## ANALISIS PERKEMBANGAN PENDUDUK TERHADAP TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA DI INDONESIA
Andini Ayuningtyas 1* , Fitrah Sari Islami 2
1,2 Fakultas Ekonomi, Universitas Tidar E-mail: 1) andiniayu0108@gmail.com

## Abstrak
Struktur dan perubahan demografis yang terjadi sepanjang waktu merupakan salah satu faktor yang paling  berpengaruh  terhadap  pembangunan  ekonomi.  Mengabaikan  struktur  demografis  dapat mengakibatkan perbedaan, yang akan mempengaruhi masalah perencanaan. Pada akhirnya, hal ini mengakibatkan  ketidaksetaraan  di  beberapa  bidang  ekonomi,  sosial,  dan  politik.  Sementara  itu, sektor ekonomi merupakan salah satu bidang struktur demografi yang paling efektif. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  faktor  perkembangan  kependudukan  mempengaruhi tingkat partisipasi angkatan kerja Indonesia. Penelitian ini menggunakan teknik analisis time-series dengan  alat  analisis  ARDL  Error  Correction Model. Model  ARDL  dapat  digunakan  untuk model dengan  berbagai  tingkat  stasioneritas.  Karakteristik  kesuburan  jangka  pendek  memiliki  pengaruh negatif  yang  substansial  pada  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja,  menurut  temuan  penyelidikan. Sementara itu, rasio ketergantungan dan pengeluaran pemerintah jangka pendek memiliki pengaruh menguntungkan yang cukup besar terhadap tingkat partisipasi angkatan kerja. Namun, dalam jangka panjang, faktor global memiliki pengaruh yang kecil terhadap tingkat partisipasi angkatan kerja.
Kata  Kunci: Dependency  Ratio,  Fertilitas,  Pengeluaran  Pemerintah,  Tenaga  Kerja,  Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja

## Abstract
The  demographic  structure  and  change  that  happens  through  time  is  one  of  the  most  influential factors on economic development. Ignoring the demographic structure might result in discrepancies, which will affect planning issues. Ultimately, this results in inequalities in several economic, social, and  political  spheres.  Meanwhile,  the  economic  sector  is  one  of  the  most  effective  areas  of  the demographic structure. This research aims to determine the extent to which population development factors  impact  Indonesia's  work  force  participation  rate.  This  research  employs  a  time-series analysis  technique  using the  ARDL  Error  Correction Model  analytical  instrument.  ARDL  models may be used to models with varying degrees of stationarity. Short-term fertility characteristics had a significant and negative influence on the work force participation rate, according to the findings of the investigation. On the other side, the dependence ratio and short-term government expenditures have  a  significant  and  positive  influence  on  the  work  force  participation  rate.  However,  global factors have insignificant influence on the labor force participation rate in long-term.
Keywords: Dependency Ratio, Fertility, Government Expenditure, Labor, Work Force Participation Rate

## 1. PENDAHULUAN
Kependudukan merupakan sebuah aspek dasar dalam pembangunan nasional terutama di  negara  berkembang.  Masalah  kependudukan  di  Indonesia  merupakan  salah  satu permasalahan yang juga masih sering ditemui di negara-negara berkembang. Kependudukan suatu bangsa yang dipandang sebagai sumber daya manusia tidak diragukan lagi memegang peranan  penting  dalam  mendukung  pembangunan  ekonomi.  Sejumlah  besar  negara  telah melakukan studi empiris yang menunjukkan bahwa pertumbuhan pendapatan nasional per kapita ditentukan oleh kinerja bangsa dalam meningkatkan komponen sumber daya manusia, dan peningkatan ini dilakukan dengan meningkatkan produktivitas dan efisiensi kerja.
Berdasarkan  data  BPS  menunjukkan  bahwa  jumlah  penduduk  Indonesia  mencapai 272.248,5  ribu  jiwa  pada  pertengahan  tahun  2021.  Jumlah  penduduk  yang  tinggal  di Indonesia  biasanya  terus  meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Hal  ini  juga  terlihat  dari pertumbuhan Angka Partisipasi Angkatan Kerja Indonesia yang selanjutnya disebut TPAK mulai sekarang dan seterusnya selalu menunjukkan kenaikan setiap tahunnya. Akan tetapi, hal  yang  berlawanan  terjadi  pada  data  fertilitas  di  Indonesia  yang  cenderung  mengalami penurunan  kelahiran  per  wanita  pada  setiap  tahunnya.  Pada  tahun  2012,  tingkat  fertilitas Indonesia mencapai angka 2.455 kelahiran perwanita, penurunan terus terjadi hingga tingkat fertilitas pada tahun 2020 hanya mencapai  nilai  2.266 kelahiran perwanita.  Menurut teori Malthus, ini sejalan dengan keyakinannya bahwa satu-satunya cara untuk mencegah situasi standar  hidup  yang  sangat  rendah  atau  kemiskinan  total  adalah  dengan  mendesak  setiap orang  untuk  mempraktikkan  "kontrol  moral"  dan  membatasi  jumlah  anak  yang  mereka miliki (Todaro & Smith, 2011).
Struktur demografi dan evolusi yang terjadi dari waktu ke waktu menjadi salah satu hal penting  yang  dapat  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Mengabaikan  struktur demografi  dapat  menyebabkan  inkonsistensi  sehingga  akan  berdampak  pada  masalah perencanaan.  Hal  ini  pada  akhirnya  menyebabkan  ketidakseimbangan  di  berbagai  sektor ekonomi, sosial dan politik. Sementara itu, salah satu sektor yang paling efektif dari struktur demografi adalah sektor ekonomi. Struktur demografi juga dapat mempengaruhi investasi, tabungan,  konsumsi,  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Mencapai  pertumbuhan  yang  tinggi  dan pembangunan ekonomi merupakan tujuan penting yang ingin dicapai semua negara, tetapi dalam  mencapai  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  juga  memerlukan  identifikasi faktor-faktor potensial dan pemanfaatannya yang tepat (Miri & Maddah, 2018).
Indonesia saat ini diketahui mengalami bonus demografi atau ledakan penduduk. Bonus demografi  dapat  memberikan  dampak  positif  ketika  pertumbuhan  penduduk  usia  kerja diimbangi  dengan  upaya  peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia.  Selain  itu,  dampak tersebut  juga  dilihat  dari  sisi  penyerapan  tenaga  kerja  oleh  pasar  kerja  yang  ter  cesedia. Ketika hal tersebut tidak terpenuhi maka dampak yang ditimbulkan akan cenderung menjadi dampak  negatif  karena  dapat  meningkatkan  jumlah  pengangguran.  Menurut  Ikhwan  & Siradjuddin  (2017)  menyampaikan  bahwa  Tidak  hanya  ekonomi  yang  berkembang  pesat merupakan  jaminan  yang  kuat  terhadap  kesulitan  mendapatkan  pekerjaan  di  antara  para pekerja, tetapi juga memiliki manfaat lain. Namun, juga penting untuk memiliki kapasitas untuk mempekerjakan individu yang baru lulus yang bergabung dengan pasar tenaga kerja setiap tahun. Karena tidak ada cukup pekerjaan yang tersedia yang dapat  disediakan oleh pemerintah dan juga karena ada lebih banyak orang yang mencari pekerjaan, tidak ada cukup pekerjaan yang bisa dilakukan untuk menyerap semua orang yang menginginkan pekerjaan.
Jika diberdayakan secara maksimal, jumlah penduduk yang relatif besar dapat menjadi salah satu sumber daya negara yang paling berharga bagi pertumbuhan nasional. Namun, hal ini dapat  menjadi  masalah bagi  pembangunan negara jika tingkat  pertumbuhan penduduk yang tinggi tidak dibarengi dengan peningkatan jumlah kesempatan kerja dan peningkatan kualitas masyarakat secara keseluruhan. Fertilitas, kematian, dan migrasi merupakan faktor utama  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  penduduk  dalam  demografi.  Faktor-faktor  ini, pada  gilirannya,  dapat  menyebabkan  perubahan  dalam  ukuran,  struktur,  dan  distribusi populasi  (Adioetomo  et  al.,  2016). Besar kemungkinan penduduk yang besar dengan laju pertumbuhan penduduk yang cepat dapat memberikan peluang bagi upaya peningkatan dan pemerataan kesejahteraan sosial dalam berbagai dimensi, seperti elemen sosial dan ekonomi. Kenaikan  output  yang  dihasilkan  oleh  faktor-faktor  produksi  juga  akan  mengakibatkan peningkatan  kuantitas  output  nasional,  yang  pada  gilirannya  akan  berpengaruh  pada percepatan pertumbuhan ekonomi.  Disisi  lain, terdapat kemungkinan bahwa pekerja yang belum bekerja akan dapat mencari pekerjaan jika suatu negara meningkatkan jumlah modal yang digunakan untuk membangun sejumlah bangunan dan fasilitas, seperti bangunan dan peralatan  yang  berguna  untuk  melakukan  kegiatan  produktif.  Hal  ini  akan  menghasilkan peningkatan  jumlah  output  potensial  yang  mampu  diproduksi  oleh  suatu  negara.  Hal  ini dapat membantu meningkatkan jumlah kesempatan kerja yang tersedia, yang pada akhirnya akan menghasilkan tingkat pengangguran yang lebih rendah di Indonesia.
Kesempatan  kerja  dapat  diwujudkan  salah  satunya  dengan  adanya  dukungan pemerintah.  Pemerintah  selaku  fasilitator  publik  tentunya  dapat  membantu  untuk mendukung  ketenagakerjaan  di  Indonesia  dengan  penyediaan  lapangan  kerja  serta memperhatikan setiap kebijakan yang dikeluarkannya. Hal ini sangat relevan dengan tujuan pengeluaran pemerintah untuk menstabilkan kesempatan kerja yang ada.  Selain itu, peran pemerintah tidak sebatas memfasilitasi  akses platform  berupa pembukaan lapangan kerja; melainkan juga berkewajiban untuk memantau setiap jenis kegiatan ekonomi yang berbeda ini (Ikhwan & Siradjuddin, 2017).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  variabel  perkembangan penduduk  mempengaruhi  TPAK  di  Indonesia  dan  melaporkan  temuannya.  Hasil  studi sebelumnya  yang  membahas  mengenai  perkembangan  penduduk  terhadap  TPAK  sudah cukup  banyak  dilakukan.  Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ikhwan  &  Siradjuddin (2017) menunjukkan kesimpulan bahwa pengeluaran pemerintah memiliki dampak positif dan signifikan terhadap partisipasi angkatan pekerja di Kota Makassar. Pada penelitian yang dilakukan  oleh  Harsoyo  &  Sulistyaningrum  (2018)  yang  menunjukkan  bahwa  kesuburan dengan pendekatan jumlah anak yang dimilikinya yang kemudian diinstrumenkan dengan melihat jenis kelamin anak, memiliki efek menurun pada pasokan tenaga kerja perempuan.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yıldırım  &  Akinci  (2020)  menekankan pentingnya  pembangunan  ekonomi  atau  tenaga  kerja  perempuan  di  negara-negara berpenghasilan menengah. Oleh karena itu, negara-negara yang ingin meningkatkan tenaga kerja  perempuan  juga  harus  fokus  pada  pembangunan  ekonomi  mereka.  Seperti  yang ditunjukkan  oleh  penelitian  ini,  negara-negara  berpenghasilan  menengah  dengan  PDB  di bawah  ambang  batas  minimum,  $4698.15  (per  kapita),  harus  memprioritaskan  kebijakan perbaikan  ekonomi  mereka  untuk  mencapai  tujuan  TPAK  perempuan  mereka.  Negara- negara  ini  juga  harus  siap  menghadapi  fase  penurunan  TPAK  perempuan  sampai  mereka mencapai  tingkat  pendapatan  titik  balik.  Selain  itu,  TPAK  total  suatu  negara  juga
mempengaruhi angkatan kerja perempuan. Dengan demikian, jika suatu negara menetapkan tujuan untuk memiliki peningkatan tingkat partisipasi tenaga kerja perempuan, maka dari itu negara juga harus berusaha untuk meningkatkan TPAK total.

