Produktivitas Tenaga Kerja Pertanian dan Industri
Pengolahan: Lesson Learned Pandemi Covid-19
Deltha Airuzsh Lubis a a Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara, deltha@bps.go.id

## A b s t r a k
Produktivitas  tenaga  kerja  merupakan  salah  satu  agenda  prioritas  pemerintah  dalam  upaya meningkatkan daya saing nasional, khususnya di masa pandemi Covid-19 yang telah berefek ke berbagai  aktivitas  ekonomi  di  berbagai  sektor.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi produktivitas  tenaga  kerja  beradasrkan  sektor  pertanian  dan  industri  pengolahan  di  Sumatera Utara  periode  sebelum  dan  saat  pandemi  Covid-19  dan  menganalisis  faktor-faktor  yang memengaruhinya. Faktor penentunya diantaranya adalah dimensi kesehatan dengan proksi Angka Harapan  Hidup  (AHH),  dimensi  Pendidikan  dengan  proksi  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS), pembangunan fisik dengan proksi Pembentukan Modal Tetap Bruto (PMTB), dan Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK). Hasil identifikasi menunjukkan bahwa produktivitas tenaga kerja sektor pertanian  tertinggi  berada  di  Kota  Sibolga  dan  produktivitas  tenaga  kerja  sektor  industri pengolahan  berada  di  Kabupaten  Labuhan  Batu  Selatan.  Berdasarkan  hasil  analisis  regresi multivariat,  RLS  dan  UMK  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  produktivitas tenaga  kerja  di  sektor  pertanian  sedangkan  variabel  dummy  kondisi  pandemik  berpengaruh negatif  dan  signifikan.  Sementara  itu,  PMTB  dan  AHH  tidak  signifikan  secara  statistik pengaruhnya  terhadap  produktivitas  tenaga  kerja  di  sektor  pertanian.  RLS,  PMTB,  dan  UMK berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga kerja di sektor industri pengolahan sedangkan variabel dummy kondisi pandemi berpengaruh negatif dan signifikan. Sementara itu, AHH tidak signifikan  secara  statistik  pengaruhnya  terhadap  produktivitas  tenaga  kerja  di  sektor  industri pengolahan di Sumatera Utara. Berdasarkan nilai eta square lambda sebesar 0,756 menunjukkan bahwa keragaman model dapat dijelaskan oleh variabel RLS, AHH, PMTB, UMK, dan variabel dummy  kondisi  pandemi  sebesar  75,6  persen  dan  sisanya  sebesar  24,4  persen  dijelaskan  oleh variabel lain di luar model .
Kata  Kunci: Agrikultur,  Covid-19,  Industri  Pengolahan,  Multivariat,  Pandemi,  Pertanian, Produktivitas, Sektoral, Tenaga Kerja.

## A b s t r a c t
Labour  productivity  is  one  of  the  government's  priority  agendas  to  increase  the  nation's competitiveness,  especially  since  the  COVID-19  pandemic  affects  the  limited  activities  of  the general  public  in  various  sectors.  This  study  aims  to  identify  labor  productivity  by  sector (Agriculture  and  Processing  Industries)  in  Sumatera  Utara  before  and  during  the  COVID-19 pandemic and analyze the factors that influence it sectorally. The determination is made through the health dimension with the Life Expectancy (AHH) approach, the education dimension with the Average  Length  of  School  (RLS)  education,  physical  capital  with  the  Gross  Fixed  Capital Formation (PMTB) approach, and the Regency/City Minimum Wage (UMK). The identification results show that the highest agricultural labor productivity is in Sibolga City, for the processing industry  business  field  is  in Labuhan  Batu  Selatan.  Based  on  multivariate  regression  analysis, RLS and  UMK positively  affect  the  productivity  level of  agricultural labor  in  Sumatera  Utara, while  pandemic  conditions  have  a  negative  effect.  Meanwhile,  PMTB  and  AHH  have  no significant impact on the productivity level of agricultural labor in Sumatra Utara. RLS, PMTB, and UMK positively affect the productivity level of the manufacturing industry in Sumatera Utara, while pandemic conditions have a negative effect. Meanwhile, AHH has no significant impact on labor  productivity  in  the  manufacturing  industry  in  Sumatra  Utara.  Based  on  the  eta  square lambda value of 0.756, the variability of the response model can be explained by the RLS, AHH,
PMTB, UMK, and pandemic dummy variables by 75.6 percent. In comparison, the remaining 24.4 percent is explained by other predictor variables outside .
Keywords: Agriculture, Covid-19, Labour, Manufacture, Multivariate, Pandemic, Productivity,
Sectoral .

