INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 11172-11185 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri Manufaktur di Sumatera Barat
Dina Hadia 1 ✉ , Sri Mona Octafia 2 , Annisa Weriframayeni 3
Universitas Perintis Indonesia Email: dina.hadia@upertis.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Pembangunan  ekonomi  yang  mengarah  pada  sektor  industri  merupakan  sektor  penggerak  utama pertumbuhan  ekonomi  termasuk  dalam  penyediaan  lapangan  pekerjaan  bagi  tenaga  kerja.  Oleh sebab  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh  investasi  sektor  industri, upah  sektor  industri,  PDRB  sektor  industri,  dan  jumlah  industri  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja pada sektor industri manufaktur di Sumatera Barat. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  Analisis  Regresi  Berganda  dengan  menggunakan  data  time  series  dari  tahun  2000-2021. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah investasi sektor industri, upah sektor industri,  PDRB  sektor  industri,  dan  jumlah  industri,  sedangkan  variabel  dependennya  adalah penyerapan  tenaga  kerja  sektor  industri  manufaktur.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa keempat variabel independen dalam penelitian berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja sektor industri di Sumatera Barat.
Kata Kunci: Investasi, Jumlah Industri, PDRB Sektor Industri, Penyerapan Tenaga Kerja, Upah
Abstract
Economic  development  that  leads  to  the  industrial  sector  is  the  main  driver  of  economic  growth, including providing jobs for workers. Consequently, the purpose of this study is to ascertain how labor absorption in West Sumatra's manufacturing sector is impacted by industrial sector investment, wages, GRDP, and number of industries. Multiple Regression Analysis is the analytical technique employed in this  study,  which  uses  time  series  data  from  2000  to  2021.  Labor  absorption  in  the  manufacturing industry  sector  is  the  dependent  variable  in  this  study,  whereas  the  independent  variables  are industrial sector investment, industrial sector salaries, industrial sector GRDP, and number of industries. The study's findings demonstrate that each of the four independent factors has an impact on labor absorption in West Sumatra's industrial sector.
Keywords: Industrial sector GDP, investment, labor absorption, number of industries, wages

