## HUBUNGAN TIMBAL BALIK ANTARA ARUS MASUK FOREIGN DIRECT INVESTMENT DAN HUMAN CAPITAL DI INDONESIA DAN INDIA 1
Raden Fiat Mahadhika Ramzy 2 PT United Tractors Tbk

## ABSTRACT
Foreign Direct Investment (FDI) benefits the host country by technology transfer and spillover effect toward its workforce. Meanwhile, the quality of human capital (HC) in the host country may attract FDI. This study aims to examine the relationship of FDI inflow and the quality of HC in Indonesia and India and to investigate FDI orientation. Applied two-stage least square to time series data of the year 2000-2015, the result shows a causal relationship between FDI and HC in Indonesia, but one- way relationship from FDI to HC in India. Government spending on education and health has positive effects on HC in both countries. In Indonesia, FDI is positively affected by HC and growth, while in India, only by country risk index.

## Keywords: Foreign Direct Investment, human capital, two stage least square

## ABSTRAK
Foreign  Direct  Investment (FDI) bermanfaat bagi negara  tuan  rumah dengan transfer teknologi dan spillover  effect terhadap  tenaga  kerja.  Di  sisi  lain,  kualitas human  capital (HC)  negara  tuan rumah  merupakan  daya  tarik  bagi  FDI.  Penelitian  ini bertujuan menguji hubungan  antara arus masuk  FDI dan kualitas HC di  Indonesia  dan  India  dan  mengetahui  orientasi  FDI.  Dengan metode two stage least square pada data time series tahun 2000-2015, ditemukan bahwa terdapat hubungan  kausalitas  antara  FDI  dengan  HC  di  Indonesia,  namun  di  India  hanya  terdapat hubungan satu arah yaitu FDI terhadap HC. Pengeluaran pemerintah di sektor pendidikan dan kesehatan positif memengaruhi HC di kedua negara. Di Indonesia, FDI positif dipengaruhi oleh HC dan pertumbuhan ekonomi, sedangkan di India, FDI hanya dipengaruhi indeks risiko negara.

## Kata kunci: Foreign Direct Investment, human capital, two stage least square

## 1. PENDAHULUAN
Foreign Direct Investment (FDI) didefinisikan sebagai investasi yang melibatkan hubungan dan  kepentingan  jangka  panjang  serta  pengendalian  oleh  investor  asing  langsung  atau perusahaan induk yang berada di negara lain (WIR, 2010). Dalam beberapa tahun terakhir terjadi peningkatan  arus  FDI  di  dunia.  Menurut  World  Invesment  Report  (WIR),  seperti  dikutip  oleh Soltanpanah dan Karimi (2013), lonjakan arus masuk FDI terjadi sejak sekitar tahun 1980. Tahun 2006  peningkatan  arus  masuk  FDI  ke  berbagai  negara  di  dunia  mencapai  38%,  tertinggi dibandingkan  tahun-tahun  sebelumnya.  Derasnya  arus  FDI  dikaitkan  dengan  perekonomian dunia yang semakin kuat.
FDI  yang  masuk  ke  sebuah  negara  membuka  lapangan  pekerjaan,  lalu  memberikan dampak  lain  berupa  penerimaan  pajak  sehingga  pendapatan  dan  belanja  negara  dapat ditingkatkan.  FDI dipandang  sebagai faktor  penting dalam mendorong  pertumbuhan  ekonomi, memperbesar modal untuk meningkatkan produktivitas, lapangan kerja, inovasi dan teknologi
1 Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Ibu  Januarita  Hendrani,  atas  bimbingannya  dalam melakukan penelitian ini.
2 Email: fiatmahadhika@gmail.com
64 | Bina Ekonomi
(Dorozynska  &  Dorozynski,  2015).  Menurut  Blomstorm  dan  Kokko  (2002),  FDI  merupakan penghubung  untuk  kemajuan  teknologi  di  negara-negara  tujuan.  Artinya,  negara  tuan  rumah menerima transfer teknologi dan efek spillover bagi tenaga kerja dari perusahaan multinasional. Sementara itu, Soltanpanah dan Karimi (2013) mengatakan bahwa FDI yang masuk ke sebuah negara  secara  kolektif  berkontribusi  kepada  lingkungan  makro  negara  tersebut  melalui  pajak. Hasil dari pajak dapat berupa infrastruktur untuk menunjang kegiatan ekonomi perusahaan atau dapat  berupa  infrastruktur  yang  menunjang  peningkatan  human  capital,  seperti  infrasturktur untuk pendidikan dan kesehatan.
Arus FDI ke suatu negara dipengaruhi banyak faktor, diantaranya tingkat suku bunga, nilai tukar,  kondisi  sumber  daya  alam,  dan  kualitas  human  capital  (termasuk  produktivitas  tenaga kerja)  negara  tujuan.  Dengan  kata  lain,  terdapat  berbagai  orientasi  perusahaan  multinasional untuk memasuki suatu negara diantaranya:  resource seekers, market seekers, efficiency seekers, strategic assets seekers, escape investment dan support investment (Dunning, 1993). Dorozynska dan Dorozynski (2015) menemukan bahwa faktor penentu arus masuk FDI di Eropa Tengah dan Timur adalah kualitas modal manusia di negara tuan rumah.
Pada tingkat regional Asia, sub-regional Asia Selatan dan Asia Tenggara memgalami trend peningkatan arus masuk FDI yang berkelanjutan, sementara pertumbuhan FDI di Asia Timur lebih lambat. FDI yang masuk di sub-region Asia Timur bergeser lebih banyak ke kegiatan dengan nilai tambah intensif dan tinggi. China mempertahankan posisinya sebagai penerima FDI terbesar di wilayah Asia, diikuti oleh Singapura dan India. Arus masuk FDI ke China menurun pada tahun 2008  untuk  pertama  kalinya  dalam  tujuh  tahun  terakhir.  Penurunan  sebesar  4%  menjadi  $69 miliar terutama terjadi pada investasi jasa keuangan. Singapura mendapatkan FDI sebesar $24 miliar dan India $17 miliar yang setara dengan nilai penjumlahan dari arus masuk dalam tiga tahun terakhir. Sementara arus masuk menuju Indonesia hanya sebesar $4,9 miliar.

## Gambar 1. Perkembangan Arus Masuk FDI di Beberapa Negara Asia (dalam miliar USD)
Sumber: World Bank (2016)
Jika dibandingkan dengan negara-negara Asia lain, seperti China, India, dan Singapura, arus  masuk  FDI  ke  Indonesia  masih  tertinggal  (lihat  Gambar  1).  Pada  awal  tahun  1980-an, Indonesia masih dapat mengimbangi ketiga negara tersebut, tetapi sejak tahun 1998 Singapura dan  China  sudah  meninggalkan  Indonesia.  Sementara  sejak  tahun  2006  terjadi  lonjakan  arus masuk  FDI  ke  India.  Walaupun  terlihat  pada  tahun  2012  Indonesia  dapat  mengimbangi  arus masuk  FDI  India,  namun  sekitar  tahun  2013  kembali  terjadi  penurunan.  Padahal,  Indonesia
-50 0 50 100 150 200 250 300 350 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 China Indonesia
India Singapore
memiliki potensi, karena negara ini memiliki karakteristik yang mirip dengan India, yaitu: jumlah penduduk besar, bahkan dengan tingkat pendapatan per kapita yang lebih tinggi (lihat Gambar 2), serta kekayaan sumber daya alam yang biasanya menjadi orientasi FDI.