## 1. Pendahuluan
Tenaga  kerja  menjadi  salah  satu  faktor  produksi  yang  berperan  penting  pada  siklus ekonomi  suatu  wilayah.  Saat  ini  produktivitas  tenaga  kerja  juga  menjadi  salah  satu program prioritas pemerintah dalam rangka  meningkatkan daya saing  bangsa  baik dari sisi  daya  tarik  investasi  maupun  keunggulan  produk  barang  dan  jasa  yang  dihasilkan. Produktivitas  yang  baik  menjadi  salah  satu  pertimbangan  investor  untuk  menanamkan modalnya  ke  dalam  negri  karena  ongkos  produksinya  dianggap  akan  semakin  efisien. Investasi tersebut juga menjadi roda penggerak dalam pembangunan wilayah, menyerap tenaga kerja, meningkatkan kualitas manusia, dan bermuara pada semakin meningkatnya kesejahteraan  masyarakat.  Tambunan  menyebutkan  bahwa  investasi  merupakan  faktor krusial  bagi  kelangsungan  proses  pertumbuhan  ekonomi  dalam  jangka  panjang  karena turut menciptakan lapangan kerja dan pendapatan masyarakat (Hellen et al., 2018).
Selain  sebagai  daya  tarik  investor,  produktivitas  kerja  juga  erat  hubungannya dengan  kemiskinan.  Arndt  dan  Sundrum  menyebutkan  bahwa  kemiskinan  di  sebagian besar masyarakat Indonesia disebabkan oleh rendahnya produktivitas  (Trisnu & Sudiana, 2019). Produktivitas yang rendah merupakan efek dari rendahnya kualitas hidup baik dari sisi  pendidikan,  kesehatan,  maupun  penghasilan.  Menurut  data rilis  ILO,  produktivitas tenaga kerja Indonesia masih cukup rendah yaitu berada diurutan ke-107, bahkan berada dibawah  beberapa  negara  ASEAN  lainnya  seperti  Singapura,  Malaysia,  dan  Thailand (ILO, 2021).
Kondisi  pandemi  covid-19  juga  menjadi  tantangan  baru  bagi  isu  produktivitas tenaga  kerja  di  Indonesia.  Kondisi  pandemi  telah  menyebabkan  terjadinya  berbagai permasalahan  sosial  ekonomi  seperti  pada  beberapa  indikator  yang  dirilis  oleh  BPS, diantaranya terjadinya kontraksi ekonomi nasional pada tahun 2020 sebesar -2,07 persen ( c-to-c ),  pengangguran  bertambah  menjadi  7,07  persen  di  Agustus  2020,  serta meningkatnya penduduk miskin menjadi 9,78 persen pada Maret 2020 dan 10,19 persen pada  September 2020 (BPS, 2021). Permasalahan tersebut tak hanya terjadi pada skala nasional  namun  hingga  level  daerah,  seperti  Sumatera  Utara  yang  memiliki  kontribusi pada perekonomian nasional sekitar 5,26 persen di tahun 2020 atau berada pada urutan kelima  setelah  DKI  Jakarta,  Jawa  Timur,  Jawa  Barat,  dan  Jawa  Tengah.  Kondisi ketenagakerjaan  di  Sumatera  Utara  selama  pandemi  juga  mengalami  guncangan  yang ditunjukkan  oleh  indikator  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  seperti  yang  disajikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Sumatera Utara (persen) Periode Tingkat Pengangguran Terbuka (%) Wilayah Perkotaan Wilayah Perdesaan Total Februari 2020 6,72 2,34 4,71
Periode Tingkat Pengangguran Terbuka (%) Wilayah Perkotaan Wilayah Perdesaan Total Agustus 2020 8,90 4,55 6,91 Februari 2021 7,44 4,28 6,01 Sumber: (BPS Sumatera Utara, 2021), diolah
Pandemi  Covid-19  mulai  terjadi  di  Sumatera  Utara  terhitung  sejak  Maret  2020 berdasarkan  Surat  Edaran  Gubernur  Sumatera  Utara  No.  440/2666/2020  tentang Peningkatan  Kewaspadaan  terhadap  Resiko  Penularan  Infeksi  COVID-19  di  Sumatera Utara. Oleh karena itu, lonjakan tingkat pengangguran baik di wilayah perkotaan, wilayah perdesaan  maupun  secara  total  berdasarkan  Tabel  1,  tergambarkan  mulai  terjadi  di Agustus  2020  dan  mulai  menurun  di  Februari  2021  namun  persentasenya  masih  lebih tinggi dibandingkan Februari 2020. Pada Tabel 1 tersebut, lonjakan tingkat pengangguran paling tinggi terjadi di wilayah perkotaan hingaa kondisi Februari 2021. Meningkatnya tingkat  pengangguran  tersebut  sebagai  efek  dari  pembatasan  aktivitas  masyarakat sehingga  banyak  terjadi  pemutusan  hubungan  kerja  (PHK)  kepada  para  karyawan, tutupnya  berbagai  aktivitas  usaha  karena  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan operasionalnya,  dan  sebagainya.  Kondisi  tersebut  menunjukkan  menurunnya  tingkat produktivitas tenaga kerja secara umum di Sumatera Utara.
Permasalahan  yang  terjadi  di  Sumatera  Utara  tersebut  juga  turut  mempengaruhi kondisi  nasional  maupun  regional  di  pulau  Sumatera.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini mengurai  masalah  produktivitas  Sumatera  Utara  melalui  pendekatan  disgaregasi produktivitas tenaga kerja secara sektoral serta identifikasi sebarannya dalam memetakan kekuatan ekonomi regionalnya sebagai salah satu upaya penguatan ekonomi regional di masa  pandemi.  Selain  itu,  identifikasi  faktor  yang  memengaruhi  produktivitas  tenaga kerja  dari  berbagai  dimensi  seperti  dimensi  pendidikan,  kesehatan,  investasi,  dan pendapatan  juga  menjadi  hal  yang  perlu  diperhatikan  sebagai  upaya  menyusun perencanaan  dan  kebijakan  dalam  memperbaiki  produktivitas  khususnya  di  masa pandemi Covid-19.

## 2. Landasan Teori
ILO mengukur produktivitas tenaga kerja berdasarkan konsep total volume output (yang diukur  dalam  Produk  Domestik  Bruto,  PDB)  yang  diproduksi  per  unit  tenaga  kerja (diukur  dalam  jumlah  orang  yang  dipekerjakan)  selama  periode  referensi  waktu  yang diberikan.  Pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  wilayah  dapat  menunjukkan  pada  seberapa efektif pekerjaan  yang dilakukan oleh para pekerja, selain  menunjukkan  meningkatnya lapangan  pekerjaan.  Sehingga  produktivitas  tenaga  kerja  dapat  dianggap  sebagai  salah satu  ukuran  utama  kinerja  ekonomi.  Berbagai  faktor  pendorong  khususnya  akumulasi mesin  dan  peralatan,  perbaikan  organisasi  serta  infrastruktur  fisik  dan  kelembagaan, peningkatan kesehatan dan keterampilan pekerja (modal manusia) dan generasi teknologi baru  merupakan  hal  penting  dalam  merumuskan  kebijakan  untuk  mendukung pertumbuhan  ekonomi.  Kebijakan  tersebut  dapat  berfokus  pada  regulasi  industri  dan perdagangan,  inovasi kelembagaan, program  investasi pemerintah di  infrastruktur serta
sumber daya manusia, teknologi atau kombinasi dari semuanya. Perkiraan produktivitas tenaga kerja dapat mendukung perumusan kebijakan pasar tenaga kerja dan  memantau efeknya. Misalnya, produktivitas tenaga kerja yang tinggi sering dikaitkan dengan tingkat atau  jenis  modal  manusia  tertentu  yang  menunjukkan  prioritas  untuk  kebijakan pendidikan  dan  pelatihan  tertentu.  Demikian  juga,  tren  dalam  perkiraan  produktivitas dapat digunakan untuk memahami efek dari penyelesaian upah pada tingkat inflasi atau untuk  memastikan  bahwa  penyelesaian  tersebut  akan  memberikan  kompensasi  kepada pekerja untuk peningkatan produktivitas (ILO, 2021).
Produktivitas  tenaga  kerja  dipengaruhi  oleh  pendidikan,  dan  umur.  Pendidikan menjadi  pengetahuan  bagi  pekerja  untuk  mengerjakan  tugasnya,  dimana  semakin  baik pendidikannya  maka  semakin  baik  pula  produktivitasnya.  Umur  erat  kaitannya  dengan kemampuan fisik dimana tenaga kerja dengan usia muda memiliki fisik yang prima dan mampu  menghasilkan  produktivitas  yang  besar.  Semakin  bertambahnya  usia  maka kemampuan  fisik  ikut  menurun  (Simanjuntak,  1985).  Secara  makro,  komponen  umur dapat diproksi dengan indikator Angka Harapan Hidup (AHH) yang dihitung oleh BPS. AHH adalah rata-rata tahun hidup yang masih akan dijalani seseorang yang telah berhasil mencapai  umur  x,  pada  suatu  tahun  tertentu,  dalam  situasi  mortalitas  yang  berlaku  di lingkungan  masyarakatnya.  Sementara  itu,  tingkat  pendidikan  secara  makro  dapat diproksi melalui indikator Rata-rata Lama Sekolah (RLS). RLS merupakan jumlah tahun yang  digunakan  oleh  penduduk  dalam  menjalani  pendidikan  formal  yang  digunakan untuk  mengetahui  kualitas  pedididikan  masyarakat  dalam  suatu  wilayah.  Pemanfaatan AHH dan RLS dalam mengukur kualitas hidup manusia berdasarkan dimensi pendidikan dan kesehatan telah dilakukan oleh Raynaldhi (2016) dan Yektiningsih (2018).
Upah juga menjadi bagian penting dalam meningkatkan produktivitas tenaga kerja. Upah  merupakan alasan dasar seseorang bekerja demi  memenuhi kebutuhan hidup dan keluarganya serta meningkatkan status sosialnya.  Selain  itu, penentuan upah  juga turut mempengaruhi  keberlanjutan  suatu  usaha/  perusahaan.  Sejalan  dengan  hal  tersebut, Sukirno  (2021)  menyebutkan  bahwa  kenaikan  tingkat  upah  akan  meningkatkan produktivitas pekerja.
Modal  fisik  dalam  ekonomi  adalah  hal  mendasar  yang  menjadi  sorotan  utama karena dapat dilihat, disentuh dan digunakan secara langsung pada kegiatan usaha. Secara umum,  modal  fisik  ini  mencakup  aset  tetap  dan  aset  lancar  yang  mengacu  ke  konsep Belkaoui (Syafri, 2012). Modal fisik yang diproksi dengan indikator PMTB menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap produktivitas tenaga kerja industri pengolahan besar dan  sedang  di  Pulau  Jawa  (Sari  &  Oktora,  2021).  BAPPENAS  (2020)  merilis  jenis infrastruktur ekonomi dalam indikator   pembangunan   ekonomi   inklusif, diantaranya adalah  Persentase  Jalan  dengan  Kondisi  Baik  dan  Sedang.  Jalan  merupakan  salah  satu komponen penyusunan indikator PMTB.
Pada  penelitian  sebelumnya,  Sari  &  Oktora  (2021)  dalam  penelitiannya menemukan bahwa PMTB (modal fisik), IPM, dan upah riil menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap produktivitas tenaga kerja  industri pengolahan  besar dan sedang di Pulau Jawa dengan menggunakan metode regresi data panel. Fadillah et al., (2020) dalam
penelitiannya menyimpulkan bahwa produktivitas tenaga kerja di Indonesia yang diukur dari perbandingan PDRB terhadap jumlah tenaga kerja dipengaruhi secara signifikan oleh infrastruktur  ekonomi  dan  upah  minimum  provinsi,  sedangkan  variabel  IPM  tidak signifikan  pengaruhnya.  Oktavia  et  al.,  (2017)  dalam  penelitiannya  mengenai  analisis produktivitas tenaga kerja di Pulau Sumatera menemukan bahwa tingkat pendidikan yang diukur  melalui  jenjang  pendidikan  yang  tertinggi  yang  ditamatkan  memiliki  pengaruh positif  terhadap  produktivitas  tenaga  kerja  sektor  pertanian.  Selanjutnya,  penelitian Wulandari  (2018)  menunjukkan  bahwa  produktivitas  tenaga  kerja  industri  besar  dan sedang  secara signifikan dipengaruhi oleh stok modal fisik (PMTB per tenaga kerja), stok modal  manusia  (proporsi  tenaga  kerja  yang  berpendidikan  terakhir  SMA  ke  atas),  dan upah riil.
Bila dibandingkan dengan rangkuman penelitian tersebut, penelitian berfokus pada identifikasi  produktivitas  per  lapangan  usaha  pertanian  dan  industri  pengolahan,  serta mengidentifikasi persebarannya. Selain itu, analisis inferensia dilakukan secara simultan dengan  teknik  multivariat  untuk  mengetahui  pengaruh  indikator  makro  terhadap produktivitas  tenaga  kerjanya  secara  sectoral.  Periode  penelitian  ini  membandingkan kondisi sebelum dan saat pandemi covid-19 baik secara deskriptif maupun inferensia.
Gambar 1.  Kerangka Konseptual
Berdasarkan hal tersebut diatas, rumusan hipotesis dalam penelitian ini adalah: AHH, RLS PMTB dan UMK mempengaruhi produktivitas tenaga kerja di lapangan usaha pertanian dan industri pengolahan di Sumatera Utara.

