## Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan
Volume 12, Nomor 2, November 2023, Hal 128-143 http://ejournal.unp.ac.id/index.php/ekosains P-ISSN: 2302-8408; e-ISSN: 2655-6480

## Kausalitas Teknologi, Pendidikan dan Penyerapan Tenaga Kerja di Sumatera Barat
a* Hendra Triadi, b Ali Anis
a,b Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Negeri Padang
* Korespondensi: hendratriadi98@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  identify  and  analyze  the  causal  relationship  between technology  (Y1),  education  (Y2)  and  labor  absorption  (Y3)  variables  in  West Sumatra  Province.  This  type  of  research  is  associative  and  descriptive  which explains whether or not there is a causal relationship between research variables. The data used in this study are secondary data from 2011 to 2020 according to districts/cities  in  West  Sumatra  Province  obtained  from  related  agencies.  The analysis in this study uses the Panel Vector Autoregression (PVAR) model with a causality test using the Granger Causality Test and the cointegration test in this study  uses  the  Kao  Residual  Cointegration  Test  method.  The  research  results obtained  show  that:  (1)  Technology  and  education  do  not  have  a  causal relationship, but there is a one-way causality relationship, namely education to technology  in  West  Sumatra  Province.  (2)  Education  and  employment  do  not have  a  causal  relationship  in  West  Sumatra  Province.  (3)  Technology  and employment do not have a causal relationship in West Sumatra Province.
Keywords:

## Abstrak
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui  dan  menganalisis  Hubungan Kausalitas  antara  Variabel  Teknologi  (Y1),  Pendidikan  (Y2)  dan  Penyerapan Tenaga Kerja (Y3) di Provinsi Sumatera Barat. Adapun jenis penelitian ini adalah asosiatif dan deskriptif yang menjelaskan ada atau tidaknya hubungan kausalitas antar  variabel  penelitian.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  data sekunder  dari  tahun  2011  sampai  2020  menurut  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sumatera Barat yang diperoleh dari instansi terkait. Analisis dalam penelitian ini menggunakan  model  Panel  Vector  Autoregression  (PVAR)  dengan  uji  kauslitas menggunakan  Granger  Causality  Test  dan  uji  kointegrasi  penelitian  ini menggunakan  metode  Kao  Residual  Cointegration  Test.  Hasil  penelitian  yang diperoleh  menunjukkan  bahwa  :  (1)  Teknologi  dan  pendidikan  tidak  memiliki hubungan  kauslitas,  namun  terdapat  hubungan  kausalitas  satu  arah  yaitu pendidikan  kepada  teknologi  di  Provinsi  Sumatera  Barat.  (2)  Pendidikan  dan penyerapan tenaga kerja tidak terdapat hubungan kausalitas di Provinsi Sumatera Barat.  (3)  Teknologi  dan  penyerapan  tenaga  kerja  tidak  memiliki  hubungan kausalitas di Provinsi Sumatera Barat.
Kata Kunci :
Kode Klasifikasi JEL: Q22; I15; D11

## Info Artikel
Diterima: 30 Agustus 2023
Disetujui: 26 Oktober 2023
Terbit daring: 5 November 2023

## DOI: -

## Sitasi:
Triadi, Hendra & Anis, Ali. (2023).
Kausalitas  Teknologi,  Pendidikan dan  Penyerapan  Tenaga  Kerja  di Sumatera  Barat.  Ecosains:  Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, 12(2), 128-143. technology, education, labor absorption, granger causality test and panel vector autoregression (pvar). teknologi, pendidikan, penyerapan tenaga kerja, granger causality test dan panel vector autoregression (pvar).

## PENDAHULUAN
Teknologi pada era globalisasi ini, berkembang sangat pesat di seluruh dunia. Teknologi dapat digunakan  untuk  meningkatkan  efektifitas  dalam  berbagai  bidang  kehidupan  maupun kegiatan dari penggunanya, seperti di  bidang pendidikan. Teknologi seperti Internet dapat menciptakan  peluang  bisnis  (Canh  et  al.,  2020).  Kemudian  dengan  adanya  inovasi-inovasi yang  baik,  hal  ini  dapat  meningkatkan  produktifitas  dari  suatu  produksi  maupun  kegiatan lainnya.  Teknologi  dan  pendidikan  merupakan  peranan  penting  dalam  upaya  peningkatan kualitas  sumber  daya  manusia.  Menurut  (Ndubuisi  et  al.,  2021)  infrastrutur  digital  seperti internet  berperan  penting  terhadap  pendidikan,  dimana  dengan  adanya  internet  dapat membantu masyarakat dalam bekerja, mencari informasi dan membuat lapangan kerja baru.
Pendidikan  merupakan  proses  pembalajaran  yang  dilakukan  oleh  peserta  didik  untuk memperoleh ilmu pengetahuna dan keterampilan untuk menjadi sumber daya manusia yang berkarakter dan berkualitas. Dengan berkembangnya teknologi digital dan pendidikan maka dapat  menciptakan  investasi  modal  manusia  yang  berkualitas  sehingga  dapat  membuka lapangan  pekerjaan  baru  untuk  menyerap  tenaga  kerja  di  lingkungan  sekitar  serta meningkatkan produktifitas tenaga kerja.
Penyerapan  tenaga  kerja  memerlukan  kesesuaian  dengan  bidang  dan  sektor  keahlian tenaga  kerja.  Namun  hal  tersebut  tidak  terjadi  secara  maksimal  karena  adanya ketidaksesuaian antara keahlian atau keterampilan dari tenaga kerja dengan bidang-bidang yang  telah  ditentukan.  Selain  pendidikan,  teknologi  juga  dapat  berperan  dalam  hal  proses peningkatan mutu sumber daya manusia yang berkualitas. Dengan perkembangan teknologi yang semakin modern, tenaga kerja bisa meningkatkan kemampuan atau keterampilan, dan akhirnya produktifitas dalam perekonomian. Salah satu indikator yang bisa digunakan untuk mengevaluasi pemanfaatan teknologi adalah akses penduduk terhadap teknomlogi internet. Gambar 1.1 menunjukan data akses internet oleh penduduk Sumatera Barat.