## Gambar 2. GDP per Kapita India dan Indonesia (dalam USD)
Sumber: World Bank (2016)
Indonesia dan India memiliki kemiripan tingkat pendapatan. Menurut World Bank (2016), Indonesia  dan  India  termasuk  kategori  low-middle  income.  Namun  dilihat  pada  Gambar  2, Indonesia  memiliki  GDP  per  kapita  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  India.  Artinya,  Indonesia memiliki potensi pasar besar karena daya beli yang sejalan dengan pendapatan. Indonesia dan India  juga  merupakan  negara  dengan  jumlah  penduduk  besar  di  dunia,  yakni  India  berada  di peringkat  kedua  dan  Indonesia  keempat  (World  Bank,  2016).  Jumlah  penduduk  besar menggambarkan  pangsa  pasar  dan  jumlah  tenaga  kerja  yang  besar.  Hal  tersebut  merupakan modal penting yang akan memengaruhi perusahaan asing masuk sebuah negara.
FDI  banyak  memberikan  manfaat terhadap  negara  tujuan,  yaitu  transfer  teknologi dan efek  spillover  terhadap  tenaga  kerja.  Di  sisi  lain,  kualitas  modal  manusia  negara  tuan  rumah merupakan daya tarik bagi FDI untuk menanamkan modalnya di negara tujuan. Oleh karena itu, diduga  terdapat  hubungan  timbal  balik  antara  FDI  dan  human  capital.  Indonesia  dan  India memiliki  kemiripan  karakteristik  jumlah  penduduk  dan  tingkat  pendapatan.  Namun,  para investor asing lebih tertarik untuk menanamkan modalnya di India dibandingkan di Indonesia, ditunjukkan  oleh  perbedaan  jumlah  arus  masuk  FDI.  Berdasarkan  hal  tersebut,  diharapkan penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengetahui  pengaruh  FDI  pada  human  capital  di  negara  tuan rumah (Indonesia dan India); dan sebaliknya. Selain itu, penulis ingin mengetahui orientasi FDI yang  masuk  ke  India  dan  Indonesia  sehingga  terjadi  perbedaan  jumlah  arus  masuk  di  kedua negara tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Teori Modal Manusia pertama kali diperkenalkan oleh Theodore W. Schultz pada tahun 1961 bahwa pengetahuan dan keterampilan yang didapatkan seseorang melalui pendidikan dan pelatihan  adalah  investasi  terencana  yang  menghasilkan  return.  Pendidikan,  pelatihan  dan kesehatan  merupakan  bentuk  investasi  untuk  membuka  kesempatan  bekerja  bagi  banyak individu. Schultz menambahkan ada lima cara pengembangan sumber daya manusia, yaitu: (1) fasilitas  dan  pelayanan  kesehatan,  mencakup  semua  pengeluaran  yang  memengaruhi  harapan hidup, kekuatan dan stamina, tenaga kerja serta vitalitas rakyat; (2) latihan jabatan, termasuk
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 INDONESIA INDIA
66 | Bina Ekonomi
magang  model  lama  yang  diorganisasikan  perusahaan;  (3)  pendidikan  yang  diorganisasikan secara formal pada tingkat dasar, menengah dan tinggi; (4) program studi bagi orang dewasa yang tidak diorganisasikan oleh perusahaan, termasuk program ekstensi khususnya pada pertanian; (5) migrasi perorangan dan keluarga untuk menyesuaikan diri dengan kerja yang selalu berubah (Schultz dalam Nafukho et al., 2004).
Human capital investment adalah upaya untuk meningkatkan pendapatan yang dihasilkan di  kemudian  hari  dengan  mengorbankan  kesempatan  untuk  menikmati  konsumsi  hari  ini. Seseorang dapat meningkatkan penghasilannya melalui pendidikan. Setiap tambahan satu tahun pendidikan,  maka  di  satu  sisi  seseorang  meningkatkan  kemampuan  kerja  dan  tingkat penghasilannya, di sisi lain seseorang menunda penerimaan penghasilan selama satu tahun yang bisa  dia  dapatkan  jika  bekerja  (Tjiptoherijanto  et  al.,  1982).  Human  capital  investment  yang dijelaskan oleh Tjiptoherijanto et al. (1982) dapat digambarkan ke dalam grafik seperti terlihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Grafik the Human Capital Investment
Sumber: McConnell et al. (2010)
Area (1) pada Gambar 3 menunjukkan biaya ketika seseorang melakukan human capital investment  untuk  melanjutkan  pendidikan.  Biaya  langsung  berupa  biaya  untuk  menempuh pendidikan seperti, biaya kuliah, biaya membeli alat tulis, biaya transportasi selama kuliah dan lain-lain.  Area  (2)  adalah  biaya  tidak  langsung  yang  harus  dibayarkan  seseorang  ketika  lebih memilih melanjutkan pendidikan (human capital investment) daripada langsung bekerja. Biaya tidak langsung tersebut sebesar upah yang seharusnya diterima seseorang jika dia lebih memilih untuk  bekerja.  Area  (3)  merupakan  jumlah  tambahan  pendapatan  ketika  seseorang  telah melakukan  human  capital  investment.  Tambahan  tersebut  menggambarkan  perbedaan pendapatan  antara  yang  melakukan  human  capital  investment  dan  tidak  melakukannya. Perbedaan  pendapatan  tersebut  juga  dapat  menggambarkan  perbedaan  produktivitas  setelah melakukan human capital investment.
Todaro dan  Smith  (2006)  membedakan  modal  manusia  dengan sumber  daya manusia. Modal  manusia  merupakan  hasil  dari  pengeluaran  di  bidang  pendidikan,  penyediaan  serta pengembangan  program  pelatihan  kerja,  dan  pemeliharaan  kesehatan.  Sementara  itu,  sumber daya  manusia  adalah  kuantitas  dan  kualitas  angkatan  kerja.  Investasi  modal  manusia  dapat meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  memengaruhi  kegiatan  produksi  dan pendapatan. Pendidikan formal, kejuruan, program latihan, dan pendidikan informal lainnya lebih efektif dalam menghasilkan tenaga terdidik apabila diikuti investasi berupa gedung, peralatan,
Usia Pendapatan (1)  Biaya langsung (2) Biaya tidak langsung (3) Tambahan pendapatan
dan material (buku, komputer, peralatan ilmiah, serta alat dan mesin pendidikan kejuruan). Selain itu, peningkatan kesehatan juga mampu meningkatkan kualitas sumber daya manusia menjadi lebih produktif sehingga dapat menghasilkan output optimal.
Tingkat human capital pada suatu negara dapat mencerminkan produktivitas dari tenaga kerja.  Tenaga  kerja dengan produktivitas tinggi  menguntungkan  perusahaan  karena  membuat produksi  perusahaan  lebih  efisien.  Maka  dari  itu,  banyak  perusahaan  asing  tertarik  untuk menanamkan modalnya di negara lain yang memiliki kualitas human capital yang tinggi.
Faktor-faktor  yang  memengaruhi  human  capital  adalah  FDI,  arus  masuk  FDI  dapat memberikan  dampak  pada  kualitas  human  capital  melalui  potensi  transfer  teknologi  serta peningkatan  kualitas  fasilitas  pendidikan  dan  kesehatan  yang  dapat  disediakan  pemerintah . Pengeluaran  pemerintah  di  sektor  kesehatan  yang  semakin  besar  berdampak  pada  pelayanan kesehatan  masyarakat  yang  semakin  baik.  Peningkatan  pengeluaran  pemerintah  untuk  sektor kesehatan  berpengaruh  terhadap  peningkatan  kinerja  sektor  kesehatan.  Pemerintah meningkatkan  pelayanan  kesehatan  masyarakat  dengan  meningkatkan  pelayanan  di  daerah terpencil  dan  meningkatkan  fungsi  puskesmas,  menurunkan  angka  kematian  ibu  dan meningkatkan  pengendalian  penyakit-penyakit  menular  (Kementerian  Keuangan,  2014). Peningkatan  pelayanan  tersebut  bertujuan  agar  pembangunan  manusia  di  Indonesia  semakin merata.  Selain  kesehatan,  pengeluaran  pemerintah  di  sektor  pendidikan  dengan  jumlah  yang semakin  besar  akan  meningkatkan  kualitas  human  capital  karena  pengeluaran  tersebut  akan menunjang masyarakat untuk menempuh dan mendapatkan pendidikan yang lebih baik. Studi empiris yang dilakukan oleh Arifin  et al. (2015) membuktikan teori Meier bahwa pengeluaran pemerintah  yang  besar  pada  sektor  pendidikan  akan  berpengaruh  terhadap  perkembangan sektor Pendidikan ditunjukkan dengan peningkatan jumlah murid yang mampu menyelesaikan sekolahnya sampai ke tingkat yang lebih tinggi. Oleh karena itu, kualitas human capital di sebuah negara  meningkat.  Hal  ini  juga  dijelaskan  dalam  Brata  (2004)  bahwa  meningkatnya  belanja pemerintah sektor pendidikan terbukti mampu mendorong peningkatan pertumbuhan ekonomi melalui peningkatan kualitas Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
Pengertian FDI yang merujuk pada Krugman (seperti dikutip oleh Sarwedi, 2004) adalah arus modal internasional di mana perusahaan dari suatu negara mendirikan atau memperluas perusahaannya di negara lain. Implikasi FDI tidak hanya pemindahan sumber daya, tetapi juga terjadi pemberlakuan kontrol terhadap perusahaan di luar negeri. Menurut Kurniati et al. (2007), FDI dapat berupa greenfield, yaitu membangun unit produksi yang baru dan akuisisi atau investasi dengan membeli sebagian kepemilikan perusahaan yang sudah ada sebelumnya. Greenfield adalah investasi riil dalam bentuk pabrik, barang modal, lahan, dan inventori yang melibatkan modal dan manajemen,  di  mana  investor  mempertahankan  kontrol  dalam  penggunaan  modal  (Salvatore, 2013).  Sementara  itu,  FDI  dengan  membeli  sebagian  kepemilikian  perusahaan  didefinisikan sebagai bentuk international non-debt-creating, di mana investor terlibat dalam saham ekuitas yang lebih dari sepuluh persen (jika mengacu pada definisi oleh OECD) dan memiliki kekuatan pengelolaan  keputusan  atau  kontrol  kepemilikan  pada  perusahaan  asing  (Mello  &  Fukusaku, 2000).
FDI  penting  bagi  kelangsungan  pembangunaan  jangka  panjang  sebab  melibatkan pembangunan  investasi  fisik.  FDI  juga  membuka  pasar  dan  jalur  pemasaran  bagi  perusahaan, fasilitas  produksi  yang  lebih  murah  dan  akses  pada  teknologi,  produk,  keterampilan,  dan pendanaan.  FDI  bermula  saat  sebuah  perusahaan  dari  suatu  negara  membeli  saham  sebuah perusahaan  di  negara  lain  ataupun  mendirikan  perusahaan  di  negara  lain.  Dengan  begitu,
68 | Bina Ekonomi
perusahaan yang ada di negara asal (home country) bisa memengaruhi perusahaan yang ada di negara tujuan investasi (host country) baik sebagian atau seluruhnya. Selain alih teknologi, FDI juga  mendorong  kompetisi  di  pasar  domestik.  Perusahaan  multinasional  yang  memberikan pelatihan  bagi  karyawan akan  berkontribusi  terhadap pembangunan  sumber daya manusia  di host country dan laba yang dihasilkan juga berkontribusi terhadap pajak pendapatan (Razin & Sadka, 2000).
Dunning (1993) mengemukakan enam tujuan perusahaan multinasional memasuki suatu negara,  yaitu  resource  seekers,  market  seekers,  efficiency  seekers,  strategic  assets  seeker,  escape investment, dan support investment. Berdasarkan resource seekers, jenis sumber daya yang dicari oleh perusahaan multinasional adalah sumber daya alam, tenaga kerja melimpah, tenaga kerja yang memiliki kemampuan teknologi, organisasi dan manajemen, tenaga kerja dengan motivasi bekerja, serta murah. Pada awalnya, FDI masuk ke negara berkembang terdorong oleh sumber daya  alam  melimpah  dan  tenaga  kerja  skill  rendah  dan  murah.  Namun  kemudian,  Singapura, Korea Selatan, Taiwan dan India mampu menarik investor yang berorientasi pada teknologi tinggi dan  tenaga  kerja  dengan  skill  tinggi.  Market  seekers  adalah  investasi  yang  dilakukan  untuk mempertahankan  pasar  yang  semula  menjadi  target  ekspor  tetapi  menurun  karena  berbagai halangan  perdagangan  atau  untuk  mencari  pasar  baru.  Alasan  efficiency  seekers  adalah  untuk mendapatkan economies of scale dan economies of scope serta diversifikasi risiko usaha. Strategic assets seeker melakukan akuisisi aset asing dalam industri sejenis atau berbeda untuk menunjang daya  kompetisi  di  masa  mendatang  atau  mengahalangi  pesaing  untuk  memperoleh  kekuatan pasar.  Sementara  itu,  escape  investment  adalah  untuk  menghindari  perturan-peraturan  yang merugikan atau restrictive di negaranya sendiri. Support investment merupakan tujuan investasi untuk mendukung aktivitas perusahaan atau cabang di negara lain.
Besaran FDI ditentukan oleh beberapa faktor. Pertama, infrastruktur merujuk pada sistem transportasi,  pengairan,  drainase,  bangunan  dan  fasilitas  publik  lain  yang  dibutuhkan  untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  manusia  dalam  lingkup  sosial  dan  ekonomi.  Ketersediaan infrastruktur  yang  baik  mendorong  efisiensi  biaya.  Oleh  karena  itu,  peningkatan  infrastruktur dapat mendorong FDI masuk karena infrastruktur menunjang kegiatan bisnis. Dalam penelitian ini  infrastruktur dicerminkan  oleh  variabel  Gross  Capital  Formation  Index  (GCI).  Semakin  baik infrastruktur sebuah negara maka semakin besar FDI yang masuk.
Variabel  kedua  yang  diduga  memengaruhi  FDI  adalah  pertumbuhan  ekonomi dicerminkan melalui pertumbuhan GDP. Kurniati et al. (2007) menyatakan bahwa peningkatan pertumbuhan ekonomi di suatu negara dapat meningkatkan minat investor dalam menanamkan FDI. Pertumbuhan GDP menunjukkan adanya peningkatan ukuran pasar sehingga negara-negara yang mengalami pertumbuhan GDP dapat menjadi wilayah basis penjualan.
Risiko merupakan faktor penting penentu masuknya FDI. Risiko sebuah negara dibangun dari  beberapa  aspek,  seperti  stabilitas  politik,  efektivitas  pemerintahan  dalam  menerapkan kebijakan,  kualitas  kebijakan,  pengawasan  terhadap  korupsi,  keamanan  negara,  dan  aturan hukum. Semakin besar risiko, maka semakin kecil kemungkinan FDI masuk ke sebuah negara. Hal tersebut terjadi karena semakin besar ketidakpastian yang dihadapi investor. Selain itu, kebijakan terkait investasi merupakan salah satu faktor kunci FDI menanamkan modalnya di sebuah negara (WIR, 2010). Dunning (1993) menjelaskan bahwa kebijakan terkait investasi menjadi salah satu orientasi  perusahaan  asing  melakukan  escape  investment,  yaitu  peraturan  yang  ketat  terkait bisnis di negara asal sehingga perusahaan mencari negara dengan kebijakan investasi yang lebih longgar. Berdasarkan laporan World Bank Group (2014), kemudahan dalam melakukan berbisnis terdiri  atas  tiga  komponen  diantaranya  tingkat  pajak,  lama  waktu  untuk  mendapatkan  izin
memulai  bisnis  dan  mendirikan  bangunan,  dan  kualitas  dalam  penegakan  kontrak  bisnis.  Jika kebijakan terkait investasi semakin membaik maka FDI yang masuk semakin besar.
Secara ringkas kerangka pemikiran penelitian ini adalah sebagai berikut. FDI yang masuk ke sebuah negara meningkatkan tingkat human capital. FDI memengaruhi kualitas human capital dengan  capital  yang  dibawa,  transfer  teknologi,  spillover  effect  dan  meningkatkan  pendapatan pemerintah melalui pajak yang dapat dipakai untuk belanja pemerintah (misalkan: pengeluaran pemerintah di sektor pendidikan dan kesehatan). Selain FDI, human capital juga dipengaruhi oleh beberapa upaya pemerintah seperti investasi di sektor pendidikan dan juga investasi di sektor kesehatan. Peningkatan kualitas di sektor pendidikan dan sektor kesehatan tersebut berdampak pada peningkatan kualitas human capital.
Gambar 3. Hubungan Keterkaitan Antar Variabel yang Digunakan dalam Penelitian
Pengeluaran pemerintah untuk sektor pendidikan Pengeluaran pemerintah untuk sektor kesehatan Risiko negara Pertumbuhan ekonomi Kemudahan berbisnis Infrastruktur Foreign Direct Investment Flows Human Capital Investment
Sumber: Hasil olahan penulis
Di sisi lain, human capital memengaruhi arus masuk FDI karena memberikan daya tarik bagi perusahaan asing. Peningkatan kualitas human capital akan meningkatkan arus masuk FDI ke sebuah negara, karena tingkat human capital menggambarkan produktivitas tenaga kerja. Hal tersebut  merupakan  salah  satu  orientasi  dari  perusahaan  karena  dapat  mewujudkan  efisiensi produksi. Selain tingkat human capital, banyak juga motif yang memengaruhi arus masuk FDI ke sebuah negara diantaranya, pertumbuhan ekonomi, infrastruktur, tingkat risiko sebuah negara dan  kemudahan  dalam  melakukan  bisnis.  Variabel  yang  mencerminkan  kemudahan  berbisnis adalah  Index  Doing  Business  (IDB).  Variabel  IDB  dibentuk  dari  beberapa  variabel  diantaranya tingkat pajak, lama waktu untuk mendapatkan izin memulai bisnis dan mendirikan bangunan, dan kualitas dalam penegakan kontrak bisnis. Nilai IDB yang semakin kecil berarti semakin mudah dalam melakukan bisnis. Maka dari itu, semakin kecil IDB akan berdampak pada peningkatan FDI masuk. Kerangka pemikiran penelitian seperti yang dipaparkan di atas dapat dilihat di Gambar 3.

