Download - DETERMINAN MIGRASI RISEN MASUK TINGKAT …
1
DETERMINAN MIGRASI RISEN MASUK TINGKAT
KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA TAHUN 2012
Dyah Pramedia Nesya, Omas Bulan Samosir
Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia,
Jl. Prof. Dr. Sumitro Djojohadikusumo, UI Depok, 16424, Indonesia
Email: [email protected]
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari determinan sosial, ekonomi dan lingkungan terhadap migrasi risen
masuk di Indonesia. Determinan variabel yang digunakan ialah PDRB per kapita, kemiskinan, pendidikan,
kesehatan, infrastruktur, lingkungan dan kriminalitas. Metode yang digunakan yaitu regresi OLS menggunakan data
cross section, yaitu tahun 2012. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh variabel independen berpengaruh
signifikan terhadap migrasi risen masuk. PDRB per kapita, pendidikan, kesehatan, infrastruktur, dan lingkungan
berpengaruh positif terhadap migrasi risen masuk, sementara kemiskinan dan kriminalitas berpengaruh negatif
terhadap migrasi risen masuk.
Determinants of Recent In-migration at District Level in Indonesia in 2012
Abstract
This study is focusing on the socio-economic and amenities determinants of recent in-migration in Indonesia. The
determinants are GDP per capita, poverty, education, health, infrastructure, water facilities, and criminality at the
level of district/city. The method used in this research is OLS regression with cross section data in 2012. The results
indicate that GDP per capita, education, health, infrastructure, and amenities have positive effect on recent in-
migration, while poverty and criminality have negative impact on with recent in-migration. Keywords: Determinants of recent in-migration, district, Indonesia
Pendahuluan
Indonesia merupakan negara dengan penduduk terbanyak keempat di dunia. Berdasarkan
sensus penduduk tahun 2010, jumlah penduduk Indonesia adalah sebesar 237.641.326 jiwa.
Dengan penduduk yang berjumlah besar, Indonesia memiliki pertumbuhan ekonomi yang cukup
pesat. Pertumbuhan ekonomi Indonesia pada tahun 2012 meningkat sebesar 6,23 persen
dibandingkan dengan tahun sebelumnya, dilihat dari nilai Produk Domestik Bruto (PDB) atas
dasar harga konstan 2000 pada tahun 2012 mencapai Rp2.618,1 triliun menurut Badan Pusat
Statistik. Walaupun pertumbuhan ekonomi Indonesia terus meningkat setiap tahunnya,
pembangunan daerah di Indonesia masih tergolong belum merata.
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
2
Permasalahan pembangunan yang tidak merata menyebabkan adanya disparitas
pertumbuhan ekonomi antar daerah di Indonesia. Nilai Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia
atas dasar harga berlaku pada tahun 2010 ialah sebesar Rp6.446,9 triliun, dan distribusi
persentase PDB Nasional tersebut dikuasai oleh Pulau Jawa. Struktur perekonomian Indonesia
pada tahun 2010 masih didominasi oleh provinsi di Pulau Jawa yang menyumbangkan kontribusi
terhadap PDB sebesar 58,06%, diikuti oleh Pulau Sumatera sebesar 23,12%, Pulau Kalimantan
sebesar 9,03%, Pulau Sulawesi sebesar 4,52%, dan sisanya oleh pulau lainnya berdasarkan
Badan Pusat Statistik.
Masalah pembangunan yang tidak merata ditambah adanya disparitas pendapatan antar-
daerah menimbulkan masalah lainnya, yaitu persebaran penduduk yang tidak merata. Persebaran
penduduk Indonesia masih terkonsentrasi di Pulau Jawa. Berdasarkan hasil sensus penduduk
2010, sebanyak 57,5% penduduk dari keseluruhan penduduk di Indonesia bertempat tinggal di
Pulau Jawa, padahal luas Pulau Jawa itu sendiri hanya mencakup 6,8% dari keseluruhan wilayah
di Indonesia. Ketidakmerataan dalam pembangunan ekonomi antar-daerah memicu adanya
perpindahan penduduk dari wilayah yang kurang berkembang ke wilayah yang memiliki
pembangunan lebih baik. Hal ini yang dapat menimbulkan persebaran penduduk yang tidak
merata dan menjadi faktor dalam keputusan untuk migrasi.