## 2. LANDASAN TEORI
Menurut Feriyanto  (2014), Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) adalah angka yang  menunjukkan  proporsi  penduduk  usia  kerja  dan  aktif  mencari  pekerjaan.  Ketika efisiensi TPAK dievaluasi, menjadi jelas bahwa tidak semua orang yang telah mencapai usia kerja menghasilkan produk dan jasa, meskipun mereka adalah bagian dari masa produktif. Prevalensi  LFPR di  Indonesia diperkirakan akan  terus meningkat dengan  laju yang stabil dari tahun ke tahun. Besarnya nilai  TPAK dapat  dipengaruhi oleh berbagai  faktor, antara lain  komposisi  angkatan  kerja  dan  penduduk  usia  kerja,  rata-rata  tingkat  pendidikan penduduk, keberadaan ibu rumah tangga, pendapatan rumah tangga, dan norma budaya yang menghalangi perempuan untuk berpartisipasi dalam angkatan kerja (Feriyanto, 2014).
Peningkatan jumlah penduduk yang tinggal di Indonesia dari tahun ke tahun semakin nyata. Peningkatan jumlah penduduk ini dipengaruhi oleh berbagai variabel yang berbeda. Perubahan  tingkat  fertilitas  di  Indonesia  menjadi  subyek  dari  banyak  kekhawatiran  yang diangkat oleh penelitian ini karena beberapa alasan yang berbeda. Istilah "kesuburan" dapat merujuk pada tindakan melahirkan atau kemampuan untuk memiliki anak, yang keduanya berkaitan  dengan  kesuburan  wanita  (Feriyanto,  2014).  Hubungan  antara  kesuburan  dan populasi,  terutama  melalui  kesuburan,  dapat  meningkatkan  jumlah  penduduk.  Jumlah kelahiran anak terkait erat  dengan perkembangan kehidupan manusia secara  keseluruhan. Hal  ini  dikarenakan  kelahiran  anak  yang  tumbuh  hingga  usia  15  tahun  telah  bergabung dengan kelompok angkatan kerja yang mulai mencari pekerjaan atau melanjutkan studi ke jenjang yang lebih tinggi. Jika anak tersebut sehat dan mampu hidup sesuai dengan usianya di luar usia melamar kerja, maka jumlah individu yang mencari pekerjaan akan meningkat, dan setelah ia mendapatkan pekerjaan, ia akan berkembang menjadi penduduk kerja yang produktif  akan  memberikan  kontribusi  kepada  masyarakat.  Dalam  jangka  pendek, meningkatnya  tingkat  kesuburan  akan  mengurangi  partisipasi  tenaga  kerja,  terutama  bagi angkatan  kerja  perempuan.  Namun,  dalam  jangka  panjang,  tingkat  kesuburan  juga cenderung meningkatkan jumlah partisipasi angkatan kerja di masa depan.
Teori ekonomi fertilitas didasarkan pada asumsi bahwa permintaan anak dalam keluarga ditentukan oleh preferensi keluarga relatif terhadap jumlah anak yang bertahan hidup sampai dewasa,  dengan  memperhitungkan  biaya  membesarkan  anak,  juga  dikenal  sebagai  "biaya kesempatan",  serta  tingkat  pendapatan  dalam  keluarga.  Hal  ini  dikarenakan  di  beberapa negara miskin, anak sering dipandang sebagai barang investasi ekonomi, yang artinya anak ini  diharapkan  dapat  membuahkan  hasil  berupa  pekerja  anak  dan  sebagai  tempat  untuk bergantung pada kehidupan di usia tua. Namun, dalam beberapa negara berkembang terdapat determinan  psikologis  dan  budaya  yang  bersifat  intrinsik  mengenai  ukuran  keluarga, sehingga anak dipandang sebagai barang konsumen yang tingkat permintaannya boleh jadi tidak  terlalu  responsif  dengan  perubahan  harga  relatif.  Oleh  karena  itu,  mekanisme  yang dipilih  dalam  teori  ekonomi  fertilitas  sebagaimana  telah  diterapkan  di  banyak  negara berkembang diasumsikan hanya berlaku pada tambahan “marginal” anak yang dipandang sebagai investasi (Todaro & Smith, 2011).
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Caldwell  &  Schindlmayr  (2003)  yang menunjukkan  bahwa  tingkat  kesuburan  di  ekonomi  modern  turun  di  bawah  tingkat penggantian, yang mengakibatkan proporsi populasi yang terus meningkat termasuk dalam kategori  usia tua. Doran  (2012)  menunjukkan bahwa tingkat  kesuburan memiliki dampak kausal  yang  signifikan  pada  perkembangan  ekonomi  suatu  negara  dengan  fungsi  respons impuls yang menunjukkan bahwa kejutan kesuburan positif menyebabkan penurunan output ekonomi.  Namun,  dalam  jangka  panjang,  tingkat  kesuburan  yang  menurun  ini  mungkin memiliki konsekuensi serius melalui transformasi demografis lain, yaitu peningkatan rasio ketergantungan hari tua. Dalam Bloom et al., (2009), menjelaskan bahwa manfaat ekonomi yang  dapat  diperoleh  suatu  negara  jika  mengalami  penurunan  kesuburan.  Penurunan kesuburan meningkatkan rasio usia kerja terhadap total populasi, meningkatkan pendapatan per  kapita.  Penurunan  kesuburan  juga  dapat  meningkatkan  modal  fisik  dan  manusia  per kapita.  Di  samping  itu,  ada  respons  perilaku  positif  dari  partisipasi  angkatan  kerja perempuan, yang selanjutnya meningkatkan pasokan tenaga kerja per kapita dan pendapatan per kapita. Dari beberapa penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti terdahulu dapat dilihat fertilitas memiliki hubungan yang negatif dengan TPAK yang didasarkan pada kenaikan dari fertilitas akan menurunkan angkatan kerja begitupun sebaliknya.
Kondisi saat ini penduduk di Indonesia berkembang relatif berusia muda. Dalam kondisi tersebut rasio ketergantungan atau dependency ratio sangat tinggi. Menurut Feriyanto (2014) Rasio ketergantungan dihitung dengan membandingkan jumlah penduduk usia 0-14 tahun dan penduduk usia 65 tahun ke atas dengan jumlah penduduk usia 15-64 tahun. Rasio ini kemudian dibandingkan dengan jumlah penduduk. Oleh karena itu, penduduk yang dianggap produktif  adalah  penduduk  yang  berusia  antara  15  sampai  64  tahun,  dan  berdasarkan pengertian tersebut dapat dikarakterisasikan berapa persen penduduk yang bergantung pada penduduk  usia  kerja.  Rasio  ketergantungan  juga  merupakan  metode  yang  paling  sering digunakan untuk mengevaluasi dan membandingkan beban populasi yang menua di berbagai negara. Rasio ketergantungan dibagi menjadi dua kategori: rasio ketergantungan orang muda dan  rasio  ketergantungan  orang  tua.  Rasio  ketergantungan  pemuda  suatu  negara  dapat dihitung dengan membagi jumlah orang di bawah usia 15 tahun dengan jumlah total orang di  negara  tersebut  antara  usia  16  dan  64  tahun  yang  berada  dalam  usia  kerja  (Todaro  & Smith,  2011).  Sedangkan  rasio  ketergantungan  usia  tua  merupakan  rasio  orang  tua  yang berusia lebih dari 65 tahun dengan penduduk usia kerja yang berusia 20 hingga 64 tahun. Dalam beberapa dekade terakhir, populasi di seluruh dunia telah tumbuh secara kronologis lebih  tua  karena  penurunan  kesuburan  dan  peningkatan  harapan  hidup.  Perbedaan substansial antar negara tetap ada karena perbedaan dalam kecepatan perubahan kematian dan tingkat kesuburan. Mengingat kekhawatiran yang meluas bahwa memiliki populasi yang lebih tua membebani sumber daya masyarakat, beberapa indeks telah dikembangkan untuk meringkas beban penuaan di berbagai negara (Skirbekk et al., 2022).
Doran  (2012)  menyampaikan  bahwa  peningkatan  rasio  ketergantungan  hari  tua  akan mengakibatkan  penurunan  total  jam  kerja.  Hasil  ini  mungkin  merupakan  manifestasi  dari pengurangan  proporsi  populasi  dalam  kategori  usia  kerja.  Ketika  kategori  ini  menurun karena  adanya  penipisan  yang  timbul  dari  pensiun,  maka  potensi  kumpulan  pekerja  yang dapat  mendedikasikan  waktu  untuk  upaya  tenaga  kerja  juga  menurun.  Akhirnya, peningkatan rasio ketergantungan hari tua menghasilkan penurunan output. Dampak negatif dari  meningkatnya  rasio  ketergantungan  hari  tua  pada  output  ekonomi  ini  dapat  muncul
karena  berkurangnya  kemampuan  suatu  negara  untuk  sepenuhnya  memanfaatkan  potensi ekonominya  karena  populasi  usia  kerja  yang  tidak  mencukupi.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Razin  &  Schwemmer  (2022)  juga  menyatakan  bahwa  ketika  penuaan  penduduk  asli meningkat,  angkatan  kerja  yang  semakin  berkurang  dan  akan  mendorong  permintaan migran.  Evolusi  penuaan  rendah  berkorelasi  dengan  negara  yang  relatif  banyak  memiliki tenaga  kerja  (pensiun  rendah),  yang  berubah  menjadi  negara  yang  langka  tenaga  kerja (pensiun tinggi). Sejalan dengan evolusi angkatan kerja, negara pengimpor modal (dengan tingkat pengembalian yang tinggi) menjadi eksportir modal (dengan tingkat pengembalian yang rendah). Permintaan terkait penuaan yang lebih besar untuk tunjangan sosial diimbangi dengan meningkatnya biaya pajak penghasilan tenaga kerja dan pajak penghasilan modal.
Dari  berbagai  studi  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  terdahulu  menunjukkan dependency ratio atau rasio ketergantungan memiliki hubungan yang negatif dengan TPAK. Rasio  ketergantungan  usia  tua  dirancang  untuk  menangkap  beban  ekonomi  dari  penuaan. Berdasarkan  asumsi  bahwa  orang  tua  tidak  bekerja  dan  karenanya  harus  didukung  secara finansial oleh populasi pekerja, rasio ketergantungan usia tua dihitung sebagai rasio antara orang dewasa tua (tidak bekerja) dan orang usia kerja dalam suatu populasi. Cut-off yang digunakan  untuk  mendefinisikan  usia  yang  lebih  tua  diasumsikan  tetap  dan  biasanya didefinisikan sebagai usia 65 tahun atau lebih. Nilai rasio ketergantungan usia tua yang lebih tinggi menunjukkan lebih banyak orang yang lebih tua relatif terhadap orang dewasa yang lebih muda dalam populasi.
Pemerintah  selaku  fasilitator  semestinya  menyediakan  lapangan  kerja  atau mengeluarkan kebijakan yang tepat untuk penanganan perihal kondisi ketenagakerjaan dan kependudukan  di  Indonesia.  Pengeluaran  pemerintah  digambarkan  sebagai  kegiatan  yang dilakukan  oleh  pemerintah  untuk  mengatur  jalannya  perekonomian  dengan  menetapkan jumlah pendapatan dan pengeluaran pemerintah setiap tahunnya. Tindakan ini dapat dibagi menjadi  dua  kategori:  pengeluaran  langsung  dan  pengeluaran  tidak  langsung.  Salah  satu tujuan  dengan  pengeluaran  pemerintah  ini  yaitu  untuk  menciptakan  kestabilan  pada kesempatan  kerja.  Pengeluaran  pemerintah  juga  mencerminkan  adanya  kebijakan pemerintah.
Ada  dua  komponen  berbeda  yang  membentuk  teori  pengeluaran  pemerintah,  dan  ini adalah  teori  makro  dan  teori  mikro.  Menurut  para  ahli,  teori  makro  pembentukan pemerintahan  dapat  dipecah  menjadi  tiga  kategori  yang  berbeda.  Pertama,  model pembangunan untuk pertumbuhan pengeluaran masyarakat. Rostow dan Musgravelah yang mencetuskan  konsep  ini,  yang  mengaitkan  pertumbuhan  belanja  publik  dengan  fase-fase pembangunan  ekonomi,  yang  dapat  dipecah  menjadi  fase  awal,  menengah,  dan  lanjutan. Musgrave berpendapat bahwa selama proses pembangunan, proporsi investasi swasta dalam hal  PDB  akan  menjadi  persentase  yang  lebih  besar  dari  PDB,  sedangkan  bagian  dari investasi negara dalam hal PDB akan menjadi persentase yang lebih kecil dari PDB. Rostow mengatakan bahwa pada tingkat ekonomi lebih lanjut, aktivitas pemerintah telah beralih dari penyediaan infrastruktur ke belanja untuk kegiatan sosial. Gerakan ini terjadi dalam konteks kemajuan  ekonomi.  Kedua,  hukum  Wagner,  yang  menetapkan  bahwa  dalam  suatu perekonomian, jika pendapatan per kapita tumbuh, pengeluaran publik juga akan meningkat sebanding dengan peningkatan itu, mengatakan bahwa tren ini akan terus berlanjut. Ketiga, menurut  hipotesis  Peacock  dan  Wiseman,  pertumbuhan  ekonomi  menyebabkan  kenaikan jumlah uang yang dikumpulkan dalam pajak, bahkan jika tarif pajak tetap sama. Kenaikan
pendapatan  pajak  ini  menghasilkan  peningkatan  jumlah  uang  yang  dikeluarkan  oleh pemerintah.  Oleh  karena  itu,  dalam  kondisi  tertentu,  kenaikan  PDB  akan  menghasilkan peningkatan  pendapatan  publik,  yang  pada  gilirannya  akan  menyebabkan  peningkatan jumlah yang dibelanjakan pemerintah (Mangkoesoebroto, 2001).
Esensi dasar dari ajaran Keynes memiliki kaitan dengan biaya pemerintahan. Menurut Keynes,  pengeluaran  pemerintah  adalah  faktor  dari  total  permintaan.  Menurut  Keynes, konsep penghitungan pendapatan nasional adalah total permintaan sama dengan Y = C + I +  G  +  X-M.  Variabel  Y  dalam  rumus  menunjukkan  cerminan  pendapatan  nasional  dan penawaran  agegat.  Variabel  G  menunjukkan  pengeluaran  sektor  publik,  dengan membandingkan  variabel  G  dengan  Y  dapat  diketahui  besarnya  kontribusi  belanja  publik dalam struktur pendapatan (Kuncoro, 2010).
Bila dikaitkan dengan studi kasus yang relevan, Pratiwi & Indrajaya (2019) melakukan penelitian  yang  menunjukkan  bahwa  hasil  belanja  publik  memiliki  efek  yang menguntungkan, baik pada lapangan kerja maupun pada kesejahteraan umum masyarakat. Pengeluaran yang dilakukan oleh pemerintah baik barang maupun jasa termasuk dalam total pengeluaran publik. Penelitian yang dilakukan oleh Wilis (2015) juga menunjukkan variabel pengeluaran publik memiliki dampak positif dan signifikan pada penyerapan tenaga kerja terdidik  dan  pada  penyerapan  tenaga  kerja  yang  tidak  berpendidikan  dan  tidak  terlatih. Alisman  (2018)  juga  menyatakan  bahwa  Peningkatan  belanja  publik  telah  terbukti memberikan  dampak  yang  cukup  besar  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja  di  bagian  barat Kabupaten Aceh. Temuan ini menunjukkan bahwa peningkatan pengeluaran publik sebesar 1% akan menghasilkan peningkatan lapangan kerja 2 orang, dengan asumsi bahwa semua faktor lainnya tetap sama. Menurut temuan penelitian ini, investasi publik memiliki dampak yang menguntungkan terhadap TPAK.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pemilihan Variabel dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan salah satu variabel dependen yaitu TPAK, selain tiga faktor independen yaitu fertilitas, rasio ketergantungan usia, dan pengeluaran pemerintah. Variabel ini  diperoleh  dari  beberapa  indikator  struktur  kependudukan,  dan  juga  memperhitungkan variabel-variabel  yang  masih  erat  kaitannya  dengan  peran  pemerintah  sebagai  fasilitator dalam penerbitan kebijakan, khususnya yang berkaitan dengan pembangunan kependudukan dan  ketenagakerjaan.  .  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  time  series yang  berasal  dari  sumber  sekunder  dan  bersifat  tahunan  dari  tahun  1984  sampai  dengan tahun 2020.
Dalam  konteks  penelitian  ini,  istilah  "Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja"  (TPAK) mengacu pada proporsi penduduk suatu negara yang berusia kerja dan bekerja aktif. TPAK diturunkan sebagai variabel endogen untuk tujuan penelitian ini dengan menggunakan data dari  Badan  Pusat  Statistik  yang  dimuat  dalam  publikasi  Badan  Pusat  Statistik  dari  tahun 1984  sampai  tahun  2020.  Data  tersebut  diberikan  dalam  bentuk  persentase  (%).  Istilah "Tingkat  Kesuburan  Total"  (Total  Fertility  Rate/TFR)  mengacu  pada  jumlah  anak  yang dilahirkan  oleh  seorang  ibu  selama  masa  suburnya.  Penelitian  ini  menggunakan  angka fertilitas  total  sebagai  metode  untuk  menentukan  evolusi  angka  kelahiran  di  Indonesia selama  penelitian  berlangsung.  Bank  Dunia  dapat  mengumpulkan  data  tentang  tingkat
kesuburan  total  melalui  jaringan  pemasok  datanya.  Data  diwakili  dalam  satuan  ribuan kelahiran per wanita dan mencakup periode 1984 hingga 2020.
Rasio  ketergantungan  suatu  negara  dihitung  dengan  membagi  jumlah  penduduk  di bawah usia 15 tahun dengan jumlah penduduk berusia antara 16 dan 64 tahun yang berada dalam usia kerja. Data yang digunakan dalam penelitian ini untuk menggambarkan tingkat rasio  ketergantungan  di  Indonesia  adalah  data  rasio  ketergantungan  Usia  dari  tahun  1984 hingga 2020 yang diperoleh dari Bank Dunia melalui penyedia data dan dinyatakan dalam satuan persentase (%). Data tersebut  digunakan untuk  mengetahui tingkat  ketergantungan rasio  di  Indonesia.  Data  Realisasi  Belanja  Negara  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mengetahui  berapa  banyak  uang  yang  dikeluarkan  oleh  pemerintah.  Kebijakan  fiskal mencakup  pengeluaran  pemerintah,  dan  angka-angka  ini  diperoleh  dari  data.  Statistik  ini berasal dari Badan Pusat Statistik dan diterbitkan di Badan Pusat Statistik dari tahun 1984 hingga 2020. Statistik ini disajikan dalam satuan mata uang miliar rupiah, dan sebelumnya telah dilakukan transformasi data. Penelitian ini menggunakan salah satu variabel dependen yaitu  TPAK,  selain  tiga  faktor  independen  yaitu  fertilitas,  rasio  ketergantungan  usia,  dan pengeluaran  pemerintah.  Variabel  ini  diperoleh  dari  beberapa  indikator  struktur kependudukan,  dan  juga  memperhitungkan  variabel-variabel  yang  masih  erat  kaitannya dengan  peran  pemerintah  sebagai  fasilitator  dalam  penerbitan  kebijakan,  khususnya  yang berkaitan dengan pembangunan kependudukan dan ketenagakerjaan. . Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series yang berasal dari sumber sekunder dan bersifat tahunan dari tahun 1984 sampai dengan tahun 2020.
Dalam  konteks  penelitian  ini,  istilah  "Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja"  (TPAK) mengacu pada proporsi penduduk suatu negara yang berusia kerja dan bekerja aktif. TPAK diturunkan sebagai variabel endogen untuk tujuan penelitian ini dengan menggunakan data dari  Badan  Pusat  Statistik  yang  dimuat  dalam  publikasi  Badan  Pusat  Statistik  dari  tahun 1984  sampai  tahun  2020.  Data  tersebut  diberikan  dalam  bentuk  persentase  (%).  Istilah "Tingkat  Kesuburan  Total"  (Total  Fertility  Rate/TFR)  mengacu  pada  jumlah  anak  yang dilahirkan  oleh  seorang  ibu  selama  masa  suburnya.  Penelitian  ini  menggunakan  angka fertilitas  total  sebagai  metode  untuk  menentukan  evolusi  angka  kelahiran  di  Indonesia selama  penelitian  berlangsung.  Bank  Dunia  dapat  mengumpulkan  data  tentang  tingkat kesuburan  total  melalui  jaringan  pemasok  datanya.  Data  diwakili  dalam  satuan  ribuan kelahiran per wanita dan mencakup periode 1984 hingga 2020.
Rasio  ketergantungan  suatu  negara  dihitung  dengan  membagi  jumlah  penduduk  di bawah usia 15 tahun dengan jumlah penduduk berusia antara 16 dan 64 tahun yang berada dalam usia kerja. Data yang digunakan dalam penelitian ini untuk menggambarkan tingkat rasio  ketergantungan  di  Indonesia  adalah  data  rasio  ketergantungan  Usia  dari  tahun  1984 hingga 2020 yang diperoleh dari Bank Dunia melalui penyedia data dan dinyatakan dalam satuan persentase (%). Data tersebut  digunakan untuk  mengetahui tingkat  ketergantungan rasio  di  Indonesia.  Data  Realisasi  Belanja  Negara  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mengetahui  berapa  banyak  uang  yang  dikeluarkan  oleh  pemerintah.  Kebijakan  fiskal mencakup  pengeluaran  pemerintah,  dan  angka-angka  ini  diperoleh  dari  data.  Statistik  ini berasal dari Badan Pusat Statistik dan diterbitkan di Badan Pusat Statistik dari tahun 1984 hingga 2020. Statistik ini disajikan dalam satuan mata uang miliar rupiah, dan sebelumnya telah dilakukan transformasi data.