## 3. METODE DAN OBJEK PENELITIAN
Studi  empiris  dilakukan  untuk  menganalisis  hubungan  timbal  balik  antara  arus  masuk Foreign  Direct  Investment  (FDI)  dan  human  capital  di  Indonesia  dan  India.  Faktor-faktor  yang diperkirakan memengaruhi arus masuk FDI adalah  human capital, infrastruktur, pertumbuhan ekonomi,  risiko  negara,  dan  kemudahan  berbisnis.  Sementara  itu,  diduga  human  capital dipengaruhi  oleh  FDI,  pengeluaran  pemerintah  di  sektor  pendidikan,  dan  pengeluaran
70 | Bina Ekonomi
pemerintah di sektor kesehatan. Data time series tahunan dari tahun 2000 sampai 2015 dari dua negara  yaitu  Indonesia  dan  India  digunakan  dalam  penelitian.  Data  beserta  sumbernya ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data dan Sumber Data Negara Jenis Variabel Variabel (Satuan) Sumber Data Indonesia dan India Dependen HDI Human Capital UNDP Dependen FDI (miliar US$)  Arus masuk FDI World Bank Independen EXPedu (%) Pengeluaran pemerintah untuk sektor pendidikan World Bank Independen EXPhealth (%)  Pengeluaran pemerintah untuk sektor kesehatan World Bank Independen GCF (miliar US$) Infrastruktur World Bank Independen GDPgrowth (%)  Pertumbuhan Ekonomi World Bank Independen IDB Kemudahan berbisnis J. Doing Business Independen CR Risiko Negara PRS
Sumber: Hasil olahan penulis
Hubungan antara human capital dan FDI dilihat dengan menggunakan metode persamaan regresi  two  stage  least  square  (TSLS),  yaitu  model  regresi  yang  jumlahnya  lebih  dari  satu persamaan di mana variabel independen pada satu persamaan dapat menjadi variabel dependen pada persamaan lain dan masing-masing variabel dependen dijelaskan oleh variabel independen yang sama atau berbeda. Beberapa variabel dilatarbelakangi oleh usaha yang dilakukan sebelum pertumbuhan terjadi (lag). TSLS harus menerapkan order condition: m – 1 ≤ K – k; di mana m adalah  jumlah  variabel  dependen  dalam  setiap  persamaan,  K  adalah  jumlah  seluruh  variabel independen  dalam  seluruh  persamaan dan  k  adalah  jumlah  variabel  independen  dalam  setiap persamaan. Pada persamaan pertama, variabel human development index (HDI) sebagai variabel dependen yang dipengaruhi oleh FDI, Expenditure on Education, dan Expenditure on Health. Pada persamaan  kedua,  variabel  FDI  sebagai  variabel  dependen  yang  dipengaruhi  oleh  human development index, gross capital formation (GCF), country risk (CR), GDP growth, dan index doing business (IDB). Kedua persamaan untuk masing-masing negara dituliskan berikut:

## a. India
𝐻𝐷𝐼 𝑡 =   𝛼̂ 0 +  𝛼̂ 1 𝐹𝐷𝐼 𝑡 +  𝛼̂ 2 𝐷(𝐸𝑥𝑝𝑜𝑛𝐸𝑑𝑢) 𝑡 + 𝛼̂ 3 𝐷(𝐸𝑥𝑝𝑜𝑛𝐻𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ) 𝑡 + 𝑣̂ 𝑡 (1)
𝐹𝐷𝐼 𝑡 =   𝛽̂ 0 + 𝛽̂ 1 𝐻𝐷𝐼 𝑡 + 𝛽̂ 2 𝐶𝑅 𝑡 + 𝛽̂ 3 𝐷(𝐺𝐶𝐹) 𝑡 +  𝛽̂ 4 𝐺𝐷𝑃𝑔𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ 𝑡 + 𝛽̂ 5 𝐼𝐷𝐵 𝑡 +  𝑣̂ 𝑡 (2)
b. Indonesia
𝐻𝐷𝐼 𝑡 =   𝛼̂ 4 +  𝛼̂ 5 𝐹𝐷𝐼 𝑡 + 𝛼̂ 6 𝐸𝑥𝑝𝑜𝑛𝐸𝑑𝑢 𝑡−1 + 𝛼̂ 7 𝐸𝑥𝑝𝑜𝑛𝐻𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ 𝑡−1 + 𝑣̂ 𝑡 (1)
𝐹𝐷𝐼 𝑡 =   𝛽̂ 6 + 𝛽̂ 7 𝐻𝐷𝐼 𝑡 +  𝛽̂ 8 𝐶𝑅 𝑡 + 𝛽̂ 9 𝐷(𝐺𝐶𝐹) 𝑡 +  𝛽̂ 10 𝐺𝐷𝑃𝑔𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ 𝑡 + 𝛽̂ 11 𝐼𝐷𝐵 𝑡 +  𝑣̂ 𝑡 (2)
Keterangan:
HDI :  tingkat kualitas human capital EXPonEdu :  persentase  pengeluaran  untuk  pendidikan  terhadap  pengeluaran pemerintah D(EXPonEdu) :  perubahan  persentase  pengeluaran  untuk  pendidikan  terhadap pengeluaran pemerintah dari tahun sebelumnya ExponHealth :  persentase  pengeluaran  untuk  kesehatan  terhadap  pengeluaran pemerintah
D(EXPonHealth)  :  perubahan  persentase  pengeluaran  untuk  pendidikan  terhadap pengeluaran pemerintah dari tahun sebelumnya FDI :  arus masuk FDI CR :  indeks risiko Negara D(GCF) :  perubahan jumlah infrastruktur dari tahun sebelumnya GDPgrowth :  pertumbuhan GDP IDB :  indeks kemudahan berbisnis 𝑢̂ 𝑡 , 𝑣̂ 𝑡 :  error term
t :  2000 – 2015
Human  Development  Index  (HDI)  menjelaskan  bagaimana  penduduk  dapat  mengakses hasil pembangunan dalam memperoleh pendapatan, kesehatan dan pendidikan. Bagi Indonesia, HDI  merupakan  ukuran  strategis  karena  selain  sebagai  ukuran  kinerja  pemerintah,  HDI  juga digunakan sebagai salah satu alokator penentuan Dana Alokasi Umum (DAU). Data pada Lampiran 1  menunjukkan,  secara  keseluruhan  HDI  Indonesia  lebih  baik  dibandingkan  India.  India  dan Indonesia juga berhasil meningkatkan HDI dari tahun ke tahun. Namun dalam beberapa tahun terakhir, India berhasil tumbuh lebih cepat sehingga gap HDI Indonesia dan India semakin kecil. Hal tersebut menggambarkan keberhasilan pemerintah India dalam pengalokasian pengeluaran pemerintah secara efektif.
Variabel  Expenditure  on  education  adalah  total  pengeluaran  pemerintah  untuk  sektor pendidikan yang dinyatakan sebagai persentase dari total pengeluaran pemerintah pada tahun tertentu. Pengeluaran publik untuk pendidikan meliputi pengeluaran pemerintah pada lembaga- lembaga  pendidikan  baik  negeri  maupun  swasta,  administrasi  pendidikan,  dan  subsidi  untuk entitas swasta (siswa atau rumah tangga dan entitas swasta lainnya) (World Bank, 2013). Data pada Lampiran 1 memperlihatkan bahwa India cenderung mengeluarkan anggaran yang besar untuk pendidikan sejak awal tahun 2000 dan hingga tahun 2009; namun selanjutnya berfluktuasi bahkan cenderung menurun. Sementara Indonesia cenderung berbanding terbalik dengan India. Pada  tahun  2000  Indonesia  masih  menganggarkan  dana  untuk  sektor  pendidikan  dengan persentase yang kecil, namun hingga tahun 2015 trend persentase anggarannya terus meningkat.
Expenditure on health sangat dibutuhkan dalam meningkatkan human capital investment. Expenditure  on  health  diharapkan  dapat  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia.  Jika sumber daya memiliki tingkat kesehatan yang baik maka di harapkan para sumber daya manusia mampu  memaksimalkan  produktivitasnya  dalam  bekerja.  Indikator  pengeluaran  pemerintah disektor kesehatan dihitung dari total pengeluaran pemerintah untuk kesehatan dibagi dengan total  pengeluaran  pemerintah  dikali  100%.  Data  pada  Lampiran  1  menunjukkan  bahwa,  sejak tahun 2000 hingga 2015 terjadi trend peningkatan terhadap persentase anggaran untuk sektor kesehatan di Indonesia. Sementara persentase anggaran pemerintah untuk sektor kesehatan di India mengalami fluktuasi, namun sejak tahun 2010 terus mengalami peningkatan hingga tahun 2015.
Data pada Lampiran 1 untuk FDI memperlihatkan bahwa arus masuk FDI ke Indonesia sempat berada dibawah nol. Hal tersebut disebabkan oleh pasca krisis yang terjadi di Indonesia pada  tahun  1998  sehingga  memengaruhi  ke  lingkungan  bisnis.  Setelah  itu  terjadi  trend peningkatan terhadap arus masuk FDI ke Indonesia hingga tahun 2015. Walaupun sempat terjadi penurunan pada  beberapa  tahun,  seperti pada tahun  2008  dan  2015.  Sementara di  India  juga terjadi trend peningkatan arus masuk FDI. Bahkan dari tahun 2005 hingga 2008 terjadi lonjakan yang  begitu  besar  dari  arus  masuk  FDI  di  India.  Walaupun  begitu,  terjadi  juga  beberapa  kali penurunan  seperti  pada  tahun  2008  dan  2011.  Penurunan  yang  terjadi  pada tahun  2008  juga
72 | Bina Ekonomi
dampak  dari  krisis  yang  terjadi  di  Amerika.  Hal  tersebut  memperlihatkan  bahwa  lingkungan bisnis  Indonesia  dan  India  dipengaruhi  juga  oleh  negara  lain  khususnya  negara  mitra  dalam berbisnis.
Country  Risk  Index  (CR)  merupakan  data  tahunan  yang  terbitkan  oleh  Political  Risk Services  International  Country  Risk  Guide  (PRS).  Data  tesebut  menggambarkan  risiko  sebuah negara  dari  bebepa  indikator  diantaranya  stabilitas  politik,  efektivitas  pemerintahan  dalam menerapkan kebijakan, kualitas kebijakan, pengawasan terhadap korupsi, keamanan negara, dan aturan hukum yang berlaku. Dengan semakin tinggi nilai CR maka negara tersebut memiliki risiko yang semakin kecil yang berarti semakin aman untuk tinggal atau berbisnis di negara tersebut. Lampiran 1 menunjukkan, Indonesia dan India memiliki rata-rata CR yang cenderung tetap pada nilai  0,6  untuk  Indonesia  dan  0,65  untuk  India  pada  periode pengamatan  (tahun  2000  hingga 2015). Indonesia mengalami perbaikan nilai CR pasca krisis tahun 1998, namun sejak tahun 2011 hingga tahun 2015 nilai CR Indonesia cenderung menurun. Sementara nilai CR India cenderung terus  meningkat  sejak  tahun  2000  hingga  2015  yang  hampir  mencapai  0,7.  Dari  Lampiran  1 terlihat bahwa Indonesia lebih berisiko dibandingkan dengan India.
Gross capital formation (GCF) adalah pembentukan modal tetap bruto meliputi perbaikan lahan pagar, selokan, saluran air, pembelian pabrik, mesin, peralatan, pembangunan jalan, jalur kereta api. Di dalamnya termasuk juga sekolah, kantor, rumah sakit, perumahan, dan bangunan industri. Akuisisi bersih barang berharga juga dianggap pembentukan modal (World Bank, 2013). Umumnya,  semakin tinggi  pembentukan modal  bruto  suatu  negara,  maka akan semakin  cepat pertumbuhan ekonomi negara tersebut secara agregat. Dari Lampiran 1 dapat dilihat bahwa trend peningkatan di Indonesia dan India sejak tahun 2000. Perbedaannya India memiliki nilai GCF yang lebih besar daripada Indonesia sejak tahun 2000. Selain itu, peningkatan GCF di India lebih besar setiap tahunnya sehingga pada tahun 2015 India memiliki nilai GCF hingga lebih dari dua kali lipat dibandingkan  Indonesia.  Namun  hal  tersebut  tidak  dapat  menunjukkan  bahwa  kondisi infrastruktur di India lebih baik daripada di Indonesia, karena India memiliki luas wilayah negara yang lebih luas dan jumlah populasi yang lebih banyak dibandingkan Indonesia.
Pertumbuhan  Gross  Domestic  Product  (GDP  growth)  merupakan  proxy  yang  dapat menggambarkan  pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  negara/wilayah.  GDP  growth  menunjukkan perubahan jumlah nilai produksi yang terjadi di sebuah negara dari tahun ke tahun. Lampiran 1 memperlihatkan, pertumbuhan GDP di Indonesia dan India berfluktuasi. Namun India memiliki trend  pertumbuhan  yang  lebih  baik  dibandingkan  Indonesia.  Walaupun  beberapa  tahun pertumbuhan yang terjadi di Indonesia lebih tinggi daripada di India seperti pada tahun 2000, 2002, dan 2008.
Index  doing  business  (IDB)  merupakan  variabel  yang penulis  rumuskan  sendiri melalui tiga  komponen.  IDB  dibentuk  dari  komponen  diantaranya  tingkat  pajak,  lama  waktu  untuk mendapatkan  izin  memulai  bisnis  dan  mendirikan  bangunan,  dan  kualitas  dalam  penegakan kontrak bisnis. Hasil dari pengolahan data tersebut, menunjukkan semakin kecil nilai IDB artinya kebijakan  untuk  menjalankan  bisnis  disebuah  negara  semakin  mudah.  Data  pada  Lampiran  1 menunjukkan bahwa Indonesia dan India sama-sama makin mempermudah bagi siapapun yang akan melakukan bisnis. Kebijakan mempermudah perusahaan dalam menjalankan bisnis tersebut menunjukkan  bahwa  keduanya  sama-sama  menginginkan  semakin  banyak  bisnis  di  negara masing-masing.  Hal  tersebut  seharusnya  dapat  menarik  minat  investor  untuk  menanamkan modalnya di Indonesia dan India.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil regresi untuk Indonesia ditampilkan oleh Tabel 2 dan untuk India ditunjukkan oleh Tabel 3.
Tabel 2. Hasil Regresi untuk Data Indonesia Negara INDONESIA Variabel dependen  HDI Variabel Koefisien  Std. Error t-Statistic  Prob C 0,558036  0,021221 26,29627  0,0000 FDI 0,001686  0,000293 5,753377  0,0001 ExponEdu t-1 0,002429  0,001308 1,856613  0,0903 ExponHealth t-1 0,015560  0,009153 1,699933  0,1172 R-Squared 0,950591 F-Statistic 71,69136 Prob(F-Statistic) 0,000000 Durbin-Watson Stat  1,377724 Variabel dependen  FDI Variabel Koefisien Std. Error  t-Statistic  Prob HDI 51,79405 22,27935  2,324756  0,0424 CR -70,66506 31,21177  -2,264052  0,0470 D(GCF) -0,093387 0,054321  -1,719178  0,1163 GDPgrowth 5,448602 2,258882  2,412079  0,0366 IDB -0,153574 0,020922  -7,340410  0,0000 R-Squared 0,874138 Durbin-Watson Stat  2,263483 Sumber: Hasil olahan penulis Tabel 3. Hasil Regresi untuk Data India Negara INDIA Variabel dependen  HDI Variabel Koefisien  Std. Error  t-Statistic  Prob C 0,516990  0,009412  54,93021  0,0000 FDI 0,002084  0,000391  5,322407  0,0002 D(ExponEdu) 0,012521  0,005240  2,389433  0,0359 D(ExponHealth) 0,035440  0,015972  2,218893  0,0485 R-Squared 0,903422 F-Statistic 34,90504 Prob(F-Statistic) 0,000006 Durbin-Watson Stat  1,507894 Variabel dependen  FDI Variabel Koefisien  Std. Error  t-Statistic  Prob HDI -29,84417  76,92218  -0,387979  0,7062 CR 128,4319  78,95104  1,626729  0,1349 D(GCF) 0,001847  0,038700  0,047719  0,9629 GDPgrowth -2,423414  1,368476  -1,770885  0,1070 IDB -0,330840  0,070766  -4,675105  0,0009 R-Squared 0,871547 Durbin-Watson Stat  1,691970 Sumber: Hasil olahan penulis