Berdasarkan pengertian Badan Pusat Statistik, migran seumur hidup merupakan
penduduk yang tempat tinggal sekarang berbeda dengan tempat tinggal pada saat lahir,
sementara migran risen yaitu penduduk yang tempat tinggal sekarang berbeda dengan tempat
tinggal pada lima tahun lalu.
Sumber: Sensus Penduduk 2010, diolah kembali
Gambar 1. Distribusi Persentase Daerah Tujuan Migran Risen Tahun 2010
Sumatera
20%
Jawa
50%
Nusa
Tenggara
11%
Kalimantan
6%
Sulawesi
10%
Papua
3%
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
3
Jika dilihat dari arus migran, perpindahan penduduk Indonesia pada kenyataannya masih
terfokus pada beberapa wilayah saja. Arus migrasi risen pada tahun 2010 pada Gambar 1
menunjukkan bahwa provinsi tujuan migran risen masih didominasi oleh Pulau Jawa. Hal ini
dapat mengakibatkan penduduk di provinsi tujuan migran di Pulau Jawa semakin besar dan
tentunya semakin sulit untuk memenuhi kebutuhan sarana dan prasarana bagi penduduk di
daerah tersebut.
Daya tarik provinsi besar di Pulau Jawa nyatanya sangat besar, meskipun jika dilihat dari
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita, provinsi yang memiliki PDRB per kapita
tertinggi tahun 2010 ialah Kalimantan Timur, DKI Jakarta, Riau, Kepulauan Riau, dan Papua
Barat. Provinsi Jawa Barat yang menjadi tujuan migran yang paling utama di tahun 2010 bukan
merupakan provinsi dengan PDRB per kapita paling tinggi. Rata-rata PDRB per kapita yang
paling tinggi dimiliki oleh provinsi di Pulau Kalimantan yaitu sekitar Rp35,01 juta, diikuti Pulau
Jawa sebesar Rp28,58 juta, Pulau Sumatera sebesar Rp24,7 juta, Pulau Papua sebesar Rp19,19
juta, Pulau Sulawesi sebesar Rp12,49juta, dan terakhir Pulau Nusa Tenggara sebesar Rp11,4 juta
menurut Badan Pusat Statistik.
Begitu pula jika dilihat dari Upah Minimum Provinsi (UMP) dan Tingkat Pengangguran
Terbuka (TPT) tahun 2010. Berdasarkan Badan Pusat Statistik, provinsi yang memiliki UMP
tertinggi adalah Papua, Aceh, Papua Barat, DKI Jakarta, dan Kalimantan Selatan. UMP Papua
pada tahun 2010 ialah UMP tertinggi, yaitu sebesar Rp1.316.500. Provinsi Jawa Barat dan Jawa
Tengah yang memiliki persentase migran risen cukup tinggi di tahun 2010 merupakan provinsi
dengan UMP terendah setelah Jawa Timur. UMP Jawa Barat ialah sebesar Rp671.500.
Sebaliknya, provinsi Papua dan Papua Barat yang hanya memiliki sekitar 1% migran risen pada
tahun 2010 memiliki UMP di atas Rp1.200.000. Selanjutnya, TPT menggambarkan indikasi
pasar tenaga kerja di dalam suatu daerah. TPT tertinggi dimiliki oleh Provinsi Sumatera Utara,
Jawa Barat dan DKI Jakarta masing-masing sebesar 4,2 persen, 3,9 persen, dan 3,8 persen.
Artinya, dari 100 orang angkatan kerja di provinsi tersebut yang termasuk penganggur ada
sekitar 4 orang.
Migrasi merupakan salah satu komponen pertumbuhan penduduk yang dialami oleh
seluruh wilayah di Indonesia. Migrasi dan pembangunan ekonomi merupakan dua hal yang
saling berkaitan. Perpindahan penduduk ke suatu wilayah dapat berkontribusi terhadap
pembangunan ekonomi di wilayah tersebut, dan sebaliknya, pembangunan ekonomi yang baik di
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
4
suatu wilayah akan dapat menjadi daya tarik bagi penduduk wilayah lain atau migran untuk
berpindah ke wilayah tersebut. Penelitian ini lebih mengkaji migrasi risen, yang merangkum
perpindahan penduduk dalam lima tahun, daripada migrasi seumur hidup atau migrasi total,
karena lebih mencerminkan dinamika spasial penduduk antardaerah.
