20  Mei  2019 sampai      20  Juni  2019.  Data  penelitian merupakan  sumber  data  sekunder  yang didapatkan dari BPS  Provinsi  Kalimantan Barat.  Objek  yang  diteliti  adalah  tenaga kerja  Kehutanan,  investasi  dalam  negeri (PMDN),  luas  hutan  produksi,  dan pertumbuhan ekonomi Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat. Jenis penelitian adalah penelitian kuantitatif dengan metode survei.
Berdasarkan pendekatannya merupakan  penelitian  deskriptif  dan asosiatif kausal.
Populasi  penelitian  merupakan  14 Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Kalimantan Barat  (Kab.  Sambas,  Kab.  Bengkayang, Kab.  Landak,  Kab.  Mempawah,  Kab. Sanggau,  Kab.  Sekadau,  Kab.  Ketapang, Kab.  Sintang,  Kab.  Kapuas  Hulu,  Kab. Melawi,  Kab.  Kubu  Raya,  Kab.  Kayong Utara, Kota Pontianak, Kota Singkawang).
Pengambilan  sampel  menggunakan teknik Non  probability  Sampling dengan metode  Sampling  Jenuh/Sensus.  Semua anggota populasi dijadikan sampel artinya 14 Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat merupakan sampel penelitian.
Variabel  bebas  penelitian  adalah, tenaga  kerja  Kehutanan  (X 1 ),  investasi dalam negeri (PMDN) (X 2 ), dan luas hutan produksi  (X 3 ).  Variabel  terikat  penelitian adalah PDRB sub sektor Kehutanan (Y 1 ).
Sumber  data  yang  digunakan  adalah data sekunder berupa data panel, diperoleh dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi Kalimantan  Barat.  Data  dikumpulkan secara runtut waktu ( time seris ) tahun 2011 hingga  tahun  2016  terdiri  dari  14 Kabupaten/Kota  Di  Kalimantan  Barat.
Data yang diperoleh dari 14
Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan Barat,  terdapat  3  Kabupaten/Kota  (Kab. Kayong  Utara,  Kab.  Sekadau  dan  Kota Singkawang)  tidak  memiliki/tercatat  data investasi dalam negeri (PMDN) (X 2 ), pada tahun 2011-2014. Berdasarkan data
tersebut  dari  14  sampel  Kabupaten/Kota hanya 11 Kabupaten/Kota yang digunakan dalam  regresi,  bertujuan  agar  regresi seimbang.
Metode  analisis  data  yang  digunakan adalah  analisis  regresi  linear  berganda, dengan persamaan berikut:
Y 1it = α + β 1 X 1it + β 2 X 2 it + β 3 X 3 it + ε Keterangan : Y 1 : PDRB ekonomi sub sektor Kehutanan (juta rupiah) i : Kabupaten/Kota
t : waktu (tahun)
α : Konstanta β 1, β 2, β 3 : Koefisien persamaan regresi predictor (beta)  X 1 , X 2 dan X 3 X 1 : Variabel tenaga kerja Kehutanan (jiwa)
X 2 : Variabel investasi dalam negeri (PMDN) (juta rupiah)
X 3 : Variabel luas hutan produksi (ha)
ε : Error term (residual) atau kekeliruan
Menurut  Gujarati  (2013),  ada  tiga metode
yang digunakan untuk
mengestimasi  data  panel  yaitu  model pooled least square (common effect) , model pendekatan efek tetap ( fixed effect ), model pendekatan  efek  acak (random  effect ). Model di atas dilakukan uji Chow dan uji Hausman, pengujian  dilakukan  untuk menentukan model pendekatan terbaik agar pendekatan  tersebut  sesuai  dengan  tujuan penelitian dan karakteristik data. Uji Chow dilakukan untuk memilih metode pengujian data  panel  antara  metode pooled  least square ( common  effect )  atau fixed  effect .