## 74 | Bina Ekonomi
Uji multikolinearitas dilakukan untuk melihat hubungan linear atau korelasi yang tinggi antara variabel independen. Jika koefisien korelasi antara masing-masing variabel independen lebih dari 0,8, maka terjadi multikolinearitas. Berdasarkan hasil uji multikolinearitas, diketahui bahwa  koefisien  korelasi  di  antara  seluruh  variabel  independen  dari  dua  persamaan  memiliki nilai dibawah 0,8 atau 80%, mengindikasikan bahwa tidak ada multikolinearitas.
Selain  itu,  uji  autokorelasi  dilakukan  untuk  mengetahui  keberadaan  korelasi  residual pada satu observasi dengan residual observasi lain yang diurutkan menurut waktu. Dari hasil uji Durbin-Watson  (DW)  pada  persamaan  regresi  untuk  Indonesia,  diperoleh  nilai  DW-stat  yang berada pada daerah ragu-ragu (inconclusive). Sementara itu, dari hasil uji untuk persamaan India, diperoleh nilai DW-stat yang mengindikasikan tidak terdapat autokorelasi positif atau negatif. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat penyimpangan pada kedua persamaan tersebut.
Uji-t  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  masing-masing  variabel  bebas  mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.
 H 0 : βk = 0, artinya secara parsial pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen tidak signifikan.
 H 1 : βk ≠ 0, artinya secara parsial pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen signifikan.
Jika nilai t-statistik > t-tabel, maka H 0 ditolak dan H 1 diterima, dengan kata lain terdapat pengaruh antara variabel dependen dan variabel independen. Sebaliknya jika t-statistik < t-tabel, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak, yang artinya tidak terdapat hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Hasil t-tabel pada α=1%, α=5%, dan α=10% untuk menguji koefisien regresi parsial disajikan oleh Tabel 4.
Tabel 4. Hasil t-tabel untuk Analisis Regresi Parsial
Persamaan (1) Var. Dep.: HDI Persamaan (1) Var. Dep.: HDI α = 1% α = 5% α = 10% α = 1% α = 5% α = 10% t-tabel 3,055 2,179 1,782 3,169 2,228 1,812
Sumber: Hasil olahan penulis
Hasil regresi persamaan pertama negara Indonesia memperlihatkan nilai t-stat koefisien variabel  FDI  sebesar  5,75.  Nilai  t-stat  5,75  lebih  besar  dibandingkan  nilai  t-tabel  3,055.  Oleh karena itu tolak H 0 atau dengan kata lain koefisien variabel FDI signifikan pada α=1%. Nilai tstat koefisien variabel  expenditure on education  (Exponedu) sebesar 1,856 yang lebih besar dari t- tabel  1,782  sehingga  koefisien  variabel  expenditure  on  education  (Exponedu)  signifikan  pada α=10%.  Nilai t-stat koefisien variabel  expenditure on health (Exponhealth) sebesar 1,699 lebih besar  dari  nilai  t-tabel  1,782  sehingga  koefisien  variabel  expenditure  on  health  (Exponhealth) tidak signifikan bahkan pada α=10%.
Hasil  regresi  persamaan  kedua  untuk  Indonesia  memperlihatkan  nilai  t-stat  koefisien variabel HDI sebesar 2,324 yang lebih besar dibandingkan nilai t-tabel 2,228 sehingga koefisien variabel HDI signifikan pada α=5%. Nilai t-stat koefisien variabel CR sebesar │-2,264│yang lebih besar dari t-tabel 2,228 sehingga koefisien variabel CR signifikan pada α=5%. Nilai t-stat koefisien variabel GCF sebesar │-1,7191│yang lebih kecil dari nilai t-tabel 1,812 sehingga koefisien variabel GCF tidak signifikan pada α=10%. Nilai t-stat koefisien variabel GDP growth sebesar 2,412 yang lebih besar dibandingkan nilai t-tabel 2,228 sehingga koefisien variabel GDP  growth signifikan pada α=5%. Nilai t-stat koefisien variabel IDB sebesar │-7,340│yang lebih besar dibandingkan
nilai t-tabel 3,169 sehingga koefisien variabel IDB signifikan pada α=1%.
Hasil  regresi  persamaan  pertama  untuk  India  memperlihatkan  nilai  t-stat  koefisien variabel FDI sebesar 5,322. Nilai t-stat 5,322 lebih besar dibandingkan nilai t-tabel 3,055. Oleh karena itu tolak H 0 atau dengan kata lain koefisien variabel FDI signifikan pada α=1%. Nilai tstat koefisien variabel  expenditure on education  (Exponedu) sebesar 2,389 yang lebih besar dari t- tabel  2,179  sehingga  koefisien  variabel  expenditure  on  education  (Exponedu)  signifikan  pada α=5%. Nilai t-stat koefisien variabel expenditure on health (Exponhealth) sebesar 2,218 yang lebih besar  dari  nilai  t-tabel  2,179  sehingga  koefisien  variabel  expenditure  on  health  (Exponhealth) signifikan pada α=5%.
Hasil regresi persamaan kedua untuk India memperlihatkan nilai t-stat koefisien variabel HDI sebesar│-0,3879│yang lebih kecil dibandingkan nilai t-tabel 1,812. Oleh karena itu terima H 0 atau dengan kata lain koefisien variabel HDI tidak signifikan pada α=10%. Nilai t-stat koefisien variabel CR sebesar 1,6267 yang lebih kecil dari t-tabel 1,812 sehingga koefisien variabel CR tidak signifikan pada α=10%. Nilai t-stat koefisien variabel GCF sebesar 0,0477 lebih kecil dari nilai t- tabel 1,812 sehingga koefisien variabel  GCF tidak signifikan pada α=10%. Nilai t-stat koefisien variabel  GDP  growth  sebesar  │-1,7708│lebih  kecil  dibandingkan  nilai  t-tabel  1,812  sehingga koefisien variabel GDP growth tidak signifikan pada α=10%. Nilai t-stat koefisien variabel  IDB sebesar│-4,6750│lebih  besar  dibandingkan  nilai  t-tabel  3,169  sehingga  koefisien  variabel  IDB signifikan pada α=1%.
Koefisien  determinasi  (R 2 )  digunakan  untuk  mengetahui  persentase  variasi  variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen. Angka koefisien determinasi yang didapat untuk persamaan pertama untuk India adalah 0,903, artinya variabel human development index diterangkan oleh FDI inflows, expenditure on education, dan expenditure on health sebesar 90,3% dan sisanya sebesar 9,7% dijelaskan oleh faktor lainnya yang tidak termasuk ke dalam penelitian. Angka koefisien determinasi yang didapat dalam persamaan kedua  untuk India adalah sebesar 0,871  yang  diartikan  bahwa  variabel  FDI  inflows  diterangkan  oleh  human  development  index, country risk, gross capital formation, dan index doing business sebesar 87,1% dan sisanya sebesar 12,9% dijelaskan oleh faktor lainnya yang tidak termasuk ke dalam penelitian.
Angka koefisien determinasi yang didapat untuk persamaan pertama negara Indonesia adalah  sebesar  0,95,  artinya  variabel  human  development  index  diterangkan  oleh  FDI  inflows, expenditure  on  education,  dan  expenditure  on  health  sebesar  95%  dan  sisanya  sebesar  5% dijelaskan  oleh  faktor  lainnya  yang  tidak  termasuk  ke  dalam  penelitian.  Angka  koefisien determinasi yang didapat dalam persamaan kedua negara indonesia adalah sebesar 0,874, artinya variabel  FDI  inflows  diterangkan  oleh  human  development  index,  country  risk,  gross  capital formation,  dan  index  doing  business  sebesar  87,4%  dan  sisanya sebesar  12.6%  dijelaskan  oleh faktor lainnya yang tidak termasuk ke dalam penelitian.

