analisis investasi dalam human capital dan akumulasi modal fisik

ANALISIS INVESTASI DALAM HUMAN CAPITAL DAN AKUMULASI MODAL FISIK

TERHADAP PENINGKATAN PRODUK DOMESTIK BRUTO

T E S I S

Oleh

ARMIN THURMAN SITUMORANG

037018013/EP

SEKOLAH PASCASARJANA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

M E D A N 2 0 0 7

Armin Thurman Situmorang : Analisis Investasi Dalam Human Capital dan Akumulasi Modal Fisik Terhadap…, 2007 USU e-Repository © 2008

ANALISIS INVESTASI DALAM HUMAN CAPITAL DAN AKUMULASI MODAL FISIK

TERHADAP PENINGKATAN PRODUK DOMESTIK BRUTO

T E S I S

Untuk Memperoleh Gelar Magister Sains Dalam Program Studi Magister Ekonomi Pembangunan Sekolah Pascasarjana

Universitas Sumatera Utara

Oleh

ARMIN THURMAN SITUMORANG 037018013/EP

SEKOLAH PASCASARJANA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

M E D A N 2 0 0 7


Judul Tesis : ANALISIS INVESTASI DALAM HUMAN CAPITAL DAN AKUMULASI MODAL FISIK TERHADAP PENINGKATAN PRODUK DIMESTIK BRUTO

Nama Mahasiswa : Armin Thurman Situmorang Nomor Pokok : 037018013 Program Studi : Ekonomi Pembangunan

Menyetujui Komisi Pembimbing

(Drs. Iskandar Syarief,M.A.)

Ketua

(Dr. Syaad Afifudin,M.Ec.) (Wahyu A. Pratomo,SE.,M.Ec.) Anggota Anggota Ketua Program Studi Direktur, (Dr. Murni Daulay, MSi.) (Prof. Dr. Ir. T. Chairun Nisa B.MSc.) Tanggal Lulus : 06 Juli 2007


Telah diuji pada Tanggal : 06 Juli 2007 PANITIA PENGUJI TESIS : K E T U A : Drs. Iskandar Syarief,MA. ANGGOTA : 1. Prof. Dr. Sya’ad Afifuddin,M.Ec. 2. Dr. Murni Daulay,MS 3. Wahyu Ario Pratomo,SE,M.Ec. 4. Drs. Rudjiman,MA.


RIWAYAT HIDUP N a m a : Armin Thurman Situmorang

Tempat/Tgl. Lahir : P. Siantar/ 24 Maret 1965

Jenis Kelamin : Laki-laki

A g a m a : Kristen

K e a h l i a n : Penulis

Pendidikan : - SD Neg. Marihat Ulu Simalungun

- SMP Neg. I Pematang Siantar

- SMA YP HKBP di Pematang Siantar

- S1 Sosek, FP USU, Medan, 1987

- S2 Magister Ekonomi Pembangunan

Sekolah Pasca Sarjana, USU, 2007


KATA PENGANTAR Salam Sejahtera,

Puji syukur ke hadirat Allah Yang Maha Kuasa, atas kasih setia dan

kemurahanNya memberi kesempatan kepada penulis mengikuti dan menyelesaikan

pendidikan strata magister. Rasa syukur terutama karena karuniaNya memberi ruang

dan waktu untuk menyelesaikan penelitian tesis yang berjudul Analisis Investasi

Dalam Human Capital dan Akumulasi Modal Fisik Terhadap Peningkatan PDB

Indonesia.

Penulis menyadari ditinjau dari berbagai sisi stereotip ilmu pengetahuan yang

terus berkembang, uraian tesis ini memiliki cukup banyak kekurangan yang

disebabkan oleh keterbatasan berbagai faktor di dalam dan di luar diri penulis. Oleh

karena itu setiap saran dan kritik yang edukatif dan kondusif dari semua pihak sangat

dibutuhkan guna menyempurnakan penelitian tesis ini lebih lanjut.

Sejak awal mengikuti kuliah hingga selesainya penulisan tesis ini, banyak

dukungan moril yang penulis peroleh dari berbagai pihak baik secara langsung

maupun tidak langsung. Sungguh patut disampaikan apresiasi atau penghargaan yang

tinggi dan ucapan terima kasih yang tulus kepada :

1. Bapak Prof. Chairuddin P. Lubis,DTM&H,Sp.A(k), sebagai Rektor Universitas

Sumatera Utara (USU).


2. Bapak Prof. Dr.Ir. Sumono,MS., Pembantu Rektor I (PR I) USU yang sebelumnya

adalah Direktur Program Pascasarjana (PPs) USU.

3. Ibu Prof.Dr.Ir. T. Chairun Nisa,MS., Direktur Sekolah Pascasarjana (SPs) USU.

4. Dekan Fakultas Pertanian USU Prof.Dr.Ir. Zulkifli Nasution,MSc., dosen

Pascasarjana Prof.Dr.Ir.J.M. Sitanggang,MS. dan Rektor US XII, Prof.Ir. M.P.L.

Tobing masing-masing pemberi rekomendasi guru besar sebagai bahan awal

administrasi pendukung bagi penulis agar dapat mengikuti pendidikan S2 – SPs-

USU

5. Bapak Drs. Jhon Tafbu Ritonga,M.Ec., Dekan Fakultas Ekonomi USU yang

sebelumnya adalah PR III USU dan Ketua Program Studi Magister Ekonomi

Pembangunan PPs USU. Bagaimanapun jasa-jasanya sangat banyak memberi

jalan keluar dari kesulitan non akademis yang penulis hadapi sejak prakuliah

maupun hingga usai kuliah di Sekolah Pascasarjana USU.

6. Ibu Dr. Murni Daulay,MSi., Ketua Program Studi dan Dosen pengajar Magister

Ekonomi Pembangunan SPs USU sekaligus sebagai Dosen Pembanding pada

Seminar Hasil Penelitian tesis ini.

7. Bapak Prof. Dr. Syaad Afifuddin, M.Ec., Sekretaris Program Studi sekaligus

sebagai anggota Dosen Pembimbing penulisan tesis ini yang memberikan cukup

perhatian kepada penyelesaian studi

8. Bapak Kandidat Doktor Drs. Iskandar Syarief,M.A., sebagai Dosen Pembimbing

Utama yang telah banyak meluangkan waktu dan pikiran pemberi jalan informatif


dan edukatif bahkan kemudahan beroleh berbagai literatur guna mendorong

penyelesaian penulisan tesis ini.

9. Bapak Kandidat Doktor Wahyu Ario Pratomo, SE., M.Ec., sebagai anggota

Dosen Pembimbing, meski sibuk mengikuti program pendidikan di Kuala

Lumpur Malaysia masih menyempatkan diri memberi dorongan, arahan dan

anjuran ringkas yang sangat membantu.

10.Bapak Drs. Rudjiman,MA., sebagai Dosen Pembanding pada Seminar Hasil

Penelitian tesis ini.

11. Bapak Dr. Ramly yang dari padanya penulis banyak memperoleh keterangan

yang cukup informatif dan edukatif.

12. Bapak Prof. Dr. Syaad Afifudin,MEc., Drs. Iskandar Syarief,M.A., Wahyu A.

Pratomo,SE.,MEc., Drs. Rujuman,M.A. dan Ibu Dr. Murni Daulay, MSi. masing-

masing sebagai Dosen Penguji.

13. Seluruh Bapak dan Ibu Dosen Pengajar pada Program Studi Magister Ekonomi

Pembangunan SPs. USU, baik dosen Tetap maupun yang didatangkan dari BI

Jakarta dan UKM Kuala Lumpur sebagai Dosen Tamu yang telah membekali

ilmu pengetahuan keekonomian kepada penulis.

14.Abangnda Drs. Ridwan Siregar, MLitt., Kepala Perpustakaan USU, dan Kepala

Pusat Komputerisasi USU beserta staf/karyawan yang telah memberi banyak

kemudahan penggunaan buku-buku perpustakaan serta ratusan judul paper dan

tulisan ilmiah atau jurnal melalui akses dunia maya.


15. Abangnda Ir. Nasier, Kepala Tata Usaha SPs USU yang banyak memberi waktu

bertukar-pikiran dan membantu berbagai hal seperti administrasi dan pengeditan

naskah penelitian ini guna memenuhi standar yang ditetapkan oleh SPs USU.

16. Seluruh Pimpinan, Staf Administrasi dan Tata Usaha di SPs USU serta Badan

Pusat Statistik Sumatera Utara. Terlebih khusus Staf pada Program Magister

Ekonomi Pembangunan seperti, Misnan, Jamaludin, Hari dan Yuli yang telah

banyak membantu menyiapkan berbagai fasilitas seminar serta keperluan

keadministrasian.

18.Ibunda Alm. Yohanna boru Simanjuntak, pribadi yang menjadi teladan atas

ketekunan dan keuletan serta kerja keras. Hingga menjelang akhir hayatnya beliau

masih mendorong penulis menyelesaikan pendidikan. Ayahanda St. M.R.

Situmorang, seorang yang menganggap pendidikan bukan berarti menjadi

pegawai tinggi, melainkan untuk mengawal dan merawat negeri menjadi lebih

baik sepadan dengan perjuangannya sebagai Veteran Kemerdekaan RI 1945.

19. Bvr. Theresnaria Yuliatur Situmorang,S.Psi., saudara sekaligus sahabat, pribadi

yang mencintai kemajuan iman disetarakan dengan mencintai ilmu pengetahuan.

Dari padanya penulis banyak beroleh pengalaman menguji kualitas kepercayaan

menuju pencapaian sesuatu yang akhirnya bisa diraih.

20. Saudara sekandung Masa, Edison,MT. Maida, dr.Duma, Ata,MSi.dan Ir. Somba

karena bagaimanapun dorongan psikologis materil-non materil mereka cukup

banyak berperan serta membangun semangat menuntaskan studi ini. Demikian

pula ponakan yang terwakili oleh Chandra,MHum., Rona, Koko, Daniel, Amel


dan Anggia, komunitas generasi penerus yang menjadi sumber berpotensi

menuangkan nilai spiritual dalam perjuangan hidup ini.

21.Seluruh rekan-rekan mahasiswa Angkatan-5 MEP-SPs. USU antara lain Ir.

Tarmizi Kasim,MSi., Drs. Sumanjaya Hasibuan,MSi., Drs. Chairul Nazwar, Drs.

Jhonatan Tarigan,MSi., Drs. Syahelmi, atas diskusi-diskusi informal yang

menambah wawasan. Juga Mahasiswa Angkatan VI antara lain, Sugirhot

Marbun,SH.,MSi., Doli Ritonga,SE., MSi. serta Mahasiswa Angkatan IX antara

lain, Muhammad Adli Putra,SP.,MSi. dan Prima Indra,MSi. yang membantu

penggunaan fasilitas program E-views.4.1. dalam pengolahan data.

Semoga mereka termasuk nama-nama lain yang belum disebutkan satu-

persatu kiranya beroleh berkat dan kasih yang berlimpah sebagai karunia dari Allah

atas kebaikan-kebaikan dan perhatiannya.

Medan, Juni 2007

Penulis.


ABSTRAK

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh spesifik empat variable independent akumulasi modal fisik atau tetap atau fixed capital formation (AMF), investasi (anggaran pembangunan) pemerintah dalam bidang human capital yaitu pendidikan dan kesehatan (GIHC), jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan menengah (SHCM) dan jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan tinggi (SHCU) terhadap variable dependen peningkatan PDB atau pertumbuhan ekonomi Indonesia.

Metode penelitian ini menggunakan data runtun waktu (time-series) dengan fungsi PDB = f (AMF, GIHC, SHCM, SHCU) atau model analisis dalam persamaan linier Y = β0 + β1 AMF + β2 GIHC + β3 SHCM + β4 SHCU + μ. Data yang dipergunakan adalah data sekunder tahunan (annual) dari buku tahunan Badan Pusat Statistik Indonesia selama kurun waktu 30 tahun yaitu dari tahun 1975 sampai dengan tahun 2004. Metode analisis yang dipergunakan untuk mengestimasi data penelitian adalah Ordinary Least Square (OLS) melalui Program E-views 4.1.

Estimasi dengan menggunakan metode OLS menunjukkan hasil yang konsisten dan efisien untuk melihat pengaruh akumulasi modal fisik, investasi dalam human capital serta jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan menengah dan jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan tinggi terhadap peningkatan PDB Indonesia. Akumulasi modal fisik, investasi dalam human capital dan tenaga kerja produktif berpendidikan lanjutan berpengaruh positip dan sangat signifikan terhadap peningkatan PDB. Sementara jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan menengah berpengaruh positip namun kurang signifikan terhadap peningkatan PDB.

Dari uji estimasi tidak terdapat multikolinieritas maupun otokorelasi antara variable independen. Dengan catatan melalui Uji D-W tidak ada otokorelasi pada level signifikansi 0,01 atau inconclusive (tidak ada keputusan) pada level signifikansi 0,05. Selanjutnya melalui uji Breusch-Godfrey atau L-M test diperoleh nilai Obs* R2

(7,9348) < df-tabel(37,6525), sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan otokorelasi antara variable independent. Kata Kunci : PDB, AMF, GIHC, SHCM, SHCU


ABSTRACT

The aim of this study is to know about the specific impact of four independent variable as Fixed Capital Formation (AMF), Government Spending on Education and Health as Government Investment in Human Capital (GIHC), Total Productive High School Educated Labour or Stock of Human Capital on Middle Skilled (SHCM) and Total Productive University Educated Labour or Stock of Human Capital on Academy or University Skilled (SHCU) on the Increase of Gross Domestic Product (GDP) of Indonesia (Y).

This research used time series data which was regressed by the function model PDB = f (AMF, GIHC, SHCM, SHCU) moreover in analysis model as a linier similarity Y = β0 + β1 AMF + β2 GIHC + β3 SHCM + β4 SHCU + μ . This study applied the annual secondary data of Badan Pusat Statistic Yearly Book during 30 years, since 1975 until 2004. The method of analysis is Ordinary Least Square (OLS) by using E-views 4.1. estimator program. The OLS estimator shows that efficiency and consistently yields the impact of AMF, GIHC, SHCM and SHCU to increase the GDP of Indonesia. AMF, GIHC and SHCU positively influenced and highly significant to increase the GDP, meanwhile SHCM positively but less significant. There was no multicolinierity in independent variables. The Durbin-Watson test explained there was no autocorrelation in 0,01 level of significance but inconclusive in 0,05 level of significance. In spite of the Breusch-Godfrey test or L-M test obtained that the Observation* R2 value (7,9348) is smaller than df-table value (37,6525) meaning there was not found autocorrelation. Key Word : PDB, AMF, GIHC, SHCM, SHCU


DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ........................................................................................................... i

ABSTRACT......................................................................................................... ii

KATA PENGANTAR ......................................................................................... iii

RIWAYAT HIDUP.............................................................................................. viii

DAFTAR ISI........................................................................................................ ix

DAFTAR TABEL................................................................................................ xii

DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... xiii

DAFTAR SINGKATAN .................................................................................... xiv

DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................... xv

BAB I PENDAHULUAN ............................................................................ 1

1.1. Latar Belakang ........................................................................... 1

1.2. Perumusan Masalah ................................................................... 7

1.3. Tujuan Penelitian ....................................................................... 8

1.4. Manfaat Penelitian ..................................................................... 8

BAB II TINJAUAN TEORI .......................................................................... 9

2.1. Human Capital dan Akumulasi Modal Fisik .............................. 9

2.2. Kesehatan dan Pertumbuhan Ekonomi ....................................... 13

2.3. Pertumbuhan Ekonomi ............................................................... 14

2.4. Studi atau Penelitian Empiris...................................................... 18

2.5. Hipotesis Penelitian ................................................................. 22


2.6. Kerangka Pemikiran ................................................................ 23

BAB III METODE PENELITIAN ............................................................... 25

3.1. Ruang Lingkup Penelitian ....................................................... 25

3.2. Jenis dan Sumber Data ............................................................ 25

3.3. Definisi Operasional dan Batasan Variabel ............................ 26

3.4. Model Analisis ........................................................................ 27

3.5. Metode Analisis ...................................................................... 28

3.6. Uji Kesesuaian (Goodness of Fit) ............................................ 29

3.7. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik ........................................... 31