## 3.2. Model Ekonometrika
Untuk  mengkarakterisasi  aliran  waktu  yang  ada  pada  variabel  dependen  terhadap nilainya di masa lalu, penelitian ini menggunakan model dinamis dalam ekonometrika yang dikembangkan oleh ARDL. Pendekatan lag terdistribusi autoregressive, atau ARDL, adalah gabungan  dari  metode  autoregressive  (AR)  dan  metode  lag  terdistribusi  (DL).  Karena keterlambatan  dalam  skenario  ini,  nilai-nilai  dari  masa  lalu  akan  digunakan  untuk memprediksi nilai-nilai masa depan. Model ini dapat digunakan untuk membedakan antara respon  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  yang  berasal  dari  variabel  penelitian  (Jumhur, 2020). Autoregressive  Distributed  Lag (ARDL)  adalah  salah  satu  pendekatan  kointegrasi untuk menguji apakah keseimbangan jangka panjang ada dalam sistem ekonomi. Pengujian terikat diterapkan dalam model ARDL untuk memeriksa adanya hubungan jangka panjang di antara variabel. Setelah hubungan dikonfirmasi, efek shot-run dan jangka panjang dapat diperkirakan oleh model (Guan et al., 2015).
Estimasi  jangka  panjang  dan  estimasi  jangka  pendek  dapat  diperoleh  secara  serentak dengan penerapan model ARDL ini. Model umum dari ARDL ditunjukkan dalam persamaan berikut.
∆𝑌 𝑡 = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 1 ∆𝑌 𝑡−1 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝛽 2 ∆𝑋 𝑡−1 𝑛 𝑖=1 + 𝜑 1 𝑌 𝑡−1 + 𝜑 2 𝑋 𝑡−1 + 𝜀 𝑡
Dimana: 𝛽 1 , 𝛽 2 = koefisien jangka pendek 𝜑 1 , 𝜑 2 = koefisien ARDL jangka panjang 𝜀 𝑡 = error term
Salah  satu  keuntungan  menggunakan  model  ARDL  adalah  dapat  mengidentifikasi dinamika  jangka  panjang  dan  jangka  pendek.  Dalam  model  ARDL  generik,  ada  dua persamaan yang merupakan persamaan hubungan jangka pendek. Kedua persamaan tersebut didasarkan pada persamaan (1), yaitu sebagai berikut:
∑ 𝛽 1 ∆𝑌 𝑡−1 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝛽 2 ∆𝑋 𝑡−1 𝑛 𝑖=1
Adapun persamaan yang menggambarkan hubungan jangka panjang yaitu:
𝜑 1 𝑌 𝑡−1 + 𝜑 2 𝑋 𝑡−1
Berdasarkan penjelasan diatas, maka persamaan model ARDL yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
∆𝑌 𝑡 = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 1 ∆𝑌 𝑡−1 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝛽 2 ∆𝑙𝑜𝑔𝑋1 𝑡−1 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝛽 3 ∆𝑋2 𝑡−1 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝛽 4 ∆𝑙𝑜𝑔𝑋3 𝑡−1 𝑛 𝑖=1 + 𝜑 1 𝑌 𝑡−1 + 𝜑 2 𝑙𝑜𝑔𝑋1 𝑡−1 + 𝜑 3 𝑋2 𝑡−1 + 𝜑 4 𝑙𝑜𝑔𝑋3 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 … Keterangan:
𝑌 = TPAK 𝑙𝑜𝑔𝑋1 = logaritma Tingkat Fertilitas
𝑋2 = Dependency Ratio 𝑙𝑜𝑔𝑋3 = logaritma Pengeluaran Pemerintah 𝛽 0
= Konstanta
𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 , 𝛽 4 = hubungan jangka pendek dalam model 𝜑 1 , 𝜑 2 , 𝜑 3 , 𝜑 4 = hubungan jangka panjang dari model
𝜀 = error term
𝑡 = time series
Model tersebut diestimasi dengan menggunakan model ARDL ECM dan semua variabel kecuali X1 dan X3 diestimasi tidak dalam bentuk log linier karena satuan asli dalam variabel tersebut sudah dalam bentuk persentase.