## 5. PEMBAHASAN
Hasil pengujian pada model pertama negara India menunjukkan koefisien FDI signifikan pada  α=1%  dan  FDI  memiliki  nilai  koefisien  0,0208.  Berdasarkan  hasil  regresi  tersebut  dapat dikatakan  bahwa  jika  arus  masuk  FDI  ke  India  meningkat  sebesar  1  miliar  ($),  maka  akan meningkatkan HDI sebesar 0,0208. Hubungan positif ini dapat diartikan bahwa semakin besar jumlah FDI masuk ke negara India maka akan dapat meningkatkan kualitas human capital yang ada di India. Dari hasil regresi tersebut dapat dikatakan bahwa masuknya investasi asing langsung akan  meningkatkan  human  capital  di  India  melalui  transfer  teknologi,  spillover  effect  dan pembayaran pajak sehingga memberikan anggaran lebih untuk pemerintah menginvestasikannya di bidang human capital. Hal tersebut sejalan dengan penelitian Cheung dan Ping (2004) yang menyatakan  investasi  asing  langsung  (FDI)  dapat  memberikan  keuntungan  bagi  negara  tuan rumah  melalui  saluran  spillover  seperti  reverse  engineering,  turnovers  tenaga  kerja  terampil, demonstration effect, dan hubungan antara pemasok dengan pelanggan. Selain itu, Soltanpanah dan Karimi (2013) juga menunjukkan bahwa FDI yang masuk pada sebuah negara secara kolektif berkontribusi  kepada  lingkungan  makro  negara  tersebut  (kebjakan  fiskal)  lewat  pajak.  Pajak merupakan pendapatan negara yang selanjutnya digunakan untuk pembelanjaan negara. Maka hasil dari pajak dapat berupa infrastruktur untuk menunjang kegiatan ekonomi perusahaan atau juga  dapat  beupa  infrastruktur  yang  menunjang  peningkatan  dari  human  capital  seperti, infrastruktur  untuk  pendidikan  dan  kesehatan.  Dalam  penelitian  tersebut  Soltanpanah  dan Karimi (2013) juga menambahkan bahwa memang hasil pajak tersebut belum tentu digunakan untuk investasi modal mausia, tetapi setidaknya membebaskan keterbatasan anggaran dan akan memungkinkan investasi pemerintah dengan anggaran yang lebih besar.
Koefisien variabel perubahan expenditure on education signifikan pada α=5% dengan nilai koefisien  regresi  sebesar  0,00524.  Angka  sebesar  0,00524  menjelaskan  bahwa  perubahan peningkatan pengeluaran pemerintah di sektor pendidikan sebesar 1% akan meningkatkan HDI sebesar 0,00524. Selain itu, koefisien variabel perubahan  expenditure on health juga signifikan pada  α=5%  dengan  nilai  koefisien  regresi  sebesar  0,0354.  Angka  sebesar  0,0354  menjelaskan bahwa perubahan peningkatan pengeluaran pemerintah di sektor kesehatan sebesar 1% akan meningkatkan HDI sebesar 0,0354. Hubungan positif dari kedua variabel tersebut dapat diartikan semakin tinggi anggaran pemerintah India untuk sektor pendidikan dan kesehatan, maka akan meningkatkan kualitas human capital. Pembangunan infrastruktur, perbaikan sistem pelayanan dan  penunjang  dari  kesehatan  dan  pendidikan  akan  membentuk  sumberdaya  manusia  yang berkualitas  baik.  Selain  itu  alokasi  dana  lebih  untuk  sektor  kesehatan  dan  pendidikan  sangat berpengaruh  bagi  pembangunan  ekonomi  di  negara  berkembang  seperti  India.  Hal  tersebut diperkuat oleh penelitian dari Todaro (1993) yang menyatakan bahwa dampak investasi dalam modal manusia di negara-negara berkembang sangat besar. Investasi pada modal manusia dapat meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  serta  memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap kegiatan produksi dan pendapatan. Hasil regresi dari data negara India sejalan dengan apa yang sedang dilakukan oleh pemerintah yang sangat memerhatikan investasi modal manusia beberapa tahun  terakhir  dengan  semakin  meningkatnya  persentase  anggaran  pemerintah  untuk  sektor pendidikan dan sektor kesehatan.
Koefisien  variabel  IDB  signifikan  pada  α=1%  dengan  nilai  koefisien  sebesar  -0,33084. Angka sebesar  -0,33083 menjelaskan bahwa peningkatan angka IDB sebesar  satu satuan akan menurunkan  arus  masuk  FDI  sebesar  330  juta  ($).  Hal  tersebut  terjadi  sesuai  hipotesis  awal karena memang semakin tinggi angka IDB berarti semakin sulit untuk melakukan bisnis (pajak tinggi,  perizinan  sulit  dan  pelanggaran  kontrak  sering  terjadi).  Hasil  tersebut  menunjukkan
bahwa  kebijakan  mempermudah  administrasi  dalam  berbisnis  merupakan  salah  satu  motif masuknya FDI ke India. Hasil regresi variabel IDB sejalan dengan apa yang di laporkan oleh World Investment  Report (WIR).  Dalam laporannya, kebijakan terkait investasi merupakan salah satu faktor kunci untuk FDI menanamkan modalnya di sebuah negara (WIR, 2010). Jika aturan dalam berbisnis di India semakin mudah, maka hal tersebut akan menjadi salah satu motif FDI masuk ke India. Hasil pengujian pada persamaan kedua di negara India menunjukkan koefisien dari HDI yang  tidak signifikan,  artinya  nilai  HDI  tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap  arus  masuk  FDI  di India. Selain itu, koefisien variabel country risk, perubahan GCF, dan gross domestic bruto growth (GDP  growth)  tidak  signifikan,  artinya  variabel-variabel  tersebut  tidak  secara  signifikan memengaruhi arus masuk FDI ke India.
Hasil pengujian pada persamaan pertama negara Indonesia menunjukkan koefisien FDI signifikan  pada  α=1%  dan  FDI  memiliki  nilai  koefisien  0,001686.  Berdasarkan  hasil  regresi tersebut dapat dikatakan bahwa jika arus masuk FDI ke Indonesia meningkat sebesar 1 miliar ($), maka  akan  meningkatkan  nilai  HDI  sebesar  0,0016.  Hubungan  positif  yang  terjadi menggambarkan bahwa human capital Indonesia mendapat keuntungan dari masuknya FDI. Hasil tersebut  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Soltanpanah  dan  Karimi  (2013)  yang menunjukkan bahwa bagi negara berkembang seperti Indonesia FDI akan memberikan pengaruh positif salah satunya terhadap akumulasi human capital. Negara berkembang akan mendapatkan teknologi  dan  pembelajaran  baru  dari  perusahaan  asing  sementara  perusahaan  asing  akan mendapatkan efisiensi di negara berkembang. Selain itu Blomstorm dan Kokko (seperti dikutip oleh Afin et al., 2008) juga mengatakan hal yang sejalan bahwa perusahaan multinasional karena adanya perdagangan internasional dan investasi asing seringkali dianggap sebagai sumber utama difusi teknologi dan pertumbuhan ekonomi negara tuan rumah. Dengan kata lain, perdagangan internasional  dan  investasi  asing  dianggap  sebagai  sumber  transfer  pengetahuan,  kinerja  dan teknologi,  terutama dari  negara  maju  ke  negara  sedang  berkembang.  Hal tersebut  merupakan eksternalitas positif dari perdagangan internasional dan investasi asing. Dengan kata lain transfer teknologi memang terjadi ketika FDI masuk ke sebuah negara.
Koefisien variabel expenditure on education signifikan pada α=10% dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,00242. Angka sebesar 0,00242 menjelaskan bahwa peningkatan pengeluaran pemerintah  di  sektor  pendidikan  sebesar  1%  akan  meningkatkan  nilai  HDI  sebesar  0,00242. Namun koefisien variabel expenditure on health tidak signifikan bahkan pada α=10%. Hubungan positif  dari  hasil  regresi  tersebut  menggambarkan  peran  pemerintah  dalam  memberikan anggaran memengaruhi perubahan kualitas human capital yang ditunjukkan oleh nilai HDI. Hasil tersebut juga sejalan dengan Todaro (1993) yang menyatakan bahwa dampak investasi dalam modal manusia di negara-negara berkembang dapat meningkatkan kualitas sumber daya manusia serta memiliki pengaruh yang besar terhadap kegiatan produksi dan pendapatan.
Hasil pengujian pada persamaan kedua negara Indonesia menunjukkan koefisien dari HDI yang signifikan pada α=5% dengan nilai koefisien regresi sebesar 51,794. Angka sebesar 51,794 menjelaskan bahwa nilai HDI sebersar satu satuan akan meningkatkan arus masuk FDI sebesar 51,79  miliar  $.  Hubungan  positif  tersebut  menggambarkan  kualitas  human  capital  yang dicerminkan melalui HDI menjadi salah satu daya tarik FDI ke Indonesia. Dalam Dunning (1993) dikatakan  salah  satu  orientasi  dari  FDI  untuk  masuk  ke  sebuah  negara  adalah  tingkat keterampilan atau skill tenaga kerja. Maka semakin tinggi tingkat human capital di Indonesia akan meningkatkan  arus  masuk  FDI  karena  perusahaan  asing  akan  lebih  efisien  dalam  melakukan kegiatan produksi dengan tenaga kerja yang produktif.