3.7.1. Uji Mutikolinieritas...................................................... 32

3.7.2. Uji Linieritas ................................................................ 32

3.7.3. Uji Normalitas ............................................................. 33

3.7.4. Uji Otokorelasi ............................................................ 34

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ............................. 36

4.1. Pertumbuhan Ekonomi Indonesia ........................................... 36

4.2. Produk Domestik Bruto ........................................................... 40

4.3. Akumulasi Modal Fisik ........................................................... 42

4.4. Anggaran Pemerintah Dalam Human Capital ......................... 42

4.5. Jumlah Tenaga Kerja .............................................................. 44

4.5.1. Tenaga Kerja Berpendidikan Tinggi ........................... 46

4.5.2. Tenaga Kerja Berpendidikan Menengah .................... 46

4.6. Hasil Penelitian dan Pembahasan ........................................ 47


4.6.1. Hasil Estimasi Analisis OLS..................................... 47

4.6.2. Hasil Uji Breusch-Godfrey ....................................... 56

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ................................................... 59

5.1. K e s i m p u l a n ................................................................. 59

5.2. S a r a n.................................................................................. 61

DAFTAR PUSTAKA ................................................................................... 62


DAFTAR TABEL Nomor Judul Halaman

1.1. Kontribusi Human Capital Terhadap GNP Amerika Serikat Tahun 1929 & 1957............................................................................................................ 3

1.2. Pengeluaran Publik Di Sektor Pendidikan Beberapa Negara di Dunia Menurut Persentase GDP ............................................................................... 6

4.1. Pertumbuhan Ekonomi dan Angkatan Kerja Indonesia Dari Pelita I Sampai Dengan Pelita V ................................................................................ 37

4.2. Produk Domestik Bruto dan Penurunan AMF Srta GIHC Pasca Resesi Tahun 80-an dan Krisis Ekonomi 1997 ......................................................... 41

4.3. Hasil Estimasi Regresi Variabel, AMF, GIHC, SHCM dan SHCU Terhadap Variabel Pertumbuhan Ekonomi Indonesa (Data Time Series 1975-2004) .......................................................................................... 48

4.4. Uji Multikolinieritas Melalui Nilai Determinasi R2 Dari Hasil Estimasi Masing-masing Variabel Independen AMF GIHC, SHCM, SHCU.............. 54


DAFTAR GAMBAR

Nomor Judul Halaman

2.1. Kurva Incremental Earnings Pekerja Berpendidikan Lanjutan ................. 12

2.2. Sketsa Kerangka Pemikiran ....................................................................... 23

3.1. Kurva Pedoman Otokorelasi Durbin-Watson Test .................................... 35

4.1. Kurva Pertumbuhan Ekonomi Dan Pengangguran Di Indonesia Tahun 1975 Sampai Dengan 2000 ........................................ 39


DAFTAR LAMPIRAN Nomor Judul Halaman

1. Hasil, Estimasi OLS Atas Variabel, AMF, GIHC SHCM dan SHCU Terhadap Pertumbuhan Ekonomi............................................................... 65 2. Hasi, Estimasi OLS Masing-masing Variabel Independen AMFK, GIHC,

SHCM dan SHCU Untuk Mengetahui Ada Tidaknya Multikolinieritas .... 66 3. Hasil Estimasi OLS Untuk Uji Normalitas Guna Mengetahui Normal Tidaknya Faktor Pengganggu μ Melalui Uji Jarque-Bera .......................... 68 4. Hasil, Estimasi OLS Untuk Uji Lineritas Dengan Menggunaan Uji Ramsey Reset .............................................................................................. 69 5. Hasil, Estimasi OLS Untuk Uji Breusch-Godfrey atau LM-Test 64 ......... 70 6. Hasil Estimasi OLS Untuk Nilai dan Bahasan Durbin-Watson d-statistik 65 7. Data Penelitian Analisis Investasi Dalam Human Capital dan Akumulasi

Modal, Fisik Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia (1975-2004)..... 71


DAFTAR SINGKATAN

AMF = AKUMULASI MODAL FISIK ATAU FIXED CAPITAL FORMATION

GIHC = GOVERNMENT INVESTATION IN HUMAN CAPITAL ATAU INVESTASI PEMERINTAH DALAM BIDANG HUMAN CAPITAL

PDB = PRODUK DOMESTIK BRUTO ATAU GROSS DOMESTIC PRODUCT

SHCM = STOCK OF HUMAN CAPITAL ON MIDDLE SKILLED YAITU

JUMLAH TENAGA KERJA PRODUKTIF BERPENDIDIKAN MENENGAH.

SHCU = STOCK OF HUMAN CAPITAL ON UNIVERSITY SKILLED YAITU JUMLAH TENAGA KERJA PRODUKTIF BERPENDIDIKAN LAN- JUTAN ATAU TAMATAN AKADEMIS ATAU UNIVERSITAS.


BAB I

PENDAHULUAN

2. Latar Belakang

Tujuan pembangunan ekonomi di antaranya adalah meningkatkan

pertumbuhan ekonomi, di samping dua tujuan lainnya yaitu pemerataan (distribution

of income) dan stabilitas. Indikator pertumbuhan ekonomi penting diketahui dalam

melakukan analisis tentang pembangunan ekonomi suatu negara, karena dapat

memberikan gambaran secara makro atas kebijaksanaan pemerintah yang telah

dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi.

Pertumbuhan ekonomi menunjukkan sejauh mana aktivitas perekonomian

akan menghasilkan tambahan pendapatan masyarakat pada suatu periode tertentu,

karena pada dasarnya aktivitas perekonomian adalah suatu proses penggunaan faktor

produksi atau dibentuk oleh berbagai sektor ekonomi untuk menghasilkan output.

Agar pertumbuhan ekonomi terus meningkat dan dapat dipertahankan dalam jangka

panjang maka perlu diketahui hal-hal apa yang mempengaruhinya.

Pertumbuhan ekonomi dipengaruhi oleh dua faktor yaitu faktor ekonomi

seperti sumber daya alam, sumber daya manusia, modal, teknologi dan lain

sebagainya serta faktor non ekonomi seperti lembaga sosial, kondisi politik dan nilai-

nilai moral suatu bangsa yang mendukung berlangsungnya proses pertumbuhan

ekonomi yang pada umumnya dilihat melalui total Produk Domestik Bruto (PDB).


Kotler (1997) menyatakan bahwa perekonomian suatu bangsa dipengaruhi oleh

anugerah ekonomis yang dimiliki bangsa mencakup sumber daya alam, jumlah

penduduk, human capital, modal fisik, teknologi dan infrastruktur. Kekurangan-

kekurangannya dapat dipenuhi dengan impor yang dapat dibayar dengan ekspor

produk-produk lain atau dengan pinjaman luar negeri.

Modal fisik dapat digolongkan dalam tiga kategori utama ; saham residensial,

inventori dan saham modal nonresidensial. Di negara-negara industri kategori modal

nonresidensial yang dihitung berdasarkan saham modal bruto per karyawan ternyata

lebih berperan dalam proses pertumbuhan ekonomi.

Human Capital (selanjutnya disingkat HC) menyumbang langsung pada

penciptaan kekayaan nasional. Semakin tinggi rata-rata tingkat keterampilan dan

pengetahuan, semakin mudah bagi individu dalam usia bekerja untuk mengerti,

menerapkan dan mendapatkan hasil dari kemajuan teknologi dan akhirnya

meningkatkan standar ekonomi dan hidup bangsa. Suatu bangsa harus menanamkan

modal dalam pendidikan serta lebih menyeragamkan materi pengajaran.

Tjiptoherijanto (1994) menyatakan modal dasar yang digunakan ekonom

untuk menjelaskan PDB atau Gross National Product (GNP) dalam bentuk fungsi

produksi di mana output GNP merupakan fungsi dari dua input utama yaitu tenaga

kerja dan modal. Terdapat berbagai macam tenaga kerja dan modal, tetapi sering

dilupakan dalam model yang membahas pertumbuhan ekonomi. Dalam hubungan ini

yang dipentingkan adalah sejauh mana pertambahan modal (ditunjukkan melalui

investasi) atau pertambahan tenaga kerja (disebabkan oleh pertumbuhan penduduk)


mempengaruhi peningkatan GNP. Penelitian di Amerika Serikat (AS) menunjukkan

bahwa perubahan GNP bukan semata-mata oleh adanya perkembangan tenaga kerja

dan modal, akan tetapi dari faktor residual, yakni peningkatan kualitas dari faktor

produksi.

Tabel 1.1. Berikut ini menunjukkan besarnya pengaruh atau kontribusi

pengembangan HC terhadap GNP di Amerika Serikat :

Tabel 1.1. Kontribusi Human Capital Terhadap Pertumbuhan G N P Amerika Serikat Pada Tahun 1929 & 1957

Persentase Kontribusi Terhadap GNP Pada Tahun

Human Capital

1929 1957

Pendidikan 0,35 0,67

Pengalaman 0,06 0,11

Struktur Umur/kelamin 0.01 - 0,01

Kemajuan Teknologi 0,73 0,43

Kemajuan Pengetahuan - 0,58

Aplikasi Pengetahuan - 0,01

Kelembagaan ekonomi - - 0,07

Sumber : Teori Pertumbuhan Ekonomi, Boediono, BPFE, Jogyakarta,1992

Kualitas faktor produksi sumber daya manusia sangat dipengaruhi oleh tingkat

pendidikan dan kesehatan. Peningkatan kualitas sumber daya manusia melalui

pendidikan dan kesehatan merupakan dua bahagian penting dari peningkatan stok


human capital selain pengembangan teknologi (technology advancement), penelitian,

dan kelembagaan ekonomi (institutions).

Sumber daya manusia atau tenaga kerja merupakan salah satu faktor yang

dapat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi selain sumber daya alam dan modal.

Tanpa sumber daya manusia maka sumber daya alam yang berlimpah tidak dapat

dikelola. Namun pertumbuhan ekonomi tidak semata-mata tergantung pada jumlah

sumber daya manusia saja, melainkan lebih menekankan pada produktivitas.

Sumber kemajuan ekonomi berasal dari peningkatan produktivitas manusia

(lebih sehat, terampil, terdidik, bermotivasi bekerja), mesin baru yang lebih produktif,

organisasi produksi (penemuan, keringanan pajak, subsidi BBM dan listrik) dan

efisiensi kerja (kesehatan buruh, kursus-kursus atau training dan sistem pendidikan

yang lebih baik).

Fergus (1995) menyatakan bahwa konsep pengembangan sumber daya

manusia menurut pemikiran klasik adalah didasarkan pada hubungan kesetaraan

antara manusia dalam hal ini tenaga kerja dengan sejumlah faktor produksi lain

seperti tanah, material dan mesin-mesin.

Secara mikro di dalam suatu organisasi atau institusi bentuk dari sumber daya

manusia itu adalah tenaga kerja, pegawai atau karyawan. Pengembangan sumber daya

manusia secara mikro dalam suatu organisasi pada hakekatnya adalah upaya untuk

merencanakan dan meningkatkan kemampuan serta mengelola tenaga kerja atau

karyawan sehingga diperoleh produktivitas yang semakin tinggi.


Secara makro pengembangan sumber daya manusia adalah suatu upaya untuk

mengembangkan kualitas atau kemampuan (skill) sumber daya manusia agar mampu

mengolah dan mengelola sumber daya alam, sehingga dapat digunakan untuk

meningkatkan kesejahteraan masyarakat sebagai tujuan akhir dari pembangunan.

Pengeluaran pemerintah (government expenditure) praktis dapat

mempengaruhi aktivitas ekonomi pada umumnya. Selain pengeluaran ini dapat

menciptakan berbagai prasarana yang dibutuhkan dalam proses pembangunan, juga

merupakan salah satu komponen dari permintaan agregat (aggregate demand) yang

kenaikannya akan mendorong produksi atau PDB, sepanjang perekonomian belum

mencapai tingkat kesempatan kerja penuh (full employment).

Pendidikan dalam model pertumbuhan Solow adalah proses belajar yang memerlukan

upaya sadar untuk mengajarkan, menginstruksikan, melatih dan menginformasikan.

Sebahagian besar pendapatan nasional dicurahkan untuk kepentingan pendidikan di

setiap negara. Tabel 1.2. berikut menunjukkan persentase jumlah uang yang

dikorbankan untuk pendidikan sebagai investasi sadar dalam membentuk HC.

Tabel 1.2. berkut ini menunjukkan bila dihitung berdasarkan persentase

terhadap GDP, pengeluaran publik sektor pendidikan di Indonesia masih menduduki

peringkat terbawah dan kurang terdata dibandingkan negara lainnya. Dibandingkan

dengan persentase rata-rata negara maju adalah 1 berbanding 3 (1,7 : 5,6) sementara

dengan persentase rata-rata negara berkembang adalah 1 berbanding 2 (1,7 : 3,9).


Tabel 1.2. Pengeluaran Publik di Sektor Pendidikan Beberapa Negara Di Dunia Menurut Persentase GDP

Negara Maju 1980 1995 Sdg Berkembang 1980 1995

Australia 5,5 5,6 Banglades 1,5 2,3

Kanada 6,9 7,3 Philippina 1,7 2,2

Perancis 5,0 5,9 India 2,8 3,3

Hongaria 4,7 6,0 Thailand 3,4 4,2

Denmark 6,9 8,3 Malaysia 6,0 5,3

Finlandia 5,3 7,6 Indonesia 1,7 --

Swiss 5,0 5,5 Cina 2,5 2,3

Amerika Serikat 6,7 5,3 Mesir 5,7 5,6

Swedia 9,0 8,0 Argentina 2,7 4,5

Developed Economy

5,6 5,5 Developing Economy

3,9 4,5

Sumber : Data Diolah dari Education, Human Capital and Growth, Economic Growth and Development, Hendrick van den Berg, 2001

Sejak tahun 1970 anggaran pendidikan dan kesehatan di Indonesia hanya

mencapai 1 sampai dengan 2 persen dari total GDP atau di bawah 10 persen total

APBN, di bawah tuntutan masyarakat sejak bergulirnya era reformasi (1998) di

Indonesia yaitu sebesar 20 persen dari total APBN atau masih jauh di bawah

anggaran yang dilakukan negara maju atau negara industri baru (Newly Industry

Countrys/NICs).

Studi-studi mengenai investasi dalam HC patut dilaku-kan di Indonesia,

mengingat jumlah SDM dan SDA yang cukup besar. SDM tersebut terdiri dari tenaga

kerja terampil dan terdidik serta tenaga kerja yang kurang terampil atau tidak terdidik

(tidak tamat SD). Dengan mengintroduksi pengalaman negara-negara sekitar Laut


Baltik atau Eropa umumnya dan negara-negara baru maju (NICs) Indonesia dapat

membuat kebijaksanaan pengelolaan anggaran untuk mencapai kemajuan.

Penelitian tesis ini sesungguhnya berlatar belakang suatu pemikiran yang

memadukan sebahagian teori neo-klasik dan teori modern. Neo-klasik menekankan

tenaga kerja dan modal sementara teori modern menguji pertumbuhan ekonomi dari

sisi agregat suplai yang menekankan produktivitas faktor produksi. Penelitian ini

dapat menjadi gambaran nyata atas perhatian kita terhadap pentingnya mengatur

strategi dasar penggunaan dana atau anggaran guna kemajuan ekonomi bangsa.

1.2. Perumusan Masalah

Dengan memperhatikan latar belakang yang telah diuraikan di atas dapat

dirumuskan beberapa masalah yang akan diteliti sebagai berikut :

1. Apakah investasi dalam HC yaitu pengeluaran pemerintah khususnya anggaran

pembangunan di sektor pendidikan dan kesehatan berpengaruh terhadap

peningkatan Produk Domestik Bruto ?

2. Apakah akumulasi modal fisik atau gross fixed capital formation mempengaruhi

peningkatan Produk Domestik Bruto ?

3. Apakah jumlah tenaga kerja produktif dengan tingkat pendidikan menengah

mepengaruhi peningkatan Produk Domestik Bruto ?

4. Apakah jumlah tenaga kerja produktif dengan tingkat pendidikan tinggi

berpengaruh terhadap peningkatan Produk Domestik Bruto ?