## PENDAHULUAN
Pembangunan  bidang  ekonomi  yang  merupakan  salah  satu  pembangunan  yang paling  penting  bagi  sebuah  negara,  dapat  didefinisikan  sebagai  semua  kegiatan  dan upaya  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  pendapatan  per  kapita  penduduk  suatu negara  berkembang  dalam  jangka  waktu  yang  singkat.  Ekonomi  yang  berkembang  di banyak negara, termasuk Indonesia, digerakkan oleh sektor industri. Selama sepuluh tahun terakhir, pertumbuhan ekonomi didorong oleh sektor industri di mana jumlah kontribusi manufaktur terhadap PDB pada tahun 2020 adalah sebesar 20,59%, dibandingkan dengan kontribusi pertanian sebesar 12,85% (Produk Domestik Bruto, BPS 2023).
Hingga  saat  ini,  lima  sektor  ekonomi  memainkan  peran  utama  dalam  struktur ekonomi  Sumatera  Barat.  Salah  satunya  adalah  industri  manufaktur,  yang  berkontribusi terhadap PDRB sebesar 9,10% pada tahun 2018 dan turun menjadi 8,38% pada tahun 2019. Di sisi lain, sektor pertanian masih merupakan sektor terbesar yang berkontribusi terhadap PDRB, sebesar 23,17% pada tahun 2018 (BPS Sumatera Barat).
Dalam  kebanyakan  kasus,  kemajuan  suatu  negara  atau  daerah  ditandai  dengan peningkatan  kontribusi  sektor  manufaktur  dan  penurunan  peranan  sektor  pertanian. Namun  di  Sumatera  Barat,  fenomenanya  berbeda  di  mana  kontribusi  sektor  industri manufaktur  semakin  menurun,  sedangkan  peranan  sektor  pertanian  juga  menurun, sementara  sektor  jasa-jasa,  konstruksi,  perdagangan,  dan  informasi  dan  komunikasi mengalami peningkatan.
Pada bidang ekonomi, pembangunan daerah difokuskan untuk mengurangi tingkat kemiskinan,  meningkatkan  penyediaan  lapangan  kerja,  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  secara  keseluruhan,  dan  mengurangi  ketimpangan  antar  daerah,  karena
penciptaan  lapangan  kerja  merupakan  tujuan  utama  pembangunan  daerah  (Syaukani  et al., 2002). Keberhasilan pemerintah daerah dapat dilihat sejauh mana pemerintah daerah dapat  menyediakan  lapangan  kerja  bagi  masyarakatnya.  Dengan  lebih  banyak  lapangan kerja, penyerapan tenaga kerja akan meningkat, secara tidak langsung meningkatkan taraf hidup masyarakat.
Jumlah  tenaga  kerja  di  sektor  industri  manufaktur  biasanya  meningkat  seiring pertumbuhan  ekonomi.  Namun,  data  statistik  industri  manufaktur  menunjukkan penurunan tenaga kerja sekitar 12,89 persen, atau menjadi 27.911 orang pada tahun 2017 dibandingkan tahun 2015 (BPS Sumatera Barat).
Untuk  mengatasi  masalah  pengangguran,  pertumbuhan  industri  manufaktur diharapkan  dapat  menciptakan  lapangan  pekerjaan  dan  menyerap  tenaga  kerja.  Oleh karena itu, untuk memastikan pertumbuhan industri manufaktur berdampak positif pada pertumbuhan  ekonomi,  mengurangi  tingkat  pengangguran,  dan  meningkatkan  taraf hidup  masyarakat,  penting  untuk  menyelidiki  dampak  pertumbuhan  industri  tersebut. Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mempelajari:  (1)  bagaimana penyerapan  tenaga  kerja  dalam  industri  manufaktur  di  Sumatera  Barat  berkembang;  (2) bagaimana  investasi,  upah,  nilai  output  (PDRB),  dan  jumlah  industri  memengaruhi penyerapan  tenaga  kerja  dalam  industri  manufaktur  di  Sumatera  Barat;  dan  (3) mengembangkan  kebijakan  yang  dapat  membantu  meningkatkan  kesempatan  kerja dalam industri ini.
Diharapkan hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan penelitian dan ilmu pengetahuan tentang bagaimana teori ilmu ekonomi ketenagakerjaan diterapkan di sektor industri manufaktur. Hasil penelitian juga dapat membantu penulis memperluas wawasan ilmiah dan non-ilmiah dalam disiplin ilmu yang dipelajari, serta mengaplikasikannya secara kontekstual  dan  tekstual.  Hasil  penelitian  juga  dapat  menjadi  masukan  bagi  pihak  yang terlibat dalam akademisi.

## METODE PENELITIAN

## Data dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif,  yang  pada  dasarnya menekankan  analisis  data  numerikal  atau  angka  yang  diproses  menggunakan  teknik statistika.  Signifikansi  hubungan  antara  variabel  yang  diteliti  atau  tanda  perbedaan kelompok akan diperoleh melalui penggunaan pendekatan kuantitatif.
Data  sekunder  digunakan  untuk  melengkapi  data  peneliti  yang  diperoleh  dari terbitan atau laporan lembaga terkait, seperti Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Barat, dengan periode pengamatan tahun 2000–2021.
Penelitian ini menggunakan data investasi sektor industri, upah sektor industri, PDRB sektor industri, dan jumlah industri sebagai variabel independen dan penyerapan tenaga kerja sebagai variabel dependen. Investasi, PDRB, dan upah diukur dalam satuan rupiah, serta jumlah industri diukur dalam satuan unit dan penyerapan tenaga kerja dimaksudkan sebagai jumlah orang yang bekerja di sektor tersebut.