## 3. Metode

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder tahun 2019 dan 2020 menurut kabupaten/kota di Sumatera Utara yang diperoleh dari website BPS Provinsi Sumatera Utara, berupa data Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  Atas  Dasar  Harga  Konstan  2010  (ADHK 2010=100)  menurut  lapangan  usaha  pertanian  dan  industri  pengolahan,  jumlah  tenaga kerja  menurut  lapangan  usaha,  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS),  Angka  Harapan  Hidup (AHH), Pembentukan Modal Tetap Bruto (PMTB), dan Upah Minimum Kabupaten/ Kota (UMK).  Selain  itu,  tulisan  ini  menggunakan file format  shp  Sumatera  Utara  menurut kabupaten/kota untuk penyusunan peta tematik.
Analisis data menggunakan metode regresi multivariat yang disajikan dalam bentuk matriks sebagai berikut.
[ 𝒍𝒏𝑻𝒂𝒏𝒊 𝒍𝒏𝑰𝒏𝒅𝒖𝒔𝒕𝒓𝒊 ] = [ 𝜷 𝟎 𝜷 𝟏 𝜷 𝟐 𝜷 𝟑 𝜷 𝟒 𝜷 𝟓 ] [𝟏 𝒍𝒏𝑹𝑳𝑺 𝒍𝒏𝑨𝑯𝑯 𝒍𝒏𝑷𝑴𝑻𝑩 𝒍𝒏𝑼𝑴𝑷 𝒑𝒂𝒏𝒅𝒆𝒎𝒊] + [ 𝑒 1 𝑒 2 ] Y = β X + e
Penaksiran  parameter  model  regresi  menggunakan  metode Weighted  Least  Square (WLS)  dengan  menggunakan  penimbang  invers  variabel  produktivitas  tenaga  kerja  di lapangan usaha industri pengolahan.  Metode WLS memiliki kemampuan menetralisasi akibat  pelanggaran  asumsi  heteroskedastisitas  dan  dapat  mengatasi  ketidakbiasan  dan konsistensi dari model taksiran Least Square (Montgomery et al., 2012).

## 4. Hasil analisis dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  akan  disajikan  informasi  yang  berisi  hasil  analisis  dan  pembahasan diantaranya  gambaran  produktivitas  tenaga  kerja,  deskripsi  variabel  makro,uji  kualitas data, pemodelan, evaluasi model, determinan produktivitas tenaga kerja.