## 3.3. Teknik Estimasi dan Pengujian Statistik

## 3.3.1. Uji Stasioneritas
Data yang dikumpulkan dalam bentuk deret waktu seringkali tidak stabil,  yang dapat menyebabkan regresi yang salah. Regresi tidak ada menggambarkan keadaan di mana hasil regresi menunjukkan koefisien determinasi yang tinggi meskipun faktanya tidak ada korelasi antara  variabel  dalam  model  (Widarjono,  2018).  Terjadinya  regresi  lancung  akan menyebabkan spesifikasi model menjadi tidak valid sehingga akan berdampak pada kurang baiknya model regresi yang di estimasi.
Terlepas  dari  kenyataan  bahwa  data  non-stasioner  sering  menampilkan  koneksi ekuilibrium  jangka  pendek,  hubungan  ekuilibrium  jangka  panjang  biasanya  muncul. Menguji stabilitas model sangat penting untuk memastikan bahwa model tidak mengalami masalah  apa  pun  yang  terkait  dengan  regresi  acak.  Pengujian  stasioneritas  data  dapat dilakukan dengan menggunakan uji akar unit, yang meliputi uji Augmented Dickey-Fuller dan Philips Perron , atau menggunakan uji correlogram , yang melibatkan melihat koefisien ACF dan PACF. Kedua pengujian tersebut merupakan contoh pengujian yang menggunakan unit root test.

