Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 ANALISIS HUBUNGAN TINGKAT PENGANGGURAN DAN INFLASI : STUDI KASUS DI ASEAN 7 Nur Siti Annazah Nurlia Rahmatika Pusat Penelitian dan Pengembangan Ketenagakerjaan, Kementerian Ketenagakerjaan Jalan Jenderal Gatot Subroto Kavling 51 Jakarta Selatan ABSTRAK Tingkat pengangguran dan inflasi merupakan variabel makroekonomi yang fundamental di suatu Negara. Hubungan kedua variabel tersebut masih menjadi isu menarik di kalangan ekonom berkaitan dengan adanya teori kurva Phillips. Ekonom A.W. Phillips menjelaskan bahwa terdapat hubungan negatif antara tingkat pengangguran dan inflasi. Tulisan ini bertujuan untuk melihat hubungan antara tingkat pengangguran dengan inflasi di Negara ASEAN 7. Hasil estimasi menggunakan data sekunder yang diperoleh dari World Development Indicators dalam kurun waktu 2009-2018. Menggunakan analisis regresi data panel, inflasi berpengaruh signifikan secara statistik dengan tingkat pengangguran di Negara ASEAN 7. Hubungan yang negatif antara inflasi dan tingkat pengangguran menunjukkan bahwa terdapat trade off di kedua variabel tersebut. Tulisan ini juga menganalisis faktor yang memengaruhi pengangguran. GDP perkapita secara statistik signifikan berpengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran. Selain itu, penanaman modal asing atau Foreign Direct Investment (FDI) juga berpengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran. Kebijakan pemerintah haruslan berorientasi kepada peningkatan investasi yang nantinya dapat memperbaiki kondisi ketenagakerjaan di Negara ASEAN 7 yang mayoritas masih merupakan Negara berkembang. Kata Kunci : inflasi, pengangguran, regresi data panel ABSTRACT Unemployment and inflation are fundamental macroeconomic variables in a country. The relationship between the two variables is still an interesting issue among economists related to the existence of the Phillips curve theory. Economist AW Phillips explains that there is a negative relationship between the unemployment and inflation. This paper aims to look at the relationship between unemployment rates and inflation in ASEAN 7. Estimation results use secondary data obtained from the World Development Indicators in the period 2009-2018. Using panel data regression analysis, inflation has a statistically significant effect on the unemployment in ASEAN 7 countries. The negative relationship between inflation and the unemployment shows that there is a trade off in both of these variables. This paper also analyzes the factors that influence unemployment. GDP per capita has a statistically significant negative effect on the unemployment rate. In addition, Foreign Direct Investment (FDI) also has a negative effect on the unemployment rate. Government policies must be oriented towards increasing investment which can later improve labor conditions in ASEAN 7 countries, the majority of which are still developing countries. Keywords : inflation, unemployment, regression panel data 153
Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang tingkat pengangguran dapat merupakan yang menggambarkan performa ekonomi di suatu negara. Hubungan kedua variabel tersebut merupakan masalah ekonomi makro yang banyak didiskusikan dalam praktik ekonomi. Dalam beberapa dekade terakhir, banyak penelitian yang dilakukan untuk menganalisis hubungan tingkat pengangguran baik secara teoritis maupun praktis. Relevansi hubungan antara inflasi dan tingkat pengangguran juga berpengaruh terhadap bauran kebijakan di setiap negara untuk mencapai kondisi perekonomian lebih baik. Inflasi dan dua indikator antara inflasi dan Pengangguran merupakan salah satu masalah yang cukup fundamental dalam perekonomian suatu negara, baik negara maju maupun negara berkembang. Penyerapan tenaga kerja yang masih rendah menjadi permasalahan utama khususnya di negara dengan jumlah penduduk yang tinggi. Bauran kebijakan