## 4.1 Gambaran Produktivitas Tenaga Kerja Pertanian di Sumatera Utara
Berikut  informasi  gambaran  produktivitas  tenaga  kerja  pertanian  yang  terdapat  di Sumatera Utara.
(a) Tahun 2019 (b) Tahun 2020
Gambar 2. Peta Tematik Produktivitas Tenaga Kerja di Pertanian di Sumatera Utara
Secara  umum,  produktivitas  tenaga  kerja  lapangan  usaha  pertanian  di  Sumatera Utara menurun di masa pandemi, yaitu dari 56,32 juta rupiah per kapita pada tahun 2019 menjadi  56,24  juta  rupiah  per  kapita  pada  tahun  2020  (kondisi  pandemi).  Kondisi  ini terjadi  karena  besarnya  pertumbuhan  nilai  tambah  bruto  pertanian  tidak  sebesar pertumbuhan  jumlah  tenaga  kerjanya.  Keadaan  tersebut  ditambah  lagi  dengan  struktur
pekerja informal yang meningkat di masa pandemi, menurut Badan Pusat Statistik (2020) tenaga  kerja  informal  pada  Agustus  2020  meningkat  sekitar  5,34  persen  sedangkan pekerja  formal  menurun  sekitar  9,62  persen  dibandingkan  kondisi  Agustus  2019. Keberadaan tenaga kerja informal di bidang pertanian yang umumnya banyak bergerak pada  skala  usaha  kecil/  usaha  keluarga,  serta  cenderung  memiliki  tingkat  upah  dan produktivitas  yang  rendah,  belum  mampu  menggenjot  produktivitas  tenaga  kerja  di lapangan usaha pertanian meskipun banyak yang beralih ke sektor pertanian selama masa pandemi.
Bila dilihat sebarannya pada peta tematik di Gambar 2, terjadi penurunan maupun peningkatan produktivitas tenaga kerja pertanian  pada level kabupaten/kota. Penurunan produktivitas tenaga kerja pertanian yang cukup tinggi terjadi di wilayah Dataran Tinggi (Humbang  Hasundutan,  Pakpak  Bharat,  Toba  Samosir,  dan  Karo).  Sementara  itu, peningkatan  produktivitas  tenaga  kerja  pertanian  yang  cukup  tinggi  terjadi  di  hampir semua wilayah, seperti di Wilayah Pantai Timur (Medan, Serdang Bedagai, Labuhan Batu Selatan), Wilayah Pantai Selatan (Madina), Wilayah Dataran Tinggi (Samosir, Dairi), dan Wilayah Kepulauan Nias (Nias Utara, Nias Barat, Gunung Sitoli). Meskipun peningkatan produktivitas  tersebut  terjadi  hampir  di  setiap  wilayah  tetapi  belum  memberikan kontribusi besar bagi produktivitas tenaga kerja pertanian secara umum.
Produktivitas tenaga kerja pertanian tertinggi pada tahun 2019 maupun 2020 berada di Kota Sibolga, meskipun kondisi tahun 2020 lebih rendah yaitu dari 227,14 juta rupiah per tenaga kerja per tahun  menjadi 201,47 juta rupiah per tenaga kerja per tahun. Kota Sibolga  merupakan  sumber  potensi  perikanan  Sumatera  Utara  yang  berada  di  Wilayah Pantai  Barat.  Meskipun  produktivitasnya  tinggi  namun  kontribusi  pertanian  Sibolga terhadap  Sumatera  Utara  cukup  rendah  yaitu  sekitar  0,56  persen  pada  tahun  2020, sehingga produktivitasnya belum memberikan peran terhadap produktivitas tenaga kerja pertanian  Sumatera  Utara.  Sementara  itu,  pertanian  Sumatera  Utara  yang  cukup  besar ditopang  olah  Simalungun  dan  Deli  Serdang  masing-masing  kontribusi  sekitar  11,33 persen dan 6,62 persen namun produktivitas tenaga kerja pertaniannya menurun selama masa  pandemi  dan  sangat  berefek  pada  produktivitas  tenaga  kerja  pertanian  Sumatera Utara.
Pertanian  di  Wilayah  Pantai  Timur  Provinsi  Sumatera  Utara  memiliki  potensi perkebunan  khususnya  komoditas  kelapa  sawit  dimana  sekitar  44,44  persen  areal perkebunan kelapa sawit Sumatera Utara berada di kawasan ini (BPS Provinsi Sumatera Utara, 2021). Seperti di Kabupaten Labuhan Batu dan sekitarnya yang perekonomiannya disokong oleh kegiatan perkebunan kelapa sawit. Selain itu terdapat perusahaan kelapa sawit  berskala  nasional  di  kawasan  tersebut  dengan  volume  output  yang  besar  dan berpengaruh  pada  besarnya  nilai  produktivitas  tenaga  kerjanya.  Hal  tersebut  sejalan dengan analisis matriks neraca social yang dilakukan oleh Siregar (2018) bahwa aktivitas perkebunan di Sumatera Utara memberikan efek pengganda terutama dalam penciptaan lapangan pekerjaan.
Produktivitas  tenaga  kerja  sektor  pertanian  paling  rendah  berada  di Padangsidimpuan, Medan, Binjai, Gunungsitoli, Pematangsiantar, dan Tebingtinggi yang
merupakan area perkotaan. Area tersebut memiliki lahan pertanian yang semakin sempit sehingga lapangan pekerjaan lebih berkembang ke sektor industri maupun jasa.

## 4.2 Gambaran Produktivitas Tenaga Kerja Industri Pengolahan di Sumatera Utara
(a) Tahun 2019
(b) Tahun 2020
Gambar 3. Peta Tematik Produktivitas Tenaga Kerja di Industri Pengolahan di Sumatera Utara
Secara umum, produktivitas tenaga kerja lapangan usaha industri pengolahan di Sumatera Utara menurun di masa pandemi, yaitu dari 87,30 juta rupiah per kapita pada tahun 2019 menjadi 86,32 juta rupiah per kapita pada tahun 2020 (kondisi pandemi). Kondisi ini juga terjadi  karena  nilai  tambah  bruto  industri  pengolahan  terkontraksi  sedangkan  jumlah tenaga  kerjanya  bertambah.  Bila  dilihat  dari  struktur  tenaga  kerjanya,  menurut  Badan Pusat Statistik (2020) tenaga kerja  informal di  industri pengolahan pada  Agustus 2020 meningkat sekitar 17,54 persen sedangkan pekerja  formal  menurun sekitar 9,78 persen dibandingkan kondisi Agustus 2019. Keberadaan tenaga kerja informal di bidang industri umumnya banyak bergerak pada usaha sendiri dengan skala usaha kecil/ usaha keluarga, dan para pekerja bebas cenderung memiliki tingkat upah dan produktivitas yang rendah sehingga belum mampu menggenjot produktivitas tenaga kerja di lapangan usaha industri pengolahan  meskipun  kegiatan  UKM  merupakan  tumpuan  masyarakat  untuk  bertahan selama pandemi.
Bila  dilihat  sebarannya  pada  peta  tematik  di  Gambar  3,  juga  terlihat  pola produktivitas tenaga kerja industri pengolahan yang naik naik maupun turun sebelum dan saat  pandemi.  Penurunan  produktivitas  tenaga  kerja  pertanian  cukup  terlihat  terjadi  di wilayah  Pantai  Timur  (Langkat  dan  Medan).  Sementara  itu,  peningkatan  produktivitas tenaga kerja juga cukup terlihat Wilayah Pantai Timur (Asahan). Penurunan produktivitas tenaga kerja industri pengolahan di Medan sangat mempengaruhi kondisi Sumatera Utara karena  kontribusi  Medan  terhadap  industri  pengolahan  Sumatera  Utara  sekitar  21,42 persen.
Produktivitas tenaga industri pengolahan tertinggi pada tahun 2019 maupun 2020 berada di Labuhan Batu Selatan, dan kondisi tersebut meningkat dari 1,13 milyar rupiah per tenaga  kerja  per  tahun  pada  2019  menjadi  1,14  milyar  rupiah  per  tenaga  kerja  per tahun pada 2020. Labuhan Batu Selatan  merupakan sumber potensi perkebunan kelapa sawit dan industri pengolahan kelapa sawit Sumatera Utara yang berada di Wilayah Pantai Timur. Pertanian dan Industri pengolahan merupakan sektor basis di kabupaten tersebut berdasarkan  analisis  LQ  (BPS  Sumatera  Utara,  2021).  Kontribusi  industri  pengolahan Labuhan Batu Selatan terhadap Sumatera Utara sekitar 7,77 persen pada tahun 2020 (BPS Sumatera Utara, 2021), namun masih lebih rendah dari kontribusi Medan yang mencapai 21,42 persen. Sehingga produktivitasnya belum memberikan peran terhadap produktivitas tenaga  kerja  pertanian  Sumatera  Utara  karena  produktivitas  tenaga  kerja  di  Medan menurun efek pandemi Covid-19.
Produktivitas tenaga kerja sektor pertanian paling rendah berada di Gunung Sitoli, Nias  Selatan,  Pakpak  Bharat,  dan  Nias  Utara  dimana  berdasarkan  analisis  LQ  yang dilakukan  BPS  Provinsi  Sumatera  Utara  (2020)  bahwa  daerah  tersebut  bukan  basis industri pengolahan.