## 3.3.2. Penentuan Lag Optimum
Salah satu aspek pemodelan yang paling menantang adalah proses penentuan durasi lag. Ada banyak kriteria pemilihan panjang lag yang berbeda yang dapat digunakan. Beberapa contoh kriteria ini termasuk Akaike Information Criterion (AIC), Schwar'z Bayesian (SBIC), Hannan and Quinn Information (HQIC), dan Final Prediction Error (FPE). Kriteria ini telah diusulkan  dalam  banyak  literatur  yang  berbeda  dalam  ekonometrika  untuk  membantu mengatasi tantangan. Ini adalah model yang sangat menantang. Tingkat kesalahan yang lebih besar dalam memprediksi juga dapat disebabkan oleh jeda yang terlalu lama dalam durasi. Di  sisi  lain,  mungkin  ada  terlalu  sedikit  latensi  saat  mengeluarkan  informasi  penting (Buhaerah,  2017).  Penentuan  lag  optimum  pada  model  ARDL  dilakukan  dengan  syarat informasi yang diperoleh yang digunakan yaitu lag yang mempunyai tanda bintang paling banyak.

## 3.3.3. Uji Kointegrasi Bound Test
Menurut  Nachrowi  dalam  Buhaerah  (2017),  Kointegrasi  adalah  keadaan  yang  terjadi ketika dua variabel acak yang masing-masing berjalan secara acak atau tidak stasioner, tetapi
kombinasi  linier  antara  kedua  variabel  tersebut  merupakan  deret  waktu  yang  stasioner. Kointegrasi adalah suatu kondisi yang hanya dapat ada ketika dua variabel acak digabungkan secara linier. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk menetapkan apakah variabel-variabel dalam model tersebut tunduk pada hubungan jangka panjang dan apakah variabel-variabel tersebut terkait satu sama lain atau tidak.
Nilai  F  penting  digunakan  untuk  menentukan  apakah  model  ARDL  memiliki  uji kointegrasi  atau  tidak.  Ada  kointegrasi  dalam  sistem  jika  nilai  F  yang  diperkirakan  lebih besar dari nilai batas atas untuk nilai tersebut. Ketika nilai F yang diperkirakan lebih kecil dari nilai batas bawah, ini menunjukkan bahwa tidak ada kointegrasi pada data. Menghitung F  sehingga  berada  di  antara  batas  bawah  dan  batas  atas  membawa  seseorang  pada kesimpulan bahwa model tidak menyertakan keputusan apa pun.

## 3.3.4. Metode Model ARDL
Untuk  mendapatkan  perkiraan  yang  akurat  dari  koefisien  jangka  pendek  dan  jangka panjang, pemilihan model ARDL akan berfungsi sebagai dasar. Model ARDL yang dipilih adalah  model  yang  didasarkan  pada Schwarz  Bayesian  Criterion (SBC),  yang  dapat digunakan untuk memilih panjang delay minimum yang relevan dengan model, atau sesuai dengan Akaike Information Criterion (AIC), yang dapat digunakan untuk memilih panjang penundaan maksimum yang relevan dengan model. Kedua kriteria tersebut dapat digunakan untuk memilih panjang delay yang paling sesuai untuk model tersebut. Pendekatan ARDL menawarkan sejumlah manfaat, yang paling menonjol adalah dapat digunakan untuk data seri pendek dan tidak memerlukan kategorisasi apa pun sebelum estimasi variabel, artinya dapat dilakukan pada variabel. I (0), I (1), atau campuran keduanya.

## 3.3.5. Uji Stabilitas Model
CUSUM yang merupakan singkatan dari cumulative sum of recursive residuals , adalah pengujian yang menentukan apakah model tersebut stabil atau tidak. Tes CUSUM melihat nilai  kumulatif dari recursive  residual dan membandingkannya dengan nilai ambang 5%. Kestabilan  parameter  yang  diestimasi  selama  penelitian  dapat  disimpulkan  jika  nilai recursive residual kumulatif tetap berada di dalam pita atau memastikan bahwa nilai tersebut tidak  melampaui  batas  atas  atau  bawah.  Di  sisi  lain,  jika  nilai  residu  rekursif  kumulatif berada  di  luar  band,  ini  menunjukkan  bahwa  parameter  tersebut  tidak  stabil  selama penelitian. Selain uji CUSUM, uji CUSUMQ, juga dikenal sebagai cumulative sum of square of  recursive  residuals ,  juga  digunakan  dan  diberikan  dengan  cara  yang  mirip  dengan  uji CUSUM.

## 3.3.6. Uji Asumsi Klasik
Uji  normalitas,  multikolinearitas,  heteroskedastisitas,  dan  autokorelasi  dilakukan sebagai  bagian  dari  penyelidikan  ini  untuk  menyelidiki  validitas  asumsi  klasik  tertentu. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  yang  digunakan  bebas  dari permasalahan yang terkait dengan asumsi klasik atau tidak.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
4.1.1. Uji Stasioneritas
Tabel 1 Hasil Uji Unit Root Test Uji Akar Unit pada Tingkat Level Series Prob. Lag Max Lag Obs Y 0.0491** 0 8 36 LOGX1 0.2075 7 8 29 X2 0.0881*** 1 8 35 LOGX3 0.6707 0 8 36 Uji Akar Unit pada Tingkat First Difference Series Prob. Lag Max Lag Obs D(Y) 0.0000* 0 8 35 D(LOGX1) 0.0057* 6 8 29 D(X2) 0.7123 0 8 35 D(LOGX3) 0.0000* 0 8 35
*signifikan pada 𝛼 = 1% , **siginifikan pada 𝛼 = 5% , ***signifikan pada 𝛼 = 10% , Sumber: diolah dengan Eviews 10
Menurut temuan uji akar unit yang dilakukan dengan ADF dan disajikan pada Tabel 1, menunjukkan  bahwa  ada  tiga  variabel  stasioner  pada  level  tersebut.  Variabel-variabel tersebut  diberi  nama  TPAK,  Fertilitas,  dan Dependency  Ratio ,  dan  stasioneritasnya ditunjukkan oleh nilai probabilitas dengan nilai yang masing-masing lebih rendah dari alpha 5% dan 10%. Sedangkan variabel  pengeluaran pemerintah menunjukkan  nilai  yang stabil pada tingkat first difference , yang dilambangkan dengan nilai probabilitas dengan nilai yang lebih rendah dari 5%, nilai probabilitasnya tidak berubah dari waktu ke waktu. Berdasarkan hasil uji stasioneritas yang dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini stasioner pada tingkat level dan first difference , tetapi tidak ada  variabel  yang  stasioner  pada  tingkat second  difference .  Sehingga,  layak  untuk menggunakan model ARDL ECM dalam penelitian ini karena temuan ini.

## 4.1.2. Uji Lag Optimum
Tabel 2 Hasil Uji Lag Optimum
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -129.9511 NA 0.024795 7.654351 7.832105 7.715712 1 127.5059 441.3549 2.54e-08 -6.143194 -5.254424 -5.836391 2 205.6338    116.0758*    7.60e-10*   -9.693362*   -8.093576*   -9.141116* Sumber: diolah dengan Eviews 10
Dari hasil uji lag optimum diatas dapat dilihat bahwa lag 1 tidak terdapat kriteria. Pada lag 2 terdapat 5 kriteria yaitu Likelihood Ratio (LR), Final Prediction Error (FPE), Akaike Information  Criterion (AIC), Schwarz  Information  Criterion (SC),  dan Hannan-Quinn Information  Criterion (HQ).  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  lag  2  ditetapkan menjadi lag optimum yang digunakan pada estimasi ARDL dalam penelitian ini. Maksud dari adanya lag optimum dalam persamaan di penelitian ini yaitu secara keseluruhan variabel
yang digunakan dalam penelitian ini akan saling mempengaruhi satu sama lain hingga dua periode  berikutnya.  Dari  hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  pengaruh  antar  variabel terjadi pada dua tahun berikutnya.

## 4.1.3. Kointegrasi Bound Test
Selanjutnya,  untuk  mengetahui  apakah  model  ini  memenuhi  syarat  untuk  analisis menggunakan  ARDL  yaitu  dengan  melakukan  uji  kointegrasi  dengan bound  test sebagaimana hasil pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3 Hasil Bound Test F-Bounds Test Null Hypothesis: No levels relationship Test Statistic Value Signif. I(0) I(1) Asymptotic: n=1000 F-statistic 8.899976 10% 2.37 3.2 k 3 5% 2.79 3.67 2.5% 3.15 4.08 1% 3.65 4.66 Sumber: diolah dengan Eviews 10
Hasil  pengujian  yang  ditunjukkan  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  nilai  F  statistik yaitu  8,89  lebih  tinggi  dari  nilai  batas  atas  pada  alpha  5%,  yang  juga  dapat  dinyatakan sebagai 8,89 > 3,67. Jika hipotesis alternatif menyatakan ada kointegrasi sedangkan hipotesis nol  menyatakan  tidak  ada  kointegrasi,  maka  hasil  uji  kointegrasi  pada  model  akan menunjukkan  adanya  kointegrasi  berdasarkan  model  estimasi  yang  digunakan.  Hal  ini menunjukkan bahwa hipotesis nol telah ditolak, dan hipotesis alternatif telah diterima.

## 4.1.4. Estimasi Model ARDL
Pemilihan  model  ARDL  yang  bagus  untuk  model  dengan  menggunakan  lag  optimal dipilih dan diperoleh hasil lag optimal berada pada lag 2. Berdasarkan seleksi AIC yang telah dilakukan,  ditemukan  model  ARDL  terbaik  dalam  penelitian  ini  yaitu  model  ARDL (2,2,2,2).  Dalam  model  ini,  nilai  R- squared model  ARDL  cenderung  tinggi  yaitu  sebesar 0,88.  Hal  ini  berarti  bahwa  88%  variasi  variabel  TPAK  mampu  dijelaskan  oleh  masing- masing variabel bebas dalam model ARDL yang dipilih dan sebesar 12% dijelaskan oleh variabel lain diluar model. Hal ini menunjukkan indikasi awal bahwa model ARDL ini layak untuk dianalisis.