Hipotesis  dalam  uji Chow yaitu  H 0 : common effect model atau pooled OLS , H 1 : fixed effect model . Uji Hausman dilakukan untuk  memilih  antara  metode fixed  effect atau random  effect .  Hipotesis  dalam  uji Hausman yaitu H 0 :  Model random  effect lebih baik dibandingkan model fixed effect , H 1 :  Model fixed  effect lebih  baik dibandingkan model random effect .
Model yang telah ditentukan selanjutnya  dilakukan  uji  asumsi  klasik.
Pada  dasarnya  penggunaan  model  data panel  memiliki  beberapa  keunggulan (Wibisono,  2005;  Ajija et  al., 2011), keunggulan-keunggulan  tersebut  memiliki implikasi tidak harus dilakukan pengujian asumsi  klasik  seperti  multikolinearitas, heteroskedastisitas, autokorelasi, dan normalitas dalam model data panel (Ajija et al., 2011; Sunarya, 2016). Penelitian yang menggunakan data panel memperbolehkan identifikasi  parameter  tertentu  tanpa  perlu membuat  asumsi  yang  ketat  atau  tidak mengharuskan terpenuhinya semua asumsi klasik  regresi  linier  seperti  pada ordinary least square (Ajija et al., 2011). Uji asumsi klasik tidak diperlukan dalam analisis data panel karena data panel dapat
meminimalkan  bias  yang  kemungkinan besar muncul dalam hasil analisis, memberi lebih banyak informasi, variasi, dan degree of freedom (Gujarati, 2013; Kasmiarno dan Mintaroem, 2016).
Uji  F  digunakan  untuk  melihat bagaimana pengaruh semua variabel bebas
(independen) secara bersama-sama terhadap  variabel  terikat  (dependen). Dalam penelitian ini akan dilihat bagaimana  variabel  bebas  mempengaruhi variabel terikat (Gujarati, 2003).
Uji t-statistik digunakan untuk menguji  pengaruh  parsial  dari  variabel- variabel  independen  terhadap  variabel dependennya atau pengujian ini dilakukan untuk  menguji  tingkat  signifikansi  setiap variabel  bebas  dalam  mempengaruhi variabel tak bebas. Untuk melihat pengaruh masing-masing  variabel  bebas  tersebut dilakukan uji t dua arah (Gujarati, 2003).
Untuk  mengukur  kebaikan  suatu model ( goodness of fit ) digunakan koefisien determinasi  (R 2 ).  Koefisien  determinasi (R 2 )  merupakan  angka  yang  memberikan proporsi atau persentase variasi total dalam variabel tak bebas (Y) yang dijelaskan oleh variabel  bebas  (X)  (Gujarati,  2003). Ukurannya adalah semakin tinggi nilai R², garis  regresi  sampel  juga  akan  semakin baik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Statistik Deskriptif
Berdasarkan  data  PDRB  sub  sektor Kehutanan,  tenaga  kerja  sub  sektor Kehutanan, investasi dalam negeri (PMDN), dan luas hutan produksi dengan jumlah observasi sebanyak 11 Kabupaten/Kota  selama  periode  2011- 2016  diolah  dengan  Eviews10  diperoleh hasil statistik pada Tabel 1 berikut:

## Tabel 1. Statistik deskriptif (Descriptive Statistics)
Variable PDRB Tenaga Kerja Kehutanan PMDN Luas Hutan Produksi Mean 158243.7 762.7107 1988345. 404315.6 Median 154252.6 768.8030 1637472. 216915.4 Maximum 459403.2 1453.000 7753023. 1557589. Minimum 2354.700 30.18400 930.4800 0.000000 Std. Dev. 126390.6 370.2149 1829468. 402124.2 Observations 66 66 66 66 Sumber: Hasil analisis data 2019 Analisis Regresi Model estimasi yang dapat
digunakan  pada  analisis  regresi  data panel  yaitu  pendekatan  kuadrat  terkecil ( ordinary/pooled  least  square/common effect ),  pendekatan  efek  tetap  ( fixed
effect ),  dan  pendekatan  efek  acak
( random effect ).
