## PENGARUH TRANSFORMASI EKONOMI TERHADAP SPESIALISASI DAN PENYERAPAN TENAGA KERJA KOTA-KOTA

## DI PROVINSI SUMATERA SELATAN
Oleh: Evi Rosiana (BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI SUMATERA SELATAN) evirosiana@yahoo.com
Abstrak –Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  transformasi ekonomi terhadap spesialisasi dan penyerapan tenaga kerja kota-kota di Provinsi Sumatera  Selatan.  Guna  menjawab  permasalahan  penelitian  digunakan  metode analisis regresi data panel selama 8 tahun yaitu dari Tahun 2006 hingga Tahun 2013 mencakup seluruh kota di Provinsi Sumatera Selatan yaitu Kota Palembang, Kota Prabumulih, Kota Pagar Alam dan Kota Lubuk Linggau. Penghitungan nilai spesialisasi  menunjukkan  bahwa  sektor  ekonomi  yang  terspesialisasi  di  seluruh kota  di  Sumatera  Selatan  adalah  sektor  jasa.  Hasil  estimasi  model  pengaruh transformasi  ekonomi  terhadap  spesialisasi  dan  penyerapan  tenaga  kerja menunjukkan  bahwa  transformasi  ekonomi  yang  terjadi  pada  sektor  pertanian dan jasa berpengaruh signifikan dan positif terhadap spesialisasi dan penyerapan tenaga  kerja  sedangkan  transformasi  ekonomi  sektor  industri  berpengaruh signifikan dalam arah yang negatif terhadap spesialisasi dan penyerapan tenaga kerja sektor industri.
Kata Kunci: Transformasi Ekonomi, Spesialisasi, Penyerapan
Abstract– This  study  aims  to  analyze  the  effect  of  economic  transformation  on specialization and employment of cities in South Sumatra Province. To answer the research problem the panel data regression  analysis method is used for  8 years, from  2006  to  2013  covering  all  cities  in  South  Sumatra  Province,  namely Palembang City, Prabumulih City, Pagar Alam City and Lubuk Linggau City. The calculation  of  specialization  value  shows  that  the  economic  sector  that  is specialized  in  all  cities  in  South  Sumatra  is  the  service  sector.  The  estimation results of the model of the effect of economic transformation on specialization and employment  shows  that  the  economic  transformation  that  occurs  in  the agriculture  and  services  sectors  has  a  significant  and  positive  effect  on specialization  and  employment,  while  the  economic  transformation  of  the industrial sector has a significant effect on the negative direction of specialization and employment industrial sector.
Keywords : Economic Transformation, Specialization, Absorption

## PENDAHULUAN
Provinsi Sumatera Selatan sebagai  provinsi  dengan  nilai  PDRB Tahun 2013 terbesar ke-9 di Indonesia  juga  telah  mengalami transformasi  struktural  yang  berjalan tidak  seiring  dengan  perubahan struktur  penyerapan  tenaga  kerja (Yunisvita, 2011). Transformasi struktural  yang  terjadi  terlihat  dari penurunan  kontribusi  sektor  primer di  Provinsi  Sumatera  Selatan  yang diikuti kenaikan sektor sekunder dan tersier. Permasalahannya adalah besarnya  kontribusi  sektor  sekunder terhadap  perekonomian  Sumatera Selatan  tidak  berimbang  dengan kemampuannya dalam menyerap
tenaga  kerja.  Sektor  primer  yang berkontribusi  sebesar  38,45  persen dipaksa  menyerap  lebih  dari  50 persen  tenaga  kerja  di  Provinsi Sumatera  Selatan  sedangkan  sektor sekunder  yang  berkontribusi  sebesar
26,54 persen hanya mampu menyerap  tenaga  kerja  sebesar  8,91 persen saja. Ray (1998) mengemukakan  bahwa  masyarakat yang  tinggal  di  daerah  perkotaan umumnya  bekerja  di  sektor  industri dan jasa, maka rendahnya kemampuan  sektor  sekunder  dalam menyerap tenaga kerja akan berdampak  pada  pengangguran  di perkotaan. Berdasarkan data ketenagakerjaan  Provinsi  Sumatera Selatan Tahun 2013 diketahui bahwa Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)  daerah  perdesaan  di  Provinsi Sumatera Selatan lebih rendah dibandingkan daerah perkotaan.
Diduga  di  daerah  perdesaan  karena didominasi  oleh  sektor  pertanian, penyerapan  tenaga  kerja  relatif tinggi.  Penduduk  usia  kerja  dengan mudah  dapat  bekerja  di  sektor pertanian  meskipun  sebagai  pekerja keluarga  atau  pekerja  bebas  (buruh tani)  karena  tidak  membutuhkan keahlian atau pendidikan yang tinggi. Sebaliknya  di  daerah  perkotaan lapangan  pekerjaan  formal  lebih selektif dalam menerima tenaga kerja khususnya dengan tingkat pendidikan yang dipersyaratkan (BPS  Provinsi  Sumatera  Selatan, 2013) Tingkat pengangguran di Provinsi Sumatera Selatan umumnya lebih  tinggi  di  kota-kota,  yaitu  di Kota  Palembang,  Kota  Prabumulih,
Kota  Pagaralam  dan  Kota  Lubuk
Linggau. Tingginya tingkat
pengangguran  akan  menimbulkan masalah  sosial  dan  kependudukan sehingga  perlu  ditemukan  solusi yang  tepat  dalam  hal  penyediaan lapangan  kerja  di  kota.  Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini akan mengkaji  mengenai  permasalahan penyerapan  tenaga  kerja  sektoral  di kota-kota  di  Provinsi  Sumatera Selatan,  yaitu  apakah  transformasi ekonomi  yang terjadi  di  kota-kota di
Provinsi Sumatera Selatan berpengaruh  terhadap  spesialisasi serta penyerapan tenaga kerja sektoralnya.
