## ANALISIS DAMPAK INVESTASI TERHADAP PEREKONOMIAN DAERAH: STUDI KASUS INVESTASI PERTAMBANGAN MINERAL LOGAM PROVINSI PAPUA
Investment Impact Analysis on Regional Economy: Case Study on Investment of Metal Mining of Papua Province
Artikel masuk : 17-02-2020 , Artikel diterima : 14-07-2020
* Penulis Koresponden: fadhila@mining.itb.ac.id
Doi : https://doi.org/10.36986/impj.v2i1.18

## ABSTRACT

## ABSTRAK
Sektor pertambangan salah satunya dicirikan sebagai kegiatan yang padat modal. Biaya modal atau investasi dikeluarkan oleh pemilik Ijin Usaha Pertambangan mulai dari tahap penyelidikan umum sampai dengan beroperasinya kegiatan penambangan. Aktivitas investasi secara umum akan berdampak kepada masyarakat sekitar ataupun daerah karena meningkatkan kegiatan ekonomi dan kesempatan kerja, meningkatkan pendapatan nasional, dan meningkatkan taraf kemakmuran masyarakat. Dalam hal investasi  di  bidang  pertambangan,  penelitian  ini  akan  mengevaluasi  pengaruh investasi  sektor  pertambangan  logam  terhadap  perekonominan  di  Provinsi  Papua. Analisis  dilakukan  dengan  metode  V ector  Autoregression (VAR)  dengan memperhatikan Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD) terhadap  variabel-variabel  sebagai  berikut;  investasi,  pertumbuhan  PDRB  umum provinsi Papua, PDRB sektor pertambangan, PDRB sektor pertanian, PDRB sektor konstruksi, serta tenaga kerja pada sektor tersebut. Hasilnya menunjukkan investasi sektor pertambangan logam memberikan dampak yang positif terhadap PDRB total Provinsi Papua, PDRB sektor pertambangan dan pertanian, serta nilai tambah dalam hal tenaga kerja di sektor pertambangan. Respon negatif diberikan oleh PDRB sektor konstruksi  karena  peningkatan  investasi  dan  PDRB  sektor  pertambangan.  Sektor konstruksi  diindikasi  hanya  memberikan  dampak  keterkaitan  yang  rendah  kepada sektor yang lain dilihat dari kontribusi PDRB sektor tersebut terhadap pembentukan PDRB  sektor  pertanian  yang  rendah  dan  respon  yang  rendah  dari  PDRB  sektor pertambangan.
Kata kunci: Investasi,  Pertumbuhan  Ekonomi,
Vector Auto Regression (VAR).
Keywords: Investment,  Economic  Growth, Vector Auto Regression (VAR).
2 Jurusan Teknik Pertambangan, Universitas Cenderawasih, Papua
Fadhila Achmadi Rosyid 1* , Fandi Arapenta Ginting 2 , Arjo Prawoto Wibowo 1
1 Kelompok Keahlian Teknik Pertambangan, Fakultas Teknik Pertambangan dan Perminyakan, Institut Teknologi Bandung, Bandung 40132
Mining  sector  is  characterized  as  capital  intensive  activity. Capital  cost  or  investment  are  expensed  by  the  owner  of mining  permit  start  from  general  prospection  stage  to operation stage of mining activity. Generally, investment will give impact to community or region surrounding mining area due to the increasing of economic activity and job opportunity, increasing national and regional income, and also increasing of national and regional wealth and prosperity. Regarding the investment in mining, this research will evaluate the impact of investment  in  metal  mining  sector  to  the  regional development of Papua Province. Analysis will be carried out by  Vector  Autoregression  (VAR)  method  by  observing Impulse  Response  Function  (IRF)  and  Variance Decomposition  (VD)  of  relevant  variables  as  follow; Investment, Total GDRP of Papua Province, GDRP of mining sector,  GDRP  of  agricultural  sector,  GDRP  of  construction sector, and total manpower in each sector respectively. The result indicated investment on metal mining sector produced positive impact to Total GDRP of Papua Province, GDRP of mining and agriculture sector, and value added on manpower of mining sector. Negative response is produced by GDRP of construction sector due to the increasing of investment and GDRP of mining sector. Construction sector also is indicated provide  low  economic  linkage  to  another  economic  sector because  of  low  contribution  of  that  sector  GDRP  to  the composition  of  GDRP  of  agriculture  sector,  and  also  low response from GDRP of mining sector to the composition of GDRP of construction sector.

## PENDAHULUAN
Investasi  merupakan  kegiatan  yang  mendorong pertumbuhan  ekonomi  di  tingkat  nasional  maupun daerah.  Dalam  menentukan  pertumbuhan  ekonomi berdasarkan  tingkat  pengeluaran,  investasi  adalah faktor penentu Produk Domestik Bruto (PDB) di tingkat negara atau Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di  tingkat  daerahselain  faktor-faktor  lain  seperti; konsumsi, pengeluaran pemerintah, ekspor, dan impor. Tidak hanya peningkatan PDB, keberadaan investasi juga  mendorong  tumbuhnya multiplier  effect aktivitas pada  sektor-sektor  ekonomi  langsung  ataupun  tidak langsung.  Dalam  kaitan  antara  investasi  dan  efek pengganda  yang  ditimbulkannya,  efek  pengganda investasi ( investment multiplier ) merupakan salah satu indikator  untuk  menggolongkan  suatu  sektor perekonomian  sebagai leading  sector . Investment multiplier menggambarkan seberapa
besar
peningkatan  nilai  tambah  perekonomian  secara keseluruhan,  baik  langsung  maupun  tidak  langsung, sebagai akibat dari tambahan investasi di suatu sektor ekonomi.
Selain peran terhadap pertumbuhan ekonomi, dampak investasi ditunjukkan melalui penyerapan tenaga kerja, baik  tenaga  kerja  langsung  maupun  tidak  langsung. Pada  kondisi  dimana  tingkat  pengangguran  yang tinggi, angka penganggurandapat dikurangi melaluipengembangan  atau  berivestasi  pada  sektor- sektor  yang  bersifat labor  intensive .  Sektor  yang bersifat labor  intensive dapat  diidentifikasi  dari
koefisien tenaga kerja atau jumlah tenaga kerja per unit PDB. Dampak investasi terhadap penyerapan tenaga kerja  sangatlah  besar.  Jika  pemerintah  ingin meningkatkan penyerapan tenaga kerja dalam jumlah besar,  maka  pemerintah  harus  menambah  jumlah investasi yang ada di dalam negeri (Kurniati, Anugrah, & Chawwa, 2008).
Salah  satu  sektor  ekonomi  di  Indonesia  yang memerlukan investasi dalam jumlah yang cukup besar adalah sektor pertambangan. Pertambangan memerlukan investasi dalam jumlah yang besar untuk keperluan penyelidikan umum, eksplorasi, konstruksi, dan  operasi.  Tidak  hanya  nilai  investasi  yang  besar, umumnya  investasi  pertambangan  dikeluarkan  untuk jangka waktu yang lama. Secara teoritis keseluruhan waktu  investasi  pada  pertambangan  dapat berlangsung  selama  20  tahun  tanpa  adanya perpanjangan kontrak pada Ijin Usaha Pertambangan (IUP). Dengan karakteristik sektor pertambangan yang memerlukan  investasi  yang  besar  dan  dalam  durasi waktu  yang  relatif  panjang,  tidak  jarang  sektor pertambangan  menjadi  penggerak  utama  atau prime mover dalam pembangunan ekonomi daerah.
Dalam  kaitannya  antara  investasi  dan  pembangunan khususnya  pembangunan  daerah,  penelitian  ini dilakukan  untukmengevaluasi  pengaruh  investasi sektor pertambangan logam terhadap perekonominan di  Provinsi  Papua.  Metode  evaluasi  yag  digunakan adalah Vector  Autoregression (VAR)  dengan memperhatikan Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD).
Paper  ini  akan  disajikan  dengan  sistematika  sebagai berikut; (1) Pendahuluan yang menjelaskan mengenai latar  belakang  dan  tujuan  penelitian,  (2)  Metodologi yang  menjelaskan  mengenai  metodologi  yang digunakan untuk mencapai tujuan termasuk studi-studi terdahulu  mengenai  dampak  investasi  terhadap pembangunan ekonomi, (3) Simulasi dampak investasi dengan metode VAR, (4) Pembahasan hasil simulasi, dan (5) Kesimpuan.

## METODOLOGI
Penelitian  mengenai  dampak  investasi  di  sektor pertambangan  terhadap  perekonomian  daerah dianalisis dengan metode VAR. Metode VAR tersebut memerlukan data-data sebagai berikut; investasi sector pertambangan  logam,  PDRB  total  provinsi,  PDRB sektoral  di  provinsi,  dan  kebutuhan  tenaga  kerja sektoral di provinsi. Hasil simulasi VAR dengan data- data  tersebut  menjadi  dasar  evaluasi  komponen  IRF dan  VD.  Skematis  metodologi  penelitian  secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Skema Metologi Penelitian Dampak Investasi Terhadap Perekonomian Daerah

## Studi Literatur
Penelitian  mengenai  dampak  investasi  terhadap pembangunan  telah  banyak  dilakukan  dengan  fokus atau variabel pengaruh yang beragam dan obyek yang bervariasi.  Beberapa  studi  terkait  dengan  hubungan antara investasi dengan pembangunan ekonomi adalah sebagai berikut:

## A.  Investasi,  Pembangunan  Ekonomi,  dan  Kebijakan Fiskal di Negara Eropa
Hubungan investasi dengan aturan fiskal sesuai dengan situasi  anggaran  di  negara-negara  Eropa  dievaluasi dengan  mempertimbangkan  variabel  seperti  Gross Domestic  Product  (GDP),  tenaga  kerja,  investasi,  dan pengeluaran pemerintah. Analisis dengan metode VAR menunjukkan  negara  terdapat  efek  negatif  jangka panjang  dari  pemotongan  anggaran  dalam  investasi publik sehingga muncul pernyataan bahwa perlu adanya identifikasi apakah instrumen terbaik dalam melakukan kebijakan fiskal di masing-masing negara, baik dalam hal dampak  ekonomi  dan  dalam  hal  efektivitas,  sehingga perlu  dilaksanakan  konsolidasi  anggaran  (Pereira  and Pinho, 2006).