## Sumber: data diolah
Gambar 1: Persentase Penduduk yang Pernah Mengakses Internet di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2011 - 2020
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat bahwa penduduk yang pernah mengakses internet di Provinsi  Sumatera  Barat  dalam  kurun  waktu  sepuluh  tahun  yakni  dari  tahun  2011  sampai tahun 2020  mengalami peningkatan cukup pesat. Pada tahun 2011 persentase penduduk yang
13.02 15.38 15.63 17.45 22.89 25.06 29.63 36.49 41.15 46.35 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Per sen ta se (%) Tahun
memiliki akses internet hanya 13.02 persen dan pada tahun 2020 sudah mencapai angka 46.30 persen.  Namun  akses  jumlah  penduduk  yang  mengakses  internet  tersebut  masih  belum melebihi 50 persen. Kemajuan teknologi dan infrastruktur layanan internet antara tahun 2011 sampai 2020 diduga menjadi penyebab pesatnya peningkatan tersebut.
Pendidikan merupakan indikator untuk memahami tingkat perkembangan kualitas modal manusia suatu wilayah. Perkembangan tingkat Pendidikan di Sumatera Barat menggunakan ukuran rata-rata lama bersekolah dalam periode analisis dapat kami sampaikan pada gambar 1.2 berikut:
Sumber: data diolah Gambar 2. Rata - Rata Lama Sekolah di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2011 - 2020.
Berdasarkan dari Gambar 2 dapat dilihat bahwa rata-rata lama sekolah di Provinsi Sumatera Barat mengalami peningkatan dalam setiap tahun. Dimana rata-rata lama sekolah di Provinsi Sumatera Barat pada tahun 2011 adalah 8,2 tahun dan akan terus meningkat dengan rata-rata sebesar 8,99 tahun pada tahun 2020. Dalam kondisi normal rata-rata lama sekolah tidak akan mengalami penurunan.
Gambar 3. Angkatan Kerja yang Bekerja Bekerja di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2011 - 2020.
Berdasarkan  Tabel  1.3  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  bekerja  di  Provinsi  Sumatera  Barat mengalami perubahan setiap tahun. Dimana di Tahun 2013 mengalami penurunan, adapun
8.2 8.27 8.28 8.29 8.42 8.59 8.72 8.76 8.92 8.99 7.8 8 8.2 8.4 8.6 8.8 9 9.2 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Rata - rata Lama Sekolah 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Jumlah Bekerja 2E+06 2E+06 2E+06 2E+06 2E+06 2E+06 2E+06 2E+06 2E+06 3E+06
0 1000000 2000000 3000000 Jumlah Bekerja
jumlah sebesar 2061105 jiwa. Tetapi, mengalami peningkatan pada tahun 2014 sampai tahun 2016. Namun, pada tahun 2017 kembali menurun dengan jumlah sebesar 2344972 jiwa. Pada tahun 2018 hingga tahun 2020 kembali mengalami peningkatan di setiap tahunnya, dimana di Tahun 2020 jumlah bekerja sebesar 2.581.524 jiwa.
Berdasarkan  uraian  di  atas  dapat  terlihat  bahwa  di  Provinsi  Sumatera  Barat  sedang mengalami perkembangan jumlah penyerapan tenaga kerja yang signifikan. Dilihan dari segi teknologi  yang  semakin  berkembang,  dimana  sumber  daya  manusia  juga    mengalami kenaikan.  Jadi menarik bagi penulis  untuk  meneliti  fenomena  ini,  untuk  itu penulis  dalam penelitian ini mengangkat judul “Kausalitas Teknologi, Pendidikan dan Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi Sumatera Barat”.

## TINJAUAN LITERATUR

## TENAGA KERJA
Tenaga  kerja  adalah  setiap  orang  yang  mampu  melakukan  pekerjaan  guna  menghasilkan barang dan atau jasa baik untuk memenuhi kebutuhan sendiri maupun untuk masyarakat. Di dalam teori Cobb Douglas, dijelaskan bahwa  pertumbuhan ekonomi suatu negara berasal dari peningkatan input tenaga kerja, modal, dan teknologi. Tenaga kerja merupakan faktor yang sangat krusial bagi pembangunan ekonomi di setiap negara. Dalam konsep ketenagakerjaan terdapat beberapa istilah yang berkaitan dengan ketenagakerjaan diantaranya yaitu angkatan kerja, bukan angkatan kerja dan pengangguran.

## PENDIDIKAN
Pendidikan  merupakan  suatu  hal  yang  penting  dan  diperlukan  oleh  setiap  kalangan masyarakat. Menurut UU Nomor 20 Tahun 2003 di jelaskan bahwa “pendidikan adalah usaha yang  terencana  untuk  mewujudkan  suasana  belajar  dan  proses  pembelajaran  agar  peserta didik aktif mengembangkan potensi untuk memiliki kekuatan untuk pengendalian diri seperti kekuatan  spritual  keagamaan,  kecerdasan,  memiliki  akhlak  yang  baik  dan  memiliki keterampilan  yang  diperlukan  dirinya,  masyarakat  maupun  bangsa  dan  negara”.  Dimana dengan  adanya  pendidikan  maka  akan  menambah  pengetahuan  dan  keterampilan  bagi masyarakat.  Kemudian,  pendidikan  merupakan  salah  satu  investasi  modal  manusia  dalam mencapai  kesuksesan  (Greory,  2006).  Upaya  pembentukan  karakter  sumber  daya  manusia untuk  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  yaitu  melalui  pendidikan.  Pendidikan dapat  meningkatkan  modal  manusia  dari  angkatan  kerja  yang  akan  meningkatkan produktifitas tenaga kerja dan pertumbuhan ekonomi (Habibi & Zabardast, 2020). Perluasan pendidikan  yang  dapat  menyediakan  semua  jenis  pelatihan  yang  akan  mendorong keterampilan dasar.