Model  pertumbuhan  ekonomi dengan penawaran tenaga kerja yang tidak terbatas Lewis didasarkan pada dikotomi  antara  sektor  subsisten  dan modern. Pada sektor modern maksimalisasi  keuntungan  dalam pasar  kompetitif  berdasarkan  dalil ahli ekonomi neo klasik yaitu tenaga kerja dibayar nilai produk marjinalnya. Permintaan tenaga kerja pada  sektor  ini  bergantung  dari ketersediaan modal, kemajuan teknologidan  permintaan  barang- barang industri,sedangkan pada sektor  subsisten  terdapat  kelebihan penawaran  tenaga  kerja.  Situasi  ini memastikan  penawaran  tenaga  kerja yang  elastis  sempurna  dari  sektor subsisten  ke  sektor  modern.  Jika sektor modern ingin menarik pekerja, maka  sektor  modern  tersebut  harus membayar  upah  sedikit  lebih  tinggi di  atas  level  subsisten  sebagai kompensasi  biaya  hidup  yang  lebih tinggi di sektor modern ketimbang di sektor subsisten (Kien, 2014)
Teori  Transformasi  Ekonomi Terjadinya perubahan struktur ekonomi  ini  juga  dapat  dilihat  dari perubahan  kontribusi  setiap  sektor terhadap  PDB/PDRBnya,  dimana sektor-sektor tersebut umumnya dikelompokkan  menjadi  sembilan sektor, dan dalam penelitian ini akan dikelompokkan  menjadi  tiga  sektor yakni  sektor  pertanian,  industri  dan jasa.
Kingombe  dan  Velde  (2013) menyatakan bahwa beberapa kebijakan dapat mewujudkan
transformasi  dan  inovasi  tetapi  tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap kesempatan kerja, sementara  kebijakan  lainnya  dapat menciptakan kesempatan kerja namun  dengan  kualitas  yang  rendah.
Kuncinya  adalah  menciptakan  dan menerapkan  kebijakan  yang  tepat yang  dapat  menciptakan  lapangan kerja sekaligus mewujudkan transformasi  struktural.  Dari  uraian di  atas  maka  peneliti  mengadakan penelitian  dengan  judul “ Pengaruh
Transformasi  Ekonomi  Terhadap Spesialisasi Dan Penyerapan Tenaga Kerja Kota-Kota Di Provinsi Sumatera Selatan”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini mengambil obyek penelitian kota-kota di
Provinsi Sumatera Selatan yaitu Kota Palembang,  Kota  Prabumulih,  Kota Pagaralam  dan  Kota  Lubuk  Linggau untuk  Tahun  2006    sampai  dengan tahun  2013.  Sesuai  dengan  model yang dikembangkan dalam penelitian ini  maka  alat  analisis  data  yang digunakan  adalah  analisis  regresi data  panel    dengan  menggunakan Eviews
Penelitian  ini  menggunakan data  sekunder,  yaitu  data  yang berasal  dari  publikasi  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Provinsi  Sumatera Selatan  seperti  Produk  Domestik
Regional  Bruto  (PDRB),  Daerah Dalam Angka, Indikator Kesejahteraan  Rakyat,  Buku  Saku Data  serta  Publikasi  Indikator  Sosial
Sumatera Selatan. Data yang digunakan  adalah  data  Tahun  2006 hingga tahun 2013 untuk kota-kota di
Provinsi Sumatera Selatan yaitu Kota Palembang,  Kota  Prabumulih,  Kota Pagaralam dan Kota Lubuk Linggau.
Teknik  Analisis  Data Location Quotient dapat  menunjukkan  besar kecilnya peranan sektor perekonomian  suatu  region  dengan membandingkan  sektor  yang  sama pada  wilayah  yang  lebih  besar. Analisis  LQ  ini  merupakan  alat analisis  untuk  menunjukkan  basis ekonomi  wilayah  terutama  dari kriteria  kontribusi.  Banyak  variabel yang  bisa  diperbandingkan,  tetapi secara  umum  adalah  nilai  tambah dan  jumlah  lapangan  kerja.  LQ
merupakan tekhnik perhitungan yang mudah untuk menunjukkan spesialisasi relatif (kemampuan) wilayah dalam kegiatan atau karakteristik  tertentu  (Rondinelli,
1985).  Menurut  Isard  et  al  (1998), karena  kesederhanannya  LQ  sangat berguna  pada  tahap  awal  penelitian, adapun  rumusannya  adalah  sebagai berikut  :
keterangan Y i,j : Kesempatan kerja sektor i di
kota j
Y j : Total  kesempatan  kerja  di
Kota j
:   Kesempatan kerja sektor i di Provinsi Sumatera Selatan
Y  :  Total  kesempatan  kerja  di Provinsi Sumatera Selatan Setelah Location Quotient (LQ)  dihitung  maka  kesimpulan yang didapat  adalah :
1. LQ  >  1,  berarti  sektor  tersebut dapat  dikatakan  sektor  potensial (sektor basis), menunjukkan suatu  sektor  mampu  memenuhi kebutuhan sendiri/lokal juga dapat memenuhi daerah lain.
2. LQ  <  1,  berarti  sektor  tersebut dapat  dikatakan  bukan  sektor potensial (sektor non basis).
3. LQ  =  1,  berarti  suatu  sektor hanya mampu melayani kebutuhan  lokal,  menunjukkan keswasembadaan( self- sufficiency )  sektor  tersebut  di suatu daerah.