## 78 | Bina Ekonomi
Koefisien  variabel  country  risk  signifikan  pada  α=5%  dengan  nilai  koefisien  regresi sebesar  -70,66.  Angka  sebesar  -70,66  menjelaskan  bahwa  penurunan  angka  country  risk  index (peningkatan  risiko  negara)  sebesar  satu  satuan  akan  tetap  meningkatkan  arus  masuk  FDI sebesar 70,66 miliar $. Hasil regresi menunjukkan penurunan CR akan tetap meningkatkan arus masuk  FDI  disebabkan  nilai  indeks  country  risk  Indonesia  sering  berfluktuasi  dan  cenderung rendah. Jika berkaca pada hasil dari variabel CR di negara India, maka hasil dari variabel CR di Indonesia menunjukkan bahwa FDI yang masuk ke Indonesia lebih berani mengambil dari risiko karena sekalipun risiko negara Indonesia sedang meningkat (penurunan nilai country risk index) arus masuk FDI tetap meningkat.
Koefisen  variabel  pertumbuhan  Gross  Domestic  Product  (GDP  growth)  signifikan  pada α=5% dengan nilai koefisien sebesar 5,448. Angka sebesar 5,448 menjelaskan bahwa peningkatan angka GDP growth sebesar 1% akan meningkatkan arus masuk FDI sebesar 5,44 miliar ($). GDP growth  menggambarkan  peningkatan  ukuran  pasar  sehingga  negara  yang  mengalami pertumbuhan  GDP  dapat  menjadi  basis  wilayah  dalam  melakukan  penjualan.  GDP  yang  terus tumbuh dari tahun ke tahun menggambarkan daya beli masyarakat yang semakin meningkat. Hal tersebut  juga  dijelaskan  oleh  Dunning  (1993)  Bagi  market-seeker  investors,  luas  pasar  dan pertumbuhan pasar suatu negara merupakan alasan penting dalam memilih lokasi FDI. Maka dari itu,  Hubungan  positif  hasil  regresi  tersebut  menujukkan  bahwa  FDI  yang  masuk  ke  Indonesia berorientasi pada pasar.
Koefisien variabel IDB signifikan pada α=1% dengan nilai koefisien sebesar -0,153. Angka -0,153 menjelaskan peningkatan angka IDB sebesar satu satuan akan menurunkan arus masuk FDI sebesar 153 juta ($). Sesuai dengan hipotesis awal karena memang semakin tinggi angka IDB berarti  semakin  sulit  untuk  melakukan  bisnis  (pajak  tinggi,  perizinan  sulit  dan  pelanggaran kontrak  sering  terjadi).  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  kebijakan  mempermudah administrasi  dalam  berbisnis  merupakan  salah  satu  motif  masuknya  FDI  ke  Indonesia.  Hasil regresi variabel IDB sejalan dengan apa yang di laporkan oleh  World Investment Report (WIR). Dalam  laporannya  WIR  (2010),  mengatakan  kebijakan  terkait  investasi  merupakan  salah  satu faktor kunci untuk FDI menanamkan modalnya di sebuah negara. Jika aturan dalam berbisnis di Indonesia  semakin  mudah  maka  hal  tersebut  akan  menjadi  salah  satu  motif  FDI  masuk  ke Indonesia.  Hasil  pengujian  pada  persamaan  kedua  di  negara  Indonesia  menunjukkan  hanya koefisien dari perubahan GCF yang tidak signifikan, artinya nilai GCF tidak terlalu berpengaruh terhadap arus masuk FDI di Indonesia.