Pada kenyataannya, migran risen di Indonesia cenderung menuju provinsi-provinsi di
Pulau Jawa, walaupun provinsi-provinsi tersebut secara rata-rata bukan merupakan provinsi yang
memiliki pendapatan per kapita dan kesejahteraan ekonomi paling tinggi seperti yang dijelaskan
sebelumnya. Berdasarkan latar belakang tersebut, pertanyaan utama dari penelitian ini adalah
apa saja variabel determinan migrasi risen masuk, apakah ada determinan sosial dan lingkungan,
dan bagaimana variabel tersebut dapat mempengaruhi migrasi risen masuk ke kabupaten/kota di
Indonesia pada tahun 2012. Penelitian ini memfokuskan pada pengaruh variabel ekonomi, yang
terdiri dari PDRB per kapita dan kemiskinan, variabel sosial, yang terdiri dari pendidikan dan
kesehatan, serta variabel ekonomi dan lingkungan, yang terdiri dari infrastruktur jalan,
lingkungan air bersih dan kriminalitas, sebagai faktor penarik di kabupaten/kota tujuan migran
terhadap migrasi risen masuk di Indonesia.
Tinjauan Literatur
Berdasarkan teori oleh Lee (1966), faktor yang mempengaruhi keputusan migran untuk
melakukan migrasi dan proses migrasi adalah 1) faktor yang berhubungan dengan daerah asal
migran (push factor), 2) faktor yang berhubungan dengan daerah tujuan migran (pull factor), 3)
faktor penghalang atau penghambat migrasi, dan 4) faktor individu migran.
Faktor pendorong dari daerah asal migran merupakan faktor negatif yang dapat membuat
migran terdorong untuk keluar dari daerah tersebut. Faktor pendorong ini dapat berupa tidak
adanya peluang usaha atau lapangan pekerjaan yang baik, rendahnya pendapatan, dan tingginya
pajak. Sebaliknya, faktor penarik dari daerah tujuan migran merupakan faktor positif yang dapat
menarik migran untuk berpindah atau menahan penduduk untuk tetap tinggal di daerah tersebut.
Faktor penarik ini dapat berupa peluang pekerjaan yang lebih baik, adanya institusi pendidikan
yang lebih baik, ekspektasi pendapatan yang lebih besar, dan fasilitas kesehatan dan infrastruktur
yang lebih baik. Sementara faktor netral merupakan faktor yang tidak berpengaruh bagi para
migran, seperti budaya dan sosial. Keputusan untuk migrasi juga dipengaruhi oleh adanya
hambatan di antara kedua faktor, yaitu dapat berupa biaya perpindahan.
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
5
Karakteristik migran yang pindah karena faktor positif pada daerah tujuan atau migran
yang pindah karena faktor positif pada daerah tujuan, menurut Lee ialah migran yang tidak
memiliki kebutuhan untuk pindah, namun tertarik untuk mendapatkan peluang lebih baik di
tempat lain. Teori faktor penarik dan pendorong migrasi ini banyak dikembangkan salah satunya
oleh Riley (2011).
Tabel 1. Klasifikasi Faktor Penarik dan Pendorong
Variabel Faktor Pendorong Faktor Penarik
Sosial-Budaya Diskriminasi sosial,
kriminalitas, batasan agama,
ketidakadilan sosial
Komitmen keluarga atau
kelompok, peluang
pendidikan atau budaya,
fasilitas kesehatan
Politik Ketidakstabilan politik,
konflik suku/etnis
Akses terhadap publik
Ekonomi Kemiskinan, pengangguran,
pertumbuhan ekonomi yang
lambat, upah rendah, sumber
daya terbatas
Peluang pekerjaan dan
bisnis, upah tinggi,
infrastruktur memadai,
kehidupan yang lebih
layak
Lingkungan Degradasi lingkungan,
bencana alam, wabah
penyakit, perubahan iklim
Kualitas lingkungan yang
baik (air, tanah, udara)
Sumber: Riley, 2011
Klasifikasi faktor penarik pada Tabel 1 menjadi landasan dalam memilih variabel bebas
dalam penelitian. Pemilihan variabel bebas juga didukung oleh penelitian terdahulu yang
menjelaskan pengaruh variabel bebas terhadap migrasi.