## Metode Analisis
Pengujian  hipotesis  yang  diajukan  dengan  menggunakan  Model  Regresi  Linear Berganda yang dikembangkan oleh ahli matematika Jerman Carl Friedrich Gauss (Gujarati, 2003), pengujian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana investasi sektor industri, upah sektor  industri,  PDRB  sektor  industri,  serta  jumlah  industri  berdampak  pada  penyerapan tenaga kerja di sektor industri manufaktur di Sumatera Barat.
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + e
Persamaan selanjutnya ditransformasikan kedalam bentuk logaritma menjadi
ln Y = lnβ 0 + β 1 lnX 1 + β 2 lnX 2 + β 3 lnX 3 + β 4 lnX 4 + e Dimana:
Y   = Penyerapan tenaga kerja (orang)
β 0 = Konstanta/ intersep
X 1 = Investasi (rupiah)
X 2 = Upah (rupiah)
X 3 = Nilai output (rupiah)
X 4 = Jumlah industri (unit)
β 1 = Koefisien regresi investasi
β 2 = Koefisien regresi upah
β 3 = Koefisien regresi nilai output
β 4 = Koefisien regresi jumlah industri e  = Standard error
Untuk  mengetahui  kebenaran  hipotesa,  maka  perlu  uji  statistik  berupa  koefisien Determinasi R 2 ( Goodness of Fit), uji F dan uji t, sebagai berikut:
Koefisien Determinasi R 2 ( Goodness of Fit)
Untuk  mengetahui  seberapa  besar  kontribusi  variabel  independen  terhadap pembentukan  variabel  dependen  maka  dilakukan  pengujian  koefisien  determinasi  ( R 2 ). Karena variabel bebas memiliki kapasitas untuk menjelaskan variabel terikat dalam jumlah yang lebih besar, nilai R 2 akan menunjukkan kualitas model regresi yang lebih baik. Jika nilai R 2 mendekati  nilai  nol,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  ada  sedikit  variasi  variabel dependen  yang  dijelaskan  oleh  variabel  independen.  Jika  nilai R 2 lebih  besar,  ini menunjukkan bahwa variasi variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel independen semakin besar. Sebaliknya, jika nilai R 2 sama dengan nol, itu menunjukkan bahwa variasi variabel dependen tidak dapat dijelaskan oleh variabel independen (Gujarati, 2003).
Uji F-test Statistik
Uji F dilakukan untuk mengetahui signifikasi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara keseluruhan.
Langkah-langkah pengujiannya sebagai berikut :
1 H 0 : β 1 = β 2 0, artinya variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
2 Ha: β 1 ≠ β 2 ≠  0,  artinya  variabel  independen  seacara  bersama-sama  berpengaruh terhadap variabel dependen nilai F-tabel dapat dicari dengan degrees of freedom: F- tabel : F α : n-k : k-2.
Dimana:
α = derajat signifikan
n = jumlah sampel (observasi)
k   = banyaknya parameter/koefisien regresi plus konstanta
3 F-hitung diperoleh dengan rumus (Nachrowi, 2006) :
F = R 2 /(k−1) (1−R 2 )/(n−k) Dimana:
R 2 = koefisien determinasi
n   = jumlah sampel (observasi)
k = banyaknya parameter/koefisien regresi plus konstanta
Kriteria pengujian:
1. Jika F-hitung < F-tabel, maka H 0 diterima berarti variabel independen tersebut secara bersama-sama tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.
2. Jika  F-hitung  >  F-tabel,  maka  H 0 ditolak  berarti  variabel  independen  tersebut  secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.
Uji t-test Statistik
Uji t dilakukan untuk mengukur pengaruh masing-masing variabel terhadap variabel dependen  dengan  asumsi  bahwa  variabel  lain  tetap  atau  konstan.  Proses  pengujiannya adalah sebagai berikut:
1 H 0 :  βi  =  0,  artinya  variabel  independen  secara  individu  tidak  berpengaruh  secara signifikan terhadap variabel dependen.
2 Ha  :  βi  ≠  0,  artinya  variabel  independen  secara  individu  berpengaruh  signifikan terhadap variabel dependen.
3 Nilai t-tabel dapat dicari dengan degrees of freedom :
t-tabel = t a : n k
Dimana:
a = derajat signifikan n = jumlah sampel (observasi)
k = banyaknya parameter/koefisien regresi plus konstanta
a. t-hitung dapat dicari dengan rumus (Nachrowi, 2006) :
t = ( )
dimana:
β i = koefisien regresi
Se( β i ) = standar eror koefisien regresi
b. kriteria pengujian :
1) jika  t-hitung  <  t-tabel,  maka  H 0 diterima.  Dengan  kata  lain,  variabel  independen tersebut  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel  dependen  secara keseluruhan.
2) Jika  t-hitung  >  t-tabel,  maka  H 0 ditolak  berarti  variabel  independen  tersebut  secara individu berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.