## 4.1.5. Estimasi Jangka Pendek

## Tabel 4 Hasil Estimasi Jangka Pendek ARDL
ECM Regression Case 2: Restricted Constant and No Trend Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(Y(-1)) -0.205538 0.101356 -2.027885 0.0543 D(LOGX1) 1081.405 245.8355 4.398899 0.0002 D(LOGX1(-1)) -1739.739 287.8671 -6.043550 0.0000 D(X2) 9.153066 2.818580 3.247403 0.0036 D(X2(-1)) 8.779090 2.924258 3.002160 0.0064 D(LOGX3) 12.31464 3.095445 3.978310 0.0006 D(LOGX3(-1)) 24.22955 3.898135 6.215679 0.0000 CointEq(-1)* -0.852421 0.117939 -7.227655 0.0000

## Sumber: data diolah dengan Eviews 10
Pengujian selanjutnya yang harus dilakukan adalah estimasi ARDL jangka pendek, yang dapat dilihat pada Tabel 3 di atas. Variabel koreksi kesalahan, yang dalam hal ini mewakili kesalahan dari periode sebelumnya, dilambangkan dengan simbol CointEg pada tabel (-1). Nilai  variabel  error  pada  hasil  estimasi  ditemukan  negatif  dan  signifikan  dengan  nilai koefisien  -0,85  dan  nilai  probabilitas  0,00.  Artinya,  model  ARDL  ECM  yang  digunakan dalam model ini sah, dan ini menunjukkan bahwa ada kointegrasi antara variabel dependen dan variabel independen. Jelas dari perkiraan model jangka pendek bahwa semua variabel independen,  pada  kenyataannya,  memiliki  pengaruh  terhadap  LFPR,  dan  bahwa  efek  ini cukup besar. Setelah itu, koefisien CointEq digunakan sebagai alat ukur untuk menentukan tingkat  penyesuaian.  Jika  nilai  koefisiennya  negatif  dengan  probabilitas  substansial  pada tingkat  mana  pun  di  atas  ambang  batas  5%,  maka  nilai  ECT  dapat  dianggap  sah.  Karena model  ARDL  (2,2,2,2)  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  telah  memenuhi  kriteria validitas,  maka  dimungkinkan  untuk  menarik  kesimpulan  bahwa  model  akan  mencapai keseimbangan pada tingkat 85,24 persen setiap tahun.
Fertilitas,  yang  disebut  sebagai  variabel  X1,  memiliki  dampak  yang  merugikan  dan parah  pada  bagian  yang  sama  dari  TPAK.  Akibat  nilai  koefisien  X1  dalam  waktu  dekat negatif dan menunjukkan bahwa perubahan tingkat kesuburan dari periode sebelumnya naik satu persen, maka TPAK Indonesia akan turun sebesar 1739.739 pada tahun pertama sebagai akibat langsung dari pergeseran ini. Hipotesis penelitian bahwa fertilitas memiliki pengaruh negatif yang cukup besar terhadap LFPR dalam waktu dekat diterima sebagai konsekuensi dari temuan ini karena konsisten dengan prediksi teori.
Dalam waktu dekat, variabel X2, juga dikenal sebagai rasio ketergantungan, memiliki pengaruh yang positif dan substansial pada α = 5%. Nilai koefisien jangka pendek variabel X2 adalah 8,779090 yang merupakan angka positif yang menunjukkan bahwa peningkatan TPAK  sebesar  8,779090  akan  terjadi  pada  tahun  pertama  jika  perubahan  rasio ketergantungan  dari  tahun  sebelumnya  dinaikkan  satu  persen  .  Hipotesis  penelitian  tidak
dapat dibuktikan sepenuhnya oleh temuan penelitian yang berkaitan dengan variabel rasio ketergantungan dalam jangka pendek; karenanya, hipotesis penelitian didiskreditkan.
Nilai  koefisien  variabel  X3  yang  mengacu  pada  jumlah  uang  yang  dikeluarkan pemerintah adalah sebesar 24.22955. Dampak ini positif dan signifikan secara statistik α = 5%. Hal ini menunjukkan bahwa jika setiap pengeluaran pemerintah naik satu persen, TPAK akan  tumbuh  dalam  jangka  pendek  sebesar  24.22955  pada  tahun  pertama.  Ini  adalah peningkatan dalam jangka pendek. Hipotesis  bahwa pengeluaran pemerintah berpengaruh positif  signifikan  terhadap  TPAK  dapat  diterima  karena  hasil  pengujian  untuk  variabel pengeluaran pemerintah sesuai dengan hipotesis penelitian. Hipotesis penelitian menyatakan bahwa pengeluaran pemerintah berpengaruh positif signifikan terhadap TPAK.

## 4.1.6. Estimasi Jangka Panjang

## Tabel 5 Hasil Estimasi Jangka Panjang ARDL
Levels Equation Case 2: Restricted Constant and No Trend Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGX1 218.2467 150.2858 1.452210 0.1599 X2 -7.587488 5.267339 -1.440478 0.1632 LOGX3 -18.56212 13.64356 -1.360504 0.1869 C -993.1651 724.6931 -1.370463 0.1838
EC = Y - (218.2467*LOGX1  -7.5875*X2  -18.5621*LOGX3  -993.1651 )
Sumber: diolah dengan Eviews 10
Hasil  estimasi  model  jangka  panjang  dapat  dilihat  pada  tabel  5  diatas.  Dalam  jangka panjang terlihat nilai probabilitas pada X1, X2, dan X3 masing-masing sebesar 0.15, 0.16, 0.18  dan  nilai  tersebut  lebih  besar  dari  nilai  kritis 𝛼 = 5% .  Hal  ini  berarti  bahwa  dalam jangka panjang ARDL seluruh variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y. bila diamati pervariabel, seluruh variabel penelitian tidak sesuai dengan hipotesis penelitian.
Hipotesis  penelitian  menyebutkan  variabel  X1  atau  fertilitas  berpengaruh  negatif signifikan terhadap TPAK, tetapi berdasarkan hasil penelitian tidak menjelaskan demikian karena variabel X1 tidak berpengaruh terhadap Y sehingga hipotesis ditolak. Variabel X2 atau dependency ratio disebutkan dalam hipotesis memiliki pengaruh negatif dan signifikan tetapi  hipotesis  tidak  dapat  dibuktikan  dalam  pengujian  jangka  panjang  ini  sehingga hipotesis  ditolak.  Selain  itu,  variabel  X3  atau  pengeluaran  pemerintah  disebutkan  dalam hipotesis memiliki pengaruh positif dan signifikan, tetapi berdasarkan hasil pengujian tidak dapat  membuktikan  hipotesis  tersebut  karena  variabel  X3  tidak  berpengaruh  terhadap  Y sehingga hipotesis juga ditolak.

## 4.1.7. Uji Stabilitas Model
-15 -10 -5 0 5 10 15 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 CUSUM 5% Significance -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 CUSUM of Squares 5% Significance
Sumber: diolah dengan Eviews 10
Gambar 1 Uji Stabilitas Model Uji CUSUM dan Model Uji CUSUMQ
Uji CUSUM dan CUSUMQ ( cumulative sum of recursive residuals) digunakan untuk menguji  adanya  stabilitas  jangka  panjang  dengan  penyesuaian  jangka  pendek.  Jika  plot CUSUM berada pada nilai alpha 5% dan berada dalam band atau tidak keluar dan batas atas dan batas bawah maka estimasi model dianggap stabil. Hal ini juga berlaku untuk CUSUMQ. Berdasarkan hasil uji stabilitas model diatas, nilai kumulatif recrusive residual berasa dalam band sehingga dapat dikatakan bahwa terdapat kestabilan parameter estimasi dalam periode penelitian.

## 4.1.8. Uji Asumsi Klasik
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  penelitian  ini  diidentifikasi  telah lolos uji asumsi klasik pada uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.