diperlukan untuk dapat menurunkan angka pengangguran sesuai dengan salah satu misi menciptakan pembangunan yang merata dan berkeadilan. Presiden yakni Bauran kebijakan tidak terlepas dari sektor fiskal dan moneter. Kebijakan moneter yang dilaksanakan oleh Bank Indonesia bertujuan untuk mencapai dan memelihara kestabilan nilai rupiah. Dalam upaya mencapai tujuan tersebut, sejak 1 Juli 2005 Bank Indonesia menerapkan kerangka kebijakan moneter Inflation Targeting Marketing (ITF). Dalam kerangka inflasi merupakan ini, indikator yang harus dicapai. Sesuai dengan perubahan tantangan perekonomian yang terjadi, Bank Indonesia dan untuk pemerintah memperkuat efektivitasnya. dinamika dan bekerjasama Namun terdapat permasalahan yang dihadapi untuk mencapai tujuan terkait dua inflasi indikator dan pengangguran permasalahan. terdapat Pengamatan yang dilakukan oleh A.W. Philips ketika terjadi depresi ekonomi di Amerika Serikat tahun 1929, menemukan fakta bahwa terdapat hubungan yang erat antara inflasi dengan tingkat pengangguran. Hubungan tersebut bersifat negatif, artinya jika inflasi tingkat suatu pengangguran akan turun. Adanya trade off antara tersebut inflasi dan pengangguran dikenal dengan Kurva Phillips. utama, yakni negara tinggi, maka Pertumbuhan Ekonomi 20.00 15.00 10.00 5.00
(5.00) 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Indonesia Laos Malaysia Filipina Singapura Thailand Vietnam Gambar 1. Perkembangan Pertumbuhan Ekonomi di Negara ASEAN 7 Sumber: World Development Indicators (2019) 154
Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 Terciptanya ASEAN Free Trade Area (AFTA) yakni suatu kawasan perdagangan bebas menunjukkan bahwa ASEAN bertekad untuk mempererat hubungan khususnya di ini bidang ekonomi. Keeratan hubungan tentunya kondisi pertumbuhan ekonomi di anggota negara ASEAN. Di tengah tingginya ketidakpastian perlambatan dunia, perekonomian pertumbuhan ekonomi isu penting di ASEAN. berdampak pada juga menjadi Momentum pemulihan ekonomi di beberapa negara tetap berlanjut di tengah yang meningkat. ketidakpastian Perlambatan ekonomi tersebut dipengaruhi oleh melambatnya pertumbuhan ekonomi global global, terutama China. Selain itu, perang dagang yang terjadi antara China dan Amerika turut menimbulkan risiko besar yang dapat menjadi ancaman terhadap pertumbuhan ekonomi. Untuk dapat menjaga momentum pertumbuhan ekonomi yang baik, setiap variabel negara perlu memperhatikan makroekonomi Pertumbuhan lainnya. ekonomi, inflasi, dan pengangguran adalah 3 variabel makroekonomi yang menjadi isu besar saat ini termasuk di Negara ASEAN 7, yaitu tujuh Negara di ASEAN yang memiliki tingkat pertumbuhan tertinggi. Indonesia, Negara Filiphina, Thailand, Malaysia, Vietnam, Laos, dan Singapura. ekonomi terdiri dari tersebut 20.00 Inflasi 15.00 10.00 5.00
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 (5.00) Indonesia Laos Malaysia Filipina Singapura Thailand Vietnam Gambar 2. Perkembangan Inflasi di Negara ASEAN 7 Sumber: World Development Indicators (2019) Pertumbuhan ekonomi negara-negara di kawasan Asia Tenggara dan sekitarnya diperkirakan masih akan mengalami perlambatan dalam dua tahun mendatang. Pertumbuhan ekonomi di kawasan Asia Tenggara diprediksi akan berada di level 4,9% pada tahun 2019, kemudian meningkat menjadi 5,0 persen pada tahun 2020 (Asian 2019). Meskipun Development Bank, demikian, ASEAN akan tetap menjadi mesin pertumbuhan pertumbuhan ekonomi Asia Pasifik.1 Menteri Keuangan Indonesia Sri Mulyani mengungkapkan bahwa utama bagi pada tahun 2030, ASEAN diproyeksi akan menjadi ekonomi keempat terbesar di dunia2. Gambar perkembangan pertumbuhan ekonomi di negara Asean 7. Vietnam menjadi negara ASEAN 7 dengan pertumbuhan ekonomi tertinggi sebesar 7,08 persen di sepanjang tahun 2018. Sementara Thailand menjadi negara dengan pertumbuhan ekonomi terendah yakni hanya 1.89%. 1 menunjukan inflasi negara ASEAN 7 berfluktuasi dari tahun 2009 hingga 2018. Berdasarkan Gambar 2 terlihat bahwa tingkat Tingkat 1Direktur Eksekutif dan Kepala Ekonom Asia- Pasifik Rajiv Biswas dalam Okefinance 2 16 Oktober 2019 dalam acara The 1st ASEAN CPA Conference, Bali dalam 155
Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 inflasi tertinggi terjadi pada tahun 2011. Hal ini dikarenakan kondisi permintaan global yang melemah serta aktivitas perdagangan luar negeri yang sedang menurun. Tingkat meningkat perhatian yang pengambil pengangguran pengangguran yang sewajarnya perlu lebih kebijakan, cenderung mendapat serius dari para karena masalah ini merupakan masalah bagi fundamental perekonomian, baik dari segi makro maupun mikro. Terlebih lagi dengan kondisi global yang sedang tidak menentu sewaktu-waktu jumlah dapat mengakibatkan pengangguran. Gambar 3 menunjukkan perkembangan pengangguran di Negara ASEAN 7 dari tahun 2009-2018. yang cukup serius kenaikan Tingkat Pengangguran 8.00 6.00 4.00 2.00
(2.00) 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Indonesia Laos Malaysia Filipina Singapura Thailand Vietnam Gambar 3. Perkembangan Pengangguran di Negara ASEAN 7 Sumber: World Development Indicators (2019) 1.2 Permasalahan Penelitian II. TINJAUAN PUSTAKA Pengangguran dan inflasi masih menjadi permasalahan di beberapa negara termasuk Indonesia. Kebijakan Inflation Targetting Framework yang diterapkan oleh Bank Indonesia tentunya kondisi berpengaruh pengangguran di Indonesia. Terciptanya FTA (Free Trade Area) meningkatkan keeratan hubungan khususnya di bidang ekonomi. (ITF) terhadap kerja adalah tahun. penduduk berusia di atas 15 Menurut klasifikasi BPS, penduduk usia kerja dibagi menjadi dua kelompok, yaitu angkatan kerja dan bukan angkatan kerja. Angkatan kerja teridiri dari 2 kelompok, yaitu (1) kelompok yang bekerja; dan (2) kelompok yang atau menganggur dan atau sedang mencari pekerjaan. Penduduk usia tidak bekerja Adanya hubungan yang negatif antara tingkat pengangguran dan inflasi sudah lama. Melihat menjadi sejak isu ini di perkembangan ekonomi ASEAN 7, tulisan ini menawarkan suatu analisis terkait hubungan antara inflasi dan pengangguran. Apakah korelasi yang negatif antara inflasi dan pengangguran masih valid hingga saat ini. saat Terdapat beberapa alasan yang mendasari pengangguran selalu muncul dalam suatu perekonomian (Mankiw, 2007). Alasan pertama adalah adanya proses pencarian kerja, dimana perlu adanya waktu untuk mencocokkan pekerja dan kedua pekerjaannya. Penyebab pengangguran selalu muncul adalah upah tersebut yang kaku. Kekakuan upah disebabkan oleh (1) penetapan upah minimum; (2) adanya tiga hal, yaitu 156
Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 daya tawar secara kolektif dari serikat pekerja; dam (3) efisiensi upah. Inflasi adalah kenaikan rata-rata semua tingkat harga (Bank Indonesia, 2019). Inflasi adalah suatu fenomena moneter yang selalu terjadi. Terdapat 2 faktor yang dapat menimbulkan inflasi, yaitu dari sisi penawaran (cosh-push inflation) dan sisi permintaan (demand- pull inflation). Inflasi dari sisi penawaran tejadi karena adanya kenaikan dalam biaya produksi oleh penngkatan upah riil. Sementara inflasi dari sisi permintaan terjadi karena terdapat fenomena permintaan peningkatan terhadap barang dan jasa yang mendorong produsen untuk meningkatkan produksi. yang diakibatkan ini pada pertumbuhan ekonomi. Hal gilirannya akan mengurangi ketatnya persaingan di pasar tenaga kerja dan pada akhirnya meningkatkan pengangguran. akan Hubungan inflasi dan pengangguran memang jelas ada. Para ekonom setuju bahwa ada hubungan yang negatif antara inflasi dan pengangguran dalam jangka pendek. Dalam penelitiannya Alisa, (2015) menyebutkan bahwa pengangguran yang maningkat dalam beberapa tahun terakhir, dan peluang mencari pekerjaan juga masih akut. Upaya merupakan masalah pemerintah untuk merangsang permintaan rangka meningkatkan agregat