1.3. Tujuan Penelitian

Secara umum penelitian ini bertujuan :

1. Untuk mengetahui pengaruh akumulasi modal fisik, anggaran pemerintah di sektor

pendidikan dan kesehatan serta jumlah tenaga kerja berpendidikan menengah dan

tinggi terhadap peningkatan PDB serta untuk mengetahui kontribusi masing-

masing variabel tersebut terhadap PDB Indonesia.

2. Untuk mengetahui variabel apa dalam penelitian ini yang paling dominan

mempengaruhi peningkatan PDB Indonesia.

1.4. Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat untuk :

1. Menambah khasanah ilmu pengetahuan, khususnya tentang pengaruh investasi

dalam HC dan akumulasi modal fisik terhadap peningkatan PDB atau

pertumbuhan ekonomi Indonesia.

2. Pemerintah, khususnya Badan Perencana Pembangunan Nasional sebagai bahan

pertimbangan dalam menentukan kebijakan pembangunan ekonomi khususnya

belanja pemerintah dalam bidang HC dan akumulasi modal fisik.

3. Peneliti selanjutnya sebagai bahan acuan terutama yang berminat untuk

melengkapi kajian tentang pengaruh modal fisik dan investasi dalam HC dengan

ruang lingkup yang lebih luas.


BAB II

TINJAUAN TEORI

2.1. Human Capital dan Akumulasi Modal Fisik

Pasca perang dunia II para ekonom mengukur pertumbuhan ekonomi melalui

pendekatan rasio capital-output sebagaimana pendekatan teori ekonomi neo-klasik

umumnya. Pendekatan ini menunjukkan hubungan yang erat antara formasi modal

dan pertumbuhan ekonomi di Amerika Serikat dan negara-negara yang telah

berkembang di Eropa Barat (Myrdal, 1968).

Dilihat dari kerangka pemikiran kelompok teori modern ada sejumlah

perbedaan mendasar dengan kelompok teori neo-klasik. Di antaranya adalah yang

mencakup tenaga kerja, capital (barang modal) dan kewirausahaan. Dalam hal tenaga

kerja, kelompok teori modern memandang aspek kualitas menjadi penting dari pada

aspek kuantitas. Aspek kualitas tenaga kerja tidak hanya dilihat dari tingkat

pendidikan tetapi juga kondisi kesehatannya. Tingkat pendidikan dan kondisi

kesehatan menjadi dua variable bebas yang penting di dalam analisis empiris dengan

pendekatan ekonometris mengenai pertumbuhan ekonomi.

Studi-studi empiris di sejumlah negara yang dilakukan oleh Barro (1991,

1998), Barro dan Lee (1993), Mankiw dan kawan-kawan (1991) serta Nelson dan

Pack (1998) menjabarkan tingkat pendidikan biasanya diukur dengan persentase

tenaga kerja yang berpendidikan tinggi terhadap jumlah tenaga kerja atau penduduk


yang terdaftar (enrolment) pada suatu tingkat pendidikan tertentu. Sedangkan tingkat

kesehatan umumnya diukur dengan tingkat harapan hidup (life expectancy).

Demikian juga kualitas capital (mencerminkan proses teknologi) lebih penting dari

pada kuantitasnya (akumulasi kapital). Kewirausahaan termasuk kemampuan

seseorang untuk melakukan inovasi merupakan salah satu faktor krusial bagi

pertumbuhan ekonomi (Tambunan, 2001).

Pengalaman Korea Selatan memperlihatkan bahwa ternyata sumber

pertumbuhan yang terpenting adalah peningkatan produktivitas dengan

mencerminkan adanya suatu progress teknologi, bukan jumlah dari faktor-faktor

produksi yang digunakan. Tenaga kerja di dalam fungsi produksi tidak lagi

merupakan faktor eksogen namun bisa berkembang mengikuti kemajuan teknologi

dan ilmu pengetahuan. Kemajuan teknologi dan perkembangan ilmu pengetahuan

serta pendidikan menjadi faktor-faktor yang penting dalam pertumbuhan.

Dalam studi yang lebih intensif di Amerika Serikat dan negara Eropa Barat

ternyata ditemukan residual atau faktor lain yang lebih berpengaruh daripada

investasi modal. Faktor lain yang bekerja dalam pembangunan ekonomi tersebut

adalah pendidikan, kesehatan, riset, teknologi, organisasi, manajemen, pemerintah

(regulator), administrasi dan lain-lain.

Engelbrecht (2003) mengemukakan bahwa investasi yang lebih besar pada

Human Capital (HC) dan akumulasi atau formasi modal fisik menyebabkan Amerika

Serikat meraih keuntungan pada pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan. Dan dari


sejumlah studi literatur ekonomi diperoleh berbagai macam fungsi khusus HC yang

berguna untuk meningkatkan penghasilan individu dan sebagai mesin penggerak

pertumbuhan ekonomi.

Perbaikan pendidikan diharapkan dapat memberi peluang pertumbuhan yang

lebih tinggi di masa depan sebab dengan perbaikan pendidikan maka para pekerja

memiliki kemampuan yang lebih baik dalam mengoperasikan dan mengeksploitasi

sumber daya ekonomi modern dan memanipulasi modal fisik. Perbaikan tersebut

terutama harus diprioritaskan pada pendidikan dasar.

Campbell dan Stanley (1986) menyebutkan investasi dalam human capital

adalah seluruh kegiatan yang bertujuan meningkatkan kualitas (produktivitas) tenaga

kerja pada waktu tertentu. Investasi dalam human capital bukan hanya pengeluaran

atau belanja pendidikan formal dan pelatihan selama bekerja, tetapi termasuk juga

belanja kesehatan dan migrasi. Produktivitas pekerja meningkat melalui perbaikan

kesehatan fisik dan mental serta melalui perpindahan lokasi tempat mereka bekerja.

Tujuan investasi perusahaan dalam physical capital seperti belanja aset atau

mesin-mesin baru adalah meningkatkan penerimaan atau produksi di masa datang,

demikian juga halnya investasi yang dilakukan dalam human capital. Belanja

pendidikan atau pelatihan bagi seseorang (orang tua atau masyarakat) bertujuan

mengantisipasi pengetahuan dan skill guna meningkatkanan penghasilan di masa

datang.


Kurva penghasilan bertambah (incremental earnings) Campbell dan Stanley

secara sederhana menggambarkan profil peningkatan pendapatan seseorang akibat

pendidikan lanjutan. Gambar 2-1 menjelaskan seberapa besar tambahan penghasilan

yang akan diperoleh pekerja berpendidikan lanjutan dibanding dengan pekerja yang

berpendidikan menengah. Kurva HH menunjukkan penghasilan jika seseorang

memutuskan untuk tidak melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. Kurva CC

adalah biaya dan penghasilan bila melanjutkan pendidikan 4 tahun di perguruan

tinggi sebelum memasuki pasar kerja. Area – 1 merupakan biaya langsung atau

pendapatan negatif selama melanjutkan pendidikan. Area – 2 merupakan biaya tidak

langsung (indirect cost) atau biaya peluang (opportunity cost) yakni biaya akibat

menahan diri dari penghasilan yang seharusnya diterima karena mengikuti

pendidikan. Jumlah Area-1 dan Area –2 adalah total investasi dalam pendidikan.

C

H

65

(2) Indirect Cost

(1)Direct Cost Age2218

H

(3) Incremental Earnings

ANNUAL EARNINGS

Sumber : Campbell & Stanley, 1986

Gambar 2-1 : Kurva incremental earnings pekerja berpendidikan tinggi


Area – 3 menunjukkan tambahan penghasilan bruto yang diterima oleh pekerja

berpendidikan lanjutan atau incremental earnings.

2.2. Kesehatan dan Pertumbuhan Ekonomi

Pada teori permintaan konvensional diajukan asumsi bahwa konsumen

mempunyai cukup informasi untuk melakukan pemilihan barang yang akan

dikonsumsi secara optimal dalam mencapai utiliti maksimum, namun model tersebut

tidak berlaku secara sempurna pada pasar pelayanan kesehatan. Hal ini terjadi karena

karakteristik komoditi kesehatan yaitu ketidaksempurnaan informasi, keterbatasan

pengetahuan (lack of knowledge), ketidakpastian permintaan, monopoli penawaran,

tidak pernah homogen, efek eksternalitas dan asing (non-excludability), bahaya moral

dan tergolong barang mutu jasa atau merit goods (Tjipto dan Soesetyo, 1994).

Membicarakan kesehatan tidak hanya mempersoalkan pelayanan

kesehatannya saja, melainkan akan berkaitan dengan kesejahteraan seluruh

masyarakat. Pemerintah harus bertindak mengatur pasar komoditi kesehatan guna

menghindarkan konsumen menanggung kerugian besar akibat kesalahan dalam

melakukan pemilihan konsumsi komoditi pelayanan kesehatan.

Tjiptoherijanto (1994) menyatakan bahwa secara umum sumber pembiayaan

kesehatan berasal dari pemerintah, swasta, lembaga komersial dan pengeluaran

langsung oleh rumah tangga. Porsi terbesar dari segi kuantitas pembiayaan kesehatan

secara nasional berasal dari pengeluaran rumah tangga. Program-program di bidang


kesehatan dan pendidikan lebih berhubungan dengan peningkatan kualitas sumber

daya manusia

Schultz, 1960 dan Denison, 1962 (dalam Tjiptoherijanto, 1994) menunjukkan

sekitar 20 % pertumbuhan ekonomi AS untuk beberapa dasawarsa disebabkan oleh

perbaikan tingkat pendidikan dan kesehatan. Pengaruh perbaikan kesehatan

meningkatkan partisipasi tenaga kerja selanjutnya memperbaiki tingkat pendidikan

dan kemudian menyumbang pertumbuhan ekonomi. Tingkat kesehatan yang cukup

baik akan merangsang keinginan meningkatkan produktivitas dan mengubah sikap ke

arah aktivitas yang lebih bersifat kewiraswastaan atau bersikap lebih produktif.

2.3. Pertumbuhan Ekonomi

Lipsey (1999) menyatakan bahwa pertumbuhan ekonomi merupakan suatu

kekuatan tunggal untuk menghasilkan peningkatan standar hidup dalam jangka

panjang. Apa yang terjadi pada materi standar kehidupan kita sepanjang waktu

tergantung pada besarnya pertumbuhan riil produk domestik bruto atau PDB (gross

domestic product/GDP) dihubungkan dengan pertumbuhan penduduk, artinya

tergantung pada PDB per kapita. Pertumbuhan PDB atau GDP per kapita tidaklah

menunjukkan kehidupan setiap penduduk lebih baik, melainkan hanya memberitahu

standar hidup rata-rata menjadi lebih tinggi.

Case (2002) menyebutkan bahwa pertumbuhan ekonomi diwarnai dengan

peningkatan keluaran (output) total suatu perekonomian. Hal ini terjadi bila

masyarakat mengupayakan sumber daya baru atau belajar untuk memproduksi lebih


banyak dengan menggunakan sumber daya yang ada. Modal untuk pertumbuhan

ekonomi negara-negara miskin sangat penting karena mereka harus membangun

jaringan komunikasi dan transportasi yang perlu agar pengembangan industri

berfungsi secara efisien.

Menolak teori Laisez-faire (pasar bebas), Keynes memperkenalkan teori

pendapatan nasional (GDP) yang disederhanakan dalam persamaan:

Y = C + I + G

di mana ; Y = Pendapatan/GDP

C = Konsumsi

I = Investasi

G = Pengeluaran pemerintah

GDP atau PDB selain sebagai fungsi determinan konsumsi, tabungan atau

investasi juga berkaitan dengan pengeluaran pemerintah.

Model pertumbuhan Solow berfokus pada 4 variabel yakni ; output Y, modal

K, tenaga kerja (labor) L dan ilmu pengetahuan atau efektivitas tenaga kerja A

(Romer, 1996). Perekonomian mengkombinasikan sejumlah modal K, tenaga kerja L

dan ilmu pengetahuan untuk memproduksi output Y. Bentuk fungsi produksi Solow

adalah sebagai berikut :

Y = f (K, A, L)

Selanjutnya model Solow-Swan bertolak pada asumsi dasar bahwa output Y

dihasilkan melalui kombinasi modal fisik K (meliputi mesin-mesin, peralatan,

gedung) dan tenaga kerja L dalam berbagai porsi. Dengan penambahan tenaga kerja


dan modal sebagai input, selanjutnya fungsi ekonomi produksi dipengaruhi oleh

faktor teknologi A sebagai standar keterwakilan.

Fungsi tingkat pertumbuhan modal dan investasi atau tabungan agregat

diuraikan dalam persamaan berikut :

S (Y/L) = ( n + λ ) K/L

Di mana S adalah tabungan, n tingkat pertumbuhan penduduk dan λ tingkat

kemajuan teknologi (dengan skala produksi konstan), Y/L output per kapita dan rasio

antara modal dengan tenaga kerja adalah K/L.

Sejauh ini dalam ekonomi modern sumber daya tidak hanya diperuntukkan bagi

investasi atau konsumsi swasta, akan tetapi juga untuk kepentingan publik. Di

Amerika Serikat misalnya sekitar 20 % total output dikonsumsi oleh belanja

pemerintah, di beberapa negara persentasenya malah lebih tinggi. Maka secara alami

sektor belanja (pengeluaran) pemerintah dicantumkan ke dalam model :

k = f (K – C – G – (n + g) k

di mana ; k adalah K/AL

G adalah belanja pemerintah terhadap output

(n – g ) adalah break-even investment

Weiher (1986) menyebut pertumbuhan ekonomi merupakan senjata terbaik

untuk memerangi masalah kelangkaan (scarcity). Pertumbuhan ekonomi adalah

meningkatnya kapasitas produksi output dalam perekonomian yang terdiri dari dua

komponen yaitu ekstensif dan intensif. Pertumbuhan ekonomi ekstensif berasal dari


peningkatan kuantitas faktor-faktor produksi di mana standar hidup meningkat hanya

jika modal atau bahan baku bertumbuh lebih cepat dari tenaga kerja.

Weiher menekankan pertumbuhan ekonomi dapat dengan mudah dikenali melalui

pengujian terhadap beberapa materi dasar dari pertumbuhan yang dibagi dalam 5

kategori yaitu ; kuantitas input dan faktor-faktor, human capital, teknologi,

organisasi ekonomi dan kelembagaan (institutions). Sedangkan pertumbuhan

ekonomi intensif dihasilkan oleh peningkatan produktivitas faktor-faktor produksi

dan selalu ditunjukkan dengan peningkatan pendapatan (income) per kapita. Bila stok

modal bertumbuh lebih cepat dari tenaga kerja maka produktivitas tenaga kerja

meningkat sedangkan produktivitas modal menurun.

Salah satu cara yang dapat ditempuh untuk meningkatkan pertumbuhan

ekonomi (output per kapita) adalah dengan menggunakan tingkat kemajuan teknologi

yang lebih baik. Solow mencatat bahwa 90 % pertumbuhan ekonomi AS sejak 1909

– 1949 ditandai dengan hadirnya faktor teknologi, seperti dirumuskan dalam

persamaan berikut:

δ Y/Y = α ( δ L/L + δ A/A) + ( 1 - α ) δ K/K

Keterangan : δ A/A adalah tingkat pertumbuhan tenaga kerja memperoleh

kemajuan teknologi, sementara (1 - α ) adalah tingkat pendapatan

dari modal.

Schultz menekankan hubungan antara pendapatan dengan pendidikan yang

berfungsi sebagai investasi bidang HC dapat meningkatkan pendapatan riil. HC lebih

tinggi nilainya bila dibandingkan dengan modal phisik. Disesuaikan dengan pendapat


Gary Becker (1975) yang menghubungkan tingkat pendidikan dengan produktivitas

pekerja disimpulkan bahwa pekerja dengan pendidikan lebih tinggi akan lebih

produktif dan menerima gaji yang lebih besar. Fungsi investasi HC digambarkan

persamaan berikut :

HC inv. = G ( R, B, T, H )

HC inv. adalah tingkat investasi HC, G adalah fungsi investasi HC, R adalah

input sumber daya (Modal, TK), T adalah input lamanya pendidikan, B adalah

kekuatan pisik dan mental dan H adalah input HC. Penjumlahan seluruh input akan

menghasilkan peningkatan HC artinya investasi HC merupakan fungsi positip dari

seluruh input.