## B.  Investasi  Penanaman  Modal  Asing,  Pembangunan Ekonomi di Indonesia
Hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan investasi yang dalam hal ini adalah penanaman modal asing di Indonesia  dievaluasi  dengan  mempertimbangkan variabelPDB dan Investasi dengan rentang data periode 1990 – 2006. Hasil analisis metode VAR menunjukkan adanya  hubungan  yang  searah  dimana  investasi penanaman  modal  asing  mempengaruhi  pertumbuhan ekonomi. Tidak terjadinya hubungan timbal balik antara kedua variabel tersebut mengindikasikan pertumbuhan ekonomi di Indonesia lebih ditentukan oleh faktor di luar investasi yaitu konsumsi (Suhel, 2008).

## C.  Investasi  Penanaman  Modal  Asing,  Pembangunan Ekonomi – Penurunan Kemiskinan di Ethiopia
Hubungan  antara  investasi  dengan  upaya  penurunan angka  kemiskinan  dievaluasi  pada  negara  Ethiopia dengan  mempertimbangkan  variabel-variabel  seperti PDB, investasi, pertumbuhan infrastruktur, tenaga kerja, inflasi,  dan  pengeluaran  pemerintah.  Analisis  dengan metode Cointegrated VAR menunjukkan respon negatif dari  PDB  per  kapita  terhadap  investasi  penanaman modal  asing  sebagai  akibat  kurangnya  upah  dari perusahaan asing kepada tenaga kerja lokal. Selain itu,
infrastruktur dan pengeluaran pemerintah berkontribusi positif  terhadap  PDB  per  kapita,  sementara  inflasi berkontribusi negatif (Kedir, 2012)
D. Investasi Publik, Pembangunan Ekonomi di Negara OECD
Hubungan investasi publik dengan peningkatan output dan  peningkatan  PDB  dianalisis  pada  negara-negara Organisation  for  Economic  Co-operation  and Development  (OECD)  dengan  mempertimbangkan variabel  PDB,  investasi  publik,  pinjaman  negara, pengeluaran pemerintah, dan tenaga kerja. Hasil analisis dengan metode VAR menunjukkan pada negara OECD investasi meningkatkan output dalam jangka pendek dan jangka  panjang  serta  mengurangi  pengangguran, dengan  efek  yang  tidak  begitu  signifikan  pada  rasio hutang publik. Efek dari investasi sangat kuat ketika ada kebebasan dalam pengelolaan ekonomi dan kebijakan moneter.  Dalam  kasus  seperti  itu,  kontribusi  kepada output  dari  pengeluaran  pemerintah  yang  lebih  tinggi dapat  melebihi  hutang  yang  dikeluarkan  untuk membiayai pengeluaran pemerintah itu sendiri.Hal lain yang  disimpulkan  adalah  pentingnya  meningkatkan efisiensi  investasi  terutama  di  negara-negara  dengan efisiensi  investasi  yang  relatif  rendah,  yaitu  melalui peningkatan kualitas investasi infrastruktur (Abiad, et.al, 2016).

## E. Resume Studi Literature
Beberapa  penelitian  terdahulu  mengenai  hubungan antara  investasi  dengan  pembanguan  ekonomi  telah dilakukan  pada  negara-negara  baik  maju  ataupun berkembang.  Fokus  penelitian  mengenai  dampak investasi  tersebut  juga  beragam  seperti;  dampak terhadap  penurunan  kemiskinan,  peningkatan  output, kebijakan fiskal, dll. Perbedaan fokus dampak investasi tersebut  akan  berakibat  terhadap  pemilihan  variable- variabel  yang  digunakan  dalam  model.  Meskipun demikian, variabel investasi dan PDB selalu digunakan dalam  menganalisis  dampak  investasi  terhadap pembangunan ekonomi. Dari sisi metode analisis, VAR banyak digunakan dalam menganalisis hubungan antar variabel  karena  kemampuannya  untuk  mengevaluasi hubungan jangka pendek dan jangka panjang dari satu atau  beberapa  variabel  bebas  terhadap  variabel  tak bebas.  Secara  ringkas,  perbandingan  studi  literature dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Ringkasan Studi Literature Dampak Investasi
Subyek Penelitian Varibel Terkait Metode Negara Eropa GDP,  tenaga  kerja,  investasi, dan pengeluaran pemerintah VAR Indonesia PDB, Investasi PMA VAR Ethiopia PDB,  investasi,  pertumbuhan infrastruktur,  tenaga  kerja, Cointegrated VAR
inflasi, dan pengeluaran pemerintah Negara OECD PDB, investasi publik, pinjaman negara, pengeluaran pemerintah, dan tenaga kerja VAR

## Tinjauan Metode Analisis: Vector Auto Regression (VAR)
Metode  analisis  dampak  investasi  pada  sektor pertambangan  terhadap  pembangunan  daerah  secara umum dapat dikategorikan ke dalam model ekonometrik time series . Model ekonometrika time series merupakan model yang dibangun berdasarkan teori ekonomi yang ada (Juanda & Junaidi, 2012) atau dengan kata lain teori ekonomi  menjadi  dasar  dalam  mengembangkan hubungan  antar  variabel  pada  model.  Model ekonometrik time series biasanya disebut sebagai model struktural  atau  teoritis  yang  estimasinya  dapat memberikan  informasi  numerik  sekaligus  alat  untuk menguji  teori  yang  ada.  Meskipun  demikian,  dalam banyak  kasus  seringkali  teori  ekonomi  belum  mampu menentukan spesifikasi yang tepat untuk model. Hal ini mungkin  disebabkan  teori  ekonomi  yang  ada  terlalu kompleks  sehingga  perlu  dilakukan  penyederhanaan dalam model atau sebaliknya fenomena yang ada terlalu kompleks  sehingga  tidak  cukup  hanya  dijelaskan dengan teori yang ada.
Untuk mengantisipasi
permasalahan dalam pembentukan model teoritis yang kompleks, model VAR menawarkan alternatif permodelan sebagai jalan keluar menghadapi kompleksitas model yang berbasiskan teori ekonomi jika data yang digunakan berbentuk data time series .Model  VAR  dibangun  dengan  pendekatan  yang meminimalkan  teori  dengan  tujuan  agar  mampu menangkap fenomena ekonomi dengan baik sehingga disebut sebagai model non-struktural atau model tidak teoritis (ateoritis).Pada metode VAR akan dibentuk suatu sistem  persamaan  yang  menganalisis  setiap  variabel sebagai  fungsi  linier  dari  konstanta  dan  nilai  lag  dari variabel itu sendiri serta nilai lag dari variabel lain yang ada dalam sistem (Suhel, 2008). Semua variabel yang digunakan  dalam  analisis  VAR  dianggap  berpotensi menjadi variabel eksogen dan endogen atau dalam arti lain semua variabel dapat menjadi variabel bebas dan tak bebas.
Model umum VAR adalah sebagai berikut: 𝑿 𝒕 = a + ∑ 𝒊#𝟏 𝒑 𝑨 𝒊 𝑿 𝒕&𝟏 + 𝜺 𝒕 (1)
Dimana,
• 𝑋 ' = vektor dari variabel dengan dimensi (n x 1);
• A  =  vektor  dari  konstanta  (intersep)  dan  tren dengan dimensi (n x 1);
• 𝐴 ( =  matriks  dari  koefisien-koefisien  dalam  VAR dengan dimensi (n x 1);
• 𝜀 ' =  vektor  dari  galat  berupa  shock  model  VAR dengan dimensi (n x 1);
• p = jumlah lag optimum dalam model.
Model VAR dibangun dengan menggunakan data yang stasioner dimana rara-rata dan varian bernilai konstan. Namun  pada  banyak  kasus,  data time  series merupakandata yang tidak stasioner pada level, namun stasioner pada first difference . Penggunaan data first difference untuk  analisis  VAR  akan  menyebabkan hilangnya  informasi  hubungan  jangka  panjang  pada variabel  terkait.  Oleh  sebab  itu  model  VAR  dapat dimodifikasi  menjadi  bentuk Vector  Error  Correction Model (VECM).  Persamaan  VECM  dapat  dituliskan sebagai berikut: ∆𝑿 𝒕 = a + ∑ 𝒋#𝟏 𝒓 +𝒓 𝒋 (𝑿 𝒕& i ) + 𝑹 𝒋 0 +
∑ 𝒊#𝟏 𝒑 𝑨 𝒊 ∆𝑿 𝒕& i + 𝜺 𝒕 (2)
Dimana,
• 𝑋 ' = vektor dari variabel dengan dimensi (n x 1);
• a  =  vektor  dari  konstanta  (intersep)  dan  tren dimensi (n x 1);
• 𝒓 𝒋 = matriks dari koefisien penyesuaian kointegrasi dengan dimensi (n x 1);
• r = rank cointegration;
• 𝑅 + = vektor galat dari model VECM jangka panjang dengan dimensi (n x 1);
• 𝐴 ( = matriks dari koefisien-koefisien dalam VECM dengan dimensi (n x n);
• 𝜀 ' = vektor galat (shock) dari model VECM jangka pendek dimensi (n x 1); dan
• p = jumlah lag optimum dalam model.
Dalam melakukan analisis dengan metode VAR terdapat beberapa  pengujian  yang  perlu  dilakukan  antara  lain sebagai berikut:

## A. Uji Stasionaritas Data
Stasioneritas  merupakan  salah  satu  syarat  penting dalam  model  ekonometrika  untuk  bentuk  data time series . Stasioner merupakan kondisi dimana data time series  menunjukkan  mean,  varians,  dan  autovarians (pada  variasi  lag)  tetap  sama  pada  waktu  kapan  saja data  itu  dibentuk.Penggunaan  data  stasioner  akan membuat model time series lebih stabil. Menurut Engle dan  Granger  (1987),  stasionaritas  mempunyai konsekuensi penting di dalam menerjemahkan data dan model  ekonomi.  Model  regresi  linier  dengan menggunakan  data  yang  tidak  stasioner  akan menyebabkan  terjadinya  spurious  regression  atau regresi palsu (Rusdi, 2011).
Salah  satu  metode  yang  sering  dipakai  untuk mengetahui stasioneritas data adalah melalui unit root test . Uji tersebut dikembangkan oleh David Dickey dan Wayne Fuller dengan sebutan Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test. Jika suatu data time series tidak stasioner
pada orde nol (level), maka stasioneritas data tersebut bisa  dicari  melalui  orde  berikutnya  sehingga  diperoleh tingkat  stasioneritas  pada  order  ke-n,  yaitu first difference , second difference , dan seterusnya.
Pada ADF test terdapat tiga model persamaan regresi yang dapat digunakan untuk menguji unit root , yaitu: 𝑦 ' = 𝑎 , 𝑦 '&, + 𝜀 ' (3) 𝑦 ' = 𝑎 - + 𝑎 , 𝑦 '&, + 𝜀 ' (4) 𝑦 ' = 𝑎 - + 𝑎 , 𝑦 '&, + 𝑎 . 𝑡+𝜀 ' (5)
Dengan ε t ~ WN (0, σ 2 ), terbedaan atara ketiga regresi tersebut  hanya  terletak  pada  keberadaan  elemen- elemen  deterministik 𝑎 - dan 𝑎 . 𝑡 .  Parameter  yang menjadi perhatian dalam model tersebut adalah 𝑎 , . Jika 𝑎 , = 1 maka y t mempunyai unit root , dengan kata lain y t tidak stasioner. Jika |𝑎 , | < 1 maka y t tidak mempunyai akar  unit  yang  berarti  y t stasioner.  Dengan  demikian maka  pengujian  nilai 𝑎 , dilakukan  melalui  pengujian hipotesis seperti di bawah: 𝐻 - : 𝑎 , = 1 (6) 𝐻 - : |𝑎 , | < 1
(7)
Selanjutnya pengujian dilakukan menggunakan statistik- t untuk menentukan apakah y t mempunyai unit root atau tidak.

## B. Uji Lag Optimum
Uji  lag  optimum  dilakukan  untuk  menentukan  panjang lag paling optimal yang nantinya akan digunakan untuk membentuk  model  VAR.  Tahapan  pengujian  lag optimum ini sangat penting karena jika lag variabel yang dilibatkan  terlalu  pendek  maka  berpotensi  tidak  dapat menjelaskan  kedinamisan  model  secara  menyeluruh. Namun,  lag  variabel  yang  dilibatkan  terlalu  panjang dapat menghasilkan estimasi yang tidak efisien karena berkurangnyaderajat  kebebasan  (Basuki  &  Prawoto, 2016).  Meskipun  demikian  terdapat  kecenderungan untuk melibatkan lag variabel dalam jumlah yang sedikit agar  dapat  memperkecil  spesifikasi  error  (Gujarati, 2003).
Jumlah lag optimal yang akan digunakan dalam model VAR  ditentukan  berdasarkan  Akaike  Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SIC) dan
Hannan Quinnon Criterion
(HQ) dengan mempertimbangkan  kestabilan  model  melalui  uji stablitas.

## C. Uji Stabilitas VAR
Uji  stabilitas  VAR  atau  VAR stability  condition  check dilakukan  dengan  menghitung  akar-akar  fungsi polinomial  atau roots  of  characteristic  polynomial .  Jika semua akar dari fungsi polinomial tersebut berada dalam unit circle atau jika nilai absolutnya <1 (kurang dari satu) maka model VAR tersebut dianggap stabil sehingga IRF (Impulse  Respon  Function)  dan  VD  (Variance
Decomposition) yang dihasilkan dianggap valid. Setalah mendapatkan lag optimal dari keriteria AIC, SIC, dan HQ maka  dilakukan  pengujian  kestabilan  model menggunakan lag yang terpilih. Apabila lag belum stabil akan  dilakukan  penentuan  lag  kembali  dengan  jumlah lag  variabel  yang  lebih  kecil  hingga  mendapatkan  lag dengan kondisi stabil melalui uji stabilitas VAR.

## D. Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi digunakan untuk memperoleh gambaran mengenai ada atau tidaknya hubungan jangka panjang antar variabel dalam model. Engle-Granger menjelaskan bahwa  keberadaan  variabel  yang  tidak  stasioner menyebabkan adanya hubungan jangka panjang antara variabel  di  dalam  sistem  VAR.  Konsep  ini  dinamakan kointegrasi. Kointegrasi adalah suatu hubungan jangka panjang antara peubah-peubah yang meskipun secara individual tidak stasioner, tetapi kombinasi linier antara peubah  tersebut  dapat  menjadi  stasioner  (Basuki  & Prawoto, 2016).
Uji  kointegrasi  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah variabel  yang  tidak  stasioner  pada  tingkat  level memenuhi  persyaratan  integrasi,  yaitu  semua  variabel stasioner  pada  derajat  yang  sama  yaitu  derajat  1.  Uji kointegrasi  sangat  perlu  dilakukan  untuk  menghindari adanya  fenomena  regresi  palsu.  Apabila  dua  variabel memiliki  hubungan  kointegrasi  maka  regresi  yang dihasilkan tidak palsuserta hasil uji t dan uji F akan valid (Gujarati, 1995). Uji kointegrasi dapat dilakukan dengan menggunakan  uji  kointegrasi  Johansen  ( Johansen Cointegration  Test ).  Hipotesis  pengujian  dalam  uji kointegrasi adalah: H ₀ = Tidak terjadi kointegrasi
(8)
H ₁ = Terjadi kointegrasi (9)
Johansen Cointegration Test menggunakan dua bentuk analisis,  yaitu trace  statistic  test dan maximum eigenvalue test . Nilai trace statistic dan maximum eigen yang  diperoleh  dari  hasil  pengujian  dibandingkan dengan nilai kritis ( critical value ) pada tingkat signifikansi tertentu, misalnya α = 5%. Jika nilai trace statistic dan maximum eigenvalue lebih besar dari critical value pada α =  5%  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat kointegrasi  antara  variabel-variabel  tersebut  atau  H ₀ (tidak  terkointegrasi)  ditolak.  Berdasarkan  hasil  uji kointegrasi  akan  ditentukan  apakah  menggunakan analisis  Vector  Error  Correction  Model  (VECM)  atau Vector  Autoregression  (VAR).  Apabila  terkointegrasi maka model yang digunakan adalah VECM begitu pula sebaliknya akan menggunakan VAR in First Difference.

## E. Estimasi Model VAR dan VECM
Estimasi Model VAR atau VECM ini dilakukan setelah melakukan  pengujian  pra-estimasi  Model  VAR  atau VECM.  Estimasi  model  ini  akan  digunakan  sebagai acuan  dalam  analisis  yang  akan  dihasilkan.  Adapun estimasi model VAR atau VECM ini disesuaikan dengan persamaan  1  dan  2.  Dalam  estimasi  model  tersebut, akan menghasilkan nilai t-statistic dua arah berdasarkan jumlah  observasi  dengan  nilai  selang  kepercayaan  +/- 2.5%. Apabila nilai t-statistic > critical value (+) atau nilai t-statistic < critical value (-) maka koefisien dan variabel signifikan  atau  Ho  (tidak  signifikan)  ditolak  begitu  pula sebaliknya.  Proses  estimaasi  VAR  dan  VECM  secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Estimasi VAR atau VECM dengan Nilai t-Statistic

## Analisis Hasil VAR dan VECM
Analisis hasil estimasi VAR dan VECM terdiri atas dua jenis  yaitu  Impulse  Response  Function  (IRF)  dan Variance  Decomposition  (VD),  yang  dapat  dijelaskan sebagai berikut.

## A. Impulse Response Function (IRF)
Analisis  IRF  digunakan  untuk  mengevaluasi  dampak perubahan  suatu  variabel  terhadap  variabel  lainnya secara  dinamis.  Tujuan  dari  IRF  adalah  untuk mengisolasi guncangan agar lebih spesifik, yang artinya suatu  variabel  dapat  dipengaruhi  oleh  guncangan tertentu.  Dampak  perubahan  dapat  dilihat  dengan
memberikan shock pada salah satu variabel endogen, shock  yang  diberikan  biasanya  sebesar  satu  standar deviasi dari suatu variabel  (Juanda & Junaidi, 2012).
IRF  dilakukan  untuk  menelusuri  pengaruh  shock  yang dialami oleh satu variabel terhadap nilai semua variabel pada  saat  ini  maupun  pada  beberapa  periode mendatang.  Misalnya  variabel  ke-i  tidak  hanya berpengaruh  terhadap  variabel  ke-i  itu  saja  tetapi  di transmisikan  kepada  semua  variabel  endogen  lainnya melalui  struktur  dinamis  atau  struktur  lag  dalam  VAR. Pada  dasarnya  IRF  menggambarkan  lintasan keseimbangan  suatu  variabel  karena  pengaruh  shock dari variabel yang lain.