## 4.2. Pembahasan

## 4.2.1. Hubungan Keseimbangan Jangka Pendek Antara Variabel
Berdasarkan  hasil  pengujian  data  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel fertilitas dalam jangka pendek memiliki pengaruh negatif dan signifikan  terhadap TPAK. Artinya, setiap 1% kenaikan dari fertilitas dalam jangka pendek akan menurunkan TPAK sebesar 1739,739 persen. Begitupun sebaliknya,  setiap 1% penurunan dari  fertilitas maka akan  meningkatkan  TPAK  sebesar  1739,739  persen.  Hasil  pengujian  ini  sama  dengan kondisi yang terjadi. Jika dilihat dalam data tingkat fertilitas, tiap tahun hingga tahun 2020 cenderung selalu mengalami penurunan tingkat kelahiran perwanita. Namun, jika dilihat dari data TPAK setiap tahun cenderung selalu mengalami peningkatan.
Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Nazah et al., (2021) yang menunjukkan bahwa dalam jangka pendek, kesuburan signifikan negatif pada tingkat lima persen. Koefisien kesuburan dapat diartikan bahwa satu unit tingkat kesuburan untuk setiap  peningkatan  akan  mengurangi  persentase    partisipasi  angkatan  kerja  perempuan sebesar  0,84.  Dalam  hal  ini  partisipasi  perempuan  dalam  pasar  tenaga  kerja  memainkan
peran yang penting dalam memajukan perekonomian negara. Perlu adanya kebijakan yang tepat untuk mendorong perempuan berpartisipasi dalam angkatan kerja. Menurut Chevalier &  Viitanen  (2002)  hubungan  negatif  itu  juga  disebabkan  karena  kurangnya  fasilitas penitipan  anak.  Selain  itu,  budaya  sosial  atau  agama  juga  dapat  berkontribusi  pada keterbatasan perempuan karena hanya melakukan kegiatan rumah tangga dan merawat anak- anak mereka. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Shittu & Abdullah, 2018) yang menjelaskan bahwa meskipun ada bukti hubungan positif antara TFR dan FLPR dalam PMG yang  menyiratkan  bahwa  peningkatan  kelahiran  per  wanita  sebesar  1  persen  akan meningkatkan  FLPR  sebesar  21,38  persen,  ternyata  terdapat  bukti  yang  bertentangan (hubungan  negatif)  antara  TFR  dan  FLPR  dalam  perkiraan  OLS  dan  DFE,  sehingga peningkatan kelahiran per wanita sebesar 1 persen akan menurunkan FLPR sebesar (rata- rata) 28,20 persen. Hal ini terjadi karena tingkat fertilitas yang lebih rendah memakan waktu luang  bagi  wanita  yang  sudah  menikah  sehingga  mendorong  mereka  untuk  memasuki angkatan kerja. Ketika perempuan semakin berpartisipasi  dalam pasar tenaga kerja, maka mereka akan cenderung memiliki sedikit anak.
Pada  variabel Dependency  Ratio dalam  jangka  pendek  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  TPAK.  Artinya,  setiap  1%  kenaikan  dari Dependency  Ratio akan meningkatkan  TPAK  sebesar  8,779090  persen.  Sebaliknya,  setiap  1%  penurunan Dependency Ratio akan berpengaruh terhadap penurunan TPAK sebesar 8,779090 persen. Hasil  penelitian  ini  selaras  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hasti  &  Destiningsih (2019)  yang  menunjukkan  hasil  bahwa  variabel  rasio  ketergantungan  mempengaruhi hubungan positif yang signifikan terhadap TPAK di daerah Jawa Tengah.
Variabel pengeluaran pemerintah dalam jangka pendek memiliki pengaruh yang bernilai positif dan signifikan pada 𝛼 = 5% . Artinya, setiap 1% kenaikan pengeluaran pemerintah maka akan meningkatkan TPAK sebesar 24,22955 persen. Begitupun sebaliknya, setiap 1% penurunan jumlah pengeluaran pemerintah maka akan berpengaruh terhadap melemahkan jumlah TPAK sebesar 24,22955 persen. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Ikhwan  &  Siradjuddin (2017)  yang menjelaskan bahwa  Pengeluaran yang dilakukan  pemerintah  memberikan  dampak  yang  menguntungkan  bagi  jumlah  penduduk yang aktif mencari pekerjaan.  Oleh karena itu, tingginya pengeluaran pemerintah di  Kota Makassar memberikan dampak yang cukup signifikan terhadap pembangunan ekonomi, dan pada  gilirannya  berdampak  pada  peningkatan  angka  TPAK  di  Kota  Makassar.  Hal  ini disebabkan  karena  belanja  pemerintah  di  Kota  Makassar  cenderung  berorientasi  pada belanja modal.

## 4.2.2. Hubungan Keseimbangan Jangka Panjang Antara Variabel
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  dapat  disimpulkan bahwa variabel fertilitas dalam jangka panjang tidak mempunyai pengaruh terhadap TPAK. Hal ini ditunjukkan dari nilai probabilitas pada X1 atau fertilitas yang tidak signifikan. Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bongaarts  (1978)  yang menjelaskan  TPAK  perempuan  terkait  lemah  dengan  fertilitas,  hal  ini  mungkin  karena partisipasi tersebut memiliki pengaruh positif yang kuat efek pada penggunaan kontrasepsi dikombinasikan  dengan  efek  negatif  dan  kompensasi  yang  kuat  pada  laktasi.  Menurut penelitian Ahn & Mira (2002), semakin pentingnya pengasuhan anak melemahkan hubungan antara  upah  perempuan  dan  harga  anak-anak  bagi  perempuan  pekerja  yang  berkontribusi
pada  korelasi  negatif  antara  kesuburan  dan  partisipasi.  Perhatikan  bahwa  semakin pentingnya  pengasuhan  anak  pasar  ini  mungkin  sebagian  (tetapi  tidak  hanya)  merupakan respons endogen terhadap upah perempuan yang lebih tinggi.
Pada  hasil  pengujian  untuk  variabel Dependency  Ratio dalam  jangka  panjang menunjukkan hasil yang tidak signifikan pula, yang artinya variabel dependency ratio tidak mempunyai  pengaruh  terhadap  TPAK.  Hasil  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  probabilitas  pada variabel Dependency  Ratio yang  tidak  signifikan.  Skirbekk  et  al.  (2022)  menyampaikan penuaan  populasi  itu  sendiri  tidak  selalu  menyebabkan  beban  terkait  penuaan  yang  lebih tinggi.  Misalnya,  Eropa  barat  adalah  wilayah  tertua  secara  demografis  di  dunia  tetapi memiliki beban penuaan yang sama seperti banyak wilayah yang secara demografis lebih muda karena timbulnya penyakit terkait penuaan yang relatif terlambat. Secara demografis negara-negara yang lebih muda perlu fokus pada penundaan, pencegahan, dan pengobatan penyakit  terkait  penuaan  untuk  menghindari  rasio  ketergantungan  yang  tinggi  karena penuaan populasi.
Menurut  temuan  pengujian  yang  dilakukan  selama  periode  waktu  yang  lebih  lama, variabel  yang  mewakili  pengeluaran  pemerintah  tidak  berdampak  pada  TPAK.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas  pada  variabel  pengeluaran  pemerintah  yang  tidak signifikan.  Ini  menunjuk  pada  kesimpulan  bahwa  memang  demikian.  Hasil  penelitian  ini sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Agung  Pratama  et  al.  (2021)  menunjukkan berdasarkan  hasil  pengujian  secara  parsial  Belanja  Pemerintah  (X3)  diperoleh  t  hitung sebesar – 1,175 dan t tabel sebesar 2,028, Ho diterima dan Ha ditolak pada taraf signifikan 5% yang menunjukkan bahwa secara parsial Belanja Pemerintah ( X3) tidak berpengaruh terhadap  penyerapan  tenaga  kerja  di  Kabupaten  Sidoarjo.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pergeseran nilai belanja publik yang berasal dari anggaran pemerintah daerah diarahkan ke industri tertentu, bahwa mereka tidak memprioritaskan kegiatan pelatihan kejuruan dan dana yang terkait dengan pekerjaan, dan bahwa mereka tidak memberikan kontribusi yang cukup untuk penyerapan kapasitas pekerjaan Kabupaten Sidoarjo. Penelitian serupa dilakukan oleh Bubi et al. (2018) yang menyatakan bahwa perubahan belanja publik belum berkontribusi signifikan  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja  di  Kalimantan.  Hal  ini  disebabkan  oleh kenyataan bahwa sebagian besar uang dalam anggaran pemerintah dihabiskan untuk biaya rutin dan operasional,  serta pembangunan dan pemeliharaan infrastruktur  yang usang dan tidak efisien.

## 5. KESIMPULAN

## 5.1. Kesimpulan
Hal  ini  dimungkinkan  untuk  menarik  kesimpulan  berikut  berdasarkan  temuan  uji hipotesis menggunakan teknik ECM ARDL, yang mencakup perspektif jangka pendek dan jangka  panjang:  kesuburan  terbukti  memiliki  pengaruh  negatif  yang  substansial  terhadap LFPR  di  jangka  pendek.  Kesuburan,  di  sisi  lain,  tidak  memiliki  pengaruh  pada  LFPR sepanjang  hidup.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dampak  fertilitas  terhadap  TPAK  dapat dipecah  menjadi  kategori  jangka  pendek  dan  jangka  panjang,  masing-masing  dengan karakteristik  uniknya  sendiri.  Saat  ini  tingkat  fertilitas  cenderung  selalu  menurun  setiap tahunnya  sedangkan  pada  nilai  TPAK  cenderung  selalu  mengalami  kenaikan.  Hal  ini tentunya sesuai dengan hipotesis awal bahwa fertilitas berpengaruh negatif terhadap TPAK.
Terdapat banyak hal yang membuat tingkat fertilitas ini menurun seperti halnya penggunaan alat  kontrasepsi,  tingkat  pendidikan  yang  lebih  tinggi  dan  berkualitas  sehingga  membuat banyak pasangan yang memilih untuk membatasi keturunan. Penurunan tingkat fertilitas saat ini juga berkaitan dengan pengendalian jumlah penduduk Indonesia yang cenderung selalu meningkat setiap tahunnya. Pengendalian pertumbuhan jumlah penduduk dapat dilakukan melalui  beberapa  hal  untuk  menstabilkan  pertumbuhan  penduduk.  Upaya  yang  dapat dilakukan dalam menekan laju pertumbuhan penduduk ini dilakukan dengan mengendalikan angka  kelahiran  penduduk  yang  dapat  dilakukan  dengan  menekan  tingkat  fertilitas  dalam faktor  demografi.  Upaya  pengendalian  ini  dapat  dilakukan  melalui  program  Keluarga Berencana (KB) yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan keluarga sehingga dapat mewujudkan  keluarga  yang  berkualitas.  Selain  itu,  adanya  taraf  hidup  lebih  tinggi  bagi keluarga berpendapatan rendah yang berkombinasi dengan kenaikan relatif harga anak (baik secara  langsung  karena  perhitungan  fiskal,  atau  secara  tidak  langsung  karena  semakin besarnya kesempatan kerja bagi perempuan) akan mendorong rumah tangga untuk memiliki anak  lebih  sedikit,  dan  pada  saat  yang  sama  akan  meningkatkan  kesejahteraan  mereka (Todaro & Smith, 2011).
Pada  variabel Dependency  Ratio juga  dibuktikan  bahwa  dalam  jangka  pendek Dependency Ratio berpengaruh positif signifikan terhadap TPAK, tetapi variabel ini tidak berpengaruh dalam jangka panjang. Hasil ini tidak dapat membuktikan hipotesis penelitian. Meningkatnya rasio ketergantungan yang juga diiringi dengan meningkatnya  TPAK yang pada setiap tahunnya bertambah untuk masuk ke pasar kerja. Pengeluaran pemerintah pada penelitian ini terbukti berpengaruh terhadap TPAK dalam jangka pendek, tetapi variabel ini tidak  berpengaruh  jika  dilihat  dari  jangka  panjang.  Hal  ini  disebabkan  pengeluaran pemerintah  di  Indonesia  cenderung  berorientasi  untuk  pengeluaran  pemerintah  pusat, sehingga  tingginya  pengeluaran  pemerintah  tersebut  memberikan  dampak  yang  besar terhadap  pembangunan  ekonomi  nasional  yang  bermuara  juga  pada  meningkatnya  angka TPAK. Perubahan demografis dengan sendirinya mungkin tidak selalu menjadi masalah jika orang-orang  atau  bahkan  pemerintah  mengantisipasinya  dengan  tepat  dalam  merumuskan tanggapan mereka. Namun, orang terkadang tidak dapat merespons secara optimal terhadap perubahan  demografis,  jika  kebijakan  yang  ada  membatasi  dan/atau  memberikan  insentif yang  tidak  pantas.  Peran  pemerintah  sangat  diperlukan  bagi  perkembangan  pasar  tenaga kerja  di  Indonesia  karena  pemerintah  sebagai  fasilitator  serta  pembuat  kebijakan  untuk menciptakan kebijakan ketenagakerjaan yang lebih baik lagi.
Dalam  penelitian  ini  penulis  hanya  mempertimbangkan  unsur  atau  faktor  dari perkembangan  penduduk  saja  terhadap  TPAK.  Model  ini  tidak  memperhitungkan kemungkinan  efek  yang  ditimbulkan  dari  struktur  penduduk,  jumlah  pengasuh  anak, kebijakan  pensiun  yang  memberikan  insentif  kepada  pekerja  pensiun  awal,  atau  unsur demografi  lainnya.  Diharapkan  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  variabel  yang lebih luas untuk melihat dampaknya terhadap TPAK di Indonesia.