Sherwin Rosen (1976) memperkenalkan teori tentang pendapatan yang

bertumpu pada investasi HC. Ia menekankan bahwa pendidikan akan memperbaiki

pengetahuan pribadi sekaligus memperkuat kapasitas pribadi untuk belajar sambil

bekerja yang akhirnya akan mempercepat pertumbuhan akumulasi HC.

Becker dan Easterlin (1981) menyebutkan pertumbuhan ekonomi modern

bertumpu pada pendidikan dan ilmu pengetahuan. Dale W. Jorgenson dan Barbara M.

Fraumeni (1991) menyebut porsi pertumbuhan ekonomi Amerika Serikat berbasis

pada investasi bidang HC dan modal fisik.

2.4. Studi atau Penelitian Empiris

Malenbaum (1970) menganalisis gejala rendahnya output pertanian 22 negara

miskin (dependen variabel) yang memiliki tenaga kerja melimpah melalui ukuran


kesehatan, ekonomi dan sosial sebagai variabel bebas (independen) yang

menghasilkan persamaan regresi berikut :

X1 = 133 + 0,344 X2 + 0,38 X3 + 0,13 X4 - 0,00095 X5 – 0,02 X6

Elastisitas (2,2) (0,73) (2,7) (3,8) (0,25)

Di mana : X1 = output pertanian, X2 = tenaga kerja, X3 = pupuk, X4 = tkt kematian bayi

X5 = rasio jumlah dokter dengan penduduk, X6 = tingkat buta huruf, R2 = 0,62

Angka R2 20 % berasal dari variabel-variabel pertanian, 80 % berasal dari variabel-

variabel kesehatan dan kurang dari 2 % merupakan kontribusi tingkat melek huruf.

Beberapa studi menunjukkan bahwa sumber daya manusia di negara-negara

industri baru (NICs) ternyata lebih siap dalam menyongsong era globalisasi (Fergus

dan Sugiharso, 1995). Dengan demikian disimpulkan penguasaan teknologi didukung

oleh adanya kesiapan sumber daya manusia. Pengalaman beberapa negara

menunjukkan bahwa faktor kesiapan sumber daya manusia merupakan syarat mutlak

dalam pengembangan teknologi.

Keberhasilan suatu negara ditentukan oleh kualitas sumber daya manusia yang

dapat diungkapkan dengan berbagai indikator seperti mutu tenaga ahli, persentase

penduduk dengan pendidikan sekolah lanjutan serta university enrolment untuk

kelompok usia antara 20-24 tahun. Berbagai penelitian empiris di negara-negara

OECD seperti Kanada, Swedia, Italia, Amerika Serikat, Jepang, Selandia Baru,

Australia dan lain-lain serta beberapa negara Macan Asia Timur seperti Korea,

Taiwan dan Cina menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara

investasi human capital dengan pertumbuhan ekonomi.


Benhabib dan Spiegel (1994) menguji sejumlah model analisis hubungan

antara HC dengan pertumbuhan ekonomi, mulai dari pendekatan model perhitungan

standar pertumbuhan sampai menempatkan spesifikasi struktural terhadap model

Nelson-Phelps dengan persamaan :

DAi = γ1+ γ2- γ3 Hi + γ4 Hi (Yi max) + α DK + β DL + D (epsilon)

di mana : DAi merupakan log pembeda akhir inisial periode A pada sejumlah

negara i ; γ1 menunjukkan teknologi eksogenous, γ2 inovasi dalam

negeri rata-rata negara H, Yi max adalah pendapatan per kapita

dengan menggunakan log fungsi produksi.

Dalam studi ini dilakukan regresi data silang dengan penggunaan data rata-

rata untuk menghindari kesalahan pengukuran meski tergantung pada pengukuran

dalam jangka pendek sehingga hasilnya dapat dibandingkan dengan penemuan

Benhabib dan Spiegel (1994) yang juga menggunakan pendekatan ini. Kelemahannya

adalah kemungkinan hilangnya informasi pembanding pada pengelompokan data atau

pengumpulan data time-series.

Tallman dan Ping Wang (1992) meneliti pertumbuhan ekonomi di Taiwan

dengan menguji pengaruh HC terhadap output. Mereka mengestimasi agregat fungsi

produksi dan melalui pembuktian empiris menemukan bahwa penambahan tenaga

kerja yang efektip secara langsung meningkatkan modal fisik yang selanjutnya akan

mempengaruhi pertumbuhan output. Riset memperlihatkan bahwa andil pendidikan

dalam semua estimasi adalah konsisten dengan skala pendapatan konstan dan


berpengaruh kuat terhadap penambahan variabel-variabel khusus yang berkorelasi

terhadap output. Riset menemukan hubungan antara HC dengan pertumbuhan.

Ketersediaan (stok) HC meliputi suatu fungsi kuadratik sebab diasumsikan

bahwa hubungan pertumbuhan ekonomi dengan stok HC tidak linier atau

koefisiennya tergantung pada ketersediaan HC itu sendiri. Brock-Durlauf

mengetengahkan bahwa dalam menghitung tingkat pertumbuhan negara dengan taraf

pembangunan berbeda akan menggunakan parameter yang berbeda pula. Negara-

negara dengan ketersediaan HC yang lebih baik maka pertumbuhan ekonominya akan

lebih cepat, namun dalam waktu tertentu hubungan keduanya bisa negatip.

Model Solow-Swan memprediksi tingkat output antar negara-negara yang

mempunyai kesamaan parameter teknologi dan preferensi. Sejalan dengan asumsi

tersebut, negara-negara miskin ternyata akan bertumbuh lebih cepat dibanding

negara-negara kaya. Uji empiris terhadap hipotesis konvergensi masih belum

mencapai suatu konsensus.

Paas, Tafenau dan Scannel (2004) menganalisis pengaruh permintaan dan

penawaran faktor-faktor pertumbuhan dalam kasus pertumbuhan ekonomi di dua grup

negara-negara kawasan Laut Baltik yakni negara industri dan negara transisi yang

ditaksirkan dalam model berikut ini :

GYi,t= βi,t+β1Ii,t-2+β2GLi,t-1+β3GHi,t-2+β4Hi,t-2+β5H2i,t-2+β6GIi,t-1+β7GREGi,t-1+Σi,t

Yi,t-2

Di mana ; GYi,t : tingkat pertumbuhan GDP

Ii,t-2 : akumulasi modal fisik

Yi,t-2


GL i,t-1 : tingkat pertumbuhan kesempatan kerja

GHi,t-2 : akumulasi human capital

Hi,t-2 : human capital (HC)

GIi,t-1 : tingkat pertumbuhan investasi dalam negeri

GREGi,t-1 : pertumbuhan GDP negara-negara Laut Baltik

∑i, t : komponen permodalan

β0 … β7 merupakan koefisien atau parameter

i ; negara dan t merupakan periode waktu

2.5. Hipotesis Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah dan tinjauan teori serta beberapa kajian

empiris yang telah dilakukan oleh peneliti-peneliti sebelumnya, maka hipotesis

penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Terdapat pengaruh positip anggaran pembangunan pemerintah di bidang

pendidikan dan anggaran pembangunan kesehatan terhadap peningkatan PDB

Indonesia, ceteris paribus.

2. Terdapat pengaruh positip akumulasi modal fisik (fixed capital formation)

terhadap peningkatan PDB Indonesia, ceteris paribus.

3. Terdapat pengaruh yang positip jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan

menengah terhadap peningkatan PDB Indonesia, ceteris paribus.

4. Terdapat pengaruh yang positip jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan

tinggi terhadap peningkatan PDB Indonesia, ceteris paribus.


2.6. Kerangka Pemikiran

Dengan mengadaptasi Paas, Weiher, Piter dkk, Tjiptoherijanto dan beberapa

studi empiris lainnya maka penelitian ini dapat digambarkan dalam kerangka

pemikiran yang diuraikan berikut ini :

PENINGKATAN P D B INDONESIA

M O D A L Human Capital

HC + Akumulasi Modal PDB/Ekonomi Kualitas pekerja &F-Produksi lainnya Peningkatan/Pertumbuhan

Gambar 2.2. Sketsa Kerangka Pemikiran

- IPTEK - KELEMBAGAAN EKONOMI

S D A

1, Akumulasi Modal Fisik

2.Anggaran pendidikan dan kesehatan

Jumlah tenaga kerja 3.Berpendidikan

menengah 4.Berpendidikan tinggi


Faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan PDB Indonesia dalam

penelitian ini adalah akumulasi modal fisik, anggaran pemerintah di sektor

pendidikan dan kesehatan sebagai investasi pemerintah di bidang HC serta jumlah

tenaga kerja produktif berpendidikan menengah dan berpendidikan tinggi sebagai

akumulasi (stock) HC.

Dengan meningkatkan kualitas tenaga kerja melalui pendidikan dan tingkat

kesehatan yang memadai ditambah dengan meningkatnya akumulasi modal fisik

maka pertumbuhan ekonomi akan meningkat pula. Pekerja dengan tingkat pendidikan

dan kesehatan yang lebih baik diharapkan akan lebih termotivasi dan berinovasi

untuk meningkatkan produktivitas faktor produksi lainnya.


BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup penelitian ini meliputi analisis pengaruh antara empat variabel

independen terhadap variabel dependen. Variabel independen tersebut adalah

akumulasi modal fisik (AMF), anggaran pemerintah di sektor pendidikan dan

kesehatan atau investasi pemerintah dalam human capital (GIHC), jumlah tenaga

kerja berpendidikan menengah (SHCM) dan tenaga kerja berpendidikan tinggi

(SHCU) atau stok human capital (SHC) di Indonesia. Sedangkan variabel dependen

adalah pertumbuhan Produk Domestik Bruto atau PDB Indonesia.

3.2. Jenis dan Sumber Data

Untuk mengetahui pengaruh beberapa variabel independen yang disebutkan di

atas terhadap variabel dependen pertumbuhan ekonomi digunakan data runtun waktu

(time-series) selama 20 tahun yaitu dari tahun 1975 sampai dengan 2004. Jenis data

yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah jenis data sekunder yang diperoleh

dari Buku Statistik, data produk situs resmi dari Biro Pusat Statistik, Bappenas, Bank

Indonesia, Bank Dunia dan Badan Dunia resmi lainnya.

Ditunjang juga dengan studi kepustakaan dengan memanfaatkan atau

mempelajari berbagai buku-buku karya ilmiah dan sumber informasi lainnya yaitu


dokumen-dokumen atau jurnal-jurnal dalam dan luar negeri yang dianggap relevan

terhadap pokok permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini yang diperoleh

antara lain melalui situs ekonomi atau jurnal yang resmi dan diakui.

3.3. Definisi Operasional dan Batasan Variabel

Untuk memudahkan analisis maka dalam penelitian ini diberi batasan dan

definisi operasional serta indikator variabel sebagai berikut:

1. Produk Domestik Bruto (PDB) atau Gross Domestic Product (GDP) Indonesia

adalah nilai total output seluruh sektor produksi yang diukur selama setahun di

Indonesia berdasarkan harga konstan dengan satuan miliar rupiah.

2. Pengeluaran pemerintah adalah besarnya anggaran yang dikeluarkan oleh

pemerintah melalui APBN untuk kegiatan rutin dan pembangunan dalam satuan

miliar rupiah.

3. Akumulasi modal fisik (AMF) adalah besarnya akumulasi modal yang

dipergunakan seluruh sektor untuk memproduksi barang (output) secara agregat

dalam satuan miliar rupiah.

4. Anggaran Pendidikan adalah besarnya pengeluaran belanja atau investasi

pemerintah melalui anggaran pembangunan untuk sektor pendidikan dalam satuan

miliar rupiah.


5. Anggaran Kesehatan adalah besarnya pengeluaran belanja atau investasi

pemerintah melalui anggaran pembangunan untuk sektor kesehatan dalam satuan

miliar rupiah.

6. Tenaga kerja berpendidikan Menengah adalah jumlah tenaga kerja produktif

dengan latar belakang pendidikan menengah (SLTP/SLTA) yang terlibat

langsung di sektor produksi dihitung dalam satuan jumlah orang.

7. Tenaga kerja berpendidikan tinggi adalah jumlah tenaga kerja produktif dengan

latar belakang pendidikan tingkat tinggi (Akademi dan Universitas) yang terlibat

langsung di sektor produksi, dihitung dalam satuan jumlah orang.

3.4. Model Analisis

Untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi

di Indonesia, dengan mengadopsi model pertumbuhan ekonomi menurut penelitian

Paas dkk., serta berpedoman pada pandangan Keynesian, Model Solow-Swan, Gary

Becker dan lain-lain maka penelitian ini membentuk fungsi determinan sebagai

berikut : PDB = f (AMF, GIHC, SHCM, SHCU)

Selanjutnya fungsi tersebut dispesifikasi dalam bentuk model persamaan linier

sebagai berikut :

Y = α0 + α1AMF + α 2 GIHC + α 3SHCM + α 4SHCU + μ

Di mana : Y = Pertumbuhan Ekonomi diproxy dengan PDB

AMF = Akumulasi Modal Fisik (Rp. Miliar)

GIHC = Anggaran Pemerintah di bidang HC yang terdiri dari

Anggaran Pendidikan dan Anggaran Kesehatan (Rp. Miliar)


SHCM = Jumlah tenaga kerja berpendi-didikan menengah ( orang)

SHCU = Jumlah tenaga kerja berpendidikan tinggi ( orang)

β0 adalah konstanta atau intercept

α1, α 2, α3, α 4 adalah koefisien atau parameter

μ adalah error term atau kesalahan penganggu.

3.5. Metode Analisis

Untuk menguji hipotesis dilakukan pengujian estimasi dengan menggunakan

metode OLS (Ordinary Least Square). Metode OLS secara teknis akurat atau unggul

dan mudah menginterpretasikan hasil perhitungannya serta sebagai alat estimasi linier

dengan unbiased terbaik atau Best Linier Unbiased Estimation atau BLUE (Gujarati,

2003).

Untuk mengidentifikasi besarnya pengaruh faktor-faktor ekonomi terhadap

pertumbuhan ekonomi di Indonesia dalam penelitian ini digunakan persamaan linier

dengan variabel terikat (dependen) adalah Peningkatan Produk Domestik Bruto (PDB

atau GDP) Indonesia. Sedangkan variabel independen (explanatory) adalah

akumulasi modal fisik (AMF), investasi pemerintah Indonesia dalam bidang HC yaitu

anggaran pembangunan pemerintah di sektor pendidikan dan kesehatan (GIHC),

jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan menengah (SHCM) dan jumlah tenaga

kerja produktif berpendidikan tinggi (SHCU) selama 30 tahun atau antara tahun 1975

sampai dengan 2004

.


3.6. Uji Kesesuaian (Goodness of Fit )

Untuk mengetahui sejauh mana kesesuaian atau kecocokan sejumlah data

sampel untuk diregresi dibutuhkan Uji kesesuaian (goodness of fit) dengan mengukur

besarnya koefisien determinasi r2 (untuk dua variabel) atau R2 (untuk regresi

berganda dengan lebih dari dua variabel). Dalam penelitian ini dicari besarnya R2

karena jumlah variabel penelitian lebih dari dua.

R2 merupakan koefisien determinasi berganda yang menjelaskan variabel

independen Xi mempengaruhi variabel dependen Yi.. Besarnya R2 dapat dihitung

berdasarkan persamaan berikut :

R2 = ˆβ2 Σ yix2i + ˆβ3 Σ yix3i Σ y2

i atau :

R2 = ∑∑

−

−

−iy

i

2

2

1μ

Nilai R2 berada antara 0 dan 1

Jika R2 = 1 maka derajat kesesuaian regeresi 100 persen menjelaskan variabel Y.