## B. Variance Decomposition (VD)
VD  adalah  metode  yang  dapat  dilakukan  untuk mengevaluasi  bagaimana  perubahan  suatu  variabel yang  ditunjukkan  oleh  perubahan  error  variance  yang dipengaruhi  oleh  variabel-variabel  lainnya  (Firdaus, 2011).  VD  merangkum  ragam  dari  peramalan  galat menjadi komponen-komponen yang dapat dihubungkan dengan setiap variabel endogen dalam model. Dengan menghitung persentase kuadrat prediksi galat k-tahap ke depan  dari  sebuah  variabel  akibat  inovasi  dalam variabel-variabel lain maka akan dapat dilihat seberapa besar  perbedaan  antara  error  variance  sebelum  dan sesudah  terjadinya  shock  yang  berasal  dari  dirinya sendiri maupun dari variabel lain (Novrianti, 2012).

## PEMODELAN DAMPAK INVESTASI SEKTOR PERTAMBANGAN

## Kondisi Umum Daerah Penelitian
Provinsi Papua dahulu dikenal dengan nama Irian Barat sejak  tahun  1969  hingga  1973,  namanya  kemudian diganti menjadi Irian Jaya oleh Presiden Soeharto pada saat  meresmikan  tambang  tembaga  dan  emas  PT. Freeport  Indonesia,  nama  ini  tetap  digunakan  secara resmi  hingga  tahun  2002.  Nama  provinsi  ini  diganti menjadi Papua sesuai UU No 21/2001 Otonomi Khusus Papua.  Pada  tahun  2004  Papua  dibagi  menjadi  dua provinsi  oleh  pemerintah  Indonesia  bagian  timur  tetap memakai  nama  Papua  sedangkan  bagian  baratnya menjadi Irian Jaya Barat yang sekarang menjadi Provinsi Papua Barat (Pemprov Papua, 2019).
Secara  geologi,  sebagian  besar  daerah  Papua khususnya di bagian selatan pembatas lempeng Pasifik dan  lempeng  Australia,  dialasi  oleh  kerak  benua Australia(Bachri,  2014).Papua  juga  memiliki  keunikan khususnya  yakni  pegunungan  tinggi  yang  diliputi  salju abadi  di  puncaknya.  Pegunungan  yang  ditutupi  salju abadi tersebut adalah pegunungan Maoke, pegunungan Sudirman,  pegunungan  Jaya  Wijaya  dan  pegunungan Sterren.Secara  fisiografis  Provinsi  Papua  terdiri  dari pantai,  rawa,  dataran  rendah,  dataran  tinggi  dan pegunungan tinggi.Akibat dari kondisi fisiografi ini, pola pemukiman  penduduk  cenderung  menyebar.  Kondisi hutan di Provinsi Papua masih sangat lebat dan hampir menutupi seluruh pulau. Sebagian hutan masuk dalam tipe  hutan  tropis,  dengan  sebagian  besar  vegetasinya masuk  dalam  tipe  Australis.  Komoditas  seperti  kayu, rotan dan sagu menjadi potensi unik Provinsi Papua.
Secara  administrasi  kependudukan,  jumlah  penduduk Provinsi  Papua  pada  tahun  2017  berjumlah  3,26  juta jiwa.  Jumlah  penduduk  di  kotamadya  Jayapura berjumlah 293,69 ribu jiwa, sedangkan jumlah penduduk kabupaten mimika sebagai pusat pertambangan logam
Provinsi Papua berjumlah 210,41 ribu jiwa (Bappenas, 2019).
Sehubungan dengan potensi sumberdaya alam, Provinsi Papua merupakan Provinsi yang memiliki sumber daya alam  dan  investasi  yang  besar  terutama  di  sektor pertambangan. Menurut Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu Provinsi Papua, investasi pertambangan  di  Provinsi  Papua  tahun  2017  memiliki nilai  investasi  sebesar  197,54  miliar  rupiah,  dengan potensi  cadangan  komoditas  logam  emas  berjumlah 2.174  ton  dan  cadangan  komoditas  logam  tembaga berjumlah  25,52  juta  ton  (ESDM,  2015).Sumberdaya mineral  yang  dimiliki  oleh  Provinsi  Papua  antara  lain; logam pasir besi sebanyak 13,85 juta ton, logam nikel sebanyak 5,7 juta ton, logam seng sebanyak 140,66 ribu ton, logam perak sebanyak 8,94 ribu ton, logam emas sebanyak 1,71 ribu ton dan logam tembaga sebanyak 16,58 juta ton(ESDM, 2015).
Bahan galian utama di Provinsi Papua adalah mineral logam  berupa  tembaga  dan  emas.  Aktivitas pertambangan  logam  tersebut  di  Papua  dimulai  sejak tahun 1967 hingga saat ini telah berlangsung selama 52 tahun  dengan  PT.  Freeport  Indonesia  sebagai perusahaan  pertambangan  terbesar  dan  pertama  di Provinsi Papua. Jumlah produksi bijih per hari dari PT. Freeport  Indonesia  pada  tahun  2015,  2016  dan  2017 sejumlah  162.500,  165.700  dan  140.400  ton  per  hari. (Freeport-McMoRan, 2017).
Pengusahaan  sumberdaya  mineral  di  Provinsi  Papua membawa  dampak  terhadap  pertumbuhan  ekonomi dareh. Menurut statistik Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) tahun 2017, PDRB Provinsi Papua dari sektor pertambangan  berjumlah  sebesar  62,17  triliun  rupiah, yang bernilai lebih tinggi dibandingkan sektor pertanian, kehutanan  dan  perikanan  yang  hanya  bernilai  16,07 triliun  rupiah.  Penerimaan  daerah  dari  sektor pertambangan  menyumbang  rata-rata  sebesar  44% kepada  PDRB  Provinsi  Papua  selama  delapan  tahun terakhir (BPS Prov. Papua, 2019), seperti yang terlihat pada  Gambar  3.  Oleh  sebab  itu  sektor  pertambangan dinilai memiliki peran yang besar dalam perkembangan ekonomi di Provinsi tersebut.
Peranan  lain  dari  sektor  pertambangan  terhadap pertumbuhan ekonomi daerah juga ditunjukkan dari data produktivitas  per  tenaga  kerja  pada  setiap  sektor ekonomi.  Menurut  laporan  perencanaan  kerja  Provinsi Papua tahun 2012-2016, sektor pertambangan memiliki produktivitas  per  tenaga  kerja  tertinggi  dibanding lapangan  usaha  lainnya.  Pada  pada  tahun  2012 lapangan  usaha  pertambangan  memiliki  produktivitas per tenaga kerja per tahun sebesar 1.029 milyar rupiah dan pada tahun 2016 meningkat menjadi 1.320 milyar rupiah. Sedangkan lapangan usaha pertanian memiliki produktivitas per tenaga kerja terendah per tahun sejak
dari  awal  proyeksi  tahun  2012  sampai  akhir  proyeksi tahun 2016(Depnakertras R.I-Pemprov Papua, 2016).
Sumber: Biro Pusat Statistik Prov. Papua, 2019 Gambar 3. Rata-rata PDRB Total Provinsi Papua Atas Dasar Harga Konstan (ADHK) 2010

## Pembentukan Model Dampak Investasi
Model  VAR  dikembangkan  dari  fungsi  produksi  Cobb- Douglass.  Fungsi  Cobb-Douglass  merupakan  bentuk fungsional  dari  fungsi  produksi  yang  secara  luas digunakan  untuk  mewakili  hubungan  input  dan  output (Mankiw,  2007).  Secara  matematis,  fungsi  ini  dapat dijelaskan sebagai berikut:
𝑄 = 𝐴𝐿 / 𝐾 0 (8)
Keterangan, Q = output A = produktivitas L = jumlah tenaga kerja K = jumlah modal α , β = elastisitas factor produksi
Dengan  mempertimbangkan  studi  letaratur  mengenai dampak  investasi  terhadap  pembangunan  dan  fungsi produksi  Cobb-Douglass,  dampak  investasi  di  sektor pertambangan logam dianalisis dengan menggunakan 3 model, yaitu:
• Model dampak investasi terhadap PDRB total,
• Model  dampak  investasi  terhadap  PDRB sectoral,
Variabel-variabel  yang  akan  digunakan  untuk  masing- masing model dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Model dan Variabel Kode Variabel Keterangan Variabel Model Dampak Terhadap PDRB Umum INV Investasi Sektor Pertambangan Logam PDRB_PAPUA PDRB Umum Provinsi Papua PDRB_MINE PDRB Sektor Pertambangan PDRB_AGR PDRB Sektor Pertanian PDRB_CNSTR PDRB Sektor Konstruksi LB_MINE Tenaga Kerja Sektor Pertambangan LB_AGR Tenaga Kerja Sektor Pertanian LB_CNSTR Tenaga Kerja Sektor Konstruksi Model Dampak terhadap PDRB Sektoral INV Investasi Sektor Pertambangan Logam PDRB_MINE PDRB Sektor Pertambangan PDRB_AGR PDRB Sektor Pertanian PDRB_CNSTR PDRB Sektor Konstruksi LB_MINE Tenaga Kerja Sektor Pertambangan LB_AGR Tenaga Kerja Sektor Pertanian LB_CNSTR Tenaga Kerja Sektor Konstruksi
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  sekunder  berdasarkan  data  tahun  1980  hingga 2017. Data tersebut diperoleh dari dokumen sekunder dan website instansi terkait seperti Badan Pusat Statistik (BPS)  nasional  dan  Dinas  Penanaman  Modal  dan Pelayanan  Terpadu  Satu  Pintu  (DPMPTSP)  Provinsi Papua.  Keseluruhan  data  selanjutnya  disimulasikan mengikuti diagram alir seperti pada Gambar 4.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% PDRB UMUM PAPUA PDRB PERTAMBANGAN PDRB PERTANIAN PDRB KONSTRUKSI PDRB MANUFAKTUR PDRB LAINNYA Rata-rata PDRB Provinsi Papua 2010-2017