## TEKNOLOGI
Teknologi mengacu pada obyek benda yang digunakan untuk kemudahan aktivitas manusia, seperti : mesin, perkakas, atau perangkat keras. Seiring dengan perkembangan dan kemajuan zaman,  teknologi  merupakan  sebuah  konsep  yang  berkaitan  dengan  jenis  penggunaan  dan pengetahuan  tentang  alat  dan  keahlian,  dan  bagaimana  ia  dapat  memberi  pengaruh  pada kemampuan  manusia,  sehingga  dengan  adanya  teknologi,  bertujuan  untuk  memanfaatkan alam  dan  sesuatu  yang  ada  di  sekelilingnya  secara  lebih  maksimal  dan  mempermudah pemenuhan  kebutuhan  manusia.  Menurut  Oliner  dan  Sichel  (2000)  menunjukkan  bahwa
tingkat  pertumbuhan  output  tidak hanya  tergantung  pada  peralatan  komputer,  modal,  dan produktifitas tenaga kerja, tetapi juga pangsa output masing-masing.

## Hubungan Kausalitas Teknologi dan Pendidikan
Teknologi  yang  semakin  maju  diperlukan  di  bidang  pendidikan,  karena  dengan  perpaduan antara teknologi dengan pendidikan dapat mengarah kepembelajaran secara efektif. Selain itu, internet  juga  disebut  sebagai  sekumpulan  jaringan  komputer  yang  menghubungkan  situs akademik,  pemerintahan,  komersial  organisasi,  maupun  perorangan  (Kristiyanti,  2010). Menurut (Wiziack & dos Santos, 2021) praktik bukanlah yang paling ekspresif dan menarik yang  dapat  ditawarkan  oleh  teknologi  digital  dan  bahwa  pendidikan  perlu  terus mengembangkan  repositori  sumber  daya  digital  mereka,  meningkatkan  keandalan  dan pengetahuan  dalam  hal  apa  yang  harus  dilakukan  dan  bagaimana  bertindak  terkait peningkatan.
Perpaduan  antara  teknologi  digital  dengan  pendidikan  diterapkan  secara  efektif  dan efisien  dimana  mutu  pendidikan  perlu  di  tingkatkan  di  Provinsi  Sumatera  Barat.  Menurut (Olivos  et  al.,  2016)  dimana  motivasi  untuk  mentransfer  ilmu  pengetahuan  melalui pembelajaran.
Berdasarkan  uraian  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  teknologi  digital  dapat mempengaruhi  investasi  modal  manusia  melalui  sistem  pendidikan.  Dengan  adanya kemajuan  teknologi  digital  maka  dapat  meningkatkan  kualitas  pendidikan  dan  berperan penting dalam memelihara ilmu pengetahuan yang diperlukan untuk meningkatkan sumber daya manusia yang berkualitas. Investasi modal manusia perlu meningkatkan perkembangan melalui  sistem  pendidikan  dan  teknologi  digital,  selanjutnya  mengevaluasi  efisiensi  dan keefektifan dari investasi modal manusia yang berupaya untuk meningkatkan keterampilan dalam menggunakan serta memanfaatkan teknologi digital yang semakin maju.

## Hubungan antara Teknologi dan Penyerapan Tenaga Kerja
Kemajuan  teknologi  digital  dalam  suatu  industri  atau  perusahaan  dimana  akan mengakibatkan  penurunan  jumlah  tenaga  kerja  (Nurfiat  &  Rustariyuni,  2018).  Dengan kemajuan teknologi digital melalui TIK dapat menyampaikan pengetahuan maupun informasi dalam kehidupan masyarakat. Selain itu, dengan inovasi teknologi digital dapat meningkatkan proses  layanan  dan  kreatifitas  dari  produk  -  produk,  sehingga  meningkatkan  sumber pendapatan masyarakat (Bekhet & Latif, 2018).
Peningkatan dalam investasi modal manusia, dapat menarik lapangan pekerja yang baru. Dengan lapangan pekerja yang semakin berkembang, maka dapat meningkatkan penyerapan tenaga kerja dengan memanfaatkan fasilitas teknologi digital. Tenaga kerja dibidang teknologi digital cenderung berketerampilan tinggi. Namun, tenaga kerja yang berketerampilan rendah akan  kesulitan  menggunakan  teknologi  digital  yang  semakin  maju  (Lee  &  Clarke,  2019). Kemudian,  memanfaatkan  fasilitas  teknologi  digital  yang  semakin  maju  dengan  maksimal, maka dapat meningkatkan keterampilan bagi tenaga kerja.
Dari uraian di atas dapat disimpulkan bahwa dengan adanya kemajuan teknologi digital maka  dapat  mempengaruhi  jumlah  tenaga  kerja  yang  dibutuhkan.  Potensi  produktivitas berakar  dari  penerapan  teknologi  digital  yang  bergantung  pada  keterampilan  tenaga  kerja. Lapangan kerja yang semakin berkembang berpeluang mengurangi jumlah pengangguran dan meningkatkan investasi modal manusia. Kemudian, investasi modal manusia meningkatkan ilmu  pengetahuan,  keterampilan  dan  inovasi  dan  produktivitas.  Memanfaatkan  teknologi
digital dengan maksimal dapat meningkatkan investasi modal manusia yang bekerja sesuai potensi dan kemampuan yang dimiliki.

## Hubungan antara Pendidikan Digital dan Penyerapan Tenaga Kerja
Pendidikan  diharapkan  mampu  memberikan  kontribusi  yang  tinggi  untuk  meningkatkan pertumbuhan  maupun  pembangunan  ekonomi  di  daerahnya  dengan  upaya  mendukung perusahaan  lokal  untuk  berinovasi  (Fernández  Guerrero,  2020).  Investasi  modal  manusia melalui pendidikan dapat meningkatka sumber daya manusia yang memiliki keterampilan dan berkualitas. Kontribusi dari pendidikan diperlukan dalam penyerapan tenaga kerja, dimana dengan  pendidikan  dapat  membentuk  karakter  individu  dengan  kemampuan  atau  skill dibidangnya.  Inisiatif  dan  penekenan  pada  definisi  yang  luas  tentang  modal  manusia  dan konsep pekerjaan yang baik dan beragam masih jarang ditemukan dalam dunia pasar tenaga kerja (Hasanefendic et al., 2016).
Pendidikan  berperan  penting  sebagai  kekuatan  untuk  investasi  modal  manusia  dalam ekonomi  digital  dimana  dapat  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  (Habibi  & Zabardast, 2020). Keterampilan dari tenaga kerja yang berasal dari investasi modal manusia melalui  pendidikan  memiliki  peluang  dalam  pembentukan  karakter  dan  kualitas  yang  baik sehinga dapat berproduktif di pasar tenaga kerja. Penyerapan tenaga kerja berkaitan dengan tingkat  pendidikan  dari  setiap  sumber  daya  manusia,  dimana  semakin  tinggi  tingkat pendidikan dari sumber daya manusia maka semakin berpengaruh di pasar tenaga kerja (Jung & Lim, 2020).