## Uji Asumsi Klasik
Regresi  linear  berganda  harus  memenuhi  empat  asumsi  dasar  yang  tidak  boleh dilanggar.  Persamaan  regresi  harus  bersifat  BLUE (Best  Linier  Unbiased  Estimated),  yang berarti  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  melalui  uji  F  dan  uji  T  tidak  boleh  bias, yaitu:
1. Tidak boleh ada multikolinearitas
2. Tidak boleh ada serial autokorelasi
3. Tidak boleh ada heteroskedastisitas

## 4. Tidak boleh ada normalitas
Setelah  dilakukan  analisis  regresi  maka  akan  dilakukan  pengujian  model  statistik. Adapun pengujian model yang dilakukan meliputi:

## 1. Uji Multikolinearitas
Metode  perhitungan  ini  digunakan  untuk  menentukan  apakah  ada  korelasi  antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka dikatakan terdapat multikolinearitas. Salah satu cara untuk mendeteksi multikolinearitas adalah dengan melihat nilai koefisien korelasi antar masing-masing variabel independen. Jika angka tersebut kecil dari 0,80 maka hal itu berarti  tidak  terjadi  multikolinearitas  dan  demikian  pula  sebaliknya  (Gujarati,  2003). Metode  ini  juga  memungkinkan  untuk  mengidentifikasi  adanya  kemiripan  antar  variabel independen dalam model yang akan mengakibatkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara suatu variabel independen dengan variabel independen yang lain.

## 2. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  ada  korelasi  antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada masalah autokorelasi. Dalam model regresi yang baik  adalah  yang  tidak  terjadi  autokorelasi.  Apabila  suatu  model  regresi  mengandung autokorelasi  maka  akan  memberikan  konsekuensi  model  regresi  tersebut  tidak mempunyai varian yang minimum, varian yang tidak minimum akan mengakibatkan tidak bisa mengevaluasi hasil regresi baik melalui uji t maupun uji F.
Teknik yang dapat digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi adalah dengan melakukan  uji  LM  (metode Bruesch  Godfrey).  Metode  ini  didasarkan  pada  nilai  F  dan Obs*R-Squared, jika nilai probabilitas dan Obs*R-Squared melebihi tingkat kepercayaan, maka H 0 diterima, artinya tidak ada masalah autokorelasi.

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Metode heteroskedastisitas ini digunakan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya,  atau  melihat  apakah  estimator  OLS  menghasilkan  estimator  yang  BLUE  ( Best Linear Unbiased Estimator) atau tidak. Pengujian dapat dilakukan dengan menggunakan uji white  heteroscedasticity  no  cross  term  dimana  jika  chi-squared  probability (Obs*Rsquared) > α berarti tidak terjadi heteroskedastisitas (Ajija, dkk 2011). Hasil regresi yang bagus adalah hasil regresi yang tidak terjadi heteroskedastisitas.

## 4. Uji Normalitas
Uji  normalitas  digunakan  untuk  menentukan  apakah  asumsi  distribusi  sampling mendekati  atau  mengikuti  normalitas  populasi,  dengan  kata  lain  uji  normalitas menentukan apakah sampel atau data distribusi tidak normal. Data yang baik adalah data dengan distribusi normal.
Pengujian  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  uji Jerque-Bera  (JB  test)  dan metode grafik. Jika  probabilitas JB test besar dari  α = 5% (0.05)  maka H 0 diterima yang berarti bahwa data terdistribusi dengan normal. Sedangkan jika probabilitas JB test kecil dari α = 5% (0.05) maka data tidak terdistribusi dengan normal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil analisis regresi linear berganda dengan menggunakan OLS, dapat ditarik suatu  bentuk  model  persamaan  untuk  analisis  pengaruh  investasi,  upah,  PDRB  industri, dan  jumlah  industri  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja.  Berdasarkan  regresi  linear berganda diperoleh hasil estimasi sebagai berikut:

## Tabel 1. Hasil Estimasi
Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. INVESTASI -0.141134 0.032440  -4.350647 0.0004 UPAH 0.458643  0.083917  5.465433 0.0000 NILAI_OUTPUT -0.409481  0.112596  -3.636728 0.0020 JUMLAH_INDUSTRI 0.445380  0.209670 2.124190 0.0486 C 4.905178  0.611042  8.027566 0.0000 R-squared 0.813373 Mean dependent var 4.307105 Prob(F-statistic) 0.000005
Sumber: data diolah, 2024
Berdasarkan  pengujian  koefisien  regresi,  maka  dapat  disusun  sebuah  model persamaan linear berganda sebagai berikut:
ln Y= 4,9051 – 0,1411 ln X1 + 0,4586 ln X2 – 0,4094 ln X3 + 0,4453 ln X4
Dari hasil regresi dapat dilihat nilai R² adalah sebesar 0,8133. Hal ini menggambarkan bahwa  variabel-variabel  independen  yakni  investasi,  upah,  PDRB  industri,  dan  jumlah industri  mampu  menjelaskan  variabel  penyerapan  tenaga  kerja  sebesar  0,8133  atau sebesar  81,33%  di  Sumatera  Barat.  Sedangkan  sisanya  sebesar  18,67%  dijelaskan  oleh variabel lain selain variabel yang tidak dimasukkan ke dalam model atau dijelaskan dalam error term (µ).
Di  antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penyerapan  tenaga  kerja  industri manufaktur di Sumatera Barat, variabel upah tenaga kerja memiliki pengaruh yang paling besar,  dengan  koefisien  0,4586  menjadikannya  variabel  yang  paling  signifikan mempengaruhi penyerapan tenaga kerja.
Dari  persamaan  regresi  di  atas  nilai  konstanta  sebesar  4,9051  yang  berarti  bahwa ketika  investasi,  upah,  PDRB  industri,  dan  jumlah  industri  bernilai  nol,  maka  nilai penyerapan tenaga kerja adalah sebesar 4,9051. Hal ini menunjukkan bahwa variabel lain diluar  model  masih  berpotensi  mempengaruhi  penyerapan  tenaga  kerja  yakni  sebesar 4,9051 persen.
Berdasarkan  hasil  uji  statistik,  investasi  pada  sektor  industri  berpengaruh  signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja di Sumatera Barat. Hasil uji regresi menjelaskan bahwa koefisien  investasi  sektor  industri  sebesar  -0,1411  dengan  nilai  t-statistik  -4.3506.  Nilai
koefisien  regresi  bertanda  negatif  berarti  bahwa  apabila  investasi  meningkat  sebesar  1 persen, maka penyerapan tenaga kerja pada industri manufaktur akan menurun sebesar 0,14 persen dengan asumsi cateris paribus. Hal ini disebabkan karena industri padat modal lebih  berkembang  dan  kebanyakan  industri  padat  karya  tidak  mampu  bertahan  di Sumatera Barat, alasannya adalah karena tingkat produktivitas pekerja yang rendah dan masyarakat  Sumatera  Barat  lebih  memilih  untuk  membuka  usaha  produk  industri rumahan, berdagang, dan usaha lainnya.
Tingkat upah mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja di Sumatera Barat. Kemudian dari hasil regresi pada tabel, dapat dijelaskan bahwa koefisien upah tenaga kerja adalah sebesar 0,4586 dengan nilai t-statistik 5,4654. Nilai koefisien regresi sebesar 0,4586 berarti apabila upah tenaga kerja meningkat sebesar 1 persen, maka penyerapan tenaga kerja juga akan meningkat sebesar 0,45 persen dengan asumsi cateris paribus.
PDRB sektor industri berpengaruh signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja. Hasil uji regresi pada tabel, dapat dijelaskan bahwa koefisien jumlah industri manufaktur sebesar -0,4094 dengan nilai t-statistik -3,6367. Nilai koefisien regresi bertanda negatif sebesar  - 0,4094  berarti  apabila  PDRB  industri  meningkat  sebesar  1  persen,  maka  penyerapan tenaga kerja pada industri manufaktur akan menurun sebesar 0,41 persen dangan asumsi cateris paribus.
Jumlah  industri  manufaktur  berpengaruh  signifikan  terhadap  penyerapan  tenaga kerja.  Hasil  uji  regresi  pada  tabel  dapat  dijelaskan  bahwa  koefisien  jumlah  industri manufaktur  sebesar  0,4453  dengan  nilai  t-statistik  2,1242.  Nilai  koefisien  regresi  sebesar 0,4453  berarti  apabila  jumlah  industri  meningkat  sebesar  1  persen,  maka  penyerapan tenaga kerja pada industri menufaktur juga akan meningkat sebesar 0,44 persen dengan asumsi cateris paribus.