## Gambar 4. Diagram Alir Simulasi VAR

## Uji Stasioneritas
Hasil uji ADF ditunjukkan pada Tabel 3. Hasil uji ADF menunjukkan  seluruh  variabel  telah  stasioner  pada tingkat first  difference karena  nilai  t-statistik  ADF  lebih kecil dari nilai kritisnya.
Tabel  3.  Hasil  Uji  Stasioneritas  ADF  Tingkat First Difference
Variabel Prob. t-stat ADF Tand a Critical Value INV 0,005 8 - 2,837191 < -1,950394 PDRB_PAPU A 0,000 0 - 6,454172 < -1,950394 PDRB_MINE 0,000 0 - 8,432592 < -1,950394 PDRB_AGR 0,000 0 - 5,014646 < -1,950394 PDRB_CNST R 0,039 4 - 2,059274 < -1,950394 LB_MINE 0,000 0 - 6,243218 < -1,950394 LB_AGR 0,000 0 - 6,681635 < -1,950394 LB_CNSTR 0,000 0 - 7,491097 < -1,950394

## Penentuan Lag Optimum
Adapun  hasil  penentuan  lag  optimal  dengan menggunakan  kriteria  AIC,  SC,  dan  HQ  dapat  dilihat
pada Tabel 4. Melalui hasil Uji Lag Optimal pada seluruh model, diperoleh nilai kriteria terkecil berada pada lag 1, sehingga jumlah lag optimal yang terpilih berada pada lag 1.
Tebel 4. Hasil Uji Lag Optimal Seluruh Model
Lag  AIC SC HQ Model Dampak Terhadap PDRB Umum 0 364,4040 365,0981 364,5268 1 361,9311* 364,7559* 363,0365* Model Dampak Terhadap PDRB Sektoral 0 304,2471 304,5550 304,3546 1 302,0812* 304,5445* 302,9410* Model Dampak Terhadap Peningkatan Nilai Tambah 0 378,2765 380,8418 378,4147 1 376,8830* 378,6724* 378,2648*

## Uji Stabilitas
Uji  stabilitas  dilakukan  untuk  melihat  kestabilan  dan validitas model yang nantinya digunakan dalam analisis Impulse  Response  Function  (IRF)  dan  Variance Decomposition  (VD).  Kestabilan  model  dapat  dilihat melalui nilai modulus dari seluruh roots of characteristic polynomial  yang  kurang  dari  satu  (Gujarati,  Basic Econometrics,  2003).  Hasil  uji  stabilitas  dapat  dilihat pada  Gambar  5,  yang  menunjukkan  bahwa  seluruh model telah stabil. Hal tersebut dikarenakan semua nilai modulus memiliki nilai kurang dari satu (lihat nilai jari-jari pada sumbu axis dan ordinat di Gambar 5).

## Gambar 5. Hasil Uji Stabilitas Seluruh Model Dampak Investasi

## Uji Kointegrasi
Hasil uji kointegrasi dapat dilihat pada Tabel 5. Dari tabel tersebut,  dapat  terlihat  bahwa trace  stasistic cointegration  rank  test pada  model  dampak  terhadap PDRB  umum  dan  model  dampak  terhadap  PDRB sektoral  terdapat  2  persamaan  yang  terkointegrasi sedangkan  model  dampak  terhadap  peningkatan  nilai tambah  terdapat  3  persamaan  yang  terkointegrasi. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh model  terkointegrasi  dan  selanjutnya  akan  diterapkan model VECM dalam analisis VAR.

## Tabel 5. Hasil Uji Kointegrasi Seluruh Model
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Coint. Eqn(s) Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob. Model Dampak Terhadap PDRB Umum 1 196,4032* 159,5297* 0,0001* 2 130,9732* 125,6154* 0,0226* 3 83,46986 95,75366 0,2582 4 52,02568 69,81889 0,5483 5 32,34081 47,85613 0,5933 6 16,09843 29,79707 0,7053 7 6,816826 15,49471 0,5991 8 0,673416 3,841466 0,4119 Model Dampak Terhadap PDRB Sektoral 1 158,2342* 125,6154* 0,0001* 2 102,1566* 95,75366* 0,0168* 3 58,81330 69,81889 0,2736 4 31,73202 47,85613 0,6269 5 13,80015 29,79707 0,8516 6 5,265459 15,49471 0,7800 7 0,558509 3,841466 0,4549 Model Dampak Terhadap Peningkatan Nilai Tambah 1 337,0155* 197,3709* 0,0000* 2 226,1504* 159,5297* 0,0000* 3 155,6236* 125,6154* 0,0002* 4 92,45681 95,75366 0,0825 5 58,06909 69,81889 0,2994 6 34,64293 47,85613 0,4670 7 18,36866 29,79707 0,5390 8 6,235201 15,49471 0,6677

## Estimasi Model VECM
VECM  menunjukkan  hubungan  keseimbangan  jangka pendek dan jangka panjang antar variabel pada seluruh model. Dalam estimasi ini digunakan lag optimal pada setiap model berdasarkan hasil lag optimal sebelumnya. Dalam hasil estimasi ini akan dilihat nilai t-statistic yang signifikan yaitu pada daerah penerimaan dengan besar critical value adalah +/- [2,04227] untuk model dampak terhadap  PDRB  umum,  +/-  [2,04523]  untuk  model dampak terhadap PDRB sektoral dan +/- [2,03951] untuk model  dampak  terhadap  peningkatan  nilai  tambah sehingga, daerah penolakan Ho adalah t-statistik lebih besar dari nilai critical value tersebut (tingkat keyakinan 97,5%).  Apabila  berada  di  daerah  penerimaan  maka variabel  bebas  tersebut  signifikan  terhadap  variabel terikatnya.

## ANALISIS HASIL PEMODELAN DAMPAK INVESTASI

## Impulse Response Function
Analisis  IRF  dari  dampak  shock  pada  variabel  bebas yang terdiri dari; investasi, PDRB sektor pertambangan, PDRB sektor pertanian, PDRB sektor konstruksi, tenaga kerja  sektor  pertambangan,  dan  tenaga  kerja  sektor pertanian, dan tenaga kerja sektor konstruksi terhadap PDRB  secara  umum  dapat  dilihat  pada  Gambar 6.Dampak  positif  ditunjukkan  dengan  nilai  perubahan standar  deviasi  karena  shock  pada  variabel  bebas menghasilkan nilai yang positif atau lebih dari nol, dan demikian juga dengan sebaliknya.
Secara  umum  shock  pada  variabel  bebas  akan memberikan  dampak  positif  terhadap  PDRB  total Provinsi Papua untuk jangka panjang. Dampak negatif hanya  ditunjukkan  oleh  shock  pada  variabel  PDRB sektor  pertambangan  terhadap  PDRB  total  Provinsi Papua. Untuk jangka pendek, dampak negatif oleh shock pada  variabel  bebas  terhadap  PDRB  total  Provinsi Papua  hanya  terjadi  pada  variabel  PDRB  sektor pertambangan, tenaga kerja sektor pertambangan dan tenaga kerja sektor konstruksi.
Gambar 6. Hasil Analisis IRF Model Dampak Shock Pada Variabel Bebas Terhadap PDRB Total
Analisis  IRF  dari  dampak  shock  pada  variabel  bebas yang terdiri dari; investasi PDRB sektor pertanian, PDRB sektor  konstruksi,  tenaga  kerja  sektor  pertambangan, dan  tenaga  kerja  sektor  pertanian,  dan  tenaga  kerja sektor konstruksi terhadap PDRB sektor pertambangan dapat dilihat pada Gambar 7.Secara umum shock pada variabel  bebas  akan  memberikan  dampak  positif terhadap  PDRB  sektor  pertambangan  untuk  jangka
panjang. Dampak negatif hanya ditunjukkan oleh shock pada  variabel  tenaga  kerja  sektor  pertanian  terhadap PDRB  sektor  pertambangan.  Untuk  jangka  pendek, dampak  negatif  oleh  shock  pada  variabel  bebas terhadap  PDRB  sektor  pertambangan  hanya  terjadi pada  variabel  PDRB  sektor  konstruksi,  tenaga  kerja sektor pertambangan dan tenaga kerja sektor pertanian.
Gambar 7. Hasil Analisis IRF Model Dampak Shock Pada Variabel Bebas Terhadap PDRB Sektor Pertambangan Analisis  IRF  dari  dampak  shock  pada  variabel  bebas yang terdiri dari; investasi, PDRB sektor pertambangan,
PDRB  sektor  konstruksi,  tenaga  kerja  sektor pertambangan, dan tenaga kerja sektor pertanian, dan
tenaga  kerja  sektor  konstruksi  terhadap  PDRB  sektor pertanian  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.Secara  umum shock pada variabel bebas akan memberikan dampak positif  terhadap  PDRB  sektor  pertanian  untuk  jangka panjang. Dampak negatif hanya ditunjukkan oleh shock
pada  variabel  tenaga  kerja  sektor  konstruksi  terhadap PDRB sektor pertanian. Untuk jangka pendek, dampak negatif oleh shock pada variabel bebas terhadap PDRB sektor  pertanian  hanya  terjadi  pada  variabel  PDRB sektor konstruksi dan tenaga kerja sektor konstruksi.
Gambar 8. Hasil Analisis IRF Model Dampak Shock Pada Variabel Bebas Terhadap PDRB Sektor Pertanian Analisis  IRF  dari  dampak  shock  pada  variabel  bebas yang terdiri dari; investasi, PDRB sektor pertambangan, PDRB  sektor  pertanian,  tenaga  kerja  sektor pertambangan, dan tenaga kerja sektor pertanian, dan tenaga  kerja  sektor  konstruksi  terhadap  PDRB  sektor konstruksi dapat dilihat pada Gambar 9. Untuk jangka pendek,  shock  pada  variabel  bebas  investasi,  PDRB sektor pertambangan, tenaga kerja sektor pertambangan  akan  memberikan  dampak  negatif
terhadap  PDRB  sektor  konstruksi.  Namun  sebaliknya shock  pada  variabel  bebas  PDRB  sektor  pertanian, tenaga kerja sektor pertanian, dan tenaga kerja sektor konstruksi  akan  memberikan  dampak  positif  terhadap PDRB sektor konstruksi untuk jangka pendek. Hasil IRF untuk  jangka  panjang  terkait  dengan  pengaruh  shock pada variabel bebas terhadap PDRB sektor konstruksi tetap menunjukkan hasil yang sama seperti yang terjadi pada jangka pendek.
Gambar 9. Hasil Analisis IRF Model Dampak Shock Pada Variabel Bebas Terhadap PDRB Sektor Konstruksi