## 4.3 Deskripsi Variabel Makro
Deskripsi data makro pada penelitian ini disajikan secara visual pada Gambar 4. Variabel PMTB,  produktivitas  tenaga  kerja  di  pertanian  maupun  industri  pengolahan  di  level provinsi mengalami penurunan pada tahun 2019 ke 2020. Sementara itu, variabel lainnya seperti  AHH,  RLS  maupun  UMP  di  level  provinsi  menunjukkan  peningkatan.  Bila dicermati  kembali  pada  level  kabupaten/  kota,  PMTB  tertinggi  berada  di  Medan  dan mengalami  penurunan  pada  2020  efek  covid-19.  Produktivitas  tenaga  kerja  pertanian tertinggi pada tahun 2019 hingga 2020 terjadi di Sibolga meskipun mengalami penurunan pada tahun 2020. Produktivitas tenaga kerja pertanian di Sibolga lebih tinggi dari Provinsi Sumatera Utara. Sementara itu, produktivitas tenaga kerja industri pengolahan tertinggi berada  di  Labuhan  Batu  Selatan  dan  mengalami  pada  tahun  2020.  Bila  dibandingkan dengan produktivitas provinsi, Labuhan Batu Selatan masih lebih tinggi.
Gambar 4. Deskripsi Data Makro di Sumatera Utara
163.24 56.32 87.30 68.95 8.58 2.3 161.33 56.24 86.32 69.1 8.61 2.5 PMTB (triliun rupiah) Produktivitas tenaga kerja pertanian (juta rupiah) Produktivitas tenaga kerja industri pengolahan (juta… AHH (tahun) RLS (tahun) UMP (juta rupiah) 2020 2019 62.15 227.14 1127.27 73.33 11.38 2.97 59.25 201.47 1142.84 73.55 11.39 3.22 2020 2019
AHH paling tinggi berada di Pematangsiantar untuk tahun 2019 hingga 2020, dan angka  tersebut  lebih  tinggi  daripada  level  provinsi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pembangunan  di  dimensi  kesehatan  di  Pematangsiantar  sduah  lebih  baik  dari kabupaten/kota  lainnya.  Sementara  itu,  pembangunan  dimensi  pendidikan  yang digambarkan  oleh  variabel  RLS,  menunjukkan  bahwa  Medan  memiliki  pembangunan pendidikan  yang  lebih  baik  dari  kabupaten/kota  lainnya  bahkan  dari  level  provinsi. Tingkat upah di Medan juga paling tinggi diantara kabupaten/kota lainnya bahkan lebih tinggi dari UMP.

## 4.4 Pengujian Kualitas Data
Pengujian  kualitas data  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  data  yang  digunakan bisa  dianalisis  secara  multivariat  atau  tidak,  yaitu  melalui  uji  asumsi  dependensi multivariat dan multivariat normal.

## 4.4.1 Asumsi Dependensi Multivariat
Pengujian asumsi dependensi dilakukan untuk mengetahui apakah antar variabel respon berkorelasi secara multivariat atau tidak.
H 0 : Variabel respon bersifat independen H 1 : Variabel respon bersifat dependen
Tabel 2
Hasil Uji Dependensi Multivariat χ 2 χ 2 (0,05;1) Keputusan 24,312 3,841 H 0 ditolak
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  nilai χ 2 hitung  lebih  dari χ 2 tabel  dengan  taraf signifikansi sebesar 5%, sehingga diperoleh keputusan menolak H 0 . Hal ini berarti bahwa variabel  respon  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  saling  berkorelasi  atau  dependen secara multivariat.

## 4.4.2 Asumsi Normal Multivariat
Hipotesis pada uji asumsi normal multivariat adalah sebagai berikut.
H 0 : Variabel respon tidak berdistribusi normal multivariat H 1 : Variabel respon berdistribusi normal multivariat
Tabel 3 Hasil Uji Normal Multivariat Kriteria Proporsi di 2 0,545
Dari Tabel 3 diketahui bahwa nilai jarak mahalanobis yang kurang dari nilai χ 2 tabel memiliki  proporsi  0,545  atau  54,5%.  Hal  ini  berarti  nilai  di 2 >  50%  sehingga  dapat disimpulkan bahwa variabel respon berdistribusi normal multivariat. Pada hasil pengujian kualitas data, diketahui bahwa variabel respon bersifat dependen secara multivariat dan berdistribusi  normal  multivariat.  Hal  ini  telah  memenuhi  asumsi  data  untuk  analisis regresi multivariat.

## 4.5 Pemodelan
Pemodelan dilakukan dengan metode regresi multivariat antara variabel prediktor yaitu RLS,  AHH,  PMTB,  UMP,  dan  dummy  pandemi  terhadap  variabel  respon  yang  terdiri produktivitas  tenaga  kerja  di  lapangan  usaha  pertanian  dan  lapangan  usaha  industri pengolahan.

## 4.5.1 Uji Serentak
Pengujian  secara  serentak  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  ada  variabel  prediktor yang  berpengaruh  signifikan  secara  simultan  terhadap  variabel  respon.  Hipotesis  pada yang digunakan yaitu:
H 0 : β jk = 0 ; j = 1,2,3 dan k = 1,2,3,4,5 (tidak ada variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon)
H 1 :   minimal  ada  satu β jk ≠  0  (minimal  ada  satu  variabel  prediktor  yang  signifikan terhadap variabel respon)
Tabel 4 Hasil Pengujian Serentak Statistik Uji ∧ ∧ 0,05;4;2;63 Keputusan Wilk’s Lambda 0,244 0,78165 H 0 ditolak
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  nilai  Wilk’s  Lambda  hitung  lebih  kecil  dari  nilai critical point Wilk’s Lambda, sehingga diperoleh keputusan H 0 ditolak. Hal  ini  berarti terdapat minimal satu variabel prediktor yang signifikan terhadap variabel respon

## 4.5.2 Uji Parsial
Pengujian  secara  parsial  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  masing-masing  variabel prediktor  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  respon.  Hipotesis  pengujiannya adalah:
H 0 : β jk =  0  (variabel  prediktor  ke- j tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel respon ke- k ) H 1 : β jk ≠ 0 (variabel prediktor ke- j berpengaruh signifikan terhadap variabel respon ke- k )
Tabel 5 Hasil Pengujian Parsial Variabel ∧ P- value Keputusan LnRLS 0,582 0,000 H 0 ditolak LnAHH 0,954 0,262 H 0 gagal ditolak LnPMTB 0,789 0,001 H 0 ditolak LnUMP 0,552 0,000 H 0 ditolak Dummy Pandemi 0,817 0,003 H 0 ditolak
Dari  Tabel  5  diketahui  bahwa  semua  variabel  bebas  signifikan  pada  taraf signifikansi  5%  mempengaruhi  produktivitas  tenaga  kerja  di  pertanian  dan  industri pengolahan. Selanjutnya  identifikasi  besarnya  hubungan antara variabel respon dengan
variabel prediktor yang signifikan dengan menggunakan eta square lambda ( 𝜂 Λ 2 ). Hasil perhitungan eta square lambda adalah sebagai berikut.
𝜂 Λ 2 = 1 - Λ
𝜂 Λ 2 = 1 – 0,244 = 0,756
Berdasarkan perhitungan di atas diperoleh nilai eta square lambda sebesar 0,756. Hal ini menunjukkan bahwa variabilitas model respon dapat dijelaskan oleh variabel RLS, SHH, PMTB, UMP, dan dummy pandemi sebesar 75,6 persen, sedangkan sisanya sebesar 24,4 persen dijelaskan oleh variabel prediktor lain di luar.