R2 = 0 maka model tidak mampu menjelaskan pengaruh variabel independen

terhadap variabel dependen Y

3.6.1. Uji Parsial (t-test)

Uji-t (t-test) atau uji parsial digunakan untuk menguji hipotesis secara parsial

dari masing-masing koefisien regresi dengan standard error (se). Bentuk paling

sederhana dari hubungan stokastik antara dua variabel X dan Y melalui metode


kuadrat terkecil (OLS) dalam model regresi linier sederhana dikemukakan oleh Carl

Friedrich Gauss dengan memasukkan unsur μi untuk mengeliminasi kesalahan

pemilihan bentuk regresi pada pendekatan persaman

Yi = β0 + β1X1 + μi

Pindyck (1981) menulis regresi berganda (Multiple Regeression Model)

dengan tiga variabel atau lebih yakni variabel dependen Y sebagai fungsi linier dari

variabel independen X1, X2, ………….. Xk, dan pengganggu (error term) ε dalam

persamaan :

Y = β1 + β2X2i + β3X3i + ……… + βkXki + εi

Di mana : Y = variabel terikat X1i,X2i, ……,Xki = variabel eksplanatori (bebas)

ε = error term β1 = konstanta/intersep

Pada penelitian ini terdapat 4 variabel independen sehingga persamaan di atas

menjadi :

Y = β1 + β2X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + μi

H0 ; β3 = β4 atau (β3 - β4) = 0

H1 ; β3 ≠ β4 atau (β3 - β4) ≠ 0

t-Test adalah : t = (β3 - β4) - (β3 - β4) se (β3 - β4)

Jika ; t-hitung > t-tabel maka H0 ditolak

t-hitung < t-tabel maka H0 diterima


3.6.2. Uji Serempak atau Testing the Overall Significance (Uji-F)

Untuk menguji sejumlah variabel eksplanatori (penjelas) secara serempak

(simultaneously) kita tidak dapat menggunakan t-test melainkan harus diuji melalui

teknik analysis of variance (ANOVA) atau F-test dengan persamaan berikut :

F = (ˆβ2 Σyix2I + ˆβ3 Σyix3i ) /2 = ESS/df

Σ ˆμ2I / (n-3) RSS/df

untuk menguji hipotesis :

H0 ; β2 = β3 = … = βk = 0

H1 ; β2 = β3 = … = βk ≠ 0 di mana k, adalah jumlah variabel

Jika : F-hitung > Fα (k-1, n-k), maka H0 ditolak atau H1 diterima

F-hitung < Fα (k-1, n-k), maka H0 diterima atau H1 ditolak

3.7. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik :

Untuk mengestimasi suatu model empiris dengan data runtun waktu (time

series) yang harus diuji terutama adalah asumsi multikolinieritas, otokorelasi, bentuk

fungsi linier dan spesifikasi model (Insukindro, 2000). Data berdistribusi normal tetap

dibahas khususnya dalam penggunaan data lintas sektoral (cross section).


3.7.1. Uji Multikolinieritas

Menurut Ragnar Frisch (1934), suatu model regresi dikatakan terkena

multikolinearitas bila terjadi hubungan linier yang sempurna atau eksak di antara

beberapa atau semua variabel bebas dari suatu model regresi yang menyebabkan sulit

melihat pengaruh variabel penjelas terhadap variabel yang dijelaskan. Keberadaan

multikolinieritas menyebabkan tanda dari model estimasi berobah, t-hitung tidak

signifikan dan R2 memiliki nilai yang tinggi.

F-hitung dikalkulasi dengan menggunakan rumus :

F-hitung = R2xt x (n – k)

1 – R2xt (k – 1)

di mana : R2

xt = nilai R2 hasil estimasi regresi parsial variabel penjelas

n = jumlah data

k = jumlah variabel penjelas

Dapat pula digunakan F-hitung dengan menggunakan rumus : F-hitung = R2

xt x √ (n – k) √ (1 – R2

xt) a. Jika F-hitung secara statistik signifikan, maka antara variabel bebas terdapat

kolinieritas.

b. Jika F-hitung secara statistik tidak signifikan, maka antara variabel bebas tidak

terdapat kolinieritas

3.7.2. U j i L i n i e r i t a s

Uji linieritas digunakan untuk melihat apakah spesifikasi model yang

digunakan sudah benar. Apakah fungsi yang digunakan sebaiknya berbentuk linier,


kuadrat atau kubik. Apakah suatu variabel baru akan relevan atau tidak bila

dimasukkan ke dalam model.

Untuk uji linieritas dalam penelitian ini digunakan Uji Ramsey (Ramsey

RESET test), yaitu dengan membandingkan nilai Fhitung dengan Ftabel. Kriteria

keputusan adalah sebagai berikut :

1. Bila nilai Fhitung > Ftabel maka hipotesis yang menyatakan bahwa spesifikasi

model yang digunakan dalam bentuk fungsi linier adalah benar, dapat ditolak.

2. Bila nilai Fhitung < Ftabel maka hipotesis yang menyatakan bahwa spesifikasi

model yang digunakan dalam bentuk fungsi linier adalah benar, tidak dapat

ditolak

3.7.3. U j i N o r m a l i t a s

Asumsi model regresi linier klasik adalah bahwa faktor pengganggu μI

mempunyai nilai rata-rata yang sama dengan nol, tidak berkorelasi dan mempunyai

varian yang konstan. Dengan asumsi ini OLS estimator atau penaksir akan memenuhi

sifat-sifat statistik yang diinginkan, seperti tidak bias dan mempunyai varian yang

minimum. Untuk dapat mengetahui normal atau tidaknya faktor pengganggu μI

dilakukan dengan uji Jarque-Bera (J-B test). Uji ini menggunakan hasil estimasi

residual dan chi-square probability distribution, yaitu dengan membandingkan nilai

J-B hitung = X2hitung dengan nilai X2

tabel dengan kriteria keputusan sebagai berikut :

1. Bila nilai J-Bhitung > nilai X2tabel, maka hipotesis yang menyatakan bahwa

residual μI adalah berdistribusi normal ditolak.


2. Bila nilai J-Bhitung < nilai X2tabel, maka hipotesis yang menyatakan bahwa

residual μI adalah berdistribusi normal diterima atau tidak dapat ditolak.

3.7.4. U j i O t o k o r e l a s i

Otokorelasi merupakan korelasi yang sering terjadi antara anggota

serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu seperti dalam data runtun waktu

(time series) terutama bila selang waktu sangat pendek. Dapat juga terjadi pada ruang

dalam data lintas sektoral (cross section). Dalam konteks regresi, situasi otokorelasi

tidak terdapat dalam faktor pengganggu atau dapat ditulis :

E(μiμj) = 0 i ≠ j

Bila terjadi saling ketergantungan antara faktor pengganggu yang

berhubungan dengan observasi dipengaruhi oleh unsur gangguan yang berhubungan

dengan pengamatan lainnya atau dengan kata lain terjadi otokorelasi, ditulis dengan

simbol berikut E(μiμj) ≠ 0 i ≠ j

Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya otokorelasi digunakan metode

Uji d Durbin Watson (uji-D-W) :

Σ (μt - μt-1)2

d = ………………………(3.7.4.1) Σ μi

2

di mana nilai D-W statistik adalah terletak antara 0 dengan 4

Σμt2 + Σ2

t-1 –2 Σ μt μt-1 d = Σμt


karena Σμt hampir sama dengan Σμt-1 maka [persamaan di atas dapat ditulis :

Σμt μt-1 d ≈ 2 1 – Σ μt

2

di mana ≈ artinya kira-kira atau sebangun dengan.

Dengan menggunakan formulasi persamaan 3.7.4.1, kemudian D-W-statistik

dibandingkan dengan nilai D-W-tabel dengan pedoman sebagai berikut, bila :

0 < D-W-statistik < dL ; tolak H0 yang menyatakan tidak ada otokorelasi positip

dL ≤ D-W-statistik ≤ dU ; tidak ada otokorelasi positip (inconclusive/no decision)

4 – dL < D-W-statistik < 4 ; tolak H0 yang menyatakan tidak ada otokorelasi negatif (-)

4 - dU ≤ D-W-statistik ≤ 4 – dL ; tidak ada otokorelasi negatif (inconclusive/no decision)

dU < D-W-statistik < 4 – dU ; terima H0 atau tidak ada otokorelasi positif atau negatif.

atau dapat digambarkan sebagai berikut : Tolak H0 Zona Zona Tolak H0 Yang me- incon- incon- yang menyatakan clusive clusive nyatakan terdapat atau atau terdapat Otokore- indeci- indeci- otokorelasi po- sion sion lasi nega- sitip tip Terima/tidak ditolak H0 atau H*

0 atau -kedua-duanya 0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4 Catatan : H0 : tidak ada otokorelasi positip H*

0 : tidak ada otokorelasi negatip Gambar 3.1. Kurva Keputusan Nilai Durbin Watson-Test


BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Pada awal Pelita I (akhir tahun 1960-an) kondisi perekonomian Indonesia

mengalami perkembangan, sebab perekonomian lebih terarah dan lebih berhati-hati

bila dibandingkan era sebelumnya di mana stabilitas ekonomi sempat terancam

akibat kebijakan-kebijakan pemerintah yang kurang terkendali. Perekonomian

nasional kemudian terdorong lebih meningkat lagi dengan hasil minyak pada awal

dekade 1970-an. Ekspansi ekonomi yang dipicu oleh sumber pendapatan pemerintah

dari kenaikan harga minyak menyebabkan pertumbuhan ekonomi meningkat rata-rata

6,8 persen per tahun. Peran pemerintah melalui kebijakan ekspansi fiskal masih

mendominasi dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia.

Pada periode tahun 1970 – 1979 pertumbuhan ekonomi yang cukup tinggi

berdampak positif terhadap jumlah kesempatan kerja. Peningkatan kesempatan kerja

tercatat mencapai 2 juta sampai 3 juta per tahun. Anggaran pemerintah (rutin dan

pembangunan di bidang pendidikan dan kesehatan tercatat meningkat rata-rata

sekitar 7,5 persen per tahun sampai dengan tahun 1986.

Kemerosotan harga minyak di pasar internasional (awal dekade 1980-an) yang

berakibat pada resesi ekonomi dunia menyebabkan pemerintah Indonesia melakukan


ekspansi di sisi fiskal dengan mulai menurunkan anggaran belanja pemerintah.

Pemerintah menempuh kebijakan deregulasi, debirokratisasi dan liberalisasi di

berbagai sektor ekonomi baik sektor investasi, perdagangan, keuangan serta

perbankan dan sebagainya.

Tabel- 4.1. Pertumbuhan Ekonomi dan Angkatan Kerja Indonesia Dari Pelita-I sampai dengan Pelita-V

Pelita Pertumbuhan-ekonomi rata-

rata (%)

Cadangan Devisa (US$

Juta)

Ekspor (US $

Juta)

Partisipasi Angkatan Kerja (%)

Pertumbuhan Kesempatan Kerja (%)

Pelita I 7,31 930 2.957 53,55 1,34

Pelita II 7,28 2.917 11.020 52,67 1,71

Pelita III 6,16 5.145 18.689 56,20 2,16

Pelita IV 5,29 6.011 19.509 57,38 1,92

Pelita V 8,33 12.708 36.607 61,70 1,17

Sumber : Harinowo,2004 dan Data BPS Diolah

Kebijakan pemerintah berlanjut dengan keluarnya paket kebijakan 27 Oktober

1988 (Pakto’ 88) sebagai penyempurnaan kebijakan di atas tadi. Dampak kebijakan

liberalisasi menyebabkan aliran dana khususnya pinjaman luar negeri swasta

meningkat pesat masuk ke perekonomian Indonesia. Perekonomian meningkat cukup

tinggi dengan pertumbuhan berkisar rata-rata 7,5 persen. Pertumbuhan ekonomi yang

sangat pesat menyebabkan Indonesia dijuluki sebagai salah satu negara “Macan Asia”

(Harinowo,2004).


Di penghujung tahun 1997 Indonesia mengalami krisis ekonomi yang

kemudian merembet ke krisis multidimensi. Krisis ekonomi menyebabkan

pertumbuhan ekonomi Indonesia turun drastis yaitu hanya tumbuh sekitar 1,7 persen

pada tahun 1998 bahkan mengalami pertumbuhan yang negatif sebesar - 13,1 persen

pada tahun 1999. Pertumbuhan ekonomi Indonesia tercatat mengalami penurunan

drastis pada tahun 1998 hingga tahun 2000.

Tambunan (1999) mencatat krisis tahun 1997-1998 menyebabkan pasar

tenaga kerja mengalami pengaruh yang luar biasa. Sementara jumlah tenaga kerja

yang memasuki pasar tenaga kerja baik berpendidikan menengah maupun

berpendidikan tinggi (lanjutan) terus meningkat setiap tahun. Sekitar 5.412.437

pekerja di PHK akibat menurunnya kinerja perusahaan di berbagai sektor ekonomi.

Angka ini menambah jumlah pengangguran dan selanjutnya mempertinggi angka

kemiskinan di Indonesia.

Angka kemiskinan di perkotaan dan pedesaan pada tahun 1998 tercatat 79,4

juta jiwa atau meningkat cukup besar bila dibandingkan tahun 1996 yang tercatat

sebesar 22,5 juta jiwa. Angka pengangguran dan kemiskinan yang meningkat

merupakan bencana bagi sektor industri kita. Merosotnya sebahagian besar

pendapatan masyarakat Indonesia dan selanjutnya menyebabkan daya beli

masyarakat menurun.

Selama dalam jangka waktu time series penelitian ini (1975-2004), belanja

pembangunan atau investasi pemerintah Indonesia di bidang HC secara rata-rata


meningkat setiap tahun. Namun dampak resesi ekonomi tahun 1980-an dan krisis

ekonomi Asia tahun 1997 menyebabkan kebijakan belanja di bidang pendidikan

Tahun 1975 1980 1985 1990 1995 2000

Sumber : Tambunan, 1999 Catatan : = pengangguran - : ekonomi

Gambar 4.1. Pertumbuhan Ekonomi dan Pengangguran di Indonesia Kurun Waktu 1975-2000 (Data dalam Persen)

menurun drastis. Seperti yang terjadi pada tahun 1988 anggaran pembangunan

pendidikan tercatat sebesar 656,00 miliar rupiah atau separuh dari tahun 1987 yakni

sebesar 1.334,70 miliar rupiah. Kejadian yang sama juga berlangsung pada pasca

krisis ekonomi Asia pada tahun 1997 sehingga menyebabkan belanja investasi

pemerintah Indonesia di sektor pendidikan menurun dari 8.954,00 miliar rupiah pada

tahun 1998 menjadi 4.377,50 miliar rupiah pada tahun 1999 dan 5.397,00 miliar

rupiah pada tahun 2000.


Di bidang kesehatan, kebijakan fiskal pemerintah Indonesia tetap meningkat

meski resesi ekonomi tahun 1980-an terjadi, kecuali saat krisis ekonomi 1997 belanja

atau investasi pemerintah di bidang kesehatan menurun sangat mencolok yaitu dari

5.031,00 miliar rupiah pada tahun 1998 menjadi 1.479,80 miliar rupiah pada tahun

1999 dan 2.309,00 miliar rupiah pada tahun 2000. Pada tahun 2003 posisi anggaran

kesehatan pulih kembali sedikit melampaui angka pada tahun 1998 yaitu sebesar

5.693,70 miliar rupiah.

Secara keseluruhan krisis ekonomi Asia 1997 terlihat berdampak langsung

terhadap PDB Indonesia dan akumulasi modal tetap (AMF) serta belanja investasi

pemerintah di bidang pendidikan dan kesehatan (GIHC) yang langsung terpengaruh

dan mengalami penurunan. Kecuali pada masa resesi ekonomi era 1980-an ternyata

PDB dan AMF tetap meningkat dengan persentase pertumbuhan yang semakin

mengecil, sedangkan GIHC mengalami penurunan selama dua tahun (1987-1988)

kemudian pulih kembali pada tahun berikutnya (Lihat Tabel- 4.2).

4.2. Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia

Berdasarkan data statistik selama runtun waktu (time series) dalam penelitian

ini atau dari tahun 1975 sampai dengan tahun 2004, Produk Domestik Bruto (PDB)

Indonesia meningkat rata-rata sebesar 5 persen per tahun. Berdasarkan harga berlaku,

PDB Indonesia pada tahun 1975 adalah 12.642,5 miliar rupiah atau hampir 13 triliun


rupiah (harga konstan 7.630,8 M) meningkat menjadi 1.927.885,1 miliar rupiah atau

hampir 2000 triliun rupiah (harga konstan 486.975 M) pada tahun 2004.