## Variance Decomposition
Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, analisis VD digunakan  untuk  melihat  besaran  kontribusi  yang
diterima dari variabel yang satu terhadap variabel yang lain.  Hasil  Analisis  Variance  Decomposition  (VD) menunjukkan  kontribusi  variabel  bebas  terhadap variabel  terikat,  atau  dengan  kata  lain  bagaimana
peran  suatu  variabel  terhadap  variabel  lainnya.  Hasil analisis VD dapat dilihat pada Lampiran 1 sampai4.
Pada  model  dampak  investasi  terhadap  PDRB  total Provinsi  Papua  dapat  dievaluasi  kontribusi  faktor pembentuk  variabel  PDRB  total  provinsi  adalah sebagai berikut;
• 28,19% oleh PDRB sektor pertanian,
• 27,93% oleh PDRB sektor konstruksi
• 12,7% oleh investasi,
• 10,8% oleh PDRB sektor pertambangan,
• 0,49% oleh tenaga kerja sektor pertambangan, dan
• sisanya oleh variabel-variabel yang lain.
Selanjutnya  pada  dampak  investasi  terhadap  PDRB sectoral  diperoleh  hasil  kontribusi  faktor  pembentuk PDRB sektor pertambangan adalah sebagai berikut;
• 24,16% oleh PDRB sector pertanian,
• 13,78% oleh sektor konstruksi,
• 11,57% oleh investasi,
• 1,77% oleh tenaga kerja sector pertambangan, dan
• sisanya oleh variabel-variabel yang lain. Kontribusi  faktor  pembentuk  PDRB  sektor  pertanian adalah sebagai berikut;
• 14,60% oleh PDRB sektor pertambangan,
• 2,47% oleh investasi,
• 2,02% oleh tenaga kerja sektor pertambangan, dan
• sisanya oleh variable-variabel yang lain. Kontribusi  faktor  pembentuk  PDRB  sektor  konstruksi adalah sebagai berikut;
• 35,24% oleh PDRB sektor pertanian,
• 5,67% oleh investasi,
• 2,74% oleh tenaga kerja sektor pertambangan,
• 2,10% oleh PDRB sekor pertambangan, dan
• sisanya oleh variable-variabel yang lain.

## PEMBAHASAN
Hasil  simulasi  IRF  dan  VD  pada  model  VAR  dampak investasi  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi
Papua  dapat  dirangkum  pada  Tabel  6.Hasil  analisis menunjukkan  investasi  di  Provinsi  Papua  membawa dampak  positif  terhadap  PDRB  total,  PDRB  sektor pertambangan,  dan  PDRB  sektor  pertanian.  Namun tidak demikian halnya dengan PDRB sektor konstruksi dimana investasi memberikan dampak negatif terhadap perubahan  PDRB  di  sektor  konstruksi.Sektor pertambangan  menerima  dampak  positif  dengan keberadaan  investasi,  dimana  peningkatan  investasi akan  meningkatkan  PDRB  sektor  pertambangan. Namun  di  lain  sisi,  peningkatan  PDRB  sektor pertambangan  tidak  serta  merta  berdampak  positif terhadap sektor yang lain. Hanya PDRB sektor pertanian yang  menerima  dampak  positif  dengan  peningkatan PDRB sektor pertambangan. Sementara itu, dalam hal nilai  tambah  investasi  yaitu  tenaga  kerja,  peningkatan PDRB  sektor  pertambangan  diindikasi  memberikan dampak  positif  terhadap  tenaga  kerja  sektor pertambangan. Meskipun demikian, keberadaan tenaga kerja  sektor  pertambangan  tidak  serta  merta memberikan  dampak  positif  terhadap  PDRB  sektor ekonomi yang lain. Hanya PDRB total Provinsi Papua dan PDRB sektor pertambangan saja yang berdampak positif  dengan  peningkatan  tenaga  kerja  sektor pertambangan.  Sektor  ekonomi  lain  seperti  sektor pertanian  dan  konstruksi  justru  mendapat  dampak negatif yang ditunjukkan oleh respon negatif dari masing- masing  PDRB  terhadap  shock  yang  diberikan  oleh tenaga kerja di sektor pertambangan.
Hasil  analisis  IDF  dan  VD  mengindikasikan  investasi yang  sebagian  besar  ditujukan  kepada  sektor pertambangan  hanya  memberikan  dampak  langsung kepada  komponen/variabel  yang  terkait  langsung dengan  kegiatan  pertambangan,  yaitu  PDRB  total Provinsi  Papua,  PDRB  sektor  pertambangan,  dan tenaga  kerja  sektor  pertambangan.  Namun  tidak demikian  dengan  kegiatan  sektor  pertambangan  dan tenaga  kerja  sektor  pertambangan.  Kedua  variabel tersebut  tidak  memberikan  dampak  positif  terhadap variabel-variabel kegiatan ekonomi sektor yang lain. Hal tersebut  mengindikasikan  PDRB  sektor  pertambangan dan nilai tambah sektor pertambangan yang dalam hal ini  tenaga  kerja,  belum  mampu  menumbuhkan keterkaitan  yang  positif  dengan  sektor  ekonomi  yang lain.
Tabel 6. Rekapitulasi Hasil Analisis
Variabel Bebas Variabel Terikat Dampak Periode Dampak Stabil Kontribusi Rata-rata Positif Negatif Jangka Panjang Jangka Pendek Investasi Sektor Pertambangan Logam PDRB Total Papua V - - V Periode 12 12,70% PDRB Sektor Pertambangan V - V - Periode 18 11,57% PDRB Sektor Pertanian V - V - Periode 23 2,47% PDRB Sektor Konstruksi - V - V Periode 16 5,67% PDRB Sektor Pertambangan PDRB Total Papua - V V - Periode 20 10,08% PDRB Sektor Pertanian V - V - Periode 22 13,03% PDRB Sektor Konstruksi - V V - Periode 24 2,10% Tenaga Kerja Sektor PDRB Total Papua V - V - Periode 25 0,46% PDRB Sektor Pertambangan V - V - Periode 23 1,77%
Variabel Bebas Variabel Terikat Dampak Periode Dampak Stabil Kontribusi Rata-rata Positif Negatif Jangka Panjang Jangka Pendek Pertambangan PDRB Sektor Pertanian - V V - Periode 25 2,02% PDRB Sektor Konstruksi - V V - Periode 20 2,74%
Hubungan  dari  masing-masing  variabel  pada  model VAR yang dapat mengklarifikasi keterkaitan antar sektor ekonomi dapat diturunkan dari hasil analisis VD seperti pada  Gambar  11.  Nilai  yang  menghubungkan  antar variabel tersebut diturunkan dari hasil analisis VD pada Lampiran  2  sampai  4.  Dari  Lampiran  2  ditunjukkan bahwa  PDRB  sektor  pertambangan  dibentuk  dengan kontribusi dari PDRB sektor pertanian sebesar sebesar 24,1%,  PDRB  sektor  konstruksi  sebesar  13,7%,  dan sisanya oleh variabel yang lain. Demikian juga dengan faktor  pembentuk  PDRB  sektor  pertanian  yang diturunkan  dari  analisis  VD  di  Lampiran  3  dan  faktor pembentuk PDRB sektor konstruksi yang diturunkan dari analisis VD di Lampiran 4.
Gambar 11. Hubungan Keterkaitan Variabel Sektor Ekonomi Provinsi Papua
Hubungan  antara  variabel  PDRB  sectoral  di  Provinsi Papua  mengindikasikan  bahwa  sektor  pertambangan memberikan dampak keterkaitan ke hulu yang relative tinggi, dimana PDRB sektor pertambangan dibentuk dari PDRB  sektor  pertanian  dan  sektor  konstruksi  masing- masing sebesar 24,1% dan 13,7%. Namun di lain sisi PDRB  sektor  pertambangan  hanya  berkontribusi sebesar  14,6%  untuk  pembentukan  PDRB  sektor pertanian  dan  2,1%  untuk  pembentukan  PDRB  sektor konstruksi.  Nilai  tersebut  mengindikasikan  sektor pertambangan masih belum memberikan keterkaitan ke hilir yang reltif besar terutama untuk sektor konstruksi.
Untuk  sektor  ekonomi  yang  lain,  sektor  yang  unggul dalam  hal  keterkaitan  ke  hilir  adalah  sektor  pertanian dimana PDRB sektor pertanian memberikan kontribusi 35,2% di dalam pembentukan PDRB sektor konstruksi dan  24,1%  di  dalam  pembukan  PDRB  sektor pertambangan.  Perhatian  lebih  lanjut  perlu  diberikan kepada  sektor  konstruksi  mengingat  PDRB  sektor tersebut  hanya  memberikan  konstribusi  yang  relative kecil  utamanya  kepada  pembentukan  PDRB  sektor pertanian (sebesar 2,8%) dan hanya menerima dampak
yang  relative  kecil  dari  PDRB  sektor  pertambangan (sebesar 2,1%).
Evaluasi  menyeluruh  dari  dampak  investasi  terhadap tiga  sektor  ekonomi  yang  dominan  Provinsi  Papua menunjukkan  dampak  investasi  yang  didominasi  oleh investasi  di  bidang  pertambangan  secara  statistika hanya signifikan terhadap PDRB total Provinsi Papua, PDRB  sektor  pertambangan,  PDRB  sektor  pertanian, dan nilai tambah tenaga kerja di kedua sektor tersebut. Sektor  kontruksi  secara  statistik  belum  menerima dampak  yang  positif,  karena  shock  pada  peningkatan PDRB  dan  tenaga  kerja  sektor  pertambangan  justru direspon  secara  negatif  oleh  PDRB  sektor  konstruksi. Analisis lebih lanjut diperkuat dengan keterkaitan yang relative kecil, yaitu ke hilir untuk kepada sektor pertanian dan ke hulu dari sektor pertambangan.
Sehubungan  dengan  kegiatan  pertambangan  yang terbatas  pada  jumlah  cadangan  tertambang,  dampak keberadaan  investasi  yang  sangat  besar  di  sektor pertambangan  perlu  dimanfaatkan  dengan  cermat utamanya oleh pemangku kepentingan di daerah. Sektor ekonomi  yang  lain  diharapkan  mampu  tumbuh  dan merespon  positif  terhadap  peningkatan  investasi  di bidang  pertambangan  dan  dampak  nilai  tambahnya. Terkait  dengan  dampak  investasi  di  Propinsi  Papua, pemerintah  di  tingkat  pusat  dan  daerah  perlu mempertimbangkan  untuk  mengelola  sektor  ekonomi lainnya  yang  dalam  hal  ini  secara  spesifik  sektor konstruksi  agar  dapat  mengimbangi  peningkatan perekonomian yang diinisasi oleh sektor pertambangan.