## 4.6 Evaluasi Model
Asumsi-asumsi yang harus terpenuhi untuk memperoleh model terbaik sebagai berikut.

## 4.6.1 Asumsi Residual Independen
Metode  yang  digunakan  yaitu  uji  Bartlett  Spericity.  Hasil  analisisnya  adalah  sebagai berikut.
H 0 : Residual saling bebas (independen)
H 1 : Residual tidak saling bebas (dependen)
Tabel 6. Asumsi Residual Independen
χ 2 χ 2 (0,05;10) Keputusan 4,86 18,307 H 0 gagal ditolak
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  nilai chi-square hitung  lebih  kecil  dari chi-square tabel  pada  taraf  signifikan  0,05.  Dari  hasil  tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwa residual data saling bebas yang artinya telah memenuhi asumsi dependen 4.6.2 Asumsi Residual Normal Multivariat
Metode yang digunakan adalah proporsi jarak mahalanobis yang kurang dari nilai χ 2 tabel lebih dari 50%.
H 0 : Residual tidak berdistribusi normal multivariat H 1 : Residual berdistribusi normal multivariat
Tabel 7. Asumsi Residual Normal Multivariat Kriteria Proporsi di 2 0,5781
Dari Tabel 7 diketahui bahwa nilai jarak mahalanobis yang kurang dari nilai χ 2 tabel memiliki  proporsi  0,5781  atau  57,81%.  Hal  ini  berarti  nilai  di 2 >  50%  sehingga  dapat disimpulkan bahwa residual data berdistribusi normal multivariat. Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, diketahui  bahwa  model telah  memenuhi  asumsi  independen, dan berdistribusi normal multivariat sehingga model yang terbentuk sudah layak digunakan.

## 4.7 Determinan Produktivitas Tenaga Kerja Sektor Pertanian dan Sektor Industri
Berdasarkan  hasil analisis diperoleh  informasi tentang determinan produktivitas tenaga kerja pada sektor pertanian dan sektor industri (tabel 8).

## Tabel 8

## Hasil Estimasi Parameter Model Regresi Multivariat dengan Metode WLS
Variabel Dependen Parameter B P-Value Variabel Dependen Parameter B P- Value LnTani Intersep -24,552 0,004* LnIndustri Intersep   -84,816  0,001* LnRLS 0,404 0,019* LnRLS 3,134  0,000* LnAHH -2,341 0,103 LnAHH -2,727 0,512 LnPMTB -0,032 0,562 LnPMTB 0,579  0,001* LnUMP 4,850 0,000* LnUMP 10,760  0,000* Dummy Pandemi -0,220 0,009* Dummy Pandemi -0,730  0,003*
Keterangan: *) signifikan pada tingkat signifikansi 5%