Tabel-4.2 Produk Domestik Bruto dan Penurunan AMF serta GIHC Pasca Resesi 80-an dan Krisis Ekonomi 1997 (Miliar Rupiah)

Tahun PDB AMF GIHC Pendidikan Kesehatan

1986 202.545,90 24.781,90 2.292,50 1.840,10 452,40

1987 324.538,90 30.980,20 1.568,20 1.334,70 233,501988 542.104,80 36.802,60 995,00 656,00 339,00

1989 767.184,70 45.659,80 1.285,00 500,00 785,001990 995.597,20 55.633,40 3.490,00 2.439,00 1.051,00

… … … … … …

1997 1.627.695,50 177.686,10 8.277,00 5.310,00 2.967,00

1998 1.002.333,00 243.043,40 13.985,00 8.954,00 5.031,00

1999 1.107.291,10 226.015,80 5.857,30 4.377,50 1.479,8029000 1.264.918,70 275.881,30 7.706,00 5.397,00 2.309,00

2001 1.467.654,80 316.178,50 13.472,00 9.701,00 3.771,002002 1.610.565,00 325.178,50 16.215,00 11.307,00 4.908,00

Sumber : Data BPS Diolah

Kecuali pada masa krisis ekonomi melanda Asia pada tahun 1997, PDB

Indonesia pada tahun 1998 mengalami penurunan sebesar 26 persen dan kemudian

berturut-turut tiap tahun selanjutnya meningkat lagi hingga mendekati pemulihan

pada tahun 2002-2003. PDB Indonesia tercatat 1.627.695,5 miliar rupiah (harga

berlaku) atau hampir mencapai 1700 triliun rupiah pada tahun 1997 kemudian


merosot tajam menjadi 1.002.333,0 miliar rupiah pada tahun 1998 atau mengalami

pertumbuhan negatif sekitar minus 13,1 persen.

4.3. Akumulasi Modal Fisik

Akumulasi modal fisik atau tetap (gross domestic fixed capital formation)

dalam penelitian ini adalah besarnya akumulasi modal yang dipergunakan seluruh

sektor untuk memproduksi barang (output) secara agregat. Akumulasi modal fisik

tetap disimbolkan dengan AMF dan dihitung dengan nilai konstan.

Berdasarkan data statistik, akumulasi modal fisik mengalami peningkatan

rata-rata sekitar 4 sampai 5 persen setiap tahun selama kurun waktu penelitian. Pada

tahun 1975 akumulasi modal fisik tercatat 2.571,7 miliar rupiah meningkat menjadi

391.583,6 miliar rupiah pada tahun 2004. Resesi ekonomi 1980’an dan krisis

ekonomi pada tahun 1997 hanya berpengaruh singkat atau kurang dari dua tahun

terhadap penurunan akumulasi modal fisik.

4.4. Anggaran Pemerintah dalam Human Capital (GIHC) Anggaran atau belanja pemerintah (government spending) Indonesia di bidang

human capital (HC) adalah anggaran pemerintah di bidang pendidikan dan kesehatan.

Sebenarnya investasi yang lebih besar di bidang HC justru lebih banyak dikeluarkan

oleh pihak swasta dan masyarakat seperti misalnya pengeluaran belanja kesehatan

masyarakat, hanya saja angka pengeluaran swasta dan masyarakat tidak tercatat


(Tjiptoherijanto-Soesetyo, 1994). Dalam penelitian ini investasi pemerintah Indonesia

di bidang HC adalah anggaran pembangunan di bidang pendidikan dan anggaran

pembangunan di bidang kesehatan. Selanjutnya dalam pembahasan anggaran ini

disingkat dengan GIHC dalam satuan miliar rupiah.

Anggaran pembangunan di bidang pendidikan dan anggaran pembangunan di

bidang kesehatan di Indonesia dari tahun ke tahun mengalami peningkatan.

Anggaran pembangunan di bidang pendidikan meningkat rata-rata mencapai 20

persen per tahun dan anggaran pembangunan di bidang kesehatan bahkan mencapai

peningkatan rata-rata 30 persen per tahun.

Berdasarkan data statistik tercatat peningkatan anggaran pembangunan di

bidang pendidikan dapat dilihat yaitu sebesar 129,1 miliar rupiah pada tahun 1975

meningkat menjadi 18.958,4 miliar rupiah atau hampir 19 triliun rupiah pada tahun

2004. Sementara anggaran pembangunan di bidang kesehatan sebesar 32,7 miliar

rupiah pada tahun 1975 meningkat menjadi 8.557,6 miliar rupiah atau hampir 9

triliun rupiah pada tahun 2004. Artinya dalam kurun waktu kurang dari 30 tahun nilai

nominal anggaran belanja pemerintah untuk membangun faktor human capital

(GIHC) meningkat hampir dua ratus kali lipat. Perlu dicatat bahwa perkiraan di atas

hanya berdasarkan angka nominal anggaran dari data runtun waktu dalam penelitian

ini.

Kecuali pada saat depresi ekonomi dan memudarnya pengaruh masa

“booming” minyak bumi pada awal tahun 1980’an, menyebabkan anggaran


pendidikan Indonesia menurun dari 1.334,7 miliar rupiah pada tahun 1987 menjadi

656,0 miliar rupiah pada tahun 1988 dan 500,0 miliar rupiah pada tahun 1989 atau

menurun sekitar separuhnya. Demikian pula anggaran kesehatan mencapai penurunan

30 persen pada tahun 1988 dan 1989 bila dibandingkan dengan tahun sebelumnya.

Selanjutnya pada tahun 1990 anggaran pendidikan dan kesehatan kembali meningkat

2 sampai 4 kali lipat dibandingkan tahun 1989.

4.5. Jumlah Tenaga Kerja Jumlah tenaga kerja Indonesia yang memasuki pasar tenaga kerja dari tahun

ke tahun terus menerus mengalami peningkatan. Sebahagian dari jumlah tenaga kerja

tersebut tidak dapat diserap oleh kesempatan kerja yang tersedia. Tenaga kerja yang

tidak dapat diserap oleh lowongan kerja yang tersedia akan menjadi pekerja di sektor

informal dan sebahagian lagi akan menjadi tenaga kerja mengganggur

(unemployment) atau setengah menganggur (underemployment).

Meningkatnya jumlah tenaga kerja yang siap memasuki pasar tenaga kerja di

Indonesia tidak sepadan dengan peningkatan kesempatan kerja yang ada. Jumlah

tenaga kerja pada tahun 1975 tercatat sebesar 70 juta jiwa memasuki pasar tenaga

kerja sedangkan tenaga kerja yang berkesempatan bekerja di sektor produksi adalah

46.811.244 jiwa. Artinya hanya 61,25 persen saja total partisipasi angkatan kerja

(TPA) atau tenaga kerja yang dapat diserap oleh pasar kerja.


Selanjutnya pada tahun 2004 tenaga kerja yang tersedia di pasar tenaga kerja

tercatat sekitar 110 juta jiwa sementara total kesempatan kerja tercatat hanya sebesar

93.722.036. Dari jumlah tenaga kerja yang beroleh kesempatan kerja di antaranya

adalah 45.095.920 tenaga kerja berpendidikan yakni berpendidikan menengah sebesar

40.683.239 jiwa dan berpendidikan lanjutan sebanyak 4.412.691 jiwa. Selebihnya

terdiri dari tenaga kerja berpendidikan SD atau tidak tamat SD dan tidak

berpendidikan sama sekali. Jumlah tenaga kerja yang tersedia di Indonesia

meningkat rata-rata sebesar 2 sampai 3 persen per tahun sedangkan kesempatan kerja

meningkat rata-rata di bawah 1 persen.

Jumlah tenaga kerja yang dimaksud dalam penelitian ini adalah jumlah tenaga

kerja produktif yaitu jumlah tenaga kerja yang secara langsung turut aktif bekerja di

sektor produksi barang dan jasa. Tenaga kerja produktif dalam penelitian ini

maksudnya tenaga kerja yang dicacah oleh Badan Statistik sedang bekerja secara

aktif di dalam dunia kerja yang ada di Indonesia. Badan statistik Indonesia

menetapkan tenaga kerja dimaksud tercatat bekerja aktif selama tiga minggu terakhir

saat pencacahan dilaksanakan.

Jumlah tenaga kerja produktif yang berpendidikan lanjutan pada tahun 1975

tercatat sebanyak 129.078 jiwa dan pada tahun 2004 tercatat sebanyak 4.412.691

jiwa. Sementara jumlah tenaga kerja produktif yang berpendidikan menengah pada

tahun 1974 tercatat sebanyak 1.148.801 jiwa dan pada tahun 2004 tercatat sebanyak

40.683.239 jiwa. Artinya jumlah tenaga kerja produktif baik berpendidikan menengah


maupun berpendidikan lanjutan pada tahun 1975 meningkat hampir 40 kali lipat

selama kurun waktu 30 tahun kemudian atau pada tahun 2004.

Total tenaga kerja berpendidikan yang produktif di Indonesia pada tahun 2004

adalah 45.095.920 jiwa dan dari jumlah tersebut ternyata jumlah tenaga kerja

berpendidikan lanjutan hanya menempati sekitar 20 persen dari jumlah tenaga kerja

produktif berpendidikan atau hanya di bawah 5 persen dari total kesempatan kerja.

Sementara tenaga kerja produktif berpendidikan menengah menempati 80 persen dari

total jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan atau sekitar 45 persen dari total

kesempatan kerja.

4.5.1. Tenaga Kerja Berpendidikan Tinggi

Jumlah tenaga kerja berpendidikan tinggi adalah jumlah tenaga kerja

produktif yang berpendidikan akademi yakni mulai dari Diploma 1 (D1), D2 dan D3

serta tenaga kerja lulusan universitas atau minimal S1. Jumlah tenaga kerja produktif

yang berpendidikan tinggi meningkat dari tahun ke tahun atau tercatat rata rata

meningkat sekitar 5 persen per tahun. Pada tahun 1974 jumlah tenaga kerja produktif

yang berpendidikan tinggi tercatat sebesar 129.078 orang meningkat menjadi

4.412.691 orang pada tahun 2004.

4.5.2. Tenaga Kerja Berpendidikan Menengah

Jumlah tenaga kerja berpendidikan menengah adalah jumlah tenaga kerja

produktif yang berpendidikan Sekolah Lanjutan Pertama (SLTP) dan Sekolah


Lanjutan Atas (SLTA) atau sederajat. Jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan

menengah pada tahun 1974 tercatat sebesar 1.148.801 orang meningkat menjadi

40.683.239 orang pada tahun 2004 atau meningkat rata-rata 5 persen per tahun.

4.6. Hasil Penelitian dan Pembahasan

4.6.1. Hasil Estimasi Analisis Ordinary Least Square (OLS)

Hubungan antara variabel independen akumulasi modal fisik (AMF),

investasi human capital (GIHC), tenaga kerja produktif berpendidikan menengah

(SHCM) serta tenaga kerja produktif berpendidikan tinggi (SHCU) terhadap variabel

dependen Produk Domestik Bruto (PDB) dalam penelitian ini dituliskan dalam

persamaan :

PDB = α + α1 AMF + α2 GIHC + α3 SHCM + α4 SHCU + µ

Untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel independen (AMF, GIHC,

SHCM, SHCU) terhadap pertumbuhan ekonomi (PDB) Indonesia maka dilakukan uji

estimasi melalui metode Ordinary Least Square (OLS) untuk data time series (1975-

2004) dengan menggunakan Program E-views versi 4.1. dengan hasil sebagaimana

diurai oleh Tabel-4.3. berikut ini :


TABEL – 4.3. Hasil Estimasi Variabel AMF, GIHC, SHCM dan SHCU Terhadap Varaiabel Pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia (Tahun 1975-1974)

Variabel Koefisien Std. Error t-Statistik Probabilitas Konstanta -1212,34 8386,892 -1,4560 0,1578 Akumulasi Modal Fisik (AMF)

2,0923

0,1624

12,8774

0,0000

Inv. Dalam Human Capital (GIHC)

2,6002

1,1904

2,1843

0,0385

T-kerja Berpddkn Menengah (SHCM)

0,0007

0,0019

0,4170

0,6802

T-kerja Berpddkn Tinggi (SHCU)

0,0396

0,0121

3,2579

0,0032

Dependen Produk Domestik Bruto

-

-

-

-

R2 = 0,9924 Adj. R2 = 0,9911 D-W-statistik = 1,5958 F-statistik = 817,2829 Prob.(F-statistik) = 0,0000

Sumber : Lampiran-1

Persamaan yang diperoleh dari estimasi OLS tersebut di atas adalah :

PDB = -1212 + 2,0923 AMF + 2,6002 GIHC + 0,0007 SHCM + 0,0395 SHCU

Std. error (0,162) (1,190) (0,001) (0,012)

t-statistik (12,877)*** (2,184)** (0,417) (3,257)***

R2 = 0,9924 ¯R2 = 0,9911 F-rasio = 817,28 D-W test = 1,5958

F- Statistik = 817,28 Prob. F-stat. = 0,000

Keterangan : ***) signifikan pada α = 1 %

**) signifikan pada α = 5%


Persamaan hasil estimasi di atas menunjukkan bahwa variabel investasi

pemerintah Indonesia dalam bidang pembangunan Human Capital (GIHC), akumulasi

modal fisik (AMF), jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan menengah (SHCM)

dan jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan tinggi (SHCU) mampu menjelaskan

pertumbuhan PDB Indonesia. Hal ini dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi

(R2) sebesar 0,9924. Artinya secara keseluruhan variabel bebas dalam persamaan

tersebut mampu menjelaskan 99.24 persen variasi pertumbuhan PDB Indonesia

selama kurun waktu yang diteliti, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain

yang tidak terdapat dalam persamaan dimaksud.

Bila dianalisis secara simultan dari masing-masing variabel bebas dalam

persamaan tersebut maka pengaruhnya terhadap variabel dependen peningkatan PDB

Indonesia ternyata mempunyai pengaruh yang sangat signifikan pada tingkat

kepercayaan hampir mencapai 100 persen. Hal ini dapat dilihat dari hasil estimasi di

mana nilai F-statistik 817,28 dan nilai probabilitas uji F-statistik sebesar 0,00.

Apabila dianalisis secara parsial terhadap masing-masing variabel bebas

jumlah tenaga kerja produktif, maka berdasarkan persamaan estimasi terlihat bahwa

hanya variabel jumlah tenaga kerja berpendidikan menengah (SHCM) memberikan

pengaruh kurang signifikan terhadap peningkatan PDB Indonesia. Sedangkan

variabel jumlah tenaga kerja berpendidikan tinggi (SHCU) menunjukkan adanya

pengaruh yang cukup berarti terhadap peningkatan PDB Indonesia. Hal ini sesuai

dengan teori yang menyatakan bahwa tenaga kerja yang lebih berpendidikan dan


lebih sehat diharapkan akan lebih produktif dan termotivasi serta lebih berinovasi

untuk meningkatkan produktifitas faktor produksi lainnya (van den Berg, 2001).

Dengan kata lain, dengan memperhatikan nilai t-statistik dari hasil estimasi

terhadap variabel akumulasi modal fisik (AMF) = 12,877 dan investasi pemerintah

dalam bidang human capital (GIHC) = 2,184 serta tenaga kerja produktif

berpendidikan tinggi (SHCU) =3,257 diperoleh gambaran bahwa variabel independen

AMF, GIHC dan SHCU memberikan pengaruh yang cukup berarti dan sangat

signifikan terhadap pertumbuhan PDB Indonesia. Berdasarkan hasil persamaan

estimasi di atas tanda koefisien regresi dari semua variabel bebas menunjukkan tanda

positip. Hal ini sesuai dengan hipotesis 1, 2, 3 dan 4 yang dinyatakan dalam

penelitian ini.