## Analisis Shift Share
Dengan  teknik  ini,  selain dapat  mengamati  penyimpangan- penyimpangan dari berbagai perbandingan  kinerja  perekonomian antar wilayah, keunggulan kompetitif ( competitive advantage ) suatu wilayah juga dapat diketahui melalui tenik  analisis Shift-Share ini  (Thoha dan Soekarni, 2000). Metode analisis shift share diawali dengan mengukur perubahan  nilai  tambah  bruto  atau PDRB suatu sektor - i di suatu region -  j  (D ij )  dengan  formulasi  (Soepono, 1993) :
D ij = N ij + M ij + C ij ……..(2)
Keterangan :
D i,j :  Perubahan    sektor    i  di
wilayah j N i,j :  Pertumbuhan  sektor  i  di wilayah  j  yang  disebabkan oleh  pengaruh  pertumbuhan ekonomi secara nasional/provinsi M i,j :  Bauran  industri  sektor  i  di
wilayah j
C i,j :  Keunggulan kompetitif sektor i di wilayah j Dimana N ij = E ij . ………………. (3) M ij = E ij (r in - r n ) …………..(4) C ij = E ij (r ij – r in )…………. (5)
Dari persamaan (3) sampai (5), r ij mewakili  pertumbuhan  tenaga kerja sektor i di wilayah j, sedangkan r n dan  r in masing-masing  laju pertumbuhan  tenaga  kerja  agregat nasional/provinsi  dan  pertumbuhan sektor  i  secara  nasional/provinsi,
yang
masing-masing dapat
didefinisikan sebagai berikut: r ij = (E ij,t – E ij )/E ij ……….. (6) r in = (E in,t – E in )/E in ..……...(7) r n = (E n,t - E n )/E n . ……....... (8)
Keterangan E ij :  Tenaga  kerja  sektor  i  di wilayah  j  (kabupaten/kota) tahun awal analisis E in :  Tenaga  kerja  sektor  i  di wilayah  regional  (Provinsi) tahun awal analisis E n : Total tenaga kerja di wilayah regional  (Provinsi)  tahun awal analisis E ij,t :    Tenaga  kerja  sektor  i  di wilayah j(kabupaten/kota)
tahun akhir analisis E in,t :  Tenaga  kerja  sektor  i  di wilayah  regional  (Provinsi) tahun akhir analisis
E n,t : Total tenaga kerja di wilayah regional  (Provinsi)  tahun akhir analisis
Persamaan  (3)  sampai  (5)  juga menunjukkan  bahwa  peningkatan nilai  tambah  suatu  sektor  di  suatu wilayah (D ij ) dapat diuraikan
( decompose ) menjadi 3 faktor berpengaruh, yaitu (Sjafrizal, 2002) :
1. Regional Share ( N ij ) 2. Proportional Shift (M ij ) 3. Differential Shift (C ij )
Melalui ketiga komponen tersebut  dapat  diketahui  komponen atau  unsur  pertumbuhan  yang  mana yang  mempengaruhi  pertumbuhan ekonomi  daerah.  Nilai  masing- masing  komponen  dapat  saja  negatif atau positif, tetapi jumlah keseluruhan  akan  selalu  positif,  bila pertumbuhan  ekonomi  juga  positif dan begitu pula sebaliknya.
Berdasarkan  persamaan  (2)  sampai (8)  di  atas,  maka  untuk  suatu wilayah,  pertumbuhan  nasional  atau regional, bauran industri dan keunggulan kompetitif dapat ditentukan  bagi  suatu  sektor  i  atau dijumlah untuk semua sektor sebagai keseluruhan wilayah. Persamaan Shift-Share untuk  sektor i di wilayah j adalah:
D ij =  E ij .r n +  E ij (r in –r n )  +  E ij (r ij – r in )….(9)
Selanjutnya  untuk  mengetahui tingkat  spesialisasi  perekonomian  di suatu  daerah  juga  dapat  dilakukan dengan  modifikasi  analisis shift- share ini.  Esteban  Marguillas  pada tahun 1972 telah melakukan modifikasi  terhadap  teknik  analisis Shift-share untuk memecahkan masalah  pengaruh  efek  alokasi  dan spesialisasi (Soepono, 1993). Dengan mengacu  kepada  persamaan  (2) sampai (9), maka modifikasi persamaan Shift-Share menurut Estaban  Marguillas mengandung unsur  baru  yang  diberi  notasi  E* ij didefinisikan  sebagai  suatu  variabel wilayah  (E ij ),  bila  struktur  wilayah sama  dengan  struktur  nasional  atau E ij =  E*ij  maka  E*ij  dirumuskan menjadi :
E* ij = E j (E in /E n )  ……… (10)
Apabila Eij diganti dengan E*ij maka  persamaan  C ij =  E ij (r ij –  r in ) dapat pula diganti menjadi :
C* ij = E* ij (r ij – r in )  ……..(11)
C ij adalah  untuk  mengukur keunggulan  atau  ketidakunggulan kompetitif di sektor i pada
perekonomian  di  suatu  wilayah menurut  analisis Shift-share klasik.
Pengaruh  efek  alokasi (allocation effect) belum  dijelaskan  dari  suatu variabel  wilayah  untuk  sektor  i  di wilayah  j  (A ij ),  untuk  mengetahui efek alokasi tersebut didekati dengan
menggunakan rumus (Soepono,
1993:41) :
A ij = (E ij – E* ij ) (r ij – r in )  …… (12)
Keterangan :
- (E ij –E* ij ): menggambarkan tingkat  spesialisasi  sektor  i  di wilayah j
- (r ij – r in ):menggambarkan tingkat keunggulan  kompetitif  sektor  i di wilayah j A ij sebagai  pengaruh  alokasi dapat  dilihat  dalam  dua  bagian  yaitu tingkat  spesialisasi  sektor  i  di wilayah  j  (E ij –  E* ij )  yang  dikalikan dengan  keunggulan  kompetitif  (r ij – r in ). Persamaan tersebut dapat bermakna bilasuatu wilayah mempunyai  suatu  spesialisasi  di sektor  tertentu,  maka  sektor  tersebut pasti akan menikmati pula keunggulan  kompetitif  yang  lebih baik. Kemungkinan-kemungkinan
yang  akan  terjadi  dari  efek  alokasi akan  dijelaskan  pada  tabel  dibawah ini :
Tabel  1.  Keunggulan  Kompetitif
dan  Spesialisasi  Shift Share Esteban
Marquillas
Sumber : Soepono (1993)
Dari  hasil  modifikasi Estaban- Marquillas terhadap  analisis Shift-
Share dapat  dirumuskan  sebagai berikut (Soepono, 1993):
D ij =  E ij (r n )+E ij (r in –  r n )+E* ij (r ij – r in )+(E ij –E* ij )    (r ij – r in ) … (13)

## Analisis Regresi Data Panel
Struktur  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  bersifat  panel yaitu  gabungan  antara  data cross section kota-kota dan time series tahun. Alasan penggunaan data yang bersifat panel adalah menambah  jumlah  sampel.  Semakin besar jumlah sampel yang digunakan, diharapkan estimator yang dihasilkan akan memiliki presisi  yang  lebih  baik  (varians semakin kecil) dan memiliki
kekuatan statistik yang lebih tinggi
Ditinjau  dari  metode  estimasi parameternya,  model  analisis  data panel  dapat  dikelompokkan  menjadi model  dengan  efek  sama  ( common effect )  dan  model  dengan  efek individu ( fixed dan random effect ).