## 5.2. Saran
Dari hasil pembahasan serta kesimpulan yang telah dijelaskan diatas, maka saran yang dapat dibagikan peneliti yaitu dalam upaya untuk menaikkan TPAK, pemerintah disarankan untuk  menetapkan  kebijakan  yang  tepat  dan  memperbanyak  serta  memberikan  edukasi kepada  masyarakat  mengenai  pentingnya  pendidikan  tinggi  serta  penggunaan  alat kontrasepsi  atau  bahkan  penegasan  mengenai  program  KB.  Selain  itu  pemerintah  juga diharapkan  agar  lebih  bijaksana  dalam  mengelola  pengeluaran  pemerintah  terutama berkaitan dengan dana pendidikan atau layanan guna peningkatan TPAK.

## DAFTAR PUSTAKA
Adioetomo,  S.  M.,  Samosir,  O.  B.,  &  Yasin,  M.  (2016). Dasar-Dasar  Demografi (S.  M. Adioetomo & O. B. Samosir (eds.); 2nd ed.).
Agung Pratama, B., Muljaningsih, S., & Asmara, K. (2021). Pengaruh Pdrb, Tingkat Upah Minimum  Dan  Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Di Kabupaten Sidoarjo. Jurnal Syntax Admiration , 2 (8), 1395–1406. https://doi.org/10.46799/jsa.v2i8.293
Ahn, N., & Mira, P. (2002). A note on the changing relationship between fertility and female employment  rates  in  developed  countries. Journal  of  Population  Economics , 15 (4), 667–682. https://doi.org/10.1007/s001480100078
Alisman.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Pengeluaran  Pemerintah Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Di  Kabupaten  Aceh  Barat. Jurnal  REP  (Riset Ekonomi Pembangunan) , 3 (2), 321–333. https://doi.org/10.31002/rep.v3i2.1040 Bloom,  D. E., Canning, D., Fink,  G., &  Finlay, J. E. (2009). Fertility,  female labor force participation, and the demographic dividend. Journal of Economic Growth , 14 , 79–101. https://doi.org/10.1007/s10887-009-9039-9
Bongaarts, J. (1978). A Framework for Analyzing the Proximate Determinants of Fertility. Population and Development Review , 4 (1), 105–132. https://doi.org/10.2307/1972149 Bubi,  Zakiah,  W.,  &  Marpaung,  K.  (2018).  Analisis  Pengeluaran  Pemerintah,  Investasi Swasta  Dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto(PDRB)Terhadap  Penyerapan  Tenaga Kerja Di Kalimantan. Journal Magister Ilmu Ekonomi , 4 (2).
Buhaerah,  P.  (2017).  Pembangunan  Keuangan  dan  Pertumbuhan  Ekonomi:  Studi  Kasus Indonesia. Kajian Ekonomi & Keuangan , 1 (2), 165–180.
Caldwell,  J.  C.,  &  Schindlmayr,  T.  (2003).  Explanations  of  the  fertility  crisis  in  modern societies:  A  search  for  commonalities. Population  Studies , 57 (3),  241–263. https://doi.org/10.1080/0032472032000137790
Chevalier,  A.,  &  Viitanen,  T.  K.  (2002).  The  causality  between  female  labour  force participation and the availability of childcare. Applied Economics Letters , 9 (14), 37– 41. https://doi.org/10.1080/13504850210138469
Doran, J. (2012). An analysis of the interdependence of demographic factors, labour effort and  economic  growth  in  Ireland. International  Journal  of  Social  Economics , 39 (3), 221–237. https://doi.org/ttp://dx.doi.org/10.1108/03068291211199387
Feriyanto,  N.  (2014). Ekonomi  Sumber  Daya  Manusia  dalam  Perspektif  Indonesia .  UPP STIM YKPN.
Guan, X., Zhou, M., & Zhang, M. (2015). Using the ARDL-ECM Approach to Explore the Nexus Among Urbanization, Energy Consumption, and Economic Growth in Jiangsu Province,  China. Emerging  Markets  Finance  and  Trade , 51 (2),  391–399. https://doi.org/10.1080/1540496X.2015.1016840
Harsoyo, A., & Sulistyaningrum, E. (2018). Pengaruh Fertilitas Terhadap Partisipasi Tenaga Kerja Perempuan. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan , 11 (2), 130. https://doi.org/10.24843/jekt.2018.v11.i02.p01
Hasti, A. D., & Destiningsih, R. (2019). Analisa Determinasi TPAK di Jawa Tahun 2015- 2019. Jurnal Humaniora , 4 (2), 244–255.
Ikhwan,  &  Siradjuddin.  (2017).  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Dan  Upah  Minimum Regional (Umr) Terhadap Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Di Kota Makassar. EcceS (Economics, Social, and Development Studies) , 4 (1).
Jumhur. (2020). Penerapan Autoregressive Distributed Lag Dalam Memodelkan Pengaruh Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi, Dan Fdi Terhadap Pengangguran Di Indonesia. Jurnal Ekonomi Bisnis Dan Kewirausahaan (JEBIK) , 9 (3), 250–265.
Kuncoro, M. (2010). Dasar-Dasar Ekonomika Pembangunan (Kelima). UPP STIM YKPN. Mangkoesoebroto, G. (2001). Ekonomi Publik (ed. 3, Cet.). BPFE UGM.
Miri, N., & Maddah, M. (2018). The Effect of Age Structure of the Population on Economic Growth  in  Iran  using  the  ARDL  Approach. AIP  Conference  Proceedings , 1978 . https://doi.org/10.1063/1.5043839
Nazah, N., Duasa, J., & Arifin, M. I. (2021). Fertility and Female Labor Force Participation in Asian Countries; Panel ARDL Approach. Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan , 22 (2), 272–288. https://doi.org/10.18196/jesp.v22i2.11142
Pratiwi,  N.  P.  A.,  &  Indrajaya,  I.  G.  B.  (2019).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Serta  Kesejahteraan Masyarakat  Di  Provinsi  Bali. Buletin  Studi  Ekonomi , 24 (2),  220–233. https://doi.org/10.24843/bse.2019.v24.i02.p05
Razin, A., & Schwemmer, A. (2022). Ageing and Welfare State Policy: A Macroeconomic Perspective.
Journal of
Government and
Economics , 5 . https://doi.org/10.1016/j.jge.2022.100030
Shittu, W. O., & Abdullah, N. (2018). Fertility, education, and female labour participation. International Journal of Social Economics . https://doi.org/10.1108/IJSE-11-2017-0559 Skirbekk, V., Dieleman, J. L., Stonawski, M., Fejkiel, K., Tyrovolas, S., & Chang, A. Y. (2022). The health-adjusted dependency ratio as a new global measure of the burden of ageing:  a  population-based  study. The  Lancet  Healthy  Longevity , 3 (5),  e332–e338. https://doi.org/10.1016/S2666-7568(22)00075-7
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2011). Pembangunan  Ekonomi  Edisi  Kesebelas  Jilid  1 . Erlangga.
Widarjono, A. (2018). Ekonometrika (kelima). UPP STIM YKPN.
Wilis, R. (2015). Analisis Pengaruh Upah Minimum, Investasi Dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Berdasarkan  Pendidikan. El Dinar , 3 (1), 12–26. https://doi.org/10.18860/ed.v3i1.3335
Yıldırım, D. Ç., & Akinci, H. (2020). The dynamic relationships between the female labour force  and  the  economic  growth. Journal  of  Economic  Studies , 1970 . https://doi.org/10.1108/JES-05-2020-0227
AKUNTANSI, BISNIS DAN KEUANGAN | TRANSEKONOMIKA https://transpublika.co.id/ojs/index.php/Transekonomika E-ISSN: 2809-6851 P-ISSN: 2809-6851