dalam pertumbuhan akan hanya menyebabkan inflasi. ekonomi Pada tahun 1958, ekonom A.W. Philips menerbitkan artikel yang berjudul "The Relationship between Unemployment and the Rate of Change Money Wages in United Kingdom, 1861-1957". Artikel terdapat tersebut menemukan bahwa korelasi yang negatif antara tingkat pengangguran dan inflasi. Dapat dikatakan bahwa tingkat pengangguran yang rendah cenderung disertai oleh inflasi yang tinggi, sementara tingkat pengangguran yang tinggi cenderung disertai dengan inflasi yang rendah (Phillips, 1958). Abdulrahman melakukan penelitian terkait hubungan inflasi dan pengangguran di Sudan. Hasil analisis menunjukkan bahwa tidak ada hubungan dan antara sebab pertumbuhan ekonomi. Singh (2018) juga menemukan bahwa inflasi tidak secara signifikan terhadap berpengaruh pengangguran. DiNardo, & Moore (1999) menyebutkan bahwa fenomena kurva Phillips bisa saja tidak terjadi di suatu negara karena faktor ekspektasi inflasi. (2016) akibat inflasi III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data ini menggunakan data sekunder yang merupakan gabungan data cross section dan data time series. Periode waktu yang digunakan tahun 2009-2018. Adapun data cross section yang digunakan mencakup ASEAN 7, yaitu tujuh Negara di ASEAN yang memiliki tingkat tertinggi. Data pertumbuhan ekonomi cross dari tersebut section Indonesia, Filiphina, Thailand, Malaysia, Vietnam, Laos, dan Singapura. Variabel ini yang digunakan dalam penelitian meliputi tingkat pengangguran terbuka (TPT), inflasi, GDP perkapita, jumlah investasi asing angkatan kerja, dan langsung (FDI). Data-data yang digunakan bersumber dari World Development Indicators (WDI). Tulisan berupa data panel adalah terdiri Sementara Chu et al. (2019), menyebutkan hubungan pengangguran dan inflasi hanya dalam jangka pendek sementara dalam jangka panjang tidak terdapat hubungan antara inflasi dan tingkat pengangguran. Dengan mempertimbangan cash-in- advanced (CIA) pada tingkat konsumsi dan investasi research and development. Inflasi yang tinggi akan meningkatkan biaya peluang kepemilikan CIA yang mengarah kepada penurunan inovasi dan bahwa adanya 3.2 Metode Analisis dan Pengolahan Data Data yang digunakan dalam analisis ekonometrika dapat berupa data time series, data cross section, atau data panel. Regresi data panel merupakan metode regresi yang menggabungkan data cross section dan data time series sehingga yang diamati adalah unit-unit individu yang sama dalam kurun waktu tertentu. 157
Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 Secara umum, data panel dicirikan oleh T periode waktu (t=1,2,...,T) yang kecil dan individu (i=1,2,...,N) yang N jumlah dapat besar. Metode individu menangkap perilaku sejumlah yang memiliki karakteristik yang berbeda- beda dalam suatu rentang waktu yang terdiri atas unit-unit waktu yang juga individu berbeda. Heterogenitas antar maupun antar waktu ditunjukkan dalam model dengan intersep dan koefisien slope yang berbeda-beda. Menurut Baltagi (2005) keunggulan menggunakan metode regresi panel data, yaitu antara lain: panel data 1. Data panel mampu mendeteksi dan mengukur efek yang secara sederhana tidak dapat diperoleh dengan data cross section murni atau data time series murni. two way pada Sementara components model, komponen dispesifikasikan dalam bentuk: error error ! =	\ +	µ ! +	! (3) Perbedaan pendekatan antara FEM dan REM berada pada ada atau tidaknya . FEM dan µ korelasi antara ]< ^ muncul ketika antara efek individu dan peubah penjelas memiliki korelasi dengan atau memiliki pola yang sifatnya tidak _<^ acak. Sementara REM muncul ketika antara efek individu dan regresor tidak ada korelasi. Asumsi ini membuat komponen error dari efek individu dan waktu dimasukkan ke dalam error. Uji yang digunakan untuk menentukan model mana yang lebih baik adalah Uji Hausman (Baltagi, 2005). dengan _<^ 2. Mampu mengontrol heterogenitas