## METODE PENELITIAN
Berdasarkan cara memperolehnya, jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  sekunder.  Data  sekunder  adalah  jenis  data  yang  diperoleh  dari  suatu  lembaga  atau instansi berbentuk dokumentasi atau laporan. Data sekunder yang digunakan dalam penelitan ini bersumber dari situs Badan Pusat Statistika.
Dilihat  dari  segi  sifat  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data kuantitatif yaitu data yang berbentuk angka-angka mengenai teknologi (Y1), pendidikan (Y2) dan  penyerapan  tenaga  kerja  (Y3).  Berdasarkan  waktu  pengumpulan  data,  penelitian  ini menggunakan data panel yaitu data dari periode tahun 2011 sampai dengan tahun 2020.
Tempat penelitian  ini  dilakukan  di  Provinsi  Sumatera  Barat. Data  dalam  penelitian  ini menggunakan data panel mulai dari tahun 2011 sampai 2020. Data penelitian ini bersumber dari data yang dipublikasikan oleh instansi terkait, yaitu Badan Pusat Statistika (BPS).

## Model Ekonometrika
𝑻𝑬𝑲 𝒊𝒕 = 𝛼 10 + ∑ 𝛼 11 𝑝 𝑘=1 𝑇𝐸𝐾 𝑖,𝑡−𝑘 + ∑ 𝛼 12 𝑃𝐸𝑁𝐷 𝑖,𝑡−𝑘 + 𝑝 𝑘=1 ∑ 𝛼 13 𝑃𝑌𝑇𝐾 𝑖,𝑡−𝑘 + 𝑛 𝑖,𝑡−𝑘 + 𝜇 𝑖𝑡 𝑝 𝑘=1
......................................................................................................... (3.4)
𝑷𝑬𝑵𝑫 𝒊𝒕 = 𝛼 20 + ∑ 𝛼 21 𝑝 𝑘=1 𝑇𝐸𝐾 𝑖,𝑡−𝑘 + ∑ 𝛼 22 𝑃𝐸𝑁𝐷 𝑖,𝑡−𝑘 + 𝑝 𝑘=1 ∑ 𝛼 23 𝑃𝑌𝑇𝐾 𝑖,𝑡−𝑘 + 𝑛 𝑖,𝑡−𝑘 + 𝜇 𝑖𝑡 𝑝 𝑘=1 ..................................................................................................................... (3.5) 𝑷𝒀𝑻𝑲 𝒊𝒕 = 𝛼 30 + ∑ 𝛼 31 𝑝 𝑘=1 𝑇𝐸𝐾 𝑖,𝑡−𝑘 + ∑ 𝛼 32 𝑃𝐸𝑁𝐷 𝑖,𝑡−𝑘 + 𝑝 𝑘=1 ∑ 𝛼 33 𝑃𝑌𝑇𝐾 𝑖,𝑡−𝑘 + 𝑛 𝑖,𝑡−𝑘 + 𝜇 𝑖𝑡 𝑝 𝑘=1 ..................................................................................................................... (3.6)
Dimana :
𝑇𝐸𝐾 𝑖𝑡 = Teknologi 𝑃𝐸𝑁𝐷 𝑖𝑡 = Pendidikan
134 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, Volume 12, Nomor 2, November 2023, Hal 128 - 143
𝑃𝑌𝑇𝐾 𝑖𝑡 = Penyerapan Tenaga Kerja 𝑖 = Provinsi 𝑡 = Tahun 𝜇 = Error term 𝛼 = Konstanta
Teknologi (Y 1 )
Teknologi  adalah  ilmu  pengetahuan  yang  mempelajari  tentang  keterampilan  dalam menciptakan  suatu  alat  yang  lebih  maju  atau  modern  hingga  metode  pengolahan  guna membantu  menyelesaikan  berbagai  pekerjaan  manusia,  dimana  pengoperasiannya  lebih cenderung pada sistem yang otomatis dan canggih dengan  sistem komputer. Indikator dari variabel teknologi yang digunakan yaitu jumlah pengguna internet di Provinsi Sumatera Barat. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  panel  dari  pengguna  internet  di  19 Kabupaten / Kota di Provinsi Sumatera Barat periode 2011 - 2020 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik dengan satuan persentase.
Pendidikan (Y 2 )
Pendidikan merupakan proses pembelajaran secara formal dan non formal dilakukan oleh penduduk untuk meningkatkan keterampilan dan potensi. Indikator pendidikan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu rata-rata lama sekolah di 19 Kabupaten / Kota di Provinsi Sumatera Barat yang bersumber dari Badan Pusat Statistik dengan satuan tahun. Penyerapan Tenaga Kerja (Y 3 )
Penyerapan  tenaga  kerja  yaitu  banyaknya  lapangan  kerja  yang  sudah  terisi  dilihat  dari banyaknya  jumlah  angkatan  kerja  yang  bekerja.  Indikator  penyerapan  tenaga  kerja  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  jumlah  penduduk  bekerja  usia  15  tahun  ke  atas  yang termasuk angkatan kerja di 19 Kabupaten / Kota di Provinsi Sumatera Barat yang bersumber dari Badan Pusat Statistik dengan satuan jiwa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Akar Unit ( Unit Root Test )
Uji akar unit digunakan untuk melihat apakah data dalam penelitian ini terdapat unit root atau tidak. Pada data panel, uji akar unit root menggunakan uji Levin, Lin & Chu t*. Data variabel dikatakan stasioner jika nilai probabilitas lebih kecil dari nilai signifikan 0,05. Berikut hasil olahan data dari variabel penelitian.
Tabel 1 Variabel Teknologi Digital Pada Tingkat First Difference
Method Statist ic Prob.* * Levin, Lin & Chu t* - 21.382 9 0.00 00

## ** Probabilities are computed assuming asympotic normality
Sumber : diolah, 2023
Dari  Tabel  4.4  dapat  dilihat  bahwa  data  variabel  teknologi  digital  dengan  pengukuran pengguna internet, stasioner di tingkat first difference yang dibuktikan dengan nilai probalitas
Levin,  Lin  &  Chu  t*  lebih  kecil  dari  nilai  signifikan  0,05  dimana  nilai  probabilitas  sebesar 0,0000 < 0,05.