Hubungan antara variabel ekonomi pendapatan dan migrasi dijelaskan oleh penelitian
yang dilakukan Filiztekin dan Gokhan serta Chotib dan Darmawan. Filiztekin dan Gokhan
(2005) menggunakan variabel pendapatan di daerah tujuan, sedangkan dan Chotib dan
Darmawan (2007) menggunakan variabel Produk Domestik Regional Bruto sebagai determinan
migrasi. Kedua variabel tersebut menghasilkan arah hubungan yang positif dan signifikan.
Sementara itu, penelitian yang dilakukan oleh Geis, dkk. (2008) menggunakan variabel sosial,
yaitu pendidikan dan kesehatan sebagai determinan dari migrasi. Pendidikan yang ditunjukkan
oleh variabel nilai PISA (Program for International Student Assessment) menghasilkan pengaruh
positif terhadap migrasi, sementara kesehatan yang ditunjukkan oleh variabel angka kematian
bayi menghasilkan arah hubungan yang negatif terhadap migrasi.
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
6
Morten dan Oliveira (2014) selanjutnya meneliti hubungan antara infrastruktur jalan dan
migrasi. Hasil penelitiannya ialah terdapat pengaruh positif yang signifikan antara infrastruktur
jalan yang baik dengan migrasi masuk ke suatu daerah. Selanjutnya, arah hubungan yang positif
yang dihasilkan variabel sarana air bersih terhadap migrasi ditunjukkan dalam penelitian oleh
Brauw dan Mu (2012). Migrasi menuju suatu daerah ditentukan pula oleh besarnya persentase
penduduk yang menggunakan air bersih di daerah yang akan dituju migran.
Penelitian yang melihat hubungan antara kemiskinan dan migrasi lebih banyak yang
menunjukkan bahwa kemiskinan sebagai akibat dari migrasi, bukan pengaruh sebaliknya. Karena
itu, Schulzek (2012) menjelaskan hubungan antara variabel kesejahteraan dan migrasi, sebagai
variabel invers dari kemiskinan. Dalam penelitian Schulzek (2012), kesejahteraan memiliki arah
hubungan yang positif dan signifikan terhadap migrasi. Sementara untuk pengaruh variabel
kriminalitas terhadap migrasi dijelaskan dalam penelitian Mariangela dan Oreste (2009). Hasil
penelitian menunjukkan variabel kriminalitas memiliki pengaruh negatif terhadap arus migrasi
ke suatu daerah.
Dengan pemilihan variabel bebas sebagai determinan dari migrasi masuk ke
kabupaten/kota di Indonesia, hipotesis penelitian dan ekspektasi arah hubungan variabel
determinan migrasi terhadap migrasi risen masuk adalah sebagai berikut.
1. Produk Domestik Regional Bruto per kapita di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh
positif terhadap migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut.
2. Persentase kemiskinan di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh negatif terhadap
migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut.
3. Rata-rata lama sekolah di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh positif terhadap
migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut
4. Jumlah fasilitas kesehatan di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh positif terhadap
migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut.
5. Infrasturktur jalan dengan kondisi baik di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh
positif terhadap migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut.
6. Persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih di kabupaten/kota tujuan memiliki
pengaruh positif terhadap migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut.
7. Jumlah kriminalitas di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh negatif terhadap migrasi
risen masuk ke kabupaten/kota tersebut.