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  adalah  keadaan  di  mana  satu  atau  lebih  variabel  independen memiliki korelasi atau hubungan dengan variabel independen lainnya. Dengan kata lain, nilai  korelasi  antar  variabel  independen  lebih  kecil  dari  0,8  dan  data  dianggap  tidak menunjukkan adanya gejala multikolinearitas ( correlation < 0,8).
Tabel 2. Uji Multikolinearitas
Correlation Investasi Upah Nilai Output Jumlah Industri
Investasi 1 0.1352 0.0875 0.4467 Upah 0.1352 1 0.6545 0.4439 PDRB Industri 0.0875 0.6545 1 0.5104 Jumlah Industri 0.4467 0.4439 0.5104 1

## Sumber: data diolah, 2024
Tabel  korelasi  di  atas  menunjukkan  bahwa  persamaan  regresi  berganda  tidak mengalami masalah multikolinearitas. Hal ini dikarenakan nilai matriks korelasi (correlation matrix) dari semua variabel adalah kurang dari 0,8.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi  menunjukkan  korelasi  diantara  anggota  observasi  yang  diurutkan menurut  waktu  atau  ruang.  Berdasarkan  Ajija  (2011)  untuk  melihat  ada  atau  tidaknya autokorelasi di dalam model maka dilakukan uji LM (metode Bruesch Godfrey). Pengujian pada metode ini  dengan melihat nilai F dan  Obs*  R-Squared. Jika nilai probabilitas dari Obs*  R-Squared  melebihi  tingkat  kepercayaan  α=5%  maka  H 0 diterima  artinya  tidak terdapat  autokorelasi.  Sebaliknya,  jika  probabilitas  Obs*  R-Squared  kurang  dari  α=5% maka H 0 ditolak dan H 1 diterima, hal ini berarti bahwa terdapat masalah autokorelasi.
Tabel 3. Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM test: F-statistic 1.0723 Prob. F(2,10) 0.3670 Obs* R- Squared 2.7520 Prob. Chi-Square(2) 0.2526
Sumber: data diolah, 2024
Dari tabel hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat bahwa nilai probabilitas Obs*R- square = 0,25 > 0,05 maka H 0 diterima. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat keyakinan 95%, tidak terdapat autokorelasi dalam model regresi.

## Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas merupakan keadaan saat semua gangguan yang muncul dalam fungsi  regresi  populasi  tidak  memiliki  varians  yang  sama.  Untuk  menguji heteroskedastisitas maka dapat dilakukan dengan uji White Heteroscedasticity. Hasil yang diperlihatkan dari uji ini adalah nilai F dan Obs* R-Squared. Jika nilai Obs* R-Squared lebih kecil dari α (0,05) maka terjadi heteroskedastisitas, begitu pula sebaliknya.

## Tabel 4. Uji White Heteroskedasticity
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 0.8086 Prob. F(4,12) 0.6531 Obs* R-Squared 13.594 Prob. Chi-Square(4) 0.4803 Scaled explained SS 6.3072 Prob. Chi-Square(4) 0.9581