mengurangi dan individu kolinearitas antar variabel. A. Spesifikasi Model 3. Dapat meminimalkan bias yang dihasilkan oleh agregasi individu karena unit data yang diobservasi lebih banyak serta meningkatkan derajat bebas. dalam 4. Memiliki fleksibilitas yang lebih besar memodelkan perbedaan perilaku di antara individu-individu yang diobservasi. Model yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara tingkat pengangguran terbuka (TPT) diadopsi dari model yang digunakan oleh Stanila et al. (2013) dengan menambahkan variabel GDP perkapita, angkatan kerja, dan (PMA) di penanaman modal asing kawasan ASEAN 7. Dengan demikian model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut: inflasi dan Tulisan ini menawarkan analisis dengan menggunakan regresi data panel untuk menganalisis hubungan antara inflasi dan pengangguran di ASEAN 7. +'a(! =	+	a! +	+b%N! +	M+NR! +	T+! +	µ (4) ! Regresi data panel memiliki dua pendekatan, yakni Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM). Keduanya dibedakan berdasarkan ada atau tidaknya korelasi antara komponen error dengan peubah bebas. Misalkan: ! =	∝+	[! +	! (1) Pada one way error components model, komponen error dispesifikasikan dalam bentuk: ! =	\ +	! (2) dimana : INFL : inflasi negara i pada tahun ke- t (persen) GDPCAP : Produk Domestik Bruro (PDB) perkapita negara i pada tahun ke-t (US$) : Jumlah angkatan kerja negara i pada tahun ke-t (Jiwa) langsung Investasi asing : negara i pada tahun ke-t (US$) : error term : Logaritma Natural : intersep : slope AK FDI µ <^ ln α β β1, β2, β3 diduga memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran. 158
Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 Β4 diduga memiliki pengaruh positif terhadap tingkat pengangguran. H0 : β d c H1 : minimal ada satu β = β =... = β = 0 e ≠ 0 e B. Uji Pemilihan Model Dalam menentukan model panel data terbaik yang digunakan, harus dilakukan suatu pemilihan model. Pengujian model terbaik dilakukan dengan uji Hausman dan uji Chow. pengujian Jika nilai probabilitas F-statistic < maka taraf ditolak keputusannya sehinggakesimpulannya adalah minimal ada satu variabel bebas variabel yang memengaruhi terikat. nyata (α), H0 1. Uji Hausman dilakukan untuk menentukan model terbaik antara model Fixed Effect dan model Random Effect. Hipotesis yang digunakan pada uji Hausman yaitu: H0 : Model random effect H1 : Model fixed effect 2. Uji - t t Dalam penelitian digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel bebas yang menjadi faktor-faktor dalam memengaruhi aglomerasi industri. Hipotesis dalam uji - t yaitu: ini uji - Jika nilai statistik Hausman hasil pengujian lebih besar dari Chi- Square tabel, maka cukup bukti tolak H0 untuk memutuskan terbaik yang sehingga model effect fixed digunakan yaitu model. 2. Uji Chow untuk menentukan model terbaik antara model Fixed Effect dan model Pooled Least Square (PLS). Hipotesis yang digunakan pada uji Chow yaitu: dilakukan : β	Hg e 1,2,3,....,n : β	Hc = 0 dengan ≠ 0 e t = Jika nilai probabilitas t-statistic < maka taraf (α), nyata keputusannya tolak Hg . Dengan disimpulkan demikian diuji yang variabel berpengaruh signifikan terhadap aglomerasi industri unggulan. dapat bebas 3. Uji R2 H0 : Model Pooled Least Square H1 : Model fixed effect uji Chow dari Jika menunjukkan nilai probabilitas kurang dari taraf nyata (α), maka keputusannya H0 ditolak sehingga terbaik yang digunakan model adalah fixed effect model. hasil C. Uji Kesesuaian Model Uji koefisien determinasi atau uji R2 dilakukan untuk mengukur besarnya variabel keragaman terikat yang mampu dijelaskan oleh variabel-variabel bebas yang terdapat di dalam model. Nilai R2 berkisar antara 0 sampai 1. Nilai R2 yang semakin mendekati 1 menunjukkan baik keragaman variabel terikat yang mampu dijelaskan oleh variabel- variabel bebas tersebut. semakin 1. Uji - F Uji - F adalah statistik uji yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel secara terikat keseluruhan. Hipotesisnya yaitu: IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Tulisan ini menggunakan regresi data panel untuk menjelaskan hubungan tingkat pengangguran dengan inflasi. Variabel yang digunakan dalam analisis 159
Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 diantaranya tingkat pengangguran terbuka (Unempit), perkapita GDP (GDPperkapitait), angkatan kerja (AKit), dan investasi asing langsung (FDIit). Tabel 2 menunjukkan hasil estimasi regresi data panel untuk pengaruh pengangguran terhadap inflasi di ASEAN 7 dengan persamaan: +'a(! =	+	a! +	+b%N! +	M+NR! +	T+! +	µ ! Estimasi pemilihan model terbaik dilakukan dengan uji hausman dan uji chow untuk memilih random effect model, atau pooled least square (PLS). Tabel 1 menunjukkan hasil uji estimasi model ini. yang digunakan dalam tulisan Tabel 1. Hasil Uji Estimasi Model Uji Estimasi Model Prob. Kesimpulan Hausman Test 0.00 Tolak H0 FEM Chow Test 0.00 Tolak H0 FEM Tabel 1 menunjukkan nilai probabilitas uji hausman sebesar 0.00 lebih kecil dari alpha (α) 5 persen, sehingga dapat dapat disimpulkan cukup bukti untuk menolak H0, sehingga model yang dipilih adalah least fixed effect model, atau pooled chow (PLS). Hasil square menunjukkan hal yang sama untuk menolak hipotesis nol, yakni probabilitas bernilai 0.00 kurang dari dari alpha (α) 5 persen sehingga model yang dipakai adalah fixed effect. uji Tabel 2. Hasil Estimasi Hubungan Pengangguran dengan Inflasi menggunakan Fixed Effect Model (FEM) dengan pembobotan cross section (cross-section weighted) Variabel Koefisien Prob. INFL 0.06* 0.001 GDPCAP 1.57** 0.059 AK 1.03 0.534 FDI 0.09** 0.084 C 2.86 0.891 Weighted Statistics R-Squared 0.970 Prob (F-statistic) 0.000 Sum squared resid 7.519 Durbin-Watson stat 0.718 160
Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 Variabel Koefisien Prob. Unweighted Statistics R-Squared 0.951 Sum squared resid 8.488 Durbin-Watson stat 0.724 Keterangan : Signifikan pada taraf nyata 5%(*); 10%(**) Model yang digunakan dalam analisis hubungan tingkat pengangguran dengan inflasi di ASEAN 7 adalah sebagai berikut: +'+*)! =	. QK −	I. IK+i! −	. OL+b*'j! +	M+NR! +	T+! +	μ! Tabel 2 menunjukkan bahwa variabel- variabel yang signifikan memengaruhi tingkat pengangguran di Negara ASEAN 7 adalah inflasi, GDP per kapita, dan penanaman langsung modal asing. Sementara variabel angkatan tidak secara berpengaruh terhadap tingkat pengangguran. Nilai R-Squared yang menunjukkan bahwa 97 persen keragaman variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen pada model, sedangkan sisanya sebesar 3 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Model estimasi ini juga sudah memenuhi asumsi klasik yang menunjukkan bahwa model estimasi bersifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Model estimasi di atas telah cross-section pembobotan menggunakan sehingga masalah heteroskedatisitas dapat diabaikan. kerja statistik sebesar 0.970 berpengaruh signifikan secara statistik terhadap tingkat pengangguran di Negara ASEAN 7 pada taraf nyata alpha sebesar 5 persen. Koefisien bertanda negatif menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang berbanding terbalik antara inflasi dan tingkat pengangguran. Koefisien variabel inflasi sebesar -0.06 artinya ketika inflasi meningkat sebesar 1 persen, maka pengangguran akan mengalami penurunan sebesar 0.06 persen. Dengan kata lain, dapat dikatakan inflasi mengalami penurunan maka tingkat pengangguran akan Variabel inflasi jika tingkat meningkat. Hasil ini menunjukkan bahwa fenomena kurva Phillips di kawasan ASEAN 7 masih tersebut terjadi. Berdasarkan hasil terlihat bahwa terdapat trade off antara inflasi dan tingkat pengangguran. tingkat inflasi yang terjadi peningkatan tingkat pengangguran. Sehingga dapat dikatakan jika tingkat pengangguran rendah, maka inflasi akan meningkat. Dengan adanya penurunan