## KESIMPULAN
Evaluasi  dampak  investasi  yang  didominasi  oleh investasi  di  sektor  pertambangan  logam  di  Provinsi Papua dengan metode VAR serta analisis menggunakan IRF dan VDdengan menggunakan rentang data historis 1980 sampai 2017 memberikan hasil sebagai berikut:
• Investasi sektor pertambangan logam memberikan dampak yang positif terhadap PDRB total Provinsi Papua, PDRB sektor pertambangan dan pertanian, serta nilai tambah dalam hal tenaga kerja di sektor pertambangan.
• Respon negatif dari investasi sektor pertambangan logam diberikan oleh PDRB sektor konstruksi  karena  peningkatan  investasi  dan PDRB sektor pertambangan.
• Sektor  konstruksi  diindikasi  hanya  memberikan dampak  keterkaitan  yang  rendah  kepada  sektor yang  lain  dilihat  dari  kontribusi  PDRB  sektor
tersebut  terhadap  pembentukan  PDRB  sektor pertanian  yang  rendah  dan  respon  yang  rendah dari PDRB sektor pertambangan.
• Pembangunan  berkelanjutan  berbasiskan  sektor pertambangan  akan  dapat  dicapai  manakala pemerintah  baik  pusat  maupun  daerah memberikan perhatian yang lebih terhadap sektor konstruksi,  salah  satunya  melalui  pembangunan infrastruktur di Provinsi Papua.

## DAFTAR PUSTAKA
Abiad,  A.,  Furceri,  D.,  &  Topalova,  P.  (2016).  The Macroeconomic  Effects  of  Public  Innvestment: Evidence from Advanced Economies. Elsevier. Bachri, Syaiful. (2014). Kontrol Teknonik dan Struktur Geologi
Terhadap  Keterdapatan  Hidrokarbon  di  Daerah Papua.  Jurnal  Geologi  dan  Sumberdaya  Mineral, Vol.5, No.3.
Basuki, A. T., & Prawoto, N. (2016). Analisis Regresi. Depok:
Rajawali Pers.
Juanda,  B.,  &  Junaidi.  (2012).  Ekonometrika  Deret  Waktu: Teori dan Aplikasi. Bogor: IPB Press.
Kedir, R. (2012). The Impact of Foreign Direct Investment on Porverty  Reduction  in  Ethiopia:  Cointegrated  VAR Approach. Ethiopia: Addis Ababa University.
Kurniati,  Y.,  Anugrah,  D.  F.,  &  Chawwa,  T.,  2008.  Peran Investasi dalam Pertumbuhan Ekonomi. Jakarta: Bank Indonesia.
Novrianti.  (2012).  Analisis  Hubungan  Luar  Negeri  dan Kebijakan Fiskal di Indonesia. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Pereira,  A.  M.,  &  Pinho,  M.  D.,  2006.  Public  Investment,
Economic Performance and Budgetary Consolidation: VAR  Evidance  for  The  12  Euro  Countries. ResearchGate.
Rusdi.  (2011).  Deteksi  Stasioneritas  Data  Runtun  Waktu Melalui Uji Akar-akar Unit. Jurnal Sainstek.
Suhel. (2008). Analisis Model Vector Auto Regression (VAR)
Terhadap  Hubungan  Antara  Pertumbuhan  Ekonomi dengan Penanaman Modal Asing (PMA) di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan.