Tahap-tahap  analisis  data  yang penulis  lakukan  untuk  mandapatkan estimator  yang  terbaik  bagi  nilai- nilai parameter adalah sebagai berikut :
1). Memilih  Model  Analisis  Data
Panel Yang Terbaik Pemilihan  model  analisis  data panel  yang  terbaik  dilakukan dengan  dengan  menggunakan Uji F atau dengan menggunakan  paket  program
Eviews  (Uji  Chow),    dimana
hasil  kedua  uji  tersebut  akan memberikan  kesimpulan  yang sama  bagi  penolakan  maupun penerimaan  H 0 .  Hipotesis  nol (H 0 )  dan  hipotesis  alternatif (H 1 )  untuk  kedua  pengujian tersebut adalah:
H 0 :
(model common effect )
H 1 :
(model dengan efek individu)
Pengujian  hipotesa  dengan  uji F menggunakan statistik
Dimana : SSE 1 = sum of square error dari model common effect SSE 2 = sum of square error dari model individual effect n = banyaknya cross section t        = banyaknya titik waktu k       =banyaknya variabel bebas
Kriteria  pengujian  bagi  uji  F adalah  jika  nilai  F hitung lebih  besar dari  F tabel ( 1, ( %) n nt n k F     ),  dengan  adalah  tingkat  siginifikansi,  maka H 0 ditolak dan model yang digunakan adalah model analisis data panel dengan efek individu.
Kriteria  pengujian  bagi  uji  F adalah  jika  nilai  F hitung lebih  besar dari F tabel ( 1, ( %) n nt n k F     ), dengan  adalah tingkat siginifikansi, maka H 0 ditolak  dan  model  yang  digunakan
1 2 ... n       1 2 ... n      
adalah  model  analisis  data  panel dengan efek individu.
Pemilihan  model  analisis  data panel antara fixed effect atau random effect ,  selain  dengan  uji  Hausman, juga  dapat  dilakukan  secara  teoritis. Bila N besar dan T kecil, maka hasil estimasi  kedua  pendekatan  akan berbeda  jauh.  Jadi,  apabila  diyakini bahwa unit cross section yang dipilih diambil  secara  acak  maka  model random  effect harus  digunakan.
Sebaliknya,  apabila  diyakini  bahwa unit cross  section yang  dipilih  tidak diambil  secara  acak  maka  harus menggunakan model fixed effect . Hal ini didukung oleh Green dan Turkey dalam Gelman (2005) yang menyatakan  bahwa  jika  sampel hampir meliputi atau meliputi keseluruhan  data  populasi  maka model  analisis  data  panel  yang digunakan adalah fixed effect. Baltagi (2007)  juga  menyarankan,  pada  data populasi  akan  lebih  tepat  bila menggunakan  metode fixed  effect .
Meskipun  estimator  yang  dihasilkan dari  metode fixed  effect tidak  efisien dibanding ketika menggunakan
metode random effect , namun
estimator  tersebut  tetap  unbias  dan konsisten.
Jika  keputusan  yang  diambil
untuk  melakukan  analisa  data  panel adalah  melalui fixed  effect ,  maka langkah selanjutnya adalah menentukan struktur covariance residualnya apakah homoskedastisitas atau heteroskedastisitas tanpa cross
section. Hasilnya  akan  menentukan metode  estimator  yang  akan  dipilih apakah no weighting (struktur homoskedastisitas) atau dengan weighting cross section weight (struktur  heteroskedastisitas).  Bila struktur matrik covariance residualnya adalah heteroskedastisitas, maka dapat dilakukan peningkatan efisiensi dengan menggunakan White Heteroscedasticity Consistent Standard Errors and Covariance. 2). Melakukan uji signifikansi Setelah pemilihan model analisis data panel yang terbaik selesai  dilaksanakan,  dilakukan uji signifikansi yang terdiri dari
:
a. Uji Secara Serempak (Uji F) Uji serempak (uji F) dimaksudkan  untuk  melihat apakah seluruh variabel bebas yang  ada  dalam model  secara  bersama-sama mempengaruhi  variabel  tak bebas.  Adapun langkah- langkah uji F adalah sebagai berikut:
1. Menetapkan hipotesa
H 0 : β1 = β2 = .. =βn = 0 ; dimana  variabel-variabel
bebas  secara  bersama- sama
tidak mempengaruhi  variabel tak bebas H 1 : β1 ≠ β2 ≠….≠ βn ≠ 0 Dimana  paling  sedikit salah satu    dari variabel-
variabel bebas mempengaruhi  variabel  tak bebas 2. Menetapkan  daerah  kritis dengan  melihat  F-tabel  dan mencari nilai F-hitung kemudian menarik kesimpulan. Jika nilai F hitung > F tabel atau  nilai  probabilitas  F- statistik  <  taraf  nyata  (α), maka  keputusan  menolah H0 signifikan. Dengan menolak H0 berarti variabel bebas  secara  bersama-sama signifikan berpengaruh nyata  terhadap  variabel  tak bebas. b. Uji Secara parsial (Uji t)
Uji  parsial  ditujukan  untuk melihat apakah variabel- variabel bebas yang digunakan dalam model secara individual dapat mempengaruhi  variabel  tak bebas. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan uji t- statistik.Langkah-langkah pengujian  t-statistik  adalah sebagai berikut:
1.  Membuat hipotesis
H 0 :  β i =  0;  di  mana
variabel bebas tidak mempengaruhi variabel tak bebas H 1 :  β i ≠  0;  di  mana
variabel bebas mempengaruhi variabel tak bebas
2. Menetapkan  daerah  kritis melalui  t-tabel  dan  mencari t-hitungkemudian  menarik kesimpulan.
Jika  nilai  t  hitung  >  t  tabel atau  nilai  probabilitas  t- statistic  <  taraf  nyata  (α), maka  keputusan  menolah
H0 signifikan. Dengan menolak H0 berarti variabel bebas secara parsial signifikan berpengaruh nyata  terhadap  variabel  tak bebas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan penghitungan rata-rata  LQ  Kota-Kota  di  Provinsi
Sumatera  Selatan  Tahun  2006-2013 dari sisi tenaga kerja, diperoleh hasil bahwa  bahwa  tidak  satu  pun  kota  di Provinsi Sumatera Selatan terspesialisasi  pada  sektor  pertanian. Untuk  sektor  industri  nilai  LQ menunjukkan sektor industri terspesialisasi  di  Kota  Palembang,
Prabumulih  dan  Lubuk  Linggau, tetapi  belum  terspesialisasi  di  Kota Pagar  Alam. Sedangkan sektor jasaterspesialisasi  di  seluruh  kota  di
Provinsi Sumatera Selatan.
Tabel 2.NilaiRata-Rata LQ Sektor Pertanian, Industri dan Jasa Kota-Kota di Provinsi SumateraSelatan Tahun 2006-2013 Kota Rata-Rata LQ Sektor Pertanian Sektor Industri Sektor     Jasa Palembang 0.05 1.91 2.52 Prabumulih 0.59 1.60 1.58 Pagar Alam 0.97 0.66 1.15 Lubuk Linggau 0.47 1.22 1.95 Sumber  : BPS
Tabel 3. Nilai Spesialisasi Sektor Pertanian Kota-Kota di Provinsi Sumatera Selatan Berdasarkan Penghitungan Shift Share Esteban Marquillas Tahun 2013
Kota Nilai Spesialisasi (Eij-E*ij) 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Palembang Negatif     Negatif  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif
Prabumulih  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif
Pagar Alam  Negatif Positif Positif Positif Positif Negatif  Negatif  Negatif Lubuk Linggau Negatif  Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Sumber: BPS Kesempatan kerja sektor industri terspesialisasi di Kota Palembang,  Prabumulih  dan  Lubuk Linggau.  Untuk  kota  Pagar  Alam, sektor  industri  belum  terspesialisasi tetapi  nilainya  terus  mengalami
peningkatan  dalam  periode  Tahun 2006-2011.  Adapun  penghitungan spesialisasi  sektor  industri  dengan
Shift  Share  Esteban  Marquillas menghasilkan kesimpulan yang serupa dengan penghitungan LQ. Tabel 4. Nilai LQ Sektor Industri Kota-Kota di Provinsi Sumatera Selatan Kota Nilai LQ Rata-Rata LQ 2006  2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Palembang 1.25 1.96 1.70 2.03 2.08 2.12 2.17 1.95 1.91 Prabumulih 1.81 1.39 1.34 1.41 1.62 2.11 1.81 1.28 1.60 Pagar Alam 0.60 0.40 0.66 0.65 0.45 0.84 0.80 0.90 0.66 Lubuk Linggau 1.36 1.36 1.24 1.31 1.41 1.17 1.07 0.83 1.22 Sumber: BPS
Tabel 5.   Nilai Spesialisasi Sektor Industri Kota-Kota di Provinsi Sumatera Selatan
Berdasarkan Penghitungan Shift Share Esteban Marquillas Kota Nilai Spesialisasi (Eij-E*ij) 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Negatif Negatif  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif  Negatif Negatif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Sumber : BPS Berdasarkan penghitungan nilai  LQ  dan  S hift  Share Esteban Marquillas  sektor  jasa  tahun  2006- 2013, diperoleh hasil yang menunjukkan  bahwa  kesempatan kerja  sektor  ini  terspesialisasi  di kota-kota,  dengan  nilai  LQ  terbesar di Kota Palembang.
Sektor  jasa  terspesialisasi  di seluruh  kota  di  Provinsi  Sumatera Selatan,  terlihat  dari  nilai  LQ  yang
bernilai lebih dari 1. Nilai LQ sektor jasa  terbesar  di  Kota  Palembang dengan  nilai  LQ  lebih  besar  dari  2. Penghitungan nilai spesialisasi sektor jasa  dengan Shift  Share Esteban
Marquillas menghasilkan kesimpulan yang  sama  dengan  penghitungan menggunakan LQ yaitu menghasilkan  nilai  spesialisasi  yang positif.