tingkat pengangguran, maka perusahaan cenderung untuk merekrut pekerja lebih banyak dengan memberikan lebih besar dari peningkatan upah yang biasanya. Saat ingin melebihi output potensinya, utilisasi dan kebutuhan dana mengalami peningkatan.. Kondisi upah dan harga mulai mengalami peningkatan. Meningkatnya harga-harga akan menyebabkan ekspektasi masyarakat terhadap inflasi juga meningkat. Sehingga, terjadi peningkatan inflasi karena tingkat pengangguran yang rendah. Jika pemerintah memiliki rendah, maka akan Hasil ini sejalan dengan tulisan Chu et al dan Alisa (2015) yang juga menemukan bahwa tingkat pengangguran dan inflasi. Inflasi merupakan biaya untuk mencapai tingkat pengangguran yang rendah, dan sebaliknya untuk mencapai inflasi tingkat pengangguran akan tinggi. Namun, kedua tulisa memberikan informasi bahwa hubungan tingkat pengangguran dan inflasi hanya terjadi dalam jangka pendek. Hal ini dikarenakan dalam jangka panjang output perekonomian akan kembali pada potensi semula yang mendorong tingkat pengangguran kembali ke awal. ada hubungan antara yang rendah maka Variabel GDP per kapita signifikan memengaruhi tingkat pengangguran sebesar - 1.57 persen. Koefisien tersebut menunjukkan jika GDP perkapita meningkat sebesar 1 161
Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 tingkat pengangguran akan persen, maka menurun sebesar 1.57 persen. GDP per kapita suatu Negara menunjukkan kemampuan daya beli masyarakatnya. Ketika GDP per kapita mengalami peningkatan, maka daya beli masyarakat juga meningkat. Peningkatan daya beli masyarakat tersebut akan menyebabkan tingkat inflasi. Maitah juga melakukan analisis tingkat terkait hubungan antara pengagguran dan GDP per kapita di Jerman, Austria, dan Repulik Ceko. Hasil analisis menunjukkan terjadi peningkatan GDP per kapita sebesar 2 persen, maka tingkat pengangguran akan mengalami penurunan sebesar satu persen. Sementara Meidani (2011) melakukan analisis bahwa terdapat hubungan yang negatif antara GDP tingkat pengangguran. perkapita dengan Artinya, pengangguran tingkat ketika mengalami penurunan variabel GDP perkapita akan meningkat baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. (2015) bahwa ketika Variabel lain yang turut memengaruhi tingkat pengangguran adalah penanaman langsung modal asing (FDI). Koefisien FDI sebesar -0.09 artinya jika arus modal asing meningkat sebesar 1 persen, maka tingkat pengangguran akan menurun sebesar 0.09 persen. Berdasarkan hasil ini, dapat dikatakan terjadi peningkatan capital bahwa ketika investasi, maka inflow yang bisa berupa berpengaruh tingkat pengangguran. Sejalan dengan hasil yang ditemukan oleh Balcerzak & Zurek (2011) dan Irpan et al. (2016) mengenai penanaman modal asing langsung pengangguran. tingkat asing menyebabkan Penanaman modal penurunan tingkat pengangguran di Polandia walaupun pengaruh ini hanya terlihat dalam jangka pendek (Irpan et al. 2016). Kebijakan pemerintah di Polandia saat ini dirancang untuk mendorong arus modal asing di sektor investasi untuk memberikan dampak positif terhadap kondisi jangka panjang. terhadap penurunan dan tenaga kerja di Balcerzak & Zurek (2011) menganalisis hubungan penanaman modal asing langsung di Malaysia. Malaysia Negara berkembang sangat membutuhkan dukungan lain untuk yang berasal dari Negara mendorong pertumbuhan ekonomi. Salah satu usaha yang dilakukan oleh pemerintah sebagai Malaysia adalah mendorong arus modal asing masuk dalam jumlah yang besar. Hasil ini berdampak berkontribusi terhadap kondisi ketenagakerjaan. Selain itu, kehidupan tenaga kerja di Malaysia cenderung membaik karena iklim tenaga kerja yang lebih kondusif. positif karena V. KESIMPULAN Teori kurva Phillips, yakni hubungan yang negatif antara tingkat pengangguran dan inflasi di Negara ASEAN 7 masih berlaku. Melalui analisis regresi data panel pada periode waktu terbukti adanya trade off antara inflasi dan tingkat