## Tabel 2 Variabel Pendidikan Digital pada Tingkat Level
Method Statist ic Prob.* * Levin, Lin & Chu t* - 3.007 65 0.00 13

## ** Probabilities are computed assuming asympotic normality
Sumber : diolah, 2023
Dari Tabel 4.5 dapat dilihat bahwa data dari variabel pendidikan dengan pengukuran rata  - rata lama sekolah, stasioner ditingkat level yang dibuktikan dengan nilai probabilitas Levin, Lin & Chu t* lebih kecil dari nilai signifikan 0,05 dimana nilai probabilitas sebesar 0,0013 < 0,05.

## Tabel 3 Variabel Penyerapan Tenaga Kerja pada Tingkat First Difference
Method Statistic Prob.** Levin, Lin & Chu t* -15.9862 0.0000

## ** Probabilities are computed assuming asympotic normality
Sumber: diolah, 2023
Pada Tabel 4.6 dapat dilihat bahwa hasil olahan data dari variabel penyerapan tenaga kerja dengan pengukuran jumlah bekerja, stasioner di tingkat first difference. Ini dapat diketahui dari nilai probabilitas Levin, Lin & Chu t* yang lebih kecil dari nilai signifikan 0,05. Dimana nilai probabilitas sebesar 0,0000 < 0,05.
Uji Kointegrasi ( Panel Cointegration Test )
Uji kointegrasi bertujuan untuk melihat apakah data dari variabel yang diteliti terdapat atau tidak keseimbangan jangka panjang. Pada data panel, uji kointegrasi menggunakan Uji Kao Residual Cointegration Test , dimana data variabel dikatakan terkintegrasi jika besar dari nilai signifikan 0,05.
Tabel 4 Uji Kointegrasi t-Statistic  Prob. ADF -5.818695 0.0000 Residual variance 0.018486 HAC variance 0.006297

## Sumber : diolah, 2023
Dapat dilihat bahwa hasil dari uji kointegrasi ketiga variabel menunjukkan nilai probabilitas kecil  dari  nilai  signifikan  0,5  sehingga  data  dari  ketiga  variabel  yang  diteliti  tidak terkointegrasi.

## Pemilihan Lag Optimum
Pemilihan  lag  optimum  dilakukan  untuk  menentukan  jumlah  lag  yang  digunakan  dalam penelitian. Tanda bintang merupakan petunjuk bagi penggunaan lag yaang direkomendasikan oleh kriteria informasi.

## Tabel 5 Lag Optimum
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 553.8862 NA 1.27e-08 -9.664671 -9.592666 -9.635448 1 867.5210 605.2601 6.08e-11*   -15.00914*   -14.72112*   -14.89225* 2 873.0371 10.35475 6.47e-11 -14.94802 -14.44398 -14.74346 3 884.0413 20.07777* 6.25e-11 -14.98318 -14.26313 -14.69095 * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion Sumber : diolah, 2023
Dilihat bahwa tanda (*) paling banyak terdapat pada Lag 1. Hal ini menunjukkan bahwa Lag terbaik yaang digunakan dalam penelitian ini adalah Lag 1. Pemilihan pemakaian Lag dapat dilihat pada nilai Akaike Information Criterion (AIC) dimana menunjukkan tanda (*) terdapat pada Lag 1 dengan nilai terkecil sebesar -9.664671. Maka disimpulkan bahwa Lag 1 merupakan yang terbaik digunakan dalam penelitian.

## Uji Kausalitas Granger
Uji  kausalitas  granger  dalam  penelitian  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat hubungan sebab dan akibat atau kausalitas antar variabel. Dalam melakukan uji kausalitas granger harus menggunakan lag optimum yang telah ditentukan pada tahp sebelumnya. Jadi, uji kasulitas granger dalam penelitian ini menggunakan Lag ke 1.