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
7
Metode Penelitian
Kriteria migrasi yang digunakan dalam penelitian ini ialah migrasi risen karena lebih
mencerminkan dinamika spasial penduduk antar-daerah dibandingkan migrasi seumur hidup
yang cenderung statis dan migrasi total yang tidak memasukkan batasan waktu antara tempat
tinggal sekarang dan sebelumnya. Data migrasi yang digunakan ialah data sekunder dengan
bentuk data raw yang diperoleh dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2012. Data
jumlah fasilitas kesehatan diperoleh dari Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, sementara
data PDRB per kapita, persentase kemiskinan, rata-rata lama sekolah, panjang jalan kondisi baik,
rumah tangga yang menggunakan air bersih, dan kriminalitas diperoleh dari publikasi Badan
Pusat Statistik pada tahun 2010 atau beberapa tahun sebelum migran risen masuk ke
kabupaten/kota di tahun 2012. Penggunaan data sebelum tahun migrasi yaitu karena migran
membutuhkan waktu untuk mempertimbangkan kondisi kabupaten/kota sebelum memutuskan
untuk pindah ke kabupaten/kota tujuannya tersebut. Kondisi kabupaten/kota tahun 2010
menentukan migrasi masuk ke setiap kabupaten/kota pada tahun 2012. Dengan melihat kondisi
kabupaten/kota tujuan tahun sebelumnya, jumlah migrasi risen masuk pada tahun 2012 benar
menunjukkan hasil atau akibat dari kondisi kabupaten/kota tujuan sebagai faktor penarik atau
penghambat.
Oleh karena adanya data provinsi, model penelitian dibedakan menjadi dua. Model
pertama yaitu migrasi risen masuk ke kabupaten/kota dipengaruhi oleh variabel kabupaten/kota,
yaitu PDRB per kapita, kemiskinan, pendidikan, dan kesehatan. Model kedua sama dengan
model pertama namun disertai dengan dua variabel provinsi yang cukup merepresentasikan
kondisi kabupaten/kota, yakni lingkungan air bersih dan kriminalitas. Model penelitian adalah
sebagai berikut.
Model 1:
Model 2:
INMIG merupakan variabel dependen, yaitu jumlah migrasi risen masuk ke
kabupaten/kota, yang diperoleh dari banyaknya penduduk yang masuk ke suatu kabupaten/kota
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
8
yang memiliki kabupaten/kota tempat tinggal sekarang berbeda dengan kabupaten/kota tempat
tinggalnya lima tahun yang lalu pada saat pengambilan data dilakukan. Penduduk yang dihitung
dalam migrasi risen ialah penduduk usia lima tahun atau lebih, karena penduduk usia 0-4 tahun
tidak tersedia datanya dimana penduduk yang lahir dalam kelompok umur tersebut merupakan
penduduk yang lahir pada periode antar dua survei atau sensus.
PDRBcap merupakan Produk Domestik Regional Bruto per kapita di kabupaten/kota
tujuan, diperoleh dari PDRB kabupaten/kota dibagi dengan jumlah penduduk kabupaten/kota
tersebut. POV merupakan persentase kemiskinan di kabupaten/kota tujuan. Penduduk yang
tergolong miskin ialah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan di
bawah garis kemiskinan kabupaten/kota. EDUC merupakan rata-rata lama sekolah di
kabupaten/kota tujuan. Rata-rata lama sekolah yang digunakan dalam penelitian yaitu jumlah
tahun belajar penduduk yang telah diselesaikan dalam pendidikan formal dan tidak termasuk
tahun yang mengulang. HEALTH merupakan jumlah fasilitas kesehatan di kabupaten/kota
tujuan. Fasilitas kesehatan yang dimaksud ialah pusat kesehatan masyarakat (puskesmas) dan
puskesmas pembantu, karena pasti dimiliki oleh setiap kabupaten/kota.
INFRAS merupakan panjang jalan yang kondisinya baik di kabupaten/kota tujuan. Jalan
yang tergolong kondisi baik merupakan pendekatan dari infrastruktur ekonomi yang baik di
suatu daerah. ENV merupakan persentase rumah tangga pengguna air bersih di provinsi tujuan
sebagai pendekatan dari variabel lingkungan. CRIME merupakan jumlah kriminalitas per
100.000 penduduk di provinsi tujuan.
Analisis dan Pembahasan
Analisis yang dilakukan ialah menggunakan analisis deskriptif dan analisis hasil regresi.