Tabel  6.Nilai LQ Sektor Jasa Kota-Kota di Provinsi Sumatera Selatan
Kota Nilai LQ Rata-Rata LQ 2006  2007  2008  2009  2010  2011  2012  2013 Palembang 3.11 2.75 2.55 2.50 2.40 2.33 2.28 2.21 2.52 Prabumulih 1.54 1.67 1.58 1.55 1.45 1.61 1.64 1.63 1.58 Pagar Alam 1.16 0.99 1.08 1.09 1.15 1.22 1.24 1.28 1.15 Lubuk Linggau 2.18 2.10 1.99 2.08 1.89 1.72 1.82 1.84 1.95 Sumber : BPS, diolah
Tabel 7.  Nilai Spesialisasi Sektor Jasa Kota-Kota di Provinsi Sumatera Selatan
berdasarkan penghitungan Shift Share Esteban Marquilass Kota Nilai Spesialisasi (Eij-E*ij) 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Palembang  Positif Positif Positif  Positif  Positif  Positif Positif Positif Prabumulih  Positif Positif Positif  Positif  Positif  Positif Positif Positif Pagar Alam Positif  Negatif  Positif  Positif  Positif  Positif Positif Positif Lubuk Linggau Positif Positif Positif  Positif  Positif  Positif Positif Positif Sumber : BPS, diolah Pengaruh Perubahan Struktur Ekonomi Terhadap Spesialisasi Sektoral  dengan  Metode Location Quotient (LQ)
a. Sektor Pertanian
Hasil penghitungan regresi antara  variabel  perubahan  struktur ekonomi dengan spesialisasi sektoral diperoleh  hasil  bahwa  untuk  sektor pertanian, perubahan struktur ekonomi sektor pertanian berpengaruh signifikan terhadap spesialisasi  sektoral.  Nilai  koefisien determinasi  sebesar  0,35  berarti  35 persen  variasi  variabel  spesialisasi sektoral sektor pertanian dipengaruhi oleh  variabel  perubahan  struktur ekonomi  sektor  pertanian.  Sisanya yaitu  sebesar  65  persen  dijelaskan oleh  variabel  lain  di  luar  model. Sehingga  model  Spesialisasi  Sektor Pertanian  dengan  metode  LQ  adalah sebagai berikut:
Sp (LQ) = 0,2698 +0,0237 PDRBp
b. Sektor Industri Untuk sektor industri,
penghitungan  regresi  antara  variabel
perubahan  struktur  ekonomi  dengan spesialisasi  sektoral  metode  LQ mendapatkan  hasil  yang  signifikan dan  negatif.  Hal  ini  berarti  dengan metode LQ perubahan struktur ekonomi  sektor  industri berpengaruh terhadap  spesialisasi  sektoral  sektor industri kota-kota di Provinsi Sumatera  Selatan.  Nilai  R  kuadrat sebesar 0,83 berarti 83 persen variasi spesialisasi  sektor  industri  di  Kota- Kota  di  Provinsi  Sumatera  Selatan dapat dijelaskan oleh variabel perubahan  struktur  ekonomi  sektor industri.  Sisanya  sebesar  17  persen dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar model.  Adapun    model  Spesialisasi Sektor  Industri  dengan  metode  LQ adalah sebagai berikut:
Si (LQ) = 2,4191- 0,0285 PDRBi

## c. Sektor Jasa
Pada model sektor jasa dengan metode  LQ  diperoleh  kesimpulan bahwa  perubahan  struktur  ekonomi sektor  jasa  berpengaruh  signifikan dalam  arah  yang  negatif  terhadap spesialisasi sektoral sektor jasa. Nilai
koefisien determinasi  yang diperoleh adalah  0,13  yaitu  bahwa  variasi perubahan  struktur  ekonomi  sektor jasa  berpengaruh  terhadap  variasi spesialisasi  sektoral  sektor  jasa sebesar 13 persen, sisanya sebesar 87 persen  dijelaskan  oleh  variabel  lain di  luar  model.  Model  spesialisasi sektor  jasa  dengan  LQ  adalah sebagai berikut :
Sj (LQ) = 3,031 – 0,0237 PDRBj
Jika  mencermati  model  regresi sektor  jasa  dengan  metode  LQ,  nilai konstanta yang sangat besar
mencerminkan  bahwa  untuk  kota- kota  di  Provinsi  Sumatera  Selatan, sektor  jasa  akan  tetap  terspesialisasi meskipun  terjadi  perubahan  pada variabel perubahan struktur ekonomi. Jadi  meskipun  koefisien  bertanda negatif  tetapi  nilai  konstanta  yang besar  menunjukkan  bahwa  kenaikan maupun  penurunan  kontribusi  sektor jasa,  sektor  jasa  tetap  terspesialisasi di kota-kota. Hal ini makin menguatkan kesimpulan bahwa sektor jasa identik dengan perkotaan.
Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  perubahan  struktur  ekonomi berpengaruh  terhadap  penyerapan tenaga  kerja.  Pengaruh  ini  terjadi  di tiap  sektor,  baik  sektor  pertanian, sektor  industri  maupun  sektor  jasa. Hal  ini  juga  menunjukkan  bahwa kenaikan  maupun  penurunan  dalam kontribusi  PDRB  sektor  pertanian, sektor  industri  maupun  sektor  jasa akan  merubah  penyerapan  tenaga kerja tiap sektor tersebut.
Pengujian  kesesuaian  model (R²)  menunjukkan  bahwa  model estimasi  tergolong  cukup  baik.Ini terlihat  dari  nilai  R  kuadrat  yang cukup  tinggi.  Nilai  R  kuadrat  sektor pertanian  sebesar  68  persen.  Artinya variasi  penyerapan  tenaga  kerja sektor  pertanian  dapat  dijelaskan oleh  perubahan  struktur  ekonomi sektor  pertanian  sebesar  68  persen, sedangkan sisanya sebesar 32 persen dijelaskan  faktor  lain  di  luar  model. Nilai R kuadrat sektor industri adalah 91  persen.  Artinya  bahwa  variabel penyerapan  tenaga  kerja  sektor industri dapat dijelaskan oleh variabel  perubahan  struktur  ekonomi sektor  industri  sebesar  91  persen, sisanya  sebesar  9  persen  dijelaskan variabel  lain  di  luar  model.  Pada sektor  jasa  nilai  R  kuadrat  mencapai 98  persen,  artinya  98  persen  variasi penyerapan  tenaga  kerja  sektor jasadapat  dijelaskan  oleh  variabel perubahan  struktur  ekonomi  sektor jasa.  Sisanya  sebesar  2  persen dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar model.