Tanda positip dari koefisien variabel akumulasi modal fisik (AMF) memberi

indikasi adanya pengaruh yang positip dari akumulasi modal fisik terhadap

peningkatan PDB Indonesia selama periode runtun waktu yang diamati dengan nilai

koefisien sebesar 2,0923. Dengan kata lain apabila akumulasi modal fisik (AMF)

meningkat sebesar 1 miliar rupiah, ceteris paribus, maka laju pertumbuhan PDB

Indonesia akan meningkat sebesar 2,09 miliar rupiah. Dan ini sesuai dengan

hipotesis-1 dari penelitian ini yang menyatakan bahwa akumulasi modal fisik

berpengaruh positip terhadap peningkatan PDB Indonesia, ceteris paribus. Koefisien

regresi sebesar 2,0923 dengan nilai uji t sebesar 12,877 menunjukkan bahwa variabel


akumulasi modal fisik (AMF) tersebut memberikan pengaruh yang sangat signifikan

pada taraf α = 1 persen atau tingkat kepercayaan 99 persen.

Hasil estimasi untuk variabel bebas investasi pemerintah Indonesia dalam

bidang human capital (GIHC) menunjukkan tanda koefisien regresi dengan tanda

positip sebesar 2,6002. Artinya apabila investasi pembangunan pemerintah dalam

bidang pendidikan dan kesehatan meningkat 1 miliar rupiah, ceteris paribus, maka

akan meningkatkan laju pertumbuhan PDB Indonesia sebesar 2,60 miliar rupiah.

Koefisien regresi 2,6002 dan nilai uji t sebesar 2,184 dari hasil estimasi menunjukkan

bahwa variabel investasi pemerintah Indonesia dalam bidang pendidikan dan

kesehatan memberikan pengaruh yang sangat nyata (signifikan) terhadap

pertumbuhan PDB Indonesia dalam kurun waktu yang diteliti pada α = 5 persen atau

tingkat kepercayaan 95 persen.

Ini berarti sesuai dengan hipotesis-2 dari penelitian ini yang menyatakan

bahwa terdapat pengaruh positip anggaran pembangunan pemerintah dalam bidang

pendidikan dan kesehatan terhadap peningkatan PDB Indonesia, ceteris paribus.

Hasil temuan ini masih konsisten dengan beberapa hasil penelitian empiris

sebelumnya, antara lain Engelbrecht (2003), Heckman (2003) serta Tallman dan

Wang (1992).

Demikian pula hasil estimasi untuk variabel jumlah tenaga kerja produktif

berpendidikan tinggi (SHCU) menunjukkan tanda koefisien regresi yang positip

sebesar 0,0396. Artinya apabila jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan tinggi


(lulusan Akademi dan Universitas) meningkat sebanyak 1 orang, ceteris paribus,

maka akan meningkatkan laju pertumbuhan PDB Indonesia sebesar 0,0396 miliar

rupiah atau 3,96 juta rupiah. Nilai positip koefisien regresi 0,0396 dan nilai uji t

sebesar 3,2579 memberi arti bahwa variabel jumlah tenaga kerja produktif yang

berpendidikan tinggi memberi pengaruh positip dan cukup signifikan terhadap

peningkatan PDB Indonesia selama kurun waktu yang diteliti pada α = 1 persen atau

tingkat kepercayaan 99 persen. Hal ini sesuai dengan hipotesis-3 dari penelitian ini

yang menyatakan terdapat pengaruh yang positip jumlah tenaga kerja produktif

berpendidikan tinggi terhadap peningkatan PDB Indonesia, ceteris paribus.

Berdasarkan hasil estimasi, tanda positip nilai koefisien regresi dan nilai t-

statistik yang sangat rendah atas variabel jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan

menengah (SHCM) memberi arti adanya pengaruh yang positip namun kurang

signifikan dari jumlah tenaga kerja berpendidikan menengah terhadap peningkatan

PDB Indonesia selama periode waktu yang diamati dalam penelitian ini. Nilai

koefisien regresinya relatif sangat kecil yakni sebesar 0,0008 demikian juga nilai t-

statistik yakni 0,4170 . Artinya apabila jumlah tenaga kerja produktif yang

berpendidikan menengah meningkat sebanyak 1 orang, ceteris paribus, maka akan

meningkatkan laju peningkatan PDB Indonesia sebesar 0,0008 miliar rupiah atau 80

ribu rupiah. Nilai positip koefisien regresi dengan nilai uji t sebesar 0,4170 ini sesuai

dengan hipotesis-4 dari penelitian ini yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh

yang positip jumlah tenaga kerja berpendidikan menengah terhadap peningkatan PDB


Indonesia, ceteris paribus. Namun nilai pengaruh tersebut sangat kecil atau kurang

signifikan.

Uji kesesuaian (goodness of fit) R2 merupakan koefisien determinasi berganda

yang menjelaskan variabel independen AMF, GIHC, SHCM dan SHCM

mempengaruhi variabel dependen peningkatan PDB Indonesia (Y). Dalam penelitian

ini nilai R2 = 0,9924 artinya, empat variabel independen dalam model persamaan

tersebut mampu menjelaskan 99,24 persen hubungan variabel independen terhadap

variasi variabel dependen Y, sedangkan selebihnya diterangkan oleh variabel lainnya.

Uji parsial (t-test) dari 4 variabel independen dalam penelitian ini

menunjukkan nilai t-hitung untuk 3 variabel AMF (= 12,8774), GIHC (= 2,1843) dan

SHCU (= 3,2578) lebih besar dari t-tabel. Artinya H0 ditolak dan H1 diterima sehingga

3 variabel tersebut dalam penelitian ini dapat dinyatakan sangat signifikan terhadap

peningkatan PDB, sementara variabel SHCM (t-hitung = 0,4170) lebih kecil dari t-tabel

dapat dinyatakan kurang signifikan terhadap peningkatan PDB.

Untuk menguji sejumlah variabel eksplanatori secara serempak

(simultaneously) digunakan Uji serempak (Uji-F) melalui teknik analysis of variance

(ANOVA) atau F-test. Dalam penelitian ini nilai F-hitung = 817,28 atau lebih besar dari

F-tabel sehingga H0 ditolak dan H1 diterima, artinya variabel independen AMF, GIHC,

SHCM dan SHCU secara keseluruhan berpengaruh sangat signifikan terhadap

variabel dependen peningkatan PDB Indonesia.


Uji multikolinieritas dapat dilihat melalui nilai R2 dari masing-masing hasil

regresi antar variabel independen AMF, GIHC, SHCM, SHCU (Lampiran-2) dengan

membandingkannya terhadap nilai R2 hasil regresi pokok bahasan (Lampiran-1)

seperti yang diuraikan tabel berikut ini :

Tabel 4 – 4 : Uji Multikolinieritas Melalui Nilai Determinasi R2 Dari Hasil Estimasi Masing-masing Variabel Dependen AMF,GIHC, SHCM dan SHCU

Estimasi Antar Variabel

No. Indepnd. Dependen

Nilai Deter-minasi

R2

Nilai Determinasi R2 Pokok Bahasan

01. AMF GIHC, SHCM, SHCU 0,8095 < 0,9924

02. GIHC AMF, SHCM, SHCU 0,8295 < 0,9924

03. SHCM AMF, GIHC, SHCU 0,9543 < 0,9924

04. SHCU AMF, GIHC, SHCM 0,8904 < 0,9924

Sumber : Lampiran-1 dan Lampiran-2

Apabila nilai R2 dari masing-masing hasil regresi antar variabel independen

adalah lebih besar dari nilai R2 hasil regresi pokok bahasan maka terdapat

multikolinieritas demikian pula sebaliknya. Dari hasil regresi antar variabel

independen (Lampiran-2) diperoleh nilai R2 masing-masing adalah 0,8094 ; 0,8295 ;

0,9543 dan 0,8904 yang semuanya lebih kecil dari R2 pokok bahasan (= 0,9924).

Maka dapat disimpulkan bahwa hasil analisis regresi variabel independen terhadap

variabel dependen dalam penelitian ini tidak terdapat multikolinieritas.


Untuk mengetahui apakah spesifikasi model yang digunakan sudah benar

dapat dilihat melalui Uji Linieritas dengan menggunakan Uji Ramsey atau Ramsey-

Reset test. Dari hasil uji Ramsey RESET untuk penelitian ini (Lampiran-4) diperoleh

nilai F-hitung = 1,0851 yang mengindikasikan bahwa spesifikasi model adalah

signifikan atau lebih kecil dari nilai X2tabel.(5,77) Artinya hipotesis yang menyatakan

residual µi adalah berdistribusi normal diterima atau tidak dapat ditolak. Sehingga

spesifikasi model yang digunakan sudah dapat dinayatakan tepat.

Selanjutnya dilakukan uji normalitas untuk memenuhi asumsi penaksir

mempunyai sifat-sifat statistik yang diinginkan yaitu tidak bias dan mempunyai

varian yang minimum maka harus diketahui normal atau tidaknya faktor pengganggu

μI dengan melakukan Uji Jarque-Berra (J-B test). Uji ini menggunakan hasil estimasi

residual dan chi-square probability distribution yaitu membandingkan nilai J-Bhitung

dengan nilai X2tabel. Bila nilai J-Bhitung lebih besar dari nilai X2

tabel maka hipotesis H0

yang menyatakan bahwa residual μI berdistribusi normal ditolak, demikian

sebaliknya.

Dari histogram regresi residual (Lampiran-3) menunjukkan nilai Skewness = 0,1245

dan nilai Kurtosis = 2,6752. Variabel berdistribusi normal jika nilai Skewness dan

Kurtosis masing-masing 0 dan 3. Dengan pembulatan nilai Skewness (0) dan nilai

Kurtosis (3) maka dari histogram regresi residual dapat disimpulkan variabel

berdistribusi normal. Sementara diperoleh nilai J-Bhitung adalah 0,2093 lebih kecil

dari nilai Probability p (= 0,9006). Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan


H1 diterima, yaitu hipotesis yang menyatakan bahwa residual μI adalah berdistribusi

normal.

Apabila dalam observasi (khususnya data runtun waktu/time series)

mengandung saling ketergantungan antara faktor pengganggu dipengaruhi oleh unsur

gangguan yang berhubungan dengan pengamatan lainnya maka dilakukan uji

otokorelasi dengan menggunakan first order serial correlation yaitu metode Uji

Durbin-Watson (Uji D-W) dan higher order autoregressive dengan metode Breusch-

Godfrey test atau LM-test.

Hasil regresi dalam first-order serial correlation dalam penelitian ini nilai uji

D-W adalah 1,5958. Sementara untuk level signifikansi 0,01 nilai dL = 0,941 dan dU

= 1,511. Dengan demikian nilai uji-D-W dalam penelitian ini berada pada zona tidak

terdapat otokorelasi positip dan zona tidak terdapat otokorelasi negatip atau kedua-

duanya. Artinya H0 atau H*0 atau keduanya diterima pada tingkat signifikansi 0,01.

Sedangkan pada tingkat signifikansi 0,05 nilai dL = 1,143 dan dU = 1,739. Dengan

demikian maka nilai uji D-W penelitian ini berada pada wilayah interval dL dengan

dU yaitu zona inconclusive yang berarti zona tidak ada keputusan pada tingkat

signifikansi 0,05. Hal tersebut dapat diuraikan dalam lampiran-6.

4.6.2. Hasil Uji Breusch-Godfrey

Karena nilai uji D-W pada tingkat signifikansi 0,05 berada pada zona

inconclusive atau absence of first-order serial correlation, maka untuk menghindari

perangkap nilai uji otokorelasi d Durbin-Watson yang diasumsikan sulit

dipertahankan pada data time series, maka untuk mempertegas nilai yang lebih akurat


dibutuhkan uji Breusch-Godfrey atau lazim disebut L-M-test. Jika nilai rho = 1 maka

B-G-test sama dengan D-W-test yang ditentukan berdasarkan nilai Akakike dan

Schwarz info criterion. Selanjutnya dapat dilihat melalui Adj. R2 karena penelitian ini

variabel lebih dari satu.

Nilai distribusi tabel D-W-test dan jumlah variabel bebas k = 4 serta observasi

= 30, dL > 1,143 dan dU > 1,739. Karena dari tabel Uji Breusch-Godfrey atau L-M

test (Lampiran-5) diperoleh nilai Observasi (Obs*) R-squared 7,9348. Sementara dari

tabel probabilitas pencapaian nilai chi-square (X2) adalah 37,6525 pada 0,050 dan

44,3141 pada 0,010. atau Pr (X2 > 37,65) = 0,50 dan Pr (X2 > 44,31) = 0,10. Jika

X2-hitung atau nilai Obs-R2 > X2

-tabel atau df-tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima atau

antara variabel terdapat hubungan otokorelasi.

Dari tabel L-M test (Lampiran-5) diperoleh nilai Obs* R2 (7,9348) adalah jauh

lebih kecil dari nilai df-tabel (37,6525. Atau X2-hitung

< X2 –tabel. maka H0 diterima ; H1

ditolak. Artinya dapat disimpukan bahwa antara variabel independen tidak terdapat

hubungan otokorelasi.

Dari tabel Lampiran-1 nilai Akakike info criterion dan Schwarz criterion

ditunjukkan bahwa panjang tenggang waktu p = 22 (pembulatan ke bawah dari

22,4142). Angka ini digunakan untuk B-G-test dan dari tabel Lampiran-5 nilai

Akakike info criterion dan Schwarz criterion dijelaskan bahwa panjang tenggang

waktu p = 23 (pembulatan ke atas dari 22,5216). Dengan demikian dapat disimpulkan

B-G test lebih besar atau hampir sama dengan D-W test. Dari hasil regresi dengan B-


G test diperoleh nilai df atau (n-p) = n – (k + 1) = 30 – 5 = 25, R2 = 0,2644. Nilai D-

W-test-statistik = 1,4428 berada di antara 1,143 dengan 1,739 maka dapat disimpulkan

bahwa B-G-test sama dengan D-W-test.


BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah dilakukaan, maka dapat

ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :

1. Dari hasil estimasi data time series dengan menggunakan metode Ordinary

Least Square (OLS) memberikan hasil yang cukup baik sehingga metode ini

konsisten dan efisien untuk melihat pengaruh variabel-variabel akumulasi

modal fisik atau tetap (AMF), investasi pemerintah Indonesia dalam bidang

human capital (GIHC), jumlah tenaga kerja produktif yang berpendidikan

menengah (SHCM) dan jumlah tenaga kerja produktif yang berpendidikan

tinggi (SHCU) terhadap peningkatan PDB Indonesia. Hal ini dapat dilihat

hasil estimasi dengan Nilai R2 (= 0,993), nilai F-statistik (= 817,283), nilai

Durbin-Watson-test (= 1,596) yang dipertajam melalui Uji L-M-test dengan nilai

Obs* R2(7,9348) < X2

-tabel sehingga dapat dinyatakan tidak terdapat

multikolinieritas serta tidak terdapat otokorelasi.

2. Dari hasil estimasi menunjukkan bahwa akumulasi modal fisik tetap (AMF)

dan variabel investasi pemerintah Indonesia dalam bidang Human Capital

yaitu atau anggaran pembangunan sektor pendidikan dan kesehatan (GIHC)

serta jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan tinggi yaitu lulusan

akademi dan lulusan perguruan tinggi atau universitas berpengaruh positip


dan sangat signifikan terhadap peningkatan PDB Indonesia. Sementara

variabel jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan menengah yaitu lulusan

SMP dan SMA berpengaruh positip namun nilainya relatif kecil terhadap

peningkatan PDB Indonesia.

3. Variabel akumulasi modal fisik (AMF) berpengaruh positip dan sangat

signifikan terhadap peningkatan PDB Indonesia. Hal ini ditunjukkan dengan

nilai koefisien regresi sebesar 2,0923 dan nilai t-statistik sebesar 12,8774.

4. Variabel investasi pemerintah Indonesia dalam human capital (HC) (GIHC)

atau anggaran pembangunan di bidang pendidikan dan kesehatan berpengaruh

positip dan cukup signifikan terhadap peningkatan PDB Indonesia. Hal ini

ditunjukkan dengan nilai koefisien regresi sebesar 2,6002 dan nilai t-statistik

sebesar 2,1843.

5. Variabel jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan menengah (SHCM)

berpengaruh positip tetapi kurang signifikan terhadap peningkatan PDB

Indonesia. Hal ini ditunjukkan dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,0008

dan nilai t-statistik sebesar 0,4170.