Tabel 2. Ringkasan Statistik Data Kabupaten/Kota Indonesia
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
lnINMIG 497 8,86 1,36 0 12,03
lnPDRBcap 497 15,61 0,76 13,08 18,88
POV 497 15,48 9,42 1,67 49,58
EDUC 497 7,79 1,57 2,07 12,09
HEALTH 497 62,61 37,75 5 214
INFRAS 497 168,25 295,42 1,32 2980,2
ENV 497 55,85 12,588 22,9 90,64
CRIME 497 180,81 112,28 46 512
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
9
Rata-rata PDRB per kapita tahun 2010 ialah Rp8.589.249/kapita dari seluruh
kabupaten/kota di Indonesia yang ditampilkan dalam bentuk log pada Tabel 2. Dari 497
kabupaten/kota, rata-rata persentase penduduk yang berada di bawah garis kemiskinan
kabupaten/kota tahun 2010 ialah 15,48% dari total penduduk Indonesia. Rata-rata lama sekolah
keseluruhan kabupaten/kota tahun 2010 ialah 7,79 tahun, artinya rata-rata penduduk Indonesia
sudah tamat pendidikan setara Sekolah Dasar. Selanjutnya, rata-rata kabupaten/kota di Indonesia
memiliki jumlah fasilitas kesehatan sebanyak 62-63 unit pada tahun 2010. Panjang jalan
kabupaten/kota yang dalam kondisi baik di tahun 2010 rata-rata ialah 168,25 kilometer. Dari segi
lingkungan, rata-rata sebanyak 55,85% rumah tangga di Indonesia pada tahun 2010 sudah
menggunakan air bersih. Sementara dari sisi kriminalitas, rata-rata kriminalitas di Indonesia
tahun 2010 ialah sebanyak 180 per 100.000 penduduk.
Model dalam penelitian menggambarkan pengaruh determinan variabel bebas terhadap
migrasi risen tingkat kabupaten/kota di Indonesia tahun 2012. Hasil yang diperoleh merupakan
signifikansi dan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependennya dalam lingkup
Indonesia. Total variabel yang digunakan ialah delapan variabel dengan jumlah observasi
sebanyak 497 observasi dari seluruh jumlah kabupatenn/kota di Indonesia. Data yang digunakan
dalam penelitian ini memiliki keterangan yaitu sebagai berikut.
1. Data jumlah migrasi risen masuk dinyatakan dalam bentuk logaritma natural (ln).
2. Data Produk Domestik Regional Bruto dinyatakan dalam bentuk logaritma natural (ln).
3. Data persentase kemiskinan dinyatakan dalam satuan persen.
4. Data rata-rata lama sekolah dinyatakan dalam satuan tahun.
5. Data jumlah fasilitas kesehatan dinyatakan dalam satuan unit.
6. Data panjang jalan yang kondisi baik dinyatakan dalam satuan km.
7. Data persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih dinyatakan dalam persen.
8. Data jumlah kriminalitas dinyatakan dalam satuan unit.
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
10
Hasil uji korelasi dan regresi model penelitian adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Uji Korelasi Antar-Variabel
INMIG PDRBcap POV EDUC HEALTH INFRAS ENV CRIME
INMIG 1,00
PDRBcap 0,32 1,00
POV -0,51 -0,40 1,00
EDUC 0,44 0,43 -0,52 1,00
HEALTH 0,27 -0,03 -0,09 -0,12 1,00
INFRAS 0,16 0,05 -0,06 0,05 0,12 1,00
ENV 0,36 0,29 -0,34 0,30 0,12 0,009 1,00
CRIME -0,16 0,14 0,05 0,21 -0,21 0,006 0,18 1,00
Hasil uji korelasi antar variabel dapat digunakan untuk melihat adanya masalah
multikolinearitas atau hubungan erat yang dihasilkan antara variabel bebas. Untuk menguji
masalah tersebut, dapat dilihat dari nilai korelasi antar-variabel, hasil uji yang bernilai 0,8 atau
lebih menunjukkan adanya hubungan yang kuat diantara kedua variabel. Dari hasil pengujian
tersebut tidak terlihat adanya hubungan yang sangat erat diantara masing-masing variabel,
terutama diantara variabel bebas. Jika dilihat dari nilai vif dalam tabel 4 juga tidak menunjukkan
nilai yang lebih dari 10 baik pada model 1 maupun model 2, artinya semua variabel layak dan
tidak perlu ada yang diganti atau dikeluarkan dari model.