Sektor jasa berpengaruh signifikan dan positif terhadap penyerapan  tenaga  kerja.  Dengan tingkat  kepercayaan  99  persen  kita dapat menyimpulkan bahwa kenaikan  kontribusi  sektor  jasa  akan meningkatkan  penyerapan  tenaga kerja  sektor  tersebut  khususnya  di kota-kota  di  Provinsi  Sumatera Selatan.  Sebagaimana  yang  telah diketahui bahwa tingkat pengangguran  kota-kota  di  Provinsi
Sumatera  Selatan  lebih  tinggi  jika dibandingkan  tingkat  pengangguran kabupaten-kabupaten, sehingga solusi dalam mengatasi pengangguran  di  kota  yaitu  dengan meningkatkan  nilai  tambah  sektor jasa  agar  lebih  banyak  penduduk yang  dapat  bekerja  di  sektor  ini. Adapun  model  penyerapan  tenaga kerja  sektor  pertanian,  industri  dan sektor  jasa  yang  diperoleh  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Model Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian TKp = 16437,55 + 574,8682 DRBp Besarnya potensi sektor pertanian  dalam  menyerap  tenaga kerja diimbangi oleh besarnya potensi  sektor  pertanian  di  Provinsi Sumatera  Selatan.  Berdasarkan  data Statistik Indonesia 2014 yang diterbitkan  BPS,  Provinsi  Sumatera Selatan  memiliki  luas  lahan  sawah terbesar  di  Pulau  Sumatera,  dan nomor 4 terbesar se-Indonesia (617.916,20  ha).  Dalam  hal  potensi perkebunan, Provinsi Sumatera Selatan  merupakan  Provinsi  yang memiliki luas areal tanaman perkebunan kelapa sawit nomor 5 se- Indonesia  (941,1  ha)  dan  luas perkebunan karet terbesar se-
Indonesia  (685,6  ha).  Selain  kelapa sawit  dan  karet,  potensi  perkebunan Sumatera Selatan juga pada komoditi kopi,  dimana  Provinsi  Sumatera
Selatan memiliki luas areal perkebunan kopi terbesar di
Indonesia  (253,4  ha).  Pada  budidaya perikanan, Provinsi Sumatera Selatan
juga  unggul  dengan  memiliki  luas area  budidaya  perikanan  kolam terbesar  ke-2  di  Indonesia  setelah Provinsi Banten.

## 2. Model  Penyerapan  Tenaga Kerja Sektor Industri
TKi  = 62196,83 - 813,611 PDRBi Koefisien untuk pengujian sektor  industri bernilai negatif, sehingga  kita  dapat  mengartikan bahwa  transformasi  ekonomi  berupa kenaikan  kontribusi  PDRB  sektor industri  untuk  kota-kota  di  Provinsi Sumatera  Selatan  tidak  berjalan searah  dengan  penyerapan  tenaga kerja  di  sektor  industri.  Hal  ini dimungkinkan  karena  semakin  besar sebuah industri maka akan menggunakan  teknologi  yang  lebih canggih sehingga penggunaan tenaga kerja  di  sektor  industri  menjadi berkurang.  Selain  itu  jika  melihat pada  besarnya  nilai  tambah  sektor industri Tahun 2013 Kota Palembang merupakan  kota  dimana  nilai  sektor industrinya  paling  besar, yakni mencapai 92 persen dari keseluruhan nilai tambah sektor industri kota-kota di  Provinsi  Sumatera  Selatan,  dan sebagian  besar  nilai  tambah  sektor industri di Kota Palembang bersumber  dari  pengilangan  minyak bumi. Dalam lingkup Provinsi Sumatera  Selatan,  sektor  industri merupakan sektor andalan dalam hal kontribusinya terhadap PDRB. Berdasarkan  data  BPS  Tahun  2013, sektor industri merupakan
kontributor  utama  PDRB  Provinsi Sumatera Selatan, disusul sektor jasa dan terakhir sektor pertanian. Besarnya  kontribusi  sektor  industri terhadap  PDRB  tidak  diimbangi dengan kemampuannya dalam menyerap  tenaga  kerja.  Sampai dengan  Tahun  2013  sektor  pertanian tetap menjadi sektor utama dalam hal penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi Sumatera Selatan, terlihat dari besarnya  penyerapan  tenaga  kerja sektor  pertanian  yang  mencapai 54,69 persen. Mencermati  besarnya  potensi sektor pertanian di Provinsi Sumatera  Selatan  dan  besarnya kemampuan  sektor  pertanian  dalam penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi Sumatera  Selatan, maka  kota-kota di Provinsi Sumatera Selatan seyogyanya  mengembangkan  sektor industri  dengan  berbasis  pada  sektor pertanian  sehingga  potensi  pertanian yang  ada  di  Provinsi  Sumatera Selatan  dapat  dikembangkan  secara maksimal.

## 3. Model  Penyerapan  Tenaga
Kerja Sektor Jasa TKj = 41558,85+1761,17PDRBj Dari  model  penyerapan  tenaga kerja sektor jasa didapatkan kesimpulan bahwa setiap kenaikan 1 persen  kontribusi  sektor  jasa  akan menaikkan  penyerapan  tenaga  kerja sektor  jasa  sebanyak  1761  orang. Koefisien  bertanda  positif  yang artinya  perubahan  struktur  ekonomi sektor  jasa  di  kota-kota  di  Provinsi
Sumatera  Selatan  berjalan  searah dengan perubahan struktur penyerapan  tenaga  kerja  sektor  jasa. Dengan  meningkatkan  kontribusi sektor  jasa,  penyerapan  tenaga  kerja sektor ini menjadi bertambah.