## 6. SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini bertujuan untuk menguji adanya hubungan kausal antara kualitas  human capital dan arus masuk FDI serta orientasi FDI seperti apa yang masuk ke Indonesia dan India. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  timbal  balik  antara  kualitas human capital dan arus masuk FDI di Indonesia. Sedangkan antara kualitas  human capital dan arus  masuk  FDI  di  India  tidak  terjadi  hubungan  timbal  balik,  di  mana  arus  masuk  FDI memengaruhi  kualitas  human  capital  namun  kualitas  human  capital  tidak  memengaruhi  arus masuk FDI.
Di India, arus masuk FDI berpengaruh positif terhadap kualitas human capital. Di mana peningkatan arus masuk FDI dapat meningkatkan kualitas human capital. FDI berpengaruh positif terhadap kualitas human capital melalui transfer teknologi, spillover effect dan pembayaran pajak
sehingga  memberikan tambahan  anggaran  pemerintah  untuk  dialokasikan  pada  bidang  modal manusia.  Perubahan  pengeluaran  pemerintah  di  sektor  pendidikan  dan  kesehatan  juga berpengaruh  positif  terhadap  kualitas  human  capital.  Hal  tersebut  menggambarkan  betapa pentingnya  peran  pemerintah  untuk  sektor  pendidikan  dan  kesehatan  terutama  melalui penetapan anggaran belanja negara di sektor tersebut.
Index  Doing  Business  berpengaruh  negatif  terhadap  arus  masuk  FDI  di  India.  Semakin tinggi angka IDB berarti semakin sulit untuk melakukan bisnis (pajak tinggi, perizinan sulit dan pelanggaran kontrak sering terjadi), artinya semakin mudah administrasi dalam berbisnis akan semakin  meningkatkan  arus  masuk  FDI.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  kebijakan mempermudah administrasi dalam berbisnis merupakan salah satu daya tarik bagi masuknya FDI ke  India.  Variabel  yang  tidak  signifikan  berpengaruh  terhadap  arus  masuk  FDI  di  India  yaitu kualitas human capital, risiko negara India, perubahan nilai infrastruktur dan pertumbuhan GDP.
Di  Indonesia,  arus  masuk  FDI  berpengaruh  positif  terhadap  kualitas  human  capital. Negara berkembang seperti Indonesia akan mendapatkan teknologi dan pembelajaran baru dari perusahaan asing. Perubahan pengeluaran pemerintah di sektor pendidikan dan kesehatan juga berpengaruh positif terhadap kualitas human capital. Pengaruh investasi dalam modal manusia di negara-negara berkembang sangat besar. Investasi pada modal manusia dapat meningkatkan kualitas sumber daya manusia serta memiliki pengaruh yang besar terhadap kegiatan produksi dan  pendapatan.  Hal  tersebut  menggambarkan  betapa  pentingnya  peran  pemerintah  untuk sektor  pendidikan  dan  kesehatan  terutama  melalui  penetapan  anggaran  belanja  negara  agar dapat menunjang investasi modal manusia.
Tingkat  human  capital  berpengaruh  positif  terhadap  arus  masuk  FDI.  Hal  tersebut disebabkan  salah  satu  orientasi  dari  FDI  untuk  masuk  ke  sebuah  negara  adalah  tingkat keterampilan atau skill tenaga kerja. Maka semakin tinggi tingkat human capital di Indonesia akan semakin tinggi juga arus masuk FDI karena perusahaan asing akan lebih efisien dalam melakukan kegiatan produksi dengan tenaga kerja yang produktif.
Risiko  negara  Indonesia  berpengaruh  negatif  terhadap  arus  masuk  FDI.  Di  mana peningkatan risiko yang disebabkan tidak kondusifnya sebuah negara akan tetap meningkatkan arus  masuk  FDI  ke  Indonesia.  Hal  tersebut  terjadi  karena  orientasi  FDI  masuk  ke  Indonesia mencari pasar, sehingga kondisi stabilitas negara yang dapat memengaruhi kegiatan produksi dan nilai tukar (untuk ekspor) tidak menjadi halangan bagi investor asing.
Pertumbuhan GDP berpengaruh positif terhadap arus masuk FDI ke Indonesia. Di mana peningkatan  pertumbuhan  GDP  akan  dapat  meningkatkan  arus  masuk  FDI.  Hal  tersebut menggambarkan  bahwa  FDI  yang  masuk  ke  Indonesia  mencari  pasar.  GDP  growth menggambarkan  peningkatan  ukuran  pasar  sehingga  negara  yang  mengalami  peningkatan pertumbuhan  GDP  dapat  menjadi  basis  wilayah  dalam  melakukan  penjualan.  GDP  yang  terus tumbuh dari tahun ke tahun menggambarkan daya beli masyarakat yang semakin meningkat.
Index Doing Business berpengaruh negatif terhadap arus masuk FDI di Indonesia. Semakin tinggi angka IDB berarti semakin sulit untuk melakukan bisnis (pajak tinggi, perizinan sulit dan pelanggaran  kontrak  sering  terjadi),  dengan  kata  lain  semakin  mudah  administrasi  dalam berbisnis akan semakin meningkatkan arus masuk FDI. Jika aturan dalam berbisnis di Indonesia semakin mudah maka hal tersebut akan menjadi daya tarik bagi FDI masuk ke Indonesia. Variabel yang tidak signifikan berpengaruh terhadap arus masuk FDI di Indonesia yaitu perubahan nilai
infrastruktur.
Dari hasil tersebut dapat disimpulkan FDI yang masuk ke India berorientasi pada ekspor atau pasar mancanegara. Sementara FDI yang masuk ke Indonesia hanya berorientasi pada pasar domestik. Maka dari itu, arus masuk FDI yang masuk ke India lebih bernilai besar dibandingkan arus masuk FDI ke Indonesia karena target pasar produk perusahaan asing yang masuk ke India lebih luas dibandingkan perusahaan asing yang masuk ke Indonesia.
Sebagai  implikasi  dari  penelitian  ini,  sebaiknya  pemerintah  Indonesia  dapat  membuat anggaran yang tepat bagi sektor-sektor yang dapat meningkatkan kualitas human capital. Selain itu  perlu  dibuat  lebih  banyak  kebijakan  yang  output-nya  menghasilkan  sumber  daya  manusia dengan  kualitas  baik.  Salah  satu  kebijakan  yang  dapat  meningkatkan  kualitas  human  capital adalah mempermudah aturan terkait investasi asing (pajak, perizinan, dan aturan kontrak). Hal tersebut perlu dilakukan karena jika mengacu apa yang terjadi di India, motif FDI masuk adalah kualitas sumber daya manusianya. Dengan begitu, investasi asing yang nantinya akan memiliki multiplier effect terhadap kualitas sumber daya manusia negara itu sendiri dan akan terus menjadi siklus yang baik karena kualitas sumber daya manusia juga memiliki pengaruh baik terhadap arus masuk FDI (virtuous circle).
Penelitian  berikutnya  dapat  menambah  periode  waktu  dan  menggunakan  GDP  growth sebagai  variabel  dependen.  Hal  tersebut  dilakukan  agar  penelitian  berikutnya  dapat  melihat pengaruh  dan  keterkaitannya  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Dengan  demikian,  saran-saran tersebut diharapkan dapat menjadi bahan untuk memperkaya penelitian serupa selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Afin, R., Yulistiono, H., & Oktarani, N. A. (2008). Perdagangan internasional, investasi asing, dan efisiensi perekonomian negara-negara ASEAN. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 10(3), 261-296.
Arifin,  M.  Y.,  Suswandi,  P.  E.,  &  Adenan,  M.  (2015).  Pengaruh  pengeluaran  pemerintah  sektor kesehatan,  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan,  dan  pertumbuhan  ekonomi terhadap  indeks  pembangunan  manusia  Jawa  Timur  2006-2013.  Jurnal  Universitas Jember.
Blomstorm, M., & Kokko, A. (2002). FDI and human capital: a research agenda. OECD Development Centre.
Brata,  A.  G.  (2004).  Analisis  hubungan  timbal  balik  antara  pembangunan  manusia dan  kinerja ekonomi Daerah Tingkat II di Indonesia. Lembaga Penelitian-Universitas Atma Jaya.
Cheung, K. Y., & Ping, L. (2004). Spillover effect of FDI on innovation in China: evidence from the provincial  data.  China  Economic  Review,  15(1),  25-44.  doi:10.1016/S1043- 951X(03)00027-0
Dikit,  S.  V.,  &  Shringarpure,  A.  A.  (2013).  Exchange  rate  -  a  key  determinant  of  FDI  in  India. Advances in Management, 6(9), 55-57.
Dorozynska, A., & Dorozynski, T. (2015). Human capital and FDI in central and eastern europe. Managing Global Transitions, 13(2), 151-170.
Dua, P., & Garg, R. (2015). Macroeconomics determinants of foreign direct investment: evidence from India. The Journal of Developing Areas, 49(1).
Dunning,  J.  H.  (1993).  Multinasional  enterprises  and  the  global  economy.  Wokingham,  England: Addison-Wesley Publishing Company.
Kar, S. (2013). Exploring the causal link between FDI and human capital development in India. India Institute of Management Calcutta, 40(1-2), 3-13.
Kementerian  Keuangan  Republik  Indonesia.  (2014).  Data  pokok  APBN  2010-2014.  Jakarta: Kementerian Keuangan Republik Indonesia.
Kurniati, Y.,  Prasmuko, A., & Yanfitri. (2007). Determinan FDI (faktor-faktor yang menentukan investasi asing langsung). Working Paper.
McConnell, C. R., Brue, S. L., & Macpherson, D. A. (2010). Contemporary labor economics (9th ed.). New York: The McGraw-Hill Companies.
Mello,  L.,  &  Fukusaku,  K.  (2000).  Trade  and  foreign  direct  investment  in  Latin  America  and Southeast Asia: temporal causality analysis. Journal of International Development, 12(7), 903-924. doi:10.1002/1099-1328(200010)12:7<903::AID-JID695>3.0.CO;2-8
Nafukho, F. M., Hairston, N. R., & Brooks, K. (2004). Human capital theory: implication for human resource  development.  Human  Resource  Development  International,  7(4),  545-551.  doi: 10.1080/1367886042000299843
Razin, A., & Sadka, E. (2000). Unskilled migration: a burden or a boon for the welfare state? The Scandinavian Journal of Economics, 102(3), 463-479. doi:10.1111/1467-9442.00210
Salvatore, D. (2013). International economics (11th ed.). New York: Wiley.
Sarwedi, S. (2004). Investasi asing langsung di Indonesia dan faktor yang memengaruhinya. Jurnal Akutansi dan Keuangan, 4(1), 17-35. doi: 10.9744/jak.4.1.pp.%2017-35
Soltanpanah,  H.,  &  Karimi,  M.  S.  (2013).  Accumulation  of  human  capital  and  foreign  direct investment (FDI) inflows in ASEAN-3 countries (Malaysia, Thailand, Indonesia). African Journal of Business Management, 17(7), 1599-1605. doi:10.5897/AJBM11.1681
Tjiptoherijanto,  P.,  Yasin,  M.,  Hasan,  B.,  &  Hadisumarto,  D.  (1982).  Sumber  daya  manusia, kesempatan  kerja  dan  pembangunan  ekonomi.  Jakarta:  Lembaga  Penerbit  Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Todaro,  M.  P.  (1993).  Pembangunan  ekonomi  di  dunia  ketiga  (3rd  ed.).  (B.  Abdullah,  Trans.) Jakarta: Gelora Aksara Pratama.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2006). Economics development (9th ed.). London: Pearson Education. World  Bank  Group.  (2014).  Doing  Business  2015  Going  Beyond  Efficiency.  Washington  DC:
International  Bank  for  Reconstruction  and  Development  /  The  World  Bank  . doi:10.1596/978-1-4648-0351-2
World Bank Group. (2016). World development indicators 2016. World Bank Publications.

## 82 | Bina Ekonomi
World  Investment  Report.  (2010).  The  global  competitiveness  report  2010.  Geneva:  World Economic Forum.

## LAMPIRAN 1. Data yang Digunakan dalam Penelitian
Tahun Indonesia India HDI  Peng Pend (%) Peng Kes (%) FDI (Mil $) Indeks Risiko Negara Gross Cap. For. (Mil $) Pert PDB (%) Indeks Kemud. Bisnis HDI  Peng. Pend. (%) Peng. Kes. (%) FDI (Mil $) Indeks Risiko Negara Gross Cap. For. (Mil $) Pert PDB (%) Indeks Kemud. Bisnis 2000 0,61  8,82 4,05  -4,550  0,49 36,710 4,92  204,45 0,49  17,5 14,39  3,584 0,59 114,933  3,84 165,05 2001 0,61  11,6 4,34  -2,977  0,57 36,163 3,64  173,57 0,5 15,9 4,25 5,128 0,6 126,318  4,82 149,56 2002 0,62  14,37  4,8 0,145 0,64 41,879 4,5 168,51 0,5 14,3 3,82 5,209 0,62 130,826  3,8 146,33 2003 0,62  16,28  4,34  -0,597  0,63 60,098 4,78  167,88 0,51  12,9 3,6 3,682 0,63 161,627  7,86 144,47 2004 0,63  14,17  4,82  1,896 0,61 61,786 5,03  146,42 0,52  11,6 4,04 5,429 0,67 234,184  7,92 127,83 2005 0,63  15,15  4,74  8,336 0,61 71,700 5,7 122,8 0,53  11,53  4,51 7,269 0,67 285,966  9,28 102,72 2006 0,64  15,05  4,94  4,914 0,63 92,602 5,5 103,53 0,54  11,8 4,4 20,029  0,66 340,464  9,26 82,02 2007 0,65  15 5,03  6,928 0,63 107,710  6,35  96,86 0,55  12 4,43 25,228  0,65 510,004  8,61 56,37 2008 0,65  13,67  5,14  9,318 0,62 141,926  6,01  72,71 0,56  11,43  4,34 43,406  0,65 453,625  3,89 52,89 2009 0,66  19,31  5,58  4,877 0,64 167,190  4,63  46,87 0,58  10,82  4,37 35,581  0,66 538,067  8,48 47,87 2010 0,67  16,65  6,12  15,292  0,62 248,276  6,22  39,88 0,59  11,74  4,3 27,397  0,65 673,695  10,26  45,55 2011 0,67  18,1 5,83  20,565  0,61 294,540  6,17  37,42 0,6 13,7 4,42 36,499  0,63 721,494  6,64 43,15 2012 0,68  18,1 6,1 21,201  0,55 321,912  6,03  37,42 0,6 14,1 4,49 23,996  0,63 699,800  5,62 42,17 2013 0,68  17,6 6,03  23,282  0,57 308,720  5,56  36,38 0,6 14,45  4,66 28,153  0,63 645,810  6,64 43,11 2014 0,68  17,51  6,73  26,277  0,59 307,827  5,02  40,02 0,61  14,84  5,05 33,871  0,64 696,325  7,24 43,45 2015 0,69  17,42  7,43  15,508  0,56 297,902  4,8 31,65 0,61  15,22  5,44 44,208  0,67 678,238  7,57 38,83

## 84 | Bina Ekonomi

## Halaman ini sengaja dikosongkan