## Tabel 6 Uji Kausalitas Granger
Null Hypothesis: Obs F- Statistic  Prob. LOG_Y2 does not Granger Cause D(LOG_Y1)   152 12.9992 0.0004 D(LOG_Y1) does not Granger Cause LOG_Y2 0.15867  0.6910 D(LOG_Y3) does not Granger Cause D(LOG_Y1)  152 0.13858  0.7102 D(LOG_Y1) does not Granger Cause D(LOG_Y3) 1.97221  0.1623 D(LOG_Y3) does not Granger Cause LOG_Y2   152 0.00388 0.9504 LOG_Y2 does not Granger Cause D(LOG_Y3) 0.04078  0.8402
Sumber : diolah, 2023
Pada tabel 6 menjelaskan bahwa :
1. Output  uji  kausalitas  granger  menunjukan  tidak  terdapat  hubungan  kausalitas  dua arah antara variabel teknologi digital dengan pendidikan dikarenakan nilai probabilitas dari  kedua  variabel  sebesar  0,0004  <  0,05  dan  0,6910  >  0,05.  Dari  hasil  ini  hanya menunjukkan terdapat hubungan kausalitas satu arah dari variabel teknologi digital kepada variabel pendidikan sebesar 0,0004 < 0,05 sehingga asumsi H 0 diterima dan H α ditolak untuk variabel pendidikan kepada teknologi digital dan asumsi H 0 ditolak dan H α diterima untuk variabel teknologi digital kepada pendidikan.
2. Output  uji  kausalitas  granger  menunjukan  tidak  terdapat  hubungan  kausalitas  dua arah atau satu arah antara variabel teknologi digital dengan penyerapan tenaga kerja dikarenakan nilai probabilitas dari kedua variabel sebesar 0,7102 > 0,05 dan 0,1623 > 0,05. Sehingga asumsi H 0 ditolak dan H α diterima untuk variabel penyerapan tenaga kerja kepada teknologi digital dan asumsi H 0 ditolak dan H α diterima untuk variabel teknologi digital kepada penyerapan tenaga kerja.
3. Output  uji  kausalitas  granger  menunjukan  tidak  terdapat  hubungan  kausalitas  dua arah  atau  satu  arah  antara  variabel  penyerapan  tenaga  kerja  dengan  pendidikan dikarenakan nilai probabilitas dari kedua variabel sebesar 0,9504 > 0,05 dan 0,8402 > 0,05. Sehingga asumsi H 0 ditolak dan H α diterima untuk variabel penyerapan tenaga kerja  kepada  pendidikan  dan  asumsi  H 0 ditolak  dan  H α diterima  untuk  variabel pendidikan kepada penyerapan tenaga kerja.
Estimasi Model Panel Vector Autoregression (PVAR)
Model  PVAR  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  antar  variabel  yang  diteliti  misalnya hubungan  variabel  teknologi  digital,  pendidikan  dan  penyerapan  tenaga  kerja  dengan membandingkan nilai t- statistik hasil estimasi terhadap nilai t- tabelnya. Nilai t- tabel diuji dengan  membandingkan  t-  tabel  dengan  t-  statistik  dan  melihat  nilai  signifikan  dari  hasil pengolahan data  yang diperoleh  dengan α  = 0.05 dalam penelitian  ini. Dengan df  =  n-k,  n merupakan banyak data dan k merupakan jumlah variabel sehingga diperoleh df = 190 - 3 = 187, maka nilai t-tabelnya sebesar 1.972731 dengan syarat apabila nilai t- statistik sama atau besar nilai t- tabel maka bernilai positif.

## Tabel 7 Hasil Estimasi Panel VAR
D(LOG_PI)  LOG_RLS D(LOG_JB) D(LOG_Y1(-1)) -0.071664 0.001897 0.033111 (0.07545)   (0.00474)   (0.02146) [-0.94977]  [ 0.40012]  [ 1.54316] LOG_Y2(-1) -0.379283 0.990699 0.020346 (0.10578) (0.00665)   (0.03008) [-3.58548]  [ 149.059] [ 0.67635] D(LOG_Y3(-1)) -0.083307  -0.001422  -0.277566 (0.28431) (0.01786) (0.08085) [-0.29301]  [-0.07963]  [-3.43310] C 0.435295 0.013750 -0.006757 (0.10120) (0.00636)   (0.02878)
138 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, Volume 12, Nomor 2, November 2023, Hal 128 - 143
[ 4.30129] [ 2.16243] [-0.23478] R-squared 0.080938   0.994020   0.085026 Adj. R-squared 0.062309   0.993899 0.066479 Sum sq. resids 1.184461 0.004676 0.095783 S.E. equation 0.089460   0.005621 0.025440 F-statistic 4.344597 8200.703 4.584423 Log likelihood 153.2704 573.9034 344.4069 Akaike AIC -1.964084 -7.498729 -4.479038 Schwarz SC -1.884508 -7.419153 -4.399462 Mean dependent 0.073883 0.941311 0.011875 S.D. dependent 0.092385 0.071961 0.026330 Determinant  resid  covariance  (dof adj.) 1.63E-10 Determinant resid covariance 1.51E-10 Log likelihood 1071.832 Akaike information criterion -13.94516 Schwarz criterion -13.70643

## Sumber : diolah, 2023
Berdasarkan pada tabel 7 menunjukkan variabel teknologi digital pada lag 1 tidak memiliki pengaruh positif atau negatif terhadap dirinya sendiri, variabel pendidikan dan penyerapan tenaga kerja.
Variabel pendidikan lag ke 1 berpengaruh positif terhadap dirinya sendiri yang dibuktikan dengan  nilai  t-statistik  sebesar  149,059.  Variabel  pendidikan  berpengaruh  negatif  terhadap variabel teknologi digital dengan nilai t-statistik sebesar -3,58548 namun tidak berpengaruh positif atau negatif terhadap variabel penyerapan tenaga kerja.
Variabel  penyerapan  tenaga  kerja  pada  lag  ke  1  berpengaruh  negatif  terhadap  dirinya sendiri yang dibuktikan dengan nilai t-statistik sebesar  -3,43310. Variabel penyerapan tenaga kerja  tidak  terdapat  pengaruh  positif  atau  negatif  terhadap  variabel  teknologi  digital  dan pendidikan.

## Uji Stabilitas
Uji stabilitas digunakan untuk melihat kestabilan model Panel VAR Model dikatakan stabil atau  tidak  stabil  apabila  semua  nilai  Inverse  Root  of  AR  Characteristic  Polynomial  berada dalam lingkaran.
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

## Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

## Gambar 1 Inverse Root of AR Characteristic Polynomial
Pada gambar 1 dapat dilihat bahwa titik Inverse Root of AR Characteristic Polynomial berada didalam lingkaran, sehingga dapat disimpulkan bahwa model PVAR stabil serta hasil uji IRF dan VD terbukti valid.
Uji Respon Variabel ( Impulse Respone Function )
Uji ini bertujuan untuk membuktikan efek perubahan suatu standar deviasi dari salah satu inovasi suatu variabel terhadap nilai sekarang dan nilai masa depan sebuah variabel didalam sebuah  sistem  persamaan Vector  Autoregression (VAR).  Hasil  dari  pengujian Impulse Response  Fuction tergantung  kepada  ordering  dari  seri  variabel  yang  digunakan  dalam pengestimasiannya.  Dalam  penelitian  ini  ordering  yang  dipakai  adalah  teknologi  digital, pendidikan dan penyerapan tenaga kerja yang dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Hasil Uji IRF
-.04 .00 .04 .08 .12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(LOG_Y1) to D(LOG_Y1) -.04 .00 .04 .08 .12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D( LOG_Y1) to LOG_Y2 -.04 .00 .04 .08 .12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(LOG_Y1) to D(LOG_Y3) -.002 .000 .002 .004 .006 .008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG_Y2 to D( LOG_Y1) -.002 .000 .002 .004 .006 .008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG_Y2 to LOG_Y2 -.002 .000 .002 .004 .006 .008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG_Y2 to D( LOG_Y3) -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(LOG_Y3) to D(LOG_Y1) -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D( LOG_Y3) to LOG_Y2 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(LOG_Y3) to D(LOG_Y3) Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Berdasarkan gambar diatas menujukkan IRF dari variabel tekonologi digital,  pendidikan dan penyerapan tenaga kerja. Respon teknologi digital dengan pendidikan mengalami respon negatif. Mulai dari tahun pertama sampai kesepuluh mengalami penurunan sedikit dibawah garis  keseimbangan,  namun  tidak  mengalami  perubahan.  Respon  teknologi  digital  dengan penyerapan tenaga kerja mengalami perubahan positif dan negatif. Mulai dari tahun pertama dan kedua mengalami penurunan sedikit dibawah garis keseimbangan, pada tahun ketiga dan keempat mengalami peningkatan sedikit diatas garis keseimbangan, namun ditahun keempat ke  tahun  kelima  mengalami  penurunan  sedikit  di  garis  keseimbangan.  Pada  tahun  kelima sampai tahun kesepuluh cendrung stabil di garis keseimbangan.
Respon pendidikan terhadap teknologi digital mengalami respon positif. Mulai dari tahun pertama dan kedua mengalami peningkatan sedikit di atas garis keseimbangan. Pada tahun ketiga  sampai  kesepuluh  cendrung  stabil  di  atas  garis  keseimbangan.    Respon  pendidikan terhadap penyerapan tenaga kerja mengalami perubahan positif. Mulai dari tahun pertama sampai  ketiga  mengalami  peningkatan  sedikit  di  atas  garis  keseimbangan,  pada  tahun keempat sampai kesepuluh cendrung stabil di atas garis keseimbangan.
Respon penyerapan tenaga kerja terhadap teknologi digital mengalami respon positif dan negatif  dimana  pada  tahun  pertama  dan  kedua  mengalami  peningkatan  diatas  garis keseimbangan,  pada  tahun  ketiga  mengalami  penurunan  menuju  garis  keseimbangan, kemudian di tahun keempat hingga kesepuluh cendrung stabil digaris keseimbangan. Respon penyerapan tenaga kerja terhadap pendidikan mengalami respon positif dan negatif dimana pada  tahun  kedua  sampai  ketiga  mengalami  penurunan  di  garis  keseimbangan,  kemudian cendrung stabil pada tahun keempat sampai kesepuluh di garis keseimbangan.
Uji Kontribusi Variabel ( Variance Decomposition ) Variance  Decomposition (VD)  digunakan  untuk  menjelaskan  proporsi  pergerakan  satu variabel akibat oleh shock variabel itu sendiri terhadap bagaimana dampaknya pergerakan lain secara berurutan. Berikut hasil uji Variance Decomposition :
Variance Decompo sition  of
D(LOG_Y 1): Period S.E. D(LOG_PI) LOG_RLS D(LOG_JB) 1 0.089460 100.0000 0.000000 0.000000 2 0.089749 99.88503 0.059394 0.055578 3 0.089774 99.83093 0.106498 0.062575 4 0.089795 99.78307 0.153889 0.063040 5 0.089816 99.73684 0.200089 0.063068 6 0.089837 99.69159 0.245373 0.063039 7 0.089857 99.64728 0.289706 0.063014 8 0.089876 99.60389 0.333122 0.062987 9 0.089895 99.56140 0.375638 0.062962 10 0.089914 99.51979 0.417273 0.062937 Variance Decompo sition  of LOG_Y2: Period S.E. D(LOG_PI) LOG_RLS D(LOG_JB) 1 0.005621 0.000557 99.99944 0.000000 2 0.007914 0.052590 99.94533 0.002084 3 0.009645 0.064043 99.93360 0.002356 4 0.011083 0.070238 99.92721 0.002554 5 0.012331 0.073897 99.92344 0.002661 6 0.013441 0.076344 99.92092 0.002735 7 0.014448 0.078090 99.91912 0.002787 8 0.015370 0.079398 99.91778 0.002826 9 0.016223 0.080416 99.91673 0.002856 10 0.017018 0.081229 99.91589 0.002881 Variance Decompo sition  of D(LOG_Y 3): Period S.E. D(LOG_PI) LOG_RLS D(LOG_JB) 1 0.025440 0.261018 0.068376 99.67061 2 0.026527 1.201991 0.063590 98.73442
142 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, Volume 12, Nomor 2, November 2023, Hal 128 - 143
3 0.026610 1.317790 0.063707 98.61850 4 0.026616 1.327385 0.063812 98.60880 5 0.026616 1.328055 0.064010 98.60793 6 0.026616 1.328108 0.064188 98.60770 7 0.026617 1.328107 0.064367 98.60753 8 0.026617 1.328106 0.064541 98.60735 9 0.026617 1.328104 0.064712 98.60718 10 0.026617 1.328102 0.064879 98.60702 Cholesky Ordering: D(LOG_Y
1) LOG_Y2 D(LOG_Y 3)
Sumber : diolah, 2023