## 4.8 Pembahasan
Berdasarkan  Tabel  8  diketahui  bahwa  variabel  yang  signifikan  mempengaruhi produktivitas  tenaga  kerja  pertanian  di  Sumatera  Utara  dengan  tingkat  signifikansi  5 persen adalah RLS, AHH, UMP, dan dummy konisi pandemi  covid-19. Sementara  itu, variabel  AHH  dan  PMTB  tidak  signifikan  mempengaruhi  produktivitas  tenaga  kerja pertanian. Nilai koefisien regresi RLS adalah sebesar  0,404 dan bernilai positif,  hal  ini berarti bahwa RLS berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga kerja pertanian di Sumatera  Utara.  Hal  ini  dapat  diinterpretasikan  bahwa  setiap  pertumbuhan  1  persen dimensi  pendidikan  yang  tercermin  dari  RLS  akan  mempengaruhi  meningkatnya produktivitas  tenaga  kerja  pertanian  di  Sumatera  Utara  sebesar  0,404  persen  dengan asumsi variabel lainnya konstan. Hal ini sejalan dengan penelitian Wulandari (2018) dan Oktavia  et  al.  (2017)  yang  menyimpulkan  bahwa  pendidikan  berpengaruh  terhadap peningkatan produktivitas tenaga kerja pertanian. Teori yang dikemukakan Simanjuntak (1985) juga menyebutkan bahwa produktivitas tenaga kerja dipengaruhi oleh pendidikan karena  pendidikan  menjadi  pengetahuan  bagi  pekerja  untuk  mengerjakan  tugasnya, dimana semakin baik pendidikannya maka semakin baik pula produktivitasnya.
Nilai koefisien regresi UMP adalah sebesar 4,850 dan bernilai positif, hal ini berarti bahwa  UMP  berpengaruh  positif  terhadap  produktivitas  tenaga  kerja  pertanian  di Sumatera  Utara.  Hal  ini  dapat  diinterpretasikan  bahwa  setiap  pertumbuhan  1  persen tingkat upah akan mempengaruhi meningkatnya produktivitas tenaga kerja pertanian di Sumatera  Utara  sebesar  4,85  persen  dengan  asumsi  variabel  lainnya  konstan.  Hal  ini sejalan  dengan  penelitian  Sari  &  Oktora (2021), Fadillah  et  al.  (2020),  dan  Wulandari (2018)  yang  juga  menyimpulkan  bahwa  tingkat  upah  berpengaruh  positif  terhadap peningkatan  produktivitas  tenaga  kerja.  Sukirno  (2012:  353)  juga  menyebutkan  bahwa kenaikan tingkat upah akan meningkatkan produktivitas pekerja. Kondisi tersebut sejalan dengan  komposisi  tenaga  kerja  sektor  pertanian  di  Sumatera  Utara  terdiri  dari  29,95 persen pekerja bebas dan buruh/ karyawan (Badan Pusat Statistik, 2020). Jumlah buruh/ karyawan  maupun  pekerja  bebas  yang  cukup  besar  tersebut  sangat  mempengaruhi produktivitas di sektor pertanian. Semakin besar upah yang ditawarkan akan semakin baik pula kinerja para buruh/karyawan dan pekerja lepas tersebut. Hal tersebut sejalan dengan penelitian Sumarlin & Sirojuzilam (2010) yang menyebutkan teori upah efisiensi Cafferty
(1990)  bahwa  produktivitas  pekerja  dipengaruhi  oleh  tingkat  upah.  Upah  yang  tinggi dapat  memenuhi  kebutuhan  hidup  dengan  pola  makanan  yang  bergizi  sehingga  tubuh menjadi  sehat,  dan  alokasi  waktu  kerjanya  menjadi  lebih  baik  dan  pada  akhirnya produktivitas kerja meningkat.
Nilai  koefisien  regresi  dummy  pandemi  covid-19  adalah  sebesar  -0,220  dan bernilai  negatif,  hal  ini  berarti  bahwa  kondisi  pandemi  covi-19  berpengaruh  negatif terhadap  produktivitas  tenaga  kerja  pertanian  di  Sumatera  Utara.  Hal  ini  dapat diinterpretasikan  bahwa kondisi pandemi  akan  menurunkan pertumbuhan produktivitas tenaga  kerja  pertanian  di  Sumatera  Utara  sebesar  0,22  persen  dengan  asumsi  variabel lainnya  konstan.  Hasil  tersebut  sejalan  dengan  deskripsi  variabel  produktivitas  tenaga kerja sektor pertanian yang menurun di kala pandemik baik di level provinsi maupun di beberapa kabupaten/kota.
Berdasarkan  Tabel  8  diketahui  bahwa  variabel  yang  signifikan  mempengaruhi produktivitas  tenaga  kerja  industri  pengolahan  di  Sumatera  Utara  dengan  tingkat signifikansi 5 persen adalah RLS, PMTB, AHH, UMP, dan dummy konisi pandemi covid- 19.  Sementara  itu,  variabel  AHH  tidak  signifikan  mempengaruhi  produktivitas  tenaga kerja industri pengolahan. Nilai koefisien regresi RLS adalah sebesar 3,134 dan bernilai positif, hal ini berarti bahwa RLS berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga kerja industri  pengolahan  di  Sumatera  Utara.  Hal  ini  dapat  diinterpretasikan  bahwa  setiap pertumbuhan 1 persen dimensi pendidikan yang tercermin dari RLS akan mempengaruhi meningkatnya produktivitas tenaga kerja industri pengolahan di Sumatera Utara sebesar 3,134 persen dengan asumsi variabel lainnya konstan. Hal ini sejalan dengan penelitian Sari & Oktora (2021) dan Fadillah et al. (2020),  yang menyimpulkan bahwa produktivitas tenaga kerja sektor industri di Kota Semarang dipengaruhi oleh tingkat pendidikan. Hal tersebut searah dengan Simanjuntak (1985) yang menyebutkan produktivitas tenaga kerja dipengaruhi  oleh  dimana  semakin  baik  pendidikannya  maka  semakin  baik  pula produktivitasnya. Apalagi kasus di industri pengolahan membutuhkan tenaga kerja yang terlatih untuk menyelesaikan target produksi.
Nilai  koefisien  regresi  PMTB  adalah  sebesar  0,579  dan  bernilai  positif,  hal  ini berarti  bahwa  PMTB  berpengaruh  positif  terhadap  produktivitas  tenaga  kerja  industri pengolahan di Sumatera Utara. Hal ini dapat diinterpretasikan bahwa setiap pertumbuhan 1  persen  tingkat  upah  akan  mempengaruhi  meningkatnya  produktivitas  tenaga  kerja industri  pengolahan  di  Sumatera  Utara  sebesar  0,579  persen  dengan  asumsi  variabel lainnya  konstan.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Sari  &  Oktora  (2021)  yang menunjukkan  bahwa  PMTB  berupa  jalan  berpengaruh  positif  terhadap  produktivitas tenaga kerja sektor industri. PMTB merupakan salah bentuk modal fisik berupa investasi baik  dalam  bentuk  bangunan  maupun  non  bangunan  yang  dapat  menyokong  aktivitas ekonomi.  Penelitian  Fadillah  et  al.  (2020)  juga  menunjukkan  bahwa  infrastruktur ekonomi  signifikan  mempengaruh  produktivitas  tenaga  kerja.  Belkaoui  dalam  Syafri (2012) menyebutkan bahwa modal fisik mencakup aset tetap dan aset lancar.
Nilai  koefisien  regresi  UMP  adalah  sebesar  10,760  dan  bernilai  positif,  hal  ini berarti  bahwa  UMP  berpengaruh  positif  terhadap  produktivitas  tenaga  kerja  industri
pengolahan di Sumatera Utara. Hal ini dapat diinterpretasikan bahwa setiap pertumbuhan 1  persen  tingkat  upah  akan  mempengaruhi  meningkatnya  produktivitas  tenaga  kerja industri  pengolahan  di  Sumatera  Utara  sebesar  10,760  persen  dengan  asumsi  variabel lainnya konstan. Hal ini sejalan dengan penelitian Sari & Oktora (2021), Fadillah et al. (2020),  dan  Wulandari  (2018)    juga  menyimpulkan  bahwa  tingkat  upah  berpengaruh positif  terhadap  peningkatan  produktivitas  tenaga  kerja  sektor  industri.  Sukirno  (2012: 353) juga menyebutkan bahwa kenaikan tingkat upah akan meningkatkan produktivitas pekerja.  Sektor  industri  memiliki  komposisi  tenaga  kerja  yang  didominasi  buruh/ karyawan serta pekerja bebas atau sekitar 68,50 persen menurut rilis BPS Sumatera Utara tahun 2019. Komposisi  buruh/karyawan serta pekerja bebas  yang sangat besar tersebut sangat  erta  kaitannya  dengan  tingkat  upah  yang  diperoleh.  Hasil  tersebut  juga  sejalan dengan teori Cafferty dalam penelitian (Sumarlin & Sirojuzilam, 2010).
Nilai koefisien regresi dummy pandemi covid-19 adalah sebesar -0,730 dan bernilai negatif,  hal  ini  berarti  bahwa  kondisi  pandemi  covi-19  berpengaruh  negatif  terhadap produktivitas  tenaga  kerja  industri  pengolahan  di  Sumatera  Utara.  Hal  ini  dapat diinterpretasikan  bahwa kondisi pandemi  akan  menurunkan pertumbuhan produktivitas tenaga kerja industri pengolahan di Sumatera Utara sebesar 0,73 persen dengan asumsi variabel  lainnya konstan. Hasil tersebut sejalan dengan deskripsi  variabel produktivitas tenaga kerja industri pengolahan yang menurun di kala pandemik baik di level provinsi maupun di beberapa kabupaten/kota. Dampak pandemi lebih besar terhadap prouktivitas tenaga kerja industri pengolahan daripada pertanian berdaasrkan koefisen regresinya.

## 5. Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  beberapa poin penting. Pertama, produktivitas tenaga kerja pertanian di Sumatera Utara menurun di  masa  pandemi  (tahun  2020).  Penurunan  tersebut  juga  dipicu  oleh  penurunan produktivitas tenaga kerja pada kabupaten yang memiliki kontribusi pertanian yang tinggi terhadap Sumatera Utara, seperti Kabupaten Deli  Serdang dan  Kabupaten Simalungun. Sementara  itu,  Kota  Sibolga  memiliki  kontribusi  produktivitas  pertanian  tertinggi  di Sumatera  Utara  baik  sebelum  dan  di  masa  pandemi  yang  didorong  oleh  kegiatan perikanan, namun produktivitas tersebut belum menunjukkan peran yang besar terhadap Sumatera  Utara  karena  kontribusi  pertanian  Kota  Sibolga  tergolong  kecil.  Kedua, produktivitas  tenaga  kerja  industri  pengolahan  di  Sumatera  Utara  menurun  di  masa pandemi  (tahun  2020).  Penurunan  tersebut  juga  dipicu  oleh  penurunan  produktivitas tenaga  kerja  pada  kabupaten/kota  yang  memiliki  kontribusi  industri  pengolahan  yang tinggi terhadap Sumatera Utara, seperti Kota Medan. Sementara itu, Kabupaten Labuhan Batu Selatan memiliki kontribusi produktivitas industri pengolahan tertinggi di Sumatera Utara  baik  sebelum  dan  di  masa  pandemi.  Peran  industri  pengolahan  Labuhan  Batu Selatan  berada  di  posisi  ke-4  sehingga  besarnya  produktivitas  tersebut  belum menunjukkan  peran  yang  besar  terhadap  Sumatera  Utara  karena  Kota  Medan  yang memiliki kontribusi terbesar di Sumatera Utara mengalami kontraksi produktivitas tenaga kerja industri pengolahan.
Ketiga,  indikator makro berupa RLS, AHH, dan UMP menunjukkan peningkatan di masa pandemi, namun PMTB menunjukkan tren yang menurun. Keempat, RLS, dan UMP  berpengaruh  positif  terhadap  tingkat  produktivitas  tenaga  kerja  pertanian  di Sumatera Utara, sedangkan kondisi pandemi berpengaruh negatif. Sementara itu, PMTB dan  AHH  tidak  signifikan  pengaruhnya  terhadap  tingkat  produktivitas  tenaga  kerja pertanian di Sumatera Utara. Kelima, RLS, PMTB dan UMP berpengaruh positif terhadap tingkat  produktivitas  tenaga  kerja  industri  pengolahan  di  Sumatera  Utara,  sedangkan kondisi pandemi berpengaruh negatif. Sementara itu, AHH tidak signifikan pengaruhnya terhadap tingkat produktivitas tenaga kerja industri pengolahan di Sumatera Utara.