## Sumber: data diolah, 2024
Dari  tabel  dapat  dilihat  ternyata  nilai  probabilitas  Obs*R-square  adalah  sebesar 0,4803 > α = 5% (0,05) maka H0 diterima. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas
Uji Normalitas
Uji  normalitas  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  uji  Jerque-Bera  (JB  test)  dan metode grafik. Jika  probabilitas JB test besar dari  α = 5% (0.05) maka H 0 diterima yang berarti bahwa data terdistribusi dengan normal. Sedangkan jika probabilitas JB test kecil dari α = 5% (0.05) maka data tidak terdistribusi dengan normal.
Gambar 1. Uji Normalitas
Sumber: data diolah, 2024
Hasil  pengujian  yang  disajikan  pada  grafik  dapat  dilihat  bahwa  probabilitas  JB  test adalah sebesar 0,7824 > α = 5% (0,05), ini berarti bahwa data terdistribusi dengan normal.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi,  variabel  bebas  yang  digunakan  dalam  model mampu  menjelaskan  81,33  persen  variabel  dependen.  Sedangkan  sisanya  sebesar  18,67 persen dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.
Kebijakan  yang  perlu  dilakukan  agar  industri  semakin  berkembang  dan  mampu menyerap  tenaga  kerja  adalah  dengan  memperluas  lapangan  pekerjaan  khususnya industri  padat  karya  agar  penggunaan  tenaga  kerja  lebih  banyak  serta  dengan  adanya intervensi  pemerintah  terhadap  pembatasan  penggunaan  teknologi  maka  penggunaan tenaga kerja dapat dimaksimalkan
Selanjutnya  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  dengan  memperhatikan pendidikan  dan  memberikan  pelatihan-pelatihan  bagi  tenaga  kerja  agar  produktivitas tenaga kerja semakin meningkat, namun perlu diperhatikan bahwa dalam meningkatkan produktivitas  jangan  sampai  terjadi  pengurangan  tenaga  kerja.  Oleh  karena  itu,  output harus ditingkatkan melebihi peningkatan penggunaan tenaga kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Adrimas.  2012.  “ Perencanaan  Pembangunan  Ekonomi”.  Fakultas  Ekonomi  Universitas Andalas Padang: Andalas University Press.
Ajija, R. Shochrul, dkk. 2011. “ Cara Cerdas Menguasai Eviews”. Jakarta: Salemba Empat Anggriawan,  Robby.  2015.  “Analisis  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Pada  Sektor  Industri Manufaktur  (Besar  dan  Sedang)  di  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2007-2011”. Jurnal Ilmiah. Universitas Brawijaya.
Bachtiar,  Nasri.  2003.“ Proposal  Prospek  Permintaan  Industri  Terhadap  Tenaga  Kerja Berkemahiran di Indonesia”.
Badan Pusat Statistik. “ Profil Industri Manufaktur Besar dan Sedang”.
Badan Pusat Statistik. “ Statistik Industri Manufaktur Besar dan Sedang Sumatera Barat”.
Badan Pusat Statistik. “ Sumatera Barat dalam Angka”.
Badan Pusat Statistik. “ Investasi dan ICOR Sumatera Barat”.
Chusna, Arifatul. “ Pengaruh laju pertumbuhan sektor industri, investasi, dan upah terhadap penyerapan  tenaga  kerja  sektor  industri  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  1980-2011”. Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang.
Dornbusch, Rudiger dan Stanley Fisher. 2014. “ Macroeconomics”. 12 rd edition.
Elfindri dan Nasri Bachtiar. 2004. “ Ekonomi Ketenagakerjaan”. Padang: Andalas University Press.
Furqon,  Ahmad  Mujahidul.  2014.  “ Analisis  Pengaruh  PDRB,  Upah  Minimum,  Jumlah  Unit Usaha,  dan  Investasi  Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja  pada  Sektor  Industri Manufaktur di Kabupaten Gresik Tahun 1998-2012”. Universitas Brawijaya.
Gujarati, Damodar. 2003 . “Ekonometrika Dasar”.  Jakarta:  Penerbit Erlangga. Terjemahan: Sumarno Zain
Kutner, M.H., C.J.Nachtsheim., dan J,Neter. 2004. “ Applied Linear Regression Models”. 4th ed. New York: McGraw-Hill Companies, Inc.
M.L, Jhingan. 2012. “ Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan”. Jakarta: Rajawali Pers Mahendra,  Randy.  “ Pengaruh  Jumlah  Industri  dan  Kapasitas  Produksi  Terhadap Penyerapan  Tenaga  Kerja  di  Kota  Blitar”.  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas Brawijaya.
Mankiw, N. Gregory. 2003. “Teori Makroekonomi”. Edisi Kelima. Jakarta: Erlangga Mulyadi, S. 2003. “ Ekonomi Sumber Daya Manusia”. Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Nachrowi, Djalal dan Hardius Usman. 2006. “Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan”. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Putra,  Riky  Eka.  “ Pengaruh  nilai  investasi,  nilai  upah,  dan  nilai  produksi  terhadap penyerapan  tenaga  kerja  pada  industri  mebel  di  Kecamatan  Pedurungan  Kota Semarang”. Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang.
Ramdani,  Andi  Nurahman.  2021. “Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penyerapan  tenaga kerja di Jawa Tengah 2014-2019”. Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Akuntansi.
Safatillah, M.B. 2014 “Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi penyerapan tenaga kerja pada  industri  elektronik  di  Indonesia”.  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Negeri Semarang.
Simanjuntak, Payaman J. 2001. “ Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia”. Jakarta: LPFE- UI.
Sugiyono,  Agus.  2001.  “ Ringkasan  Pemikiran  Keynesian  Baru”.  Yogyakarta:  Universitas Gadjah Mada.
Sukirno,  Sadono.  2010.  “ Teori  Pengantar  Makroekonomi”.  Edisi  Ketiga.  Jakarta:  Rajawali Pers.
Zilfiyah,  Siti. 2013.  “ Analisis Kontribusi Sektor Industri Terhadap Penyerapan Tenaga  Kerja Sektor Industri di Indonesia Periode Tahun 2004-2010”. Universitas Brawijaya.