## Tabel 8 Hasil Uji Variance Decomposition
Dari tabel 8 menjelaskan bahwa variance decomposition (VD) pada variabel teknologi digital pada  periode  pertama  perkiraan  error  variance  seluruhnya  100%  dijelaskan  oleh  variabel teknologi digital itu sendiri sehingga tingkat probabilitas teknologi digital dipengaruhi tinggi oleh dirinya sendiri dibanding dengan shock yang diberikan oleh pendidikan dan penyerapan tenaga kerja. Pada periode kedua hingga kesepuluh perubahan yang diakibatkan oleh shock pendidikan lebih besar daripada penyerapan tenaga kerja.
Variance  decomposition (VD)  dari  pendidikan  pada  periode  pertama  sampai  periode kesepuluh  mendapat  perubahan  besar  akibat  shock  dari  pendidikan  digital  itu  sendiri, kemudian  shock  teknologi  digital  lebih  besar  memberikan  perubahan  terhadap  pendidikan daripada penyerapan tenaga kerja selama sepuluh periode waktu.
Variance decomposition (VD) dari penyerapan tenaga kerja mengalami perubahan besar akibat  shock  dari  penyerapan  tenaga  kerja  itu  sendiri  selama  sepuluh  periode  waktu, kemudian shock yang diberikan teknologi digital lebih besar memberikan perubahan terhadap penyerapan tenaga kerja daripada shock yang diberikan pendidikan.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil uji Granger Causality menujukkan bahwa tidak terdapat hubungan kauslitas antara variabel teknologi digital dengan pendidikan. Hal ini diketahui dari nilai probabilitas masing - masing variabel sebesar (0.0004 < 0.05) dan (0.6910 > 0.05). Maka didapat hasil bahwa H0 diterima dan Ha ditolak untuk variabel teknologi digital terhadap pendidikan, serta H0 ditolak dan Ha diterima untuk variabel pendidikan terhadap teknologi digital. Sehingga hipotesis  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  ditolak  de ngan  α  =  0.05  bahwa  tidak  terdapat hubungan kausalitas antara teknologi digital dengan pendidikan. Hal ini berarti bahwa selama periode penelitian tinggi atau rendahnya teknologi digital tidak mempengaruhi pendidikan di Provinisi  Sumatera  Barat  dan  sebaliknya  pendidikan  mempengaruhi  teknologi  digital  di Provinsi Sumatera Barat. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan kausalitas antara teknologi digital dan pendidikan di masa lalu maupun di masa sekarang.
Penelitian  yang  sama  dengan  hasil  yang  didapat  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Puspitasari  &  Ishii,  2016)  menyatakan  bahwa  dengan  teknologi  digital  tidak  mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pendidikan digital. Kemudian, pengguna lebih cenderung memanfaatkan  fitur  internet  untuk  menjalin  pertemanan  atau  persabahatan  dimana  bisa menjadi sarana positif untuk berinteraksi sosial dan internet dianggap efektif dalam peralatan komunikasi yang lebih efisien di berbagai kehidupan rutin (Yu et al., 2017).
Penelitian  yang  dikemukakan  oleh  (Koukopoulos  &  Koukopoulos,  2019)  menjelaskan bahwa  para  pengajar  atau  guru  dapat  memanfaatkan  fasilitas  media  internet  dalam  proses pembelajaran sehingga menyajikan informasi yang relevan, dengan demikian para siswa dapat memperoleh  ilmu  pengetahuan  dari  informasi  dan  pembelajaran  dari  manfaat  fasilitas internet.

## DAFTAR RUJUKAN
Bekhet,  H.  A.,  &  Latif,  N.  W.  A.  (2018).  The  impact  of  technological  innovation  and  governance institution  quality  on  Malaysia’s  sustainable  growth:  Evidence  from  a  dynamic  relationship. Technology in Society, 54, 27 – 40.
Canh, N. P., Schinckus, C., Thanh, S. D., & Hui Ling, F. C. (2020). Effects of the internet, mobile, and land  phones  on  income  inequality  and  The  Kuznets  curve:  Cross  country  analysis. Telecommunications Policy, 44(10), 102041.
Fernández Guerrero, D. (2020). Industry – university collaboration in rural and metropolitan regions: What  is  the  role  of  graduate  employment  and  external  non-university  knowledge?  Journal  of Rural Studies, 78(xxxx), 516 – 530.
Habibi, F., & Zabardast, M. A. (2020). Digitalization, education and economic growth: A comparative analysis of Middle East and OECD countries. Technology in Society, 63(March), 101370.
Hasanefendic, S., Heitor, M., & Horta, H. (2016). Training students for new jobs: The role of technical and vocational higher education and implications for science policy in Portugal. Technological Forecasting and Social Change, 113, 328 – 340.
Jung, J. H., & Lim, D. G. (2020). Industrial robots, employment growth, and labor cost: A simultaneous equation analysis. Technological Forecasting and Social Change, 159.
Koukopoulos,  Z.,  &  Koukopoulos,  D.  (2019).  Integrating  educational  theories  into  a  feasible  digital environment. Applied Computing and Informatics, 15(1), 19 – 26.
Kristiyanti, M. (2010). Internet Sebagai Media Pembelajaran Yang Efektif. Majalah Ilmiah Informatika, 1, 10.
Lee, N., & Clarke, S. (2019). Do low-skilled workers gain from high-tech employment growth? High- technology multipliers, employment and wages in Britain. Research Policy, 48(9).
Ndubuisi,  G.,  Otioma,  C.,  &  Tetteh,  G.  K.  (2021).  Digital  infrastructure  and  employment  in  services: Evidence from Sub-Saharan African countries. Telecommunications Policy, January, 102153. Nurfiat,  N.,  &  Rustariyuni,  S.  (2018).  Pengaruh  Upah  dan  Teknologi  Terhadap  Produktivitas  dan Penyerapan Tenaga Kerja Pada Industri Mebel di Kota Denpasar. Piramida, 1, 34 – 48. Olivos,  P.,  Santos,  A.,  Martín,  S.,  Cañas,  M.,  Gómez-Lázaro,  E.,  &  Maya,  Y.  (2016).  The  relationship between learning styles and motivation to transfer of learning in a vocational training programme. Suma Psicologica, 23(1), 25 – 32.
Puspitasari,  L.,  &  Ishii,  K.  (2016).  Digital  divides  and  mobile  Internet  in  Indonesia:  Impact  of smartphones. Telematics and Informatics, 33(2), 472 – 483.
Wiziack, J. C., & dos Santos, V. M. P. D. (2021). Evaluating an integrated cognitive competencies model to enhance teachers’ application of technology in large -scale educational contexts. Heliyon, 7(1). Yu, T. K., Lin, M. L., & Liao, Y. K. (2017). Understanding factors influencing information communication technology  adoption  behavior:  The  moderators  of  information  literacy  and  digital  skills. Computers in Human Behavior, 71, 196 – 208.