Hasil uji korelasi tersebut juga menunjukkan arah hubungan diantara dua variabel. Arah
hubungan yang dihasilkan dari uji korelasi ini yaitu bahwa variabel PDRB per kapita, rata-rata
lama sekolah, jumlah fasilitas kesehatan, dan kondisi jalan yang baik berpengaruh secara positif
terhadap migrasi risen masuk, sementara variabel kemiskinan menunjukkan pengaruh yang
negatif terhadap migrasi risen masuk. Arah hubungan ini kemudian dapat dibuktikan kembali
secara statistik dalam hasil regresi model pada bagian selanjutnya.
Tabel 4 menjelaskan hasil regresi model penelitian menggunakan jumlah observasi
sebanyak 497 pada tingkat kabupaten/kota di Indonesia. Pada tabel 4 ditampilkan pula besar
koefisien, nilai t-statistik, dan tingkat signifikansi variabel. Model 1 dan model 2 yang digunakan
menunjukkan adanya masalah heteroskedastisitas dilihat dari nilai hettest (0,000) yang tidak
lebih besar dari alfa (0,005). Oleh karena itu, regresi yang dilakukan perlu menggunakan robust
agar menghilangkan masalah heteroskedastisitas.
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
11
Tabel 4. Hasil Regresi Model
Variable Jumlah Migrasi Risen
Masuk
Jumlah Migrasi Risen
Masuk
Konstanta 4,62
(4,15)***
3,836
(3,49)***
PDRB per kapita 0,153
(2,07)**
0,147
(1,97)**
Persentase Kemiskinan -0,044
(-6,84)***
-0,032
(-5,01)***
Rata-Rata Lama Sekolah 0,235
(4,82)***
0,260
(5,35)***
Jumlah Fasilitas
Kesehatan
0,009
(7,06)***
0,007
(5,83)***
Panjang Jalan Kondisi
Baik
0,0003
(3,28)***
0,0004
(3,61)***
Persentase Rumah Tangga
Pengguna Air Bersih
- 0,019
(4,5)***
Jumlah Kriminalitas - -0,002
(-3,49)***
R-squared 0,3961 0,4509
N 497 497
F-Prob. 0,0000 0,0000
VIF 1,32 1,32
Hettest 0,0000 0,0000 Keterangan: Nilai koefisien dan t-statistik
* signifikan pada tingkat 10%; ** signifikan pada tingkat 5%;
*** signifikan pada tingkat 1%
Hasil regresi pada kedua model menunjukkan probabilitas F bernilai 0,0000 (<0,05) yang
artinya bahwa variabel independen secara serentak dapat menjelaskan variabel dependen
tersebut. Kemudian yang sedikit berbeda ialah nilai R-squared pada model 1 yaitu sebesar
0,3961, artinya variasi variabel independen dapat menjelaskan variasi variabel dependen sebesar
39,61%, sementara nilai R-squared pada model 2 adalah sebesar 0,4509, artinya variasi variabel
independen dapat menjelaskan variasi variabel dependen sebesar 45,09%.
Variabel PDRB per kapita berpengaruh positif terhadap jumlah migrasi risen masuk
dilihat dari hasil regresi model pertama dan kedua. Di tingkat keyakinan yang sama, nilai
koefisien variabel PDRB per kapita lebih besar pada model pertama. Dengan mengontrol
variabel bebas lainnya, peningkatan 1% PDRB per kapita akan mengakibatkan peningkatan
jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,153% secara signifikan di tingkat keyakinan 95%. Hasil
tersebut sejalan dengan hipotesis dan analisis diagram pencar dimana PDRB per kapita di daerah
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
12
tujuan dapat menarik migran masuk ke daerah tersebut. Arah hubungan ini juga sejalan dengan
penelitian yang dilakukan Chotib dan Darmawan (2007), yaitu bahwa migrasi masuk ke daerah
yang memiliki PDRB yang lebih tinggi, dan penelitian oleh Filiztekin dan Gokhan (2005) bahwa
tingkat pendapatan di daerah tujuan berpengaruh terhadap arus migrasi ke daerah tersebut. Nilai
PDRB per kapita yang tinggi di suatu daerah tujuan menggambarkan tingkat pertumbuhan
ekonomi per kapita yang lebih baik sehingga migran memiliki ekspektasi akan mendapatkan
pendapatan yang lebih baik dan memutuskan untuk masuk ke daerah tujuan tersebut.