## Lampiran 1. Hasil Analisis VD Model Dampak Terhadap PDRB Total, PDRB Papua
Perio de Komposisi Variabel PDRB Papua (%) D(IN V) D(PDRB_PAP UA) D(PDRB_MI NE) D(PDRB_A GR) D(PDRB_CNS TR) D(LB_MI NE) D(LB_AG R) D(LB_CNS TR) 1 1,99 98,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2 1,57 43,96 28,80 5,15 17,72 0,07 2,35 0,39 3 2,18 41,29 22,88 16,62 13,90 1,03 1,78 0,31 4 6,29 36,02 19,61 18,69 16,20 0,91 2,02 0,27 5 7,52 36,62 17,10 19,42 16,39 0,80 1,84 0,31 6 8,83 32,76 16,62 21,49 17,06 0,74 2,18 0,32 7 9,38 32,02 15,02 23,88 16,59 0,79 2,03 0,29 8 10,3 3 30,59 13,94 24,59 17,49 0,72 2,04 0,31 9 10,9 5 30,10 13,03 25,38 17,53 0,66 2,05 0,30 10 11,5 3 28,74 12,50 26,40 17,81 0,64 2,10 0,29 11 11,9 3 28,07 11,74 27,42 17,89 0,62 2,05 0,28 12 12,3 6 27,60 11,12 27,96 18,05 0,58 2,06 0,27 13 12,7 4 27,06 10,68 28,41 18,23 0,55 2,06 0,27 14 13,0 7 26,37 10,30 29,03 18,37 0,53 2,07 0,27 15 13,3 3 26,01 9,84 29,60 18,40 0,51 2,06 0,26 16 13,6 0 25,66 9,49 29,93 18,53 0,48 2,06 0,26 17 13,8 4 25,27 9,20 30,27 18,64 0,46 2,06 0,26 18 14,0 4 24,91 8,92 30,68 18,69 0,45 2,06 0,25 19 14,2 3 24,63 8,64 31,00 18,76 0,44 2,06 0,25 20 14,4 1 24,37 8,40 31,25 18,85 0,42 2,06 0,25 21 14,5 7 24,12 8,19 31,52 18,90 0,41 2,06 0,24
Perio de Komposisi Variabel PDRB Papua (%) D(IN V) D(PDRB_PAP UA) D(PDRB_MI NE) D(PDRB_A GR) D(PDRB_CNS TR) D(LB_MI NE) D(LB_AG R) D(LB_CNS TR) 22 14,7 2 23,87 7,99 31,78 18,95 0,40 2,06 0,24 23 14,8 5 23,66 7,79 32,01 19,01 0,38 2,06 0,24 24 14,9 8 23,48 7,62 32,20 19,05 0,37 2,06 0,24 25 15,1 0 23,29 7,46 32,39 19,10 0,36 2,06 0,23 26 15,2 1 23,11 7,31 32,58 19,14 0,36 2,06 0,23 27 15,3 1 22,96 7,17 32,75 19,17 0,35 2,06 0,23 28 15,4 1 22,81 7,04 32,90 19,21 0,34 2,06 0,23 29 15,5 0 22,66 6,92 33,05 19,25 0,33 2,06 0,23 30 15,5 9 22,53 6,80 33,20 19,28 0,33 2,06 0,23 31 15,6 7 22,41 6,69 33,33 19,31 0,32 2,06 0,23 32 15,7 4 22,29 6,58 33,45 19,34 0,31 2,06 0,22 33 15,8 1 22,18 6,49 33,57 19,36 0,31 2,06 0,22 34 15,8 8 22,07 6,39 33,68 19,39 0,30 2,05 0,22 35 15,9 5 21,97 6,31 33,79 19,41 0,30 2,05 0,22 36 16,0 1 21,88 6,22 33,88 19,44 0,29 2,05 0,22 37 16,0 7 21,79 6,15 33,98 19,46 0,29 2,05 0,22 38 16,1 2 21,70 6,07 34,07 19,48 0,28 2,05 0,22 𝒙" 12,7 0 28,39 10,08 28,19 17,93 0,46 2,00 0,25
Lampiran 2. Hasil Analisis VD Model Dampak Terhadap PDRB Sektoral, PDRB Sektor Pertambangan
Period e Komposisi Variabel PDRB_MINE (%) D(INV ) D(PDRB_MINE ) D(PDRB_AGR ) D(PDRB_CNSTR ) D(LB_MINE ) D(LB_AGR ) D(LB_CNSTR ) 1 8,69 91,31 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2 16,18 58,05 2,63 16,45 0,24 3,58 2,87 3 12,75 55,92 8,23 15,35 2,02 2,94 2,79 4 12,18 53,49 10,40 16,31 2,18 2,81 2,63 5 11,06 53,46 11,29 16,40 1,98 2,58 3,23 6 12,78 49,68 13,24 16,32 1,83 2,69 3,46 7 12,27 48,50 15,71 15,24 2,29 2,51 3,48 8 12,04 47,12 17,24 15,43 2,23 2,40 3,53 9 11,63 47,10 18,13 15,13 2,10 2,30 3,62 10 12,04 45,27 19,37 15,22 2,03 2,32 3,75 11 11,93 44,37 20,78 14,75 2,10 2,22 3,85 12 11,74 43,77 21,82 14,59 2,07 2,15 3,86 13 11,60 43,27 22,55 14,55 2,00 2,10 3,93 14 11,73 42,28 23,42 14,51 1,95 2,07 4,04 15 11,65 41,71 24,33 14,24 1,97 2,02 4,08 16 11,56 41,22 25,05 14,16 1,94 1,97 4,11
Period e Komposisi Variabel PDRB_MINE (%) D(INV ) D(PDRB_MINE ) D(PDRB_AGR ) D(PDRB_CNSTR ) D(LB_MINE ) D(LB_AGR ) D(LB_CNSTR ) 17 11,50 40,76 25,64 14,10 1,90 1,94 4,17 18 11,51 40,18 26,28 14,01 1,88 1,91 4,22 19 11,48 39,73 26,91 13,89 1,87 1,87 4,26 20 11,42 39,34 27,45 13,81 1,85 1,84 4,29 21 11,38 38,99 27,92 13,75 1,82 1,81 4,32 22 11,38 38,58 28,40 13,69 1,81 1,79 4,36 23 11,35 38,23 28,87 13,60 1,80 1,76 4,39 24 11,31 37,93 29,28 13,54 1,78 1,74 4,42 25 11,29 37,63 29,67 13,49 1,76 1,72 4,45 26 11,27 37,33 30,04 13,43 1,75 1,70 4,48 27 11,25 37,06 30,40 13,37 1,74 1,67 4,50 28 11,22 36,81 30,73 13,32 1,73 1,66 4,52 29 11,20 36,57 31,05 13,28 1,71 1,64 4,55 30 11,19 36,34 31,35 13,23 1,70 1,62 4,57 31 11,17 36,11 31,64 13,19 1,69 1,61 4,59 32 11,15 35,91 31,91 13,15 1,69 1,59 4,61 33 11,14 35,71 32,16 13,11 1,68 1,58 4,62 34 11,12 35,52 32,41 13,07 1,67 1,56 4,64 35 11,11 35,34 32,65 13,04 1,66 1,55 4,66 36 11,10 35,17 32,87 13,00 1,65 1,54 4,67 37 11,08 35,00 33,09 12,97 1,64 1,52 4,69 38 11,07 34,84 33,30 12,94 1,63 1,51 4,70 𝒙" 11,57 42,78 24,16 13,78 1,77 1,94 4,00
Lampiran 3. Hasil Analisis VD Model Dampak Terhadap PDRB Sektoral, PDRB Sektor Pertanian
Period e Komposisi Variabel PDRB_AGR (%) D(INV ) D(PDRB_MINE ) D(PDRB_AGR ) D(PDRB_CNSTR ) D(LB_MINE ) D(LB_AGR ) D(LB_CNSTR ) 1 1,25 1,54 97,20 0,00 0,00 0,00 0,00 2 0,77 34,20 57,77 2,26 0,53 2,30 2,15 3 2,24 24,12 58,29 8,94 2,87 2,01 1,52 4 2,48 20,11 65,67 6,54 2,53 1,53 1,12 5 2,55 18,19 68,89 5,20 2,04 1,81 1,31 6 2,25 17,70 69,68 5,10 2,12 2,06 1,09 7 2,34 16,89 71,02 4,51 2,42 1,85 0,96 8 2,55 16,17 72,27 4,01 2,26 1,84 0,89 9 2,60 15,21 73,53 3,79 2,17 1,90 0,79 10 2,44 15,47 73,90 3,41 2,15 1,88 0,76 11 2,52 15,08 74,34 3,32 2,18 1,85 0,71 12 2,60 14,60 74,96 3,16 2,17 1,84 0,65 13 2,56 14,44 75,47 2,94 2,11 1,84 0,63 14 2,54 14,33 75,74 2,84 2,10 1,85 0,61 15 2,57 14,11 76,03 2,76 2,13 1,84 0,57 16 2,57 13,98 76,35 2,63 2,10 1,82 0,55 17 2,58 13,81 76,63 2,54 2,08 1,83 0,53 18 2,57 13,73 76,82 2,47 2,08 1,83 0,51 19 2,57 13,64 77,01 2,39 2,08 1,82 0,49 20 2,58 13,52 77,20 2,33 2,07 1,82 0,47 21 2,58 13,43 77,38 2,27 2,06 1,82 0,46 22 2,58 13,38 77,51 2,21 2,06 1,82 0,45 23 2,58 13,30 77,64 2,17 2,05 1,81 0,44 24 2,59 13,23 77,77 2,13 2,05 1,81 0,42 25 2,58 13,18 77,89 2,08 2,04 1,81 0,42 26 2,58 13,12 77,99 2,05 2,04 1,81 0,41 27 2,59 13,07 78,09 2,01 2,04 1,81 0,40 28 2,59 13,03 78,18 1,98 2,03 1,81 0,39
Period e Komposisi Variabel PDRB_AGR (%) D(INV ) D(PDRB_MINE ) D(PDRB_AGR ) D(PDRB_CNSTR ) D(LB_MINE ) D(LB_AGR ) D(LB_CNSTR ) 29 2,59 12,98 78,27 1,95 2,03 1,81 0,38 30 2,59 12,94 78,34 1,92 2,03 1,80 0,37 31 2,59 12,90 78,42 1,89 2,03 1,80 0,37 32 2,59 12,87 78,49 1,87 2,02 1,80 0,36 33 2,59 12,83 78,55 1,84 2,02 1,80 0,36 34 2,59 12,80 78,61 1,82 2,02 1,80 0,35 35 2,59 12,77 78,67 1,80 2,02 1,80 0,35 36 2,59 12,75 78,72 1,78 2,01 1,80 0,34 37 2,59 12,72 78,78 1,76 2,01 1,80 0,34 38 2,59 12,69 78,82 1,75 2,01 1,80 0,33 𝒙" 2,47 14,60 75,71 2,80 2,02 1,79 0,61
Lampiran 4. Hasil Analisis VD Model Dampak Terhadap PDRB Sektoral, PDRB Sektor Konstruksi
Period e Komposisi Variabel PDRB_CNSTR (%) D(INV ) D(PDRB_MINE ) D(PDRB_AGR ) D(PDRB_CNSTR ) D(LB_MINE ) D(LB_AGR ) D(LB_CNSTR ) 1 26,67 6,81 14,50 52,01 0,00 0,00 0,00 2 15,99 4,05 17,82 54,19 4,16 0,02 3,77 3 12,39 3,69 23,37 52,72 4,08 0,30 3,46 4 10,72 3,67 28,55 50,43 3,19 0,24 3,19 5 9,17 3,08 30,36 50,67 3,14 0,47 3,09 6 8,27 2,61 31,01 51,19 3,32 0,50 3,08 7 7,23 2,82 32,20 51,08 3,19 0,44 3,04 8 6,61 2,61 33,64 50,58 2,99 0,52 3,05 9 6,25 2,41 34,26 50,61 2,93 0,55 3,00 10 5,88 2,23 34,72 50,73 2,95 0,52 2,96 11 5,44 2,21 35,08 50,86 2,91 0,52 2,98 12 5,19 2,12 35,73 50,62 2,83 0,53 2,99 13 5,00 2,01 36,13 50,59 2,79 0,53 2,94 14 4,77 1,94 36,26 50,75 2,79 0,53 2,95 15 4,57 1,90 36,57 50,71 2,77 0,52 2,95 16 4,42 1,85 36,90 50,63 2,73 0,53 2,94 17 4,29 1,80 37,06 50,68 2,71 0,53 2,93 18 4,16 1,75 37,24 50,68 2,71 0,53 2,93 19 4,04 1,72 37,42 50,68 2,69 0,52 2,92 20 3,94 1,69 37,58 50,67 2,67 0,53 2,92 21 3,85 1,65 37,73 50,66 2,66 0,53 2,92 22 3,77 1,62 37,85 50,67 2,65 0,53 2,91 23 3,68 1,60 37,95 50,68 2,64 0,53 2,91 24 3,61 1,58 38,08 50,66 2,63 0,53 2,91 25 3,55 1,55 38,18 50,66 2,62 0,53 2,90 26 3,49 1,54 38,26 50,67 2,62 0,53 2,90 27 3,43 1,52 38,35 50,67 2,61 0,53 2,90 28 3,38 1,50 38,43 50,66 2,60 0,53 2,90 29 3,33 1,48 38,50 50,67 2,59 0,53 2,90 30 3,28 1,47 38,57 50,66 2,59 0,53 2,90 31 3,24 1,45 38,64 50,66 2,58 0,53 2,89 32 3,20 1,44 38,70 50,66 2,58 0,53 2,89 33 3,16 1,43 38,76 50,66 2,57 0,53 2,89 34 3,13 1,42 38,81 50,66 2,57 0,53 2,89 35 3,09 1,41 38,86 50,66 2,56 0,53 2,89 36 3,06 1,40 38,91 50,66 2,56 0,53 2,89 37 3,03 1,39 38,96 50,66 2,55 0,53 2,89 38 3,00 1,38 39,00 50,66 2,55 0,53 2,88 𝒙" 5,67 2,10 35,24 50,87 2,74 0,48 2,90
Indonesian Mining Professionals Journal Volume 2, Nomor 1, April 2020 : 11- 28