6. Variabel jumlah tenaga kerja produktif berpendidikan lanjutan (SHCU)

berpengaruh positip dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia.

Hal ini ditunjukkan dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,0395 dan nilai

t--statistik sebesar 3,2578.


5.2. Saran

1. Kepada pemerintah disarankan agar tetap konsisten untuk melanjutkan peningkatan

investasi dalam bidang human capital sehingga SDM Indonesia semakin

berkualitas dan terampil untuk memanipulasi modal fisik. Dengan SDM terampil

maka produktivitas sumber daya ekonomi akan meningkat.

2. Kepada tiga pilar ekonomi Indonesia yakni perusahaan swasta, BUMN dan

koperasi dianjurkan meningkatkan akumulasi modal tetap, aktif mendorong

peningkatan produktifitas SDM melalui investasi dalam HC dan efisiensi

penggunaan sumber daya ekonomi. Investasi dalam negeri akan menyerap

melimpahnya jumlah tenaga kerja di Indonesia.

3. Disarankan kepada tenaga kerja produktif berpendidikan menengah yakni

berpendidikan SLTP dan SLTA agar tetap termotivasi untuk meningkatkan mutu

SDM pribadi dengan mengikuti pelatihan-pelatihan (training) atau pendidikan

singkat secara berkala sehingga produktifitas SDM akan meningkat.

4. Kepada peneliti selanjutnya apabila tertarik untuk meneliti tentang human capital

maka disarankan agar secara spesifik dan lebih akurat dengan mencari tau

seberapa besar jumlah investasi atau belanja masyarakat dan pihak swasta yang

dikeluarkan sebagai investasi dalam human capital serta hubungannya dengan

pertumbuhan ekonomi. Dimungkinkan pula dapat ditemukan tesis sejauh mana

hubungan antara jumlah investasi HC dengan jumlah investasi infrastruktur agar

kemajuan ekonomi suatu negara dapat tercapai dengan benar dan selaras.


DAFTAR PUSTAKA

Alkadri,2004, Sumber-Sumber Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Selama 1969-1996, Jurnal Ekonomi, BPPT, Volume 9.2.

Barro Robert J., 1987, Macroeconomics, John Willey & Sons, New York.

Basri Faisal, 1995, Perekonomian Indonesia Menjelang Abad XXI, Penerbit Erlangga, Jakarta

Baumol William J., Blinder Alan S., 1988, Economics, Principles and Policy, Macroeconomics, Fourth Edition, Harcourt Brace Jovanovich Publishers.

Boediono, 1992, Teori Pertumbuhan Ekonomi, Edisi Pertama, BPFE, Jogjakarta.

Campbell R. McConnell dan Stanley L. Brue, 1986, Contemporary Labor Economics, McGraw-Hill Book Comppany.

Case Karl E. dan Fair Ray C., 1999 Prinsip-prinsip Ekonomi Mikro, Prenhallindo, Jakarta.

Cullison William E. , 1993, Public Investment and Economic Growth, Journal Economic Quarterly, Federal Reserve Bank of Richmond, Vol. 79.

Djojohadikusumo Sumitro, 1994, Perkembangan Pemikiran Ekonomi Dasar Ekonomi Pertumbuhan dan Ekonomi Pembangunan, LP3ED, Jakarta.

Donaldson Loraine, 1984, Economic Development, Analysis and Policy, West Publishing Company, St. Paul Minnesota.

Edison Electric Institute, Horton Jack K,Cs., 1976, Economic Growth In The Future, The Growth Debate in National and Global Perspective, McGraw-Hill Book Company

Engelbrecht Hans-Jurgen, 2003, Human Capital and Economic Growth Cross- section evidence OECD Countries, Journal Economic Record, East Ivanhoe, Vol. 79.

Gujarati Damodar N., 2003, Basic Econometrics, 4th edition, McGraw-Hill Companies, Inc., New York.

Harinowo Cyrillus, 2004, Penanganan Krisis Indonesia Pasca IMF, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.

Hill Hal, 2001, Ekonomi Indonesia, RajaGrafindo Persada, Jakarta

Hill Hal, 1996, Transformasi Ekonomi Indonesia Sejak 1966, Sebuah Studi Kritis dan Komprehensif, Kerjasama PAU UGM dan Tiara Wacana Yogya, Yogyakarta


Heckman James J., 2003, China’s Investment in Human Capital, Journal Economic Development and Cultural Change, Chicago, Vol. 51.

Insukindro, Makhfatih Akhmad, Maryatmo, 2000, Dasar Dasar Ekonometrika, Program Studi MEP UGM, Jogyakarta.

Ivancevich John M., Hoon Lee Soo, 2002, Human Resource Management in Asia, Mc Graw Hill.

Jhingan, M.L., 1996, Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan, RajaGrafindo Persada, Jakarta.

Kotler Philip, Jatusripitak Somkid, Maesincee Suvit, 1997, Pemasaran Keunggulan Bangsa (The Marketing of Nations), alih bahasa Drs. Aldi Jenie, Penerbit Prenhalindo.

Koutsoyiannis A., 1985, Theory of Econometrics, Higher and Further Education Division MacMillan Publishers Ltd, London

Kuncoro Mudradjad, 2003, Metode Riset untuk Bisnis dan Ekonomi, Erlangga, Jakarta.

Linbald Thomas J., 2000, Sejarah Ekonomi Modern Indonesia, Berbagai Tantangan Baru, Pustaka LP3ES, Jakarta.

Linbald Thomas J., 2002, Fondasi Historis Ekonomi Indonesia, Kerjasama PSSAT UGM dan Pustaka Pelajar, Yogyakarta

Myrdal Gunnar, 1968, Asian Drama An Inquiry into the Poverty of Nations, Volume III, Pinguin Books Ltd, Harmondsworth.

Nicholson Walter, 1975, Intermediate Microeconomics and Its Application, The Dryden Press, Chicago.

Paas Tiiu, Tafenau Egle, Scannel Nancy J., 2004, Economic Growth in Trantitional versus Industrial Economics, A Case of the Baltic Sea Region (BSR), The Journal of American Academy of Business, Cambridge.

Peterson Willis L., 1986, Principles of Economics MICRO, Sixth Edition, Irwin, Homewood, Illinois 60430.

Phelps Charles E., 1992, Health Economics, Harper Collins Publishsers New York US.

Pindyck Roberts, Rubinfeld Daniel, 1981, Econometric Models and Economic Forecasts, Second Edition, McGraw-Hill.

Romer David, 1996, Advanced Macroeconomics, The McGraw-Hill Companies,Inc., New York.

Schiller Bradley R., 2003, The Economy Today, Mc Graw Hill Irwin.


Supranto J., 1987, Matematika untuk Ekonomi dan Bisnis, Lembaga Penerbit Fak. Ekonomi UI, Jakarta.

Tallman Ellis W. & Wang Ping, 1992, Human Capital Investment and Economic Growth, Journal Economic Review, Federal Reserve Bank of Atlanta, Vol. 77.

Tambunan Tulus, 1999, Krisis Ekonomi dan Masa Depan Reformasi. Lembaga Penelitian FE. UI, Jakarta.

Tjiptoherijanto Prijono, Soesetyo Budhi, 1994, Ekonomi Kesehatan, Rineka Cipta, Jakarta.

Van den Berg Hendrick, 2001, Economic Growth and Development, An Analysis of Our Greatest Economic Achievements and Our Most Exciting Chalanges, McGraw-Hill Companies,Inc.-Irwin.

Weiher Kenneth, 1986, Macroeconomics, Agregate Theory and Policy, West Publishing Company, St. Paul.

Anonimous, 1997, Human Development Report 1997, Published for UNDP, Oxford University Press.

Anonimous , Laporan Tahunan Bank Indonesia 1969 sampai dengan 2004, 1969 – 2004, Bank Indonesia (BI).

Anonimous, Statistik Indonesia Tahun 1980 sampai dengan 2004, (1981-2005), Biro Pusat Statistik, Jakarta


LAMPIRAN – 1 HASIL ESTIMASI OLS VARIABEL AMF, GIHC, SHCM DAN SHCU TERHADAP VARIABEL PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA (DATA TIME SERIES 1975-1974)

Dependent Variable: PDBK Method: Least Squares Date: 04/05/07 Time: 21:10 Sample: 1975 2004 Included observations: 30

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -12124.34 8386.892 -1.456046 0.1578

AMFK 2.092326 0.162480 12.87745 0.0000 GIHC 2.600256 1.190407 2.184342 0.0385 SHCM 0.000790 0.001895 0.417070 0.6802 SHCU 0.039583 0.012150 3.257881 0.0032

R-squared 0.992411 Mean dependent var 195774.0 Adjusted R-squared 0.991196 S.D. dependent var 176130.2 S.E. of regression 16525.80 Akaike info criterion 22.41424 Sum squared resid 6.83E+09 Schwarz criterion 22.64778 Log likelihood -331.2137 F-statistic 817.2829 Durbin-Watson stat 1.595814 Prob(F-statistic) 0.000000


LAMPIRAN – 2 HASIL ESTIMASI OLS ESTIMATOR TERHADAP MASING-MASING VARIABEL INDEPENDEN AMFK, GIHC, SHCM, SHCU UNTUK MENGETAHUI ADA / TIDAK MULTIKOLINIERITAS

Dependent Variable: AMFK Method: Least Squares Date: 04/05/07 Time: 21:11 Sample: 1975 2004 Included observations: 30


GIHC -2.836236 1.294691 -2.190667 0.0376 SHCM 0.005174 0.001161 4.455339 0.0001 SHCU -0.002315 0.006095 -0.379745 0.7072

R-squared 0.809487 Mean dependent var 49856.28 Adjusted R-squared 0.787505 S.D. dependent var 45161.64 S.E. of regression 20818.24 Akaike info criterion 22.84861 Sum squared resid 1.13E+10 Schwarz criterion 23.03544 Log likelihood -338.7292 F-statistic 36.82462 Durbin-Watson stat 0.706460 Prob(F-statistic) 0.000000 Dependent Variable: GIHC Method: Least Squares Date: 04/05/07 Time: 21:11 Sample: 1975 2004 Included observations: 30


AMFK -0.054938 0.025078 -2.190667 0.0376 SHCM 0.000679 0.000168 4.029849 0.0004 SHCU 8.55E-05 0.000851 0.100507 0.9207

R-squared 0.829521 Mean dependent var 5479.837 Adjusted R-squared 0.809851 S.D. dependent var 6644.497 S.E. of regression 2897.407 Akaike info criterion 18.90459 Sum squared resid 2.18E+08 Schwarz criterion 19.09141 Log likelihood -279.5688 F-statistic 42.17058 Durbin-Watson stat 0.939859 Prob(F-statistic) 0.000000


SAMBUNGAN LAMPIRAN – 2 Dependent Variable: SHCM Method: Least Squares Date: 04/05/07 Time: 21:14 Sample: 1975 2004 Included observations: 30

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4632439. 746489.0 6.205636 0.0000

AMFK 83.67670 18.78122 4.455339 0.0001 SHCU 2.503750 0.602575 4.155087 0.0003 GIHC 566.5740 140.5943 4.029849 0.0004

R-squared 0.954334 Mean dependent var 17041601 Adjusted R-squared 0.949065 S.D. dependent var 11730817 S.E. of regression 2647510. Akaike info criterion 32.53970 Sum squared resid 1.82E+14 Schwarz criterion 32.72653 Log likelihood -484.0955 F-statistic 181.1166 Durbin-Watson stat 1.209818 Prob(F-statistic) 0.000000 Dependent Variable: SHCU Method: Least Squares Date: 04/05/07 Time: 21:14 Sample: 1975 2004 Included observations: 30


AMFK -2.382980 6.275207 -0.379745 0.7072 SHCM 0.159380 0.038358 4.155087 0.0003 GIHC 4.543360 45.20425 0.100507 0.9207

R-squared 0.890424 Mean dependent var 2049973. Adjusted R-squared 0.877781 S.D. dependent var 1910688. S.E. of regression 667974.3 Akaike info criterion 29.78545 Sum squared resid 1.16E+13 Schwarz criterion 29.97228 Log likelihood -442.7818 F-statistic 70.42609 Durbin-Watson stat 2.616670 Prob(F-statistic) 0.000000


LAMPIRAN – 3 HASIL UJI NORMALITAS MELALUI OLS ESTIMATOR UNTUK MENGETAHUI NORMAL TIDAKNYA FAKTOR PENGGANGGU μ DENGAN UJI JARQUE – BERA

0

1

2

3

4

5

6

7

8

-40000 -20000 0 20000 40000

Series: ResidualsSample 1975 2004Observations 30

Mean 1.46E-11Median 1330.330Maximum 41043.42Minimum -35325.25Std. Dev. 18259.46Skewness -0.124488Kurtosis 2.675172

Jarque-Bera 0.209379Probability 0.900604


LAMPIRAN – 4 HASIL ESTIMASI OLS ATAS UJI LINIERITAS UNTUK MENGETAHUI APAKAH SPESIFIKASI MODEL SUDAH BENAR DENGAN MENGGUNAKAN UJI RAMSEY RESET

Ramsey RESET Test: F-statistic 1.085162 Probability 0.307926 Log likelihood ratio 1.326681 Probability 0.249397

Test Equation: Dependent Variable: PDBK Method: Least Squares Date: 04/05/07 Time: 21:25 Sample: 1975 2004 Included observations: 30


AMFK 1.880394 0.403333 4.662134 0.0001 SHCM 0.006358 0.001557 4.083204 0.0004 GIHC -0.186672 1.923111 -0.097068 0.9235 SHCU -0.000955 0.006522 -0.146401 0.8848

FITTED^2 2.96E-07 2.84E-07 1.041711 0.3079 R-squared 0.989717 Mean dependent var 195774.0 Adjusted R-squared 0.987575 S.D. dependent var 176130.2 S.E. of regression 19632.63 Akaike info criterion 22.78463 Sum squared resid 9.25E+09 Schwarz criterion 23.06487 Log likelihood -335.7695 F-statistic 462.0085 Durbin-Watson stat 1.056359 Prob(F-statistic) 0.000000


LAMPIRAN – 5 HASIL ESTIMASI OLS UNTUK HIGHER ORDER AUTOREGRESSIVE DENGAN UJI BREUSCH GODFREY ATAU LAZIM DISEBUT LM - TEST

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 8.630643 Probability 0.007191 Obs*R-squared 7.934851 Probability 0.004849

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 04/24/07 Time: 21:16 Presample missing value lagged residuals set to zero.


AMFK 0.008035 0.162183 0.049540 0.9609 SHCM 0.000461 0.001285 0.358560 0.7231 GIHC 0.569549 1.181159 0.482195 0.6340 SHCU -0.004952 0.005328 -0.929519 0.3619

RESID(-1) 0.551383 0.187686 2.937796 0.0072 R-squared 0.264495 Mean dependent var 1.46E-11 Adjusted R-squared 0.111265 S.D. dependent var 18259.46 S.E. of regression 17213.70 Akaike info criterion 22.52165 Sum squared resid 7.11E+09 Schwarz criterion 22.80189 Log likelihood -331.8248 F-statistic 1.726129 Durbin-Watson stat 1.442855 Prob(F-statistic) 0.166951


LAMPIRAN – 6 GAMBAR HASIL ESTIMASI OLS UNTUK MENGETAHUI NILAI DAN BAHASAN DURBIN-WATSON d-statistik

Tolak H0 Zona Zona Tolak H0 yang me- incon- incon- yang menyatakan clusive clusive nyatakan terdapat atau atau terdapat Otokore- indeci- indeci- otokorelasi po- sion sion lasi nega- sitip tip Terima/tidak ditolak H0 atau H*

0 atau kedua-duanya ________________o_______o____________________________________ d 0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4

0,941 1,511 1,596 2,489 3,059 ----0,01 LEVEL SIGNIF.

1,143 1,596 1,739 2,661 2,857 ----0,05 LEVEL SIGNIF.

Catatan : H0 : tidak ada otokorelasi positip H*

0 : tidak ada otokorelasi negatip


analisis investasi dalam human capital dan akumulasi modal fisik

Documents