Sektor  Jasa  yang  memegang peranan  penting  dalam  penciptaan nilai  tambah  berdasarkan  data  pada tabel 4.18 adalah sektor Perdagangan, Hotel dan Restoran sub sektor Perdagangan Besar dan Eceran  serta  sektor  Jasa-Jasa  sub sektor Jasa Pemerintahan dan
Pertahanan.
Berdasarkan  data  distribusi persentase  PDRB  sektor  jasa  Kota- Kota  di  Provinsi  Sumatera  Selatan Tahun 2013 untuk  Kota Prabumulih, pengembangan  sektor  pengangkutan dan komunikasi harus lebih ditingkatkan karena kontribusi sektor ini  paling  kecil  jika  dibandingkan kontribusinya  di  Kota  Palembang, Lubuk Linggau dan Pagar Alam. Sub sektor  lain  yang  perlu  mendapatkan perhatian  untuk  lebih  ditingkatkan peranannya  di  masa  mendatang adalah  sektor  jasa-jasa  sub  sektor hiburan dan rekreasi yang kontribusinya  tidak  sampai  0,5 persen  terhadap  PDRB  masing- masing kota. Sementara itu pengembangan sektor/sub sektor unggulan  di  kota-kota  di  Provinsi Sumatera Selatan harus terus ditingkatkan karena sektor/sub sektor tersebut  memiliki  kapasitas  dalam menciptakan  lapangan  pekerjaan  di perkotaan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  analisis  penelitian  ini mendapatkan  kesimpulan  sebagai berikut :Hasil estimasi dengan regresi  panel  menunjukkan  bahwa perubahan  struktur  ekonomi  sektor pertanian berpengaruh signifikan dan positif  terhadap  spesialisasi  sektor pertanian. Perubahan struktur ekonomi  sektor  industri  berpengaruh signifikan  dan  negatif  terhadap spesialisasi  sektor  industri.  Untuk sektor  jasa  diperoleh  kesimpulan bahwa  perubahan  struktur  ekonomi sektor  jasa  berpengaruh  signifikan dan  positif  terhadap  spesialisasi sektor  jasa.  Pada  periode  Tahun 2006-2013  untuk  Kota-Kota  di Provinsi  Sumatera  Selatan  secara keseluruhan, perubahan struktur ekonomi berpengaruh signifikan terhadap  penyerapan  tenaga  kerja sektoral.  Untuk  sektor  pertanian  dan jasa,  perubahan  struktur  ekonomi yang terjadi  berpengaruh dalam  arah yang  positif  dengan  penyerapan tenaga kerja, sedangkan untuk sektor industri  perubahan  struktur  ekonomi berpengaruh  signifikan  dan  negatif terhadap  penyerapan  tenaga  kerja
sektoral. Peneliti memberikan saran untuk itu perlu meningkatkan peranan  sektor  jasa  di  Kota-Kota  di Provinsi  Sumatera  Selatan  karena sektor  jasa  merupakan  penggerak perekonomian,  kontributor  utama PDRB  Kota-Kota  serta  memiliki peran  strategis  dalam  penciptaan lapangan  kerja.  Pemerintah  Daerah
agar  mendorong  peranan  sektor  jasa serta  memberikan  fasilitas  bantuan permodalan kepada masyarakat  yang ingin mengembangkan sektor ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Sumatera  Selatan,  2014.
Buku Saku Data dan Indikator  Sosial  Sumatera Selatan  Tahun  2006-2013. Palembang Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Selatan,2014. Indikator Kesejahteraan Rakyat  Sumatera  Selatan 2013. Palembang Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Sumatera Selatan,2006- 2013. Pendapatan Domestik  Regional  Bruto Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sumatera Selatan. Palembang Kien, Nguyen Trung, 2014. Employment  Transformation in  the  Vietnamese  Economy in  Light  of  the  Lewis  –Fei- Ranis  Growth  Model  of  A Labor-Abundant  Economy. Journal  of  Economics  and Development,  Vol  16  No  3
December 2014 pp 49-67. Kingombe,  Christian  dan  te  Velde, Dirk Willem, 2013. Structural  Transformation and  Employment  Creation: The role of growth facilitation policies in Sub-Saharan Africa. Background  Paper For The World Development Report 2013.
Kusreni, Sri, 2009. Pengaruh Perubahan  Struktur  Ekonomi Terhadap Spesialisasi Sektoral  danWilayah  serta Struktur  Penyerapan  Tenaga Kerja Sektoral Untuk Daerah Perkotaan  diJawa  Timur. Majalah  Ekonomi,  Fakultas Ekonomi Universitas Airlangga, Tahun XIX No 1 April 2009 Liwen,  Chen;  Xiangquan,  Zeng; Yumei,  Yang,  2011. Rural Labor Absorption Efficiency  in  Urban  Areas under Different Urbanization  Patterns  and Industrial  Structures  :  The Case  of  China. Discussion
Paper  Series  IZA  DP  No. 6189. Purba, Elvis, 2007. Tipologi Pertumbuhan dan Spesialisasi Regional Kabupaten-Kabupaten diPantai Timur Sumatera Utara ,  VISI  (2007)  15  (3) 226-235. Ray,  Debraj,  1998. Development Economics. Princeton University Press New Jersey Todaro,  Michael  P  and  Stephen Smith,  2000. Pembangunan
Ekonomi  di  Dunia  Ketiga ,
Terjemahan,  Jakarta  .  PT Erlangga Walpole, Ronald E, 1995. Pengantar
Statistika Edisi ke-3, Terjemahan, Jakarta. PT Gramedia Wibowo, Tri, 2013. Analisis Pertumbuhan, Penyerapan Tenaga Kerja dan Yunisvita, 2011. Transformasi
Struktur  Ketenagakerjaan  dan
Pertumbuhan Ekonomi Sumatera Selatan, Jurnal Ekonomi Pembangunan, Fakultas  Ekonomi  Universitas Sriwijaya,  Volume  9  Nomor  2 Hal 90-99