## 5.1 Implikasi Teoritis
Penelitian ini diharapkan mampu menambah wawasan mengenai teori yang berhubungan dengan produktivitas tenaga kerja khususnya di kondisi pandemic Covid-19  yang telah banyak mengubah tatanan kehidupan termasuk aktivitas ekonomi baik di sektor pertanian maupun  industri  pengolahan.  Penggunaan  teori  tersebut  bertujuan  untuk  menggali bagaimana  efek  faktor  produksi  terhadap  produktivitas  tenaga  kerja  sebelum  pandemi maupun  di  masa  pandemi  serta  keterkaitan  antara  kedua  sektor tersebut. Penelitian  ini diharapkan  mampu  memnjadi acuan  bagi penelitian  lainnya  yang  berhubungan dengan produktivitas tenaga kerja sektoral di  masa pandemi  serta dapat  dikembangkan dengan menggunakan efek spasial.

## 5.2 Implikasi Praktis
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan  gambaran  mengenai  sebaran produktivitas tenaga kerja di sektor pertanian dan industri pengolahan sebelum dan saat pandemi Covid-19 serta variabel makri yang mempengaruhinya. Dari hasil tersebut dapat menjadi  refrensi  bagi  pemerintah  daerah  maupun stakeholder terkait  dalam  menyusun strategi dan kebijakan terhadap pendidikan, kesehatan, investasi serta tingkat upah dalam mendorong  produktivitas  tenaga  kerja  di  sektor  pertanian  dan  industri  pengolahan khususnya di masa pandemi Covid-19.

## 5.3 Saran
Peningkatan  kualitas  SDM,  maupun  sarana  produksi  lainnya  baik  di  sektor  pertanian maupun industri pengolahan perlu terus ditingkatkan terutama pada kawasan sentra demi peningkatan  produktivitas  tenaga  kerja.  Selain  itu,  besaran  UMK  harus  selalu diperbaharui dan disesuaikan dengan perkembangan makro ekonomi. Dimensi kesehatan juga perlu  mendapat perhatian  lebih  seperti  memberikan pos anggaran  yang  lebih  lagi, apalagi  kondisi  pandemi  yang  menurunkan  kualitas  kesehatan  masyarakat.  Diharapkan dengan besarnya pos anggaran kesehatan maka masyarakat lebih sehat dan lebih produktif serta dapat mengantisipasi waktu produktif yang terbuang karena sakit.

## Referensi
Badan Pusat Statistik. (2020). Keadaan Ketenagakerjaan Sumatera Utara Februari 2020 . 19 (28),  1–15.  https://sumut.bps.go.id/pressrelease/2021/05/05/848/februari-2021-- tingkat-pengangguran-terbuka--tpt--sebesar-6-01-persen.html
BAPPENAS. (2020). Pembangunan Ekonomi Inklusif . http://inklusif.bappenas.go.id/
BPS. (2021). Katalog BPS: 9199007 INDONESIA 2 0 2 1 LAPORAN PEREKONOMIAN DAMPAK  ADANYA  PROGRAM  PEMULIHAN  EKONOMI  NASIONAL  (PEN) TERHADAP PEREKONOMIAN INDONESIA DI MASA PANDEMI . 188.
BPS  Provinsi  Sumatera  Utara.  (2020). Tinjauan  PDRB  Kabupaten/Kota  se-Sumatera Utara Menurut Lapangan Usaha 2020 .
BPS  Provinsi  Sumatera  Utara.  (2021).  Provinsi  Sumatera  Utara  Dalam  Angka  Tahun 2021. In Provinsi Sumatera Utara Dalam Angka 2021 .
BPS  Sumatera  Utara.  (2021). Jumlah  pengangguran  (000)  dan  Tingkat  Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Sumatera Utara Semesteran 2019-2021 .
Fadillah, A., Ginting, R., & Lubis, I. (2020). Analisis Determinan Produktivitas Tenaga Kerja di Indonesia. Jurnal Penelitian Pendidikan Sosial Humaniora , 5 (2), 142–150. Hellen, H., Mintarti, S., & Fitriadi, F. (2018). Pengaruh investasi dan tenaga kerja serta pengeluaran  pemerintah  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  serta  kesempatan  kerja. Inovasi , 13 (1), 28. https://doi.org/10.29264/jinv.v13i1.2490
ILO.  (2021). Statistics  on  Labour  Productivity .  https://ilostat.ilo.org/topics/labour- productivity/
Montgomery,  D.  C.,  Peck,  E.  A.,  &  Vining,  G.  G.  (2012). Introduction  to  Linear Regression Analysis (Fourth). Wiley.
Oktavia, A., Zulfanetti, Z., & Yulmardi, Y. (2017). Analisis produktivitas tenaga kerja sektor  pertanian  di  Sumatera. Jurnal  Paradigma  Ekonomika , 12 (2),  49–56. https://doi.org/10.22437/paradigma.v12i2.3940
Raynaldhi, Y. (2016). Pengaruh Faktor Penentu Indeks Pembangunan Manusia terhadap Pertumbuhan Ekonomi Jawa Timur. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 4 (2).
Sari, R. D. P., & Oktora, S. I. (2021). Determinan Produktivitas Tenaga  Kerja Industri Manufaktur Besar dan Sedang di Pulau Jawa. Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan Indonesia , 21 (2), 185–203. https://doi.org/10.21002/jepi.v21i2.1298
Simanjuntak, P. (1985). Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia . Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Siregar,  I.  N.  P.  (2018).  Analisis  Peran  Sektor  Perkebunan  Terhadap  Perekonomian Sumatera Utara. Jurnal Ekonomi Pendidikan , 6 (4), 34–41.
Sukirno, S. (2021). Pengantar Teori Mikroekonomi . PT. RajaGrafindo Persada.
Sumarlin,  &  Sirojuzilam.  (2010).  Analisis  Hubungan  Tingkat  Upah  Tinggi  Terhadap Produktivitas di Indonesia. Jurnal Mepa Ekonomi USU .
Syafri, S. (2012). Teori Akuntansi . Rajawali Press.
Trisnu,  C.  G.  S.  P.,  &  Sudiana,  I.  K.  (2019).  Pengaruh  Pertumbuhan  Penduduk, Pengangguran,  dan  Pendidikan  terhadap  Tingkat  Kemisikinan  Kabupaten/Kota Provinsi Bali. E-Jurnal EP Unud , 8 (11), 2622–2655.
http://download.garuda.ristekdikti.go.id/article.php?article=1357259&val=981&titl e=Pengaruh  Pertumbuhan  Penduduk  Pengangguran  dan  Pendidikan  terhadap Tingkat Kemiskinan Kabupatenkota Provinsi Bali
Wulandari, H. (2018). Disparitas dan Konvergensi Regional Produktivitas Tenaga Kerja Sektor  Industri  Manufaktur  Provinsi  Jawa  Barat  Tahun  2008–2015  (Pendekatan Panel Dinamis) . Politeknik Statistika STIS.
Yektiningsih, E. (2018). Analisis Indeks Pembangunan Manusia (Ipm) Kabupaten Pacitan
Tahun 2018. Jurnal Ilmiah Sosio Agribis , 18 (2), 32–50. https://doi.org/10.30742/jisa.v18i2.528.