pengangguran. Selain inflasi, variabel lain tingkat yang pengangguran di Negara ASEAN 7 adalah pendapatan perkapita, dan penanaman modal asing langsung (FDI). tahun 2009-2018 berpengaruh terhadap GDP per kapita signifikan secara statistik memiliki hubungan korelasi yang negatif dengan tingkat pengangguran. Ketika GDP perkapita meningkat, maka tingkat pengangguran akan menurun. Sama halnya dengan variabel penanaman modal asing langsung, hubungan yang bersifat negatif juga terbentuk antara penanaman modal asing langsung dan tingkat pngangguran. Jika arus modal asing yang masuk ke Indonesia meningkat, maka tingkat pengangguran akan mengalami penurunan. tersebut, perlu dilakukan kajian yang mempertimbangkan hubungan tingkat pengangguran dengan inflasi dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Instrumen variabel makroekonomi perlu dijaga agar tetap berada pada sasaran awal. Seiring dengan hal tersebut, perlu mempertimbangkan kebijakan yang bertujuan lanju pertumbuhan penduduk menurunkan khususnya di Indonesia. Selain itu, kebijakan pemerintah perlu didorong untuk dapat meningkatkan GDP perkapita dan besaran arus modal asing yang masuk. Arus modal asing yang masuk untuk membangun investasi secara luas sehingga dapat menyerap banyak tenaga kerja. Dari hasil empiris inflasi sebagai pemerintah juga berorientasi harus 162
Jurnal Ketenagakerjaan Vol. 14 No. 2, Edisi Juli - Desember 2019 ISSN : 1907 - 6096 VI. DAFTAR PUSTAKA Abdulrahman, B. A. (2016). The Relationship between Unemployment and Inflation in Sudan: An Empirical Analysis, 1992- in Economics and 2015. Research Management, 1(2), 113-122. Alisa, M. (2015). The Relationship between A Inflation Theoretical Discussion about the Philips Curve. Journal of International Business and Economics, 3(2), 89-97. and Unemployment: Asian Development Bank. (2019, September 25). Proyeksi Ekonomi Asia Merosot Seiring Melemahnya Perdagangan dan Investasi. Manila, Philippines. Balcerzak, A. P., & Zurek, M. (2011). Foreign Direct Investment and Unemployment: VAR Analysis for Poland in the Years 1995-2009. European Research Studies, 16(1), 3-14. Irpan, M. H., Saad, M. R., Nor, A. S., Noor, A. H., & Ibrahim, N. (2016). Impact of Foreign Direct Investment on the Unemployment Rate in Malaysia. Journal of Physics, 1- 10. Maitah, M. (2015). The Effect of GDP per Capita in Germany, on Employment Growth Austria the Czech Republic: and Macroeconomic Analysis. Review of European Studies, 7(11), 240-251. Mankiw, G. (2007). Macroeconomics 6th edition. (F. Liza, & I. Nurmawan, Trans.) Jakarta: Erlangga. Meidani, A. N. (2011). The Dynamic Effect of Unemployment Rate on Per Capita Real GDP in Iran. International Journal of Economics and Finance, 3(5), 170-177. Phillips, A. W. (1958). The Relationship between Unemployment and the Rate of Change Money Wages in United Kingdom, 1861- 1957. Economica, 25(100), 283-299. Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data Third Edition. England: British Library Cataloguing in Publication Data. Bank Indonesia. (2019). Laporan Tahunan Bank Indonesia Tahun 2018. Jakarta: Bank Indonesia. Chu, A. C., Kon, Z., & Wang, X. (2019). Dynamic Effects of Minimum Wage on Growth and Innovation in a Schumpeterian Economy. MPRA Munich Personal RePEc Archive, 1-14. DiNardo, J., & Moore, M. P. (1999). The Phillips Curve is Back? Using Panel Data to Analyze between the Relationship Unemployment and Inflation in an Open Economy. National Bureau of Economic Research, 1-27. Singh, R. (2018). Impact of GDP and Inflation on Unemployment Rate: "A Study of Indian Economy in 2011-2018". International Journal IT & of Management, Engineering, 8(3), 329-340. Stanila, L., Andreica, M., & Cristescu, A. (2013). Employment in the EU countries: a panel data analysis. Theoretical and Applied Economics, 1(578), 87-102. World Development Indicators. (2019). Retrieved from rld-development-indicators# 163