Variabel POV atau persentase penduduk miskin di kabupaten/kota tujuan memiliki
pengaruh yang negatif terhadap jumlah migrasi risen masuk berdasarkan hasil regresi model
pertama dan kedua. Nilai koefisien yang lebih tinggi ditunjukkan dalam model pertama. Dengan
mengontrol variabel bebas lainnya, adanya peningkatan pada persentase penduduk miskin
sebesar 1 satuan akan menurunkan jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,044% secara signifikan
di tingkat keyakinan 99%. Hipotesis tidak ditolak karena semakin tinggi persentase penduduk
miskin di kabupaten/kota tujuan akan menyebabkan jumlah migrasi risen masuk ke daerah
tersebut berkurang. Hal ini sesuai dengan arah hubungan hipotesis yang diharapkan dan hasil
penelitian Schulzek (2012). Semakin tinggi persentase penduduk miskin menunjukkan taraf
hidup dan kesejahteraan di kabupaten/kota yang lebih buruk, sehingga dapat menghambat
migran untuk masuk ke daerah tujuan tersebut.
Variabel EDUC atau rata-rata lama sekolah memiliki pengaruh positif terhadap migrasi
risen masuk berdasarkan hasil regresi model pertama dan kedua. Dengan mengontrol variabel
bebas lainnya, adanya peningkatan pada rata-rata lama sekolah sebesar 1 satuan akan
meningkatkan jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,26% secara signifikan di tingkat keyakinan
99% pada model kedua. Hasil tersebut sesuai dengan hipotesis dan analisis diagram pencar yang
dilakukan, serta didukung oleh hasil penelitian oleh Geis dkk. (2008), yaitu bahwa daerah yang
memiliki tingkat pendidikan lebih tinggi akan memiliki migran masuk ke daerah tersebut lebih
besar. Semakin tinggi tingkat pendidikan di suatu daerah menunjukkan modal manusia yang
lebih tinggi dan kesempatan pendidikan yang lebih baik, sehingga dapat menarik migran masuk
ke daerah tersebut.
Variabel HEALTH atau jumlah fasilitas kesehatan berpengaruh positif terhadap migrasi
risen masuk dari hasil regresi model pertama dan kedua. Dengan mengontrol variabel bebas
lainnya, adanya peningkatan pada jumlah fasilitas kesehatan sebesar 1 satuan akan meningkatkan
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
13
jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,009% secara signifikan di tingkat keyakinan 99% pada
model pertama. Hasil ini sesuai dengan hipotesis dan analisis diagram pencar serta didukung
oleh penelitian Geis dkk. (2008), yaitu semakin banyak jumlah fasilitas kesehatan di suatu
kabupaten/kota, semakin tinggi pula migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut. Fasilitas
kesehatan yang memadai menunjukkan kondisi kesehatan penduduk yang baik serta
menunjukkan mudahnya akses terhadap pelayanan kesehatan, dengan itu dapat berkontribusi
pada modal manusia yang lebih baik pula.
Variabel INFRAS atau panjang jalan dengan kondisi baik dari hasil regresi pertama dan
kedua menunjukkan pengaruh yang positif terhadap migrasi risen masuk, walaupun pengaruhnya
tidak cukup besar. Nilai koefisien yang dihasilkan regresi pertama dan kedua sangat sedikit
perbedaanya. Dengan mengontrol variabel bebas lainnya, adanya peningkatan pada panjang jalan
dengan kondisi baik sebesar 1 satuan akan meningkatkan jumlah migrasi risen masuk sebesar
0,0004% secara signifikan di tingkat keyakinan 99%. Hasil tersebut sesuai dengan hipotesis dan
diagram pencar deskriptif bahwa semakin banyak jalan yang berkondisi baik akan
mengakibatkan semakin tingginya jumlah migrasi masuk ke suatu daerah. Infrastruktur yang
baik dapat mendorong kegiatan pembangunan ekonomi serta kesehatan, pendidikan dan lainnya
lebih baik atas efisiensi waktu dan biaya, sehingga dapat menarik