Hasil dari ketiga pendekatan tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  2 berikut:

## Tabel 2. Hasil estimasi model data panel (Data Panel Model Estimation Results)
Dependent Variable:  PDRB Sub
Sektor Kehutanan (Y 1 ) Model Common Fixed Effect Random Effect Konstanta Std Error Prob. - - - 38466.33 21462.77 0.0789 36278.85 37398.68 0.3358 Tenaga Kerja Kehutanan (X 1 ) Std Error Prob. 104.2468 22.70471 0,0000* 76.32703 17.88300 0,0001* 76.47232 17.61066 0.0001* PMDN (X 2 ) Std Error Prob. 0.002571 0.006738 0.7040 -0.004710 0.001436 0.0019* -0.004618 0.001397 0.0016* Luas Hutan Produksi (X 3 ) Std Error Prob. 0.173390 0.034750 0,0000* 0.175425 0.046772 0.0004* 0.180106 0.040662 0,0000* F-Statistik Prob. F Adjusted R-Squared - - 0.509286 569.3838 0,000000* 0.991280 29.01128 0,000000* 0.563857 Keterangan  : * = signifikan 5% Sumber : Hasil analisis data 2019
Random effect model pada Tabel 2 di atas terlihat lebih baik dari nilai probabilitas dan standar error yang dihasilkan. Namun hasil  tersebut  belum  memperkuat  bahwa model random  effect merupakan  model yang  terbaik.  Perlu  dilakukan  pengujian signifikansi  model  dengan  menggunakan uji Chow dan uji Hausman.
Uji Chow dan  Uji Hausman
Chow test pengujian untuk menentukan  model common  effect atau fixed  effect yang  paling  tepat  digunakan dalam mengestimasi data panel ditunjukan pada  hasil Redundant  fixed  effects  tests dengan  taraf  signifikan  sebesar  α  =  0,05. Selanjutnya untuk menentukan model fixed effect atau random  effect yang  tepat digunakan di tunjukan pada hasil Hausman
test pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil uji Chow dan uji Hausman (Chow Test And Hausman Test Results)
Pool: Analisis Regresi PDRB Test Cross-Section Effects Test Statistic d.f. Prob. Redundant Fixed Effects Tests Cross-Section F Cross-Section Chi-Square 346.005915 278.039129 (10,52) 10 0.0000 0.0000 Hausman Test Cross-Section Random Chi-Sq 0.215903 3 0.9750
Sumber: Hasil analisis data 2019
Redundant  Fixed  Effects  Tests menunjukan  nilai  probabilitas cross section F  sebesar  0,0000  <  0,05.  Dari hasil uji di atas menunjukkan H 0 ditolak dan  H 1 diterima,  sehingga  model  yang
tepat  digunakan  adalah fixed  effect model .
Hausman  test menunjukkan  nilai probabilitas chi square lebih besar dari α = 0,05 menunjukkan kondisi ditolaknya H 1 dan diterimanya H 0 . Nilai probability
chi square = 0,9750 > 0,05 maka dengan tingkat keyakinan 95% dapat
disimpulkan  bahwa random  effect lebih sesuai digunakan.

## Interpretasi Random Effect Model
Berdasarkan  analisis  regresi  data panel  dan  uji  signifikansi  model  maka
model regresi yang diinterpretasi adalah random effect model . Hasil estimasi data dengan  jumlah  observasi  sebanyak  11 Kabupaten/Kota  selama  periode  2011-
2016 ditunjukkan oleh Tabel 4.

## Tabel 4.  Hasil  Estimasi  Random  Effect  Model  (Random  Effect  Model  Estimation
Results) Variable Coefficient Std. Error C 36278.85 37398.68 Tenaga Kerja Kehutanan (X 1 ) 76.47232 17.61066 PMDN (X 2 ) -0.004618 0.001397 Luas Hutan Produksi (X 3 ) 0.180106 0.040662 Sumber: Hasil analisis data 2019
Hasil estimasi di atas, diperoleh model analisis  data  panel  yang  diinterpretasikan sebagai berikut:
Y 1it = 36278,85 + 76,47232 X 1it –
0,004618 X 2it + 0,180106 X 3it + e Koefisien  regresi  memperlihatkan pengaruh  variabel  independen  terhadap variabel dependen. Dari persamaan regresi di atas dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Nilai constant coefficient (C) menunjukan  jika  variabel  independen tenaga  kerja  Kehutanan  (X 1 ),  PMDN
(X 2 ), dan luas hutan produksi (X 3 ) sama dengan  nol  (0)  atau  tetap  maka  nilai PDRB  sub  sektor  Kehutanan  adalah sebesar 36278,85.
b. Nilai  koefisien  regresi  tenaga  kerja Kehutanan  (X 1 )  adalah  76,47232  yang merupakan besaran tenaga kerja
Kehutanan  (X 1 )  yang  mempengaruhi PDRB  sub  sektor  Kehutanan  (Y 1 ).
Tanda  positif  pada  nilai  koefisien  ini berarti menandakan
terjadinya
perubahan  yang  searah  dengan  PDRB sub sektor Kehutanan (Y 1 ). Jika tenaga kerja Kehutanan (X 1 ) naik sebesar satu
satuan  maka  PDRB  sub  sektor Kehutanan  (Y 1 )  akan  naik  sebesar 76,47232 satuan dengan asumsi bahwa variabel  PMDN  (X 2 )  dan  luas  hutan produksi (X 3 ) adalah tetap.
c. Nilai  koefisien  PMDN  (X 2 )  adalah  - 0,004618  yang  merupakan  besaran PMDN  (X 2 )  yang  mempengaruhi PDRB  sub  sektor  Kehutanan  (Y 1 ). Tanda  negatif  pada  nilai  koefisien  ini berarti menandakan terjadinya perubahan yang tidak searah
(berlawanan) dengan PDRB sub sektor Kehutanan (Y 1 ). Jika PMDN (X 2 ) naik sebesar  satu  satuan  maka  PDRB  sub sektor  Kehutanan  (Y 1 )  akan  turun sebesar 0,004618 satuan dengan asumsi bahwa variabel tenaga kerja Kehutanan (X 1 ) dan luas hutan produksi (X 3 ) adalah tetap.
d. Nilai  koefisien  regresi  luas  hutan produksi  (X 3 )  adalah  0,180106  yang merupakan besaran luas hutan produksi (X 3 )  yang  mempengaruhi  PDRB  sub sektor  Kehutanan  (Y 1 ).  Tanda  positif pada nilai koefisien ini berarti
menandakan terjadinya perubahan yang searah  dengan  PDRB  sub  sektor Kehutanan  (Y 1 ).  luas  hutan  produksi (X 3 )  naik  sebesar  satu  satuan  maka PDRB sub sektor Kehutanan (Y 1 ) akan naik  sebesar  0,180106  satuan  dengan asumsi  bahwa  variabel  tenaga  kerja Kehutanan (X 1 ) dan PMDN (X 2 ) adalah tetap.
Uji  Anova/  Uji  F,  Uji  t  dan  Koefisien Determinasi (R 2 ) Uji Anova atau uji F dilakukan untuk mengetahui  bagaimana  pengaruh  variabel bebas  terhadap  variabel  terikat  secara
bersama-sama (simultan). Uji t hitung digunakan untuk menguji pengaruh parsial dari variabel-variabel independen terhadap variabel  dependennya  atau  pengujian dilakukan untuk menguji tingkat signifikansi  setiap  variabel  bebas  dalam mempengaruhi variabel terikat.
Koefisien determinasi (R 2 ) merupakan angka  yang  memberikan  proporsi  atau persentase  variasi  total  dalam  variabel terikat  (Y)  yang  dijelaskan  oleh  variabel bebas. Hasil tersebut ditunjukan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil uji Anova/F, uji t dan Koefisien Determinasi (Anova/F-test, t-test and

## adjusted R Square Results)
Variable F-Statistic Prob(F- Statistic) t-Statistic  t-Prob. R-Squared Adjusted R-Squared C 29.01128  0.000000 0.970057  0.3358 0.583987 0.563857 Tenaga Kerja Kehutanan (X 1 ) 4.342389  0.0001 PMDN (X 2 ) -3.304633  0.0016 Luas Hutan Produksi (X 3 ) 4.429314  0.0000
Sumber: Hasil analisis data 2019
Hasil  dari  uji  anova  atau  uji  F
menunjukkan nilai F hitung sebesar
29,01128. Nilai ini lebih besar dari nilai F tabel (29,01128 > 2,02) dengan probabilitas 0,000000 lebih kecil (<) dari α  =  0,05,  maka  secara  bersama-sama (simultan)  tenaga  kerja  Kehutanan, investasi dalam negeri (PMDN) dan luas hutan  produksi  berpengaruh  signifikan terhadap PDRB sub sektor Kehutanan.
Nilai  koefisien  determinasi  atau adjusted  R  square adalah  sebesar
0,563857 yang berarti 56,3857%
variabel  PDRB  sub  sektor  Kehutanan (Y 1 )  dapat  diprediksi  oleh  variabel tenaga  kerja  Kehutanan  (X 1 ),  PMDN (X 2 )  dan  luas  hutan  produksi  (X 3 ). Sedangkan  sisanya  sebesar  43,6143%
dipengaruhi  oleh  sebab-sebab  lain  atau faktor-faktor lain di luar model.
Uji  t  pada  Tabel  5  di  atas  dapat disimpulkan bahwa:
a. Pengaruh  Tenaga  Kerja  Sektor Kehutanan  Terhadap  PDRB  Sub Sektor Kehutanan Kabupaten/Kota Kalimantan Barat Hasil uji t menunjukkan PDRB sub sektor  Kehutanan  memiliki  nilai  t hitung sebesar  4,342389  dan  nilai  probabilitas sebesar  0,0001.  Karena  t hitung bersifat positif  dan  lebih  besar  dari  t tabel yakni
4,342389 > 2,00665 dan nilai probabilitas kecil dari α = 0,05 ( 0,0001 <  0,05)  yang  artinya  signifikan,  dapat disimpulkan bahwa tenaga kerja
Kehutanan  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  PDRB  sub  sektor Kehutanan.
Berdasarkan  hasil  regresi,  tenaga kerja  sektor  Kehutanan  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  PDRB sub  sektor  Kehutanan  Kabupaten/Kota di  Kalimantan  Barat  pada  tahun  2011- 2016, hasil positif (searah) pada regresi menjelaskan bahwa pertambahan jumlah tenaga kerja akan menyebabkan meningkatnya PDRB sub sektor Kehutanan.
Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian yang dilakukan oleh Salim (2013), yang menyatakan bahwa variabel tenaga kerja berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  PDRB  di  Provinsi  Papua,  dan Syafrani et al. (2017), yang menyatakan bahwa variabel tenaga kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan PDRB sub sektor Kehutanan di Kabupaten Berau.
Tenaga  kerja  merupakan  faktor
produksi  ( input )  yang  penting  dalam
usaha Kehutanan. Tenaga kerja
merupakan  faktor  produksi  yang  perlu diperhitungkan  dalam  proses  produksi dalam  jumlah  yang  cukup,  bukan  saja dilihat dari tersedianya tenaga kerja saja tetapi juga kualitas.
b. Pengaruh PMDN (Investasi Dalam  Negeri)  Terhadap  PDRB Sub Sektor Kehutanan Kabupaten/Kota Kalimantan Barat Hasil  uji  t  menunjukkan  PMDN memiliki  nilai  t hitung sebesar  -3,304633 dan  nilai  probabilitas  sebesar  0,0016. Karena  t hitung bersifat  negatif  dan  lebih
kecil  dari  t tabel yakni  -3,304633  < 2,00665 dan nilai probabilitas lebih kecil dari  α  =  0,05  (0,0016  <  0,05)  yang artinya  signifikan,  Dapat  disimpulkan bahwa  PMDN  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  PDRB  sub  sektor Kehutanan.  Berdasarkan  hasil  regresi, investasi  (PMDN)  berpengaruh  negatif dan  signifikan  terhadap  PDRB  sub sektor  Kehutanan  Kabupaten/Kota  di Kalimantan  Barat  pada  tahun  2011- 2016,  hasil  negatif  (tidak  searah)  pada regresi  menjelaskan  bahwa  kenaikan investasi  (PMDN)  akan  menyebabkan menurunnya PDRB sub sektor Kehutanan.
Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian yang dilakukan oleh Astuti et al. (2017), yang  menyatakan  bahwa  investasi (PMDN) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Investasi merupakan pembentukan modal yang dapat meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi suatu  wilayah,  namun  dalam  penelitian ini variabel investasi berpengaruh negatif  terhadap  PDRB  sub  sektor Kehutanan. Hal ini disebabkan investasi (PMDN) tidak banyak untuk dialokasikan pada sub sektor Kehutanan tetapi  banyak  diinvestasikan  pada  sub sektor lain yaitu sub sektor pertanian dan sub sektor perkebunan.
c. Pengaruh  Luas  Hutan  Produksi Terhadap  PDRB  Sub  Sektor Kehutanan Kabupaten/Kota Kalimantan Barat Hasil uji t menunjukkan Luas Hutan
Produksi  memiliki  nilai  t hitung sebesar 4,429314  dan  nilai  probabilitas  sebesar
0,0000. Karena t hitung bersifat positif dan lebih  besar  dari  t tabel yakni  4,429314  > 2,00665 dan nilai probabilitas kecil dari α  =  0,05  (0,0000  <  0,05),  dapat disimpulkan  bahwa luas hutan produksi berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap PDRB sub sektor Kehutanan.
Berdasarkan hasil regresi luas hutan produksi berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  PDRB  sub  sektor Kehutanan Kabupaten/Kota di
Kalimantan  Barat  pada  tahun  2011- 2016, hasil positif (searah) menjelaskan bahwa pertambahan luas hutan produksi akan menyebabkan meningkatnya PDRB sub ektor Kehutanan.
Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Syafrani et  al. (2017)  yang  menyatakan  bahwa  luas lahan  produksi  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap
pertumbuhan ekonomi (PDRB) sub sektor Kehutanan di  Kabupaten  Berau.  Hal  ini  sesuai dengan  distribusi  utama  PDRB  sub sektor Kehutanan dari hasil hutan berupa kayu  yang  berasal  dari  kawasan  hutan produksi. Luas hutan yang semakin besar dan  dikelola  secara  produktif  mampu memproduksi atau menghasilkan produk Kehutanan  yang tinggi  dan ini tentunya akan  menyebabkan  PDRB  pada  sub sektor Kehutanan ikut meningkat.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan maka dapat diambil kesimpulan bahwa secara bersama-sama tenaga kerja Kehutanan, investasi dalam negeri (PMDN) dan luas hutan produksi berpengaruh  signifikan  terhadap  PDRB sub  sektor  Kehutanan  Kabupaten/Kota
di  Kalimantan  Barat  pada  tahun  2011- 2016. Tenaga kerja Kehutanan berpengaruh  positif  dan  signifikan, investasi dalam negeri (PMDN) berpengaruh negatif dan signifikan, dan luas hutan produksi  berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  PDRB  sub sektor  Kehutanan  Kabupaten/Kota  di Kalimantan Barat.

## SARAN
Luas  hutan  produksi  memberikan kontribusi  yang  besar  terhadap  PDRB sub  sektor  Kehutanan,  oleh  karena  itu pemerintah  dan  masyarakat  diharapkan mengawasi  dan  menjaga  kelestarian hutan guna pembangunan ekonomi serta meningkatkan  dan  menggali  potensi sumber  daya  hutan  yang  ada  dengan bijaksana  dan  dimanfaatkan  dengan semestinya.
Pemerintah juga harus lebih menggali lagi potensi sumber daya alam khususnya hasil hutan dan mengolahnya menjadi  produk  yang  mudah  dijangkau dan  diminati  oleh  seluruh  masyarakat baik  dari  dalam  negeri  maupun  luar negeri,  sehingga  dapat  menarik  minat para  investor  untuk  lebih  banyak menanamkan modalnya pada sub sektor Kehutanan.
Selain  itu,  memperhatikan  kualitas dan produktivitas SDM agar penggunaan tenaga kerja khususnya sektor Kehutanan  yang  tinggi  dapat  terjadi. Peningkatan  kualitas  dan  produktivitas SDM atau tenaga kerja  dapat  dilakukan melalui  pelatihan  dan  pengembangan bagi  tenaga  kerja.  Dimana  tenaga  kerja yang  berproduktivitas  dan  berkualitas
Vol. 8 (4): 782 – 791
tinggi  mampu  meningkatkan  PDRB khususnya sektor Kehutanan.
Penelitian  selanjutnya  diharapkan dapat  menambahkan  variabel-variabel lain yang diduga mempengaruhi pertumbuhan ekonomi sub sektor
Kehutanan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajija SR, Dyah WS, Rahmat HS, Martha RP. 2011. Cara Cerdas Menguasai Eviews. Jakarta:
Salemba Empat.
Arief  A.    2001. Hutan  &  Kehutanan.
Yogyakarta: Kansius.
Astuti WA, Hidayat M, Darwin R. 2017. Pengaruh  Investasi  Tenaga  Kerja dan Pertumbuhan Penduduk Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi di  Kabupaten  Pelalawan. Jurnal
Akutansi & Ekonomika 7 (2): 141-
147.
Badan Pusat Statistik. 2017. Kalimantan
Barat  Dalam  Angka  Tahun  2011- 2016. Pontianak: BPS. Badan Pusat Statistik. 2016. Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia Tahun 2015. Berita Resmi Statistik No. 16/02/Th.XIX. https://www.bps.go.id/pressreleas e/2016/02/05/1267/ ekonomi-
indonesia-triwulan-iv-2015- tumbuh-5-04-persen-tertinggi- selama-tahun-2015.html.  Diakses
2 Juni 2019.
Gujarati  DN.  2003. Ekonometri  Dasar .
Ed ke-4. Sumarno Z, penerjemah.
Jakarta: Erlangga.
Gujarati DN. 2013. Dasar-dasar Ekonometrika, Ed ke-5. Mangunsong  RC,  penerjemah.
Jakarta: Salemba Empat.
Jhingan ML. 2013. Ekonomi Pembangunan  dan  Perencanaan . Jakarta: Raja Grafindo Persada. Kasmirno  KS,  Mintaroem  K.  2016. Analisis Pengaruh Indikator Ekonomi  dan  Kinerja  Perbankan Syariah Terhadap Penyerapan Tenaga  Kerja  Pada  Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2008- 2014. Jurnal  Ekonomi  Syariah
Teori  &  Terapan  (JESTT) 3  (10): 816-828. Kuncoro M. 2006. Ekonomi Pembangunan. Jakarta:  Salemba Empat.
Salim M. 2013. Pengaruh Investasi Dan Tenaga  Kerja  Terhadap  PDRB Provinsi  Papua. Future:  Jurnal manajemen dan akuntansi 1 (1): 1-
9.
Sugiyono.  2016. Metode  Penelitian Manajemen . Bandung: Alfabeta. Sunarya WI. 2016. Analisis Pembangunan Sumber Daya Manusia  di  Provinsi  Bali  Tahun 2011-2014. Jurnal Aplikasi Manajemen  (JAM) 14  (3):  577- 584. Syafrani  MH,  Rusdiah  I,  Gani  I.  2017. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi  Sektor  Kehutanan  Dan Dampaknya Terhadap Kesempatan Kerja. Jurnal Inovasi 13 (2):110-120.
Undang-Undang  Republik  Indonesia
Nomor  41  Tahun  1999  Tentang Kehutanan. Jakarta: Menteri Negara Sekretaris Negara Republik Indonesia. Wibisono D. 2005. Metode Penelitian &
Analisis  Data .  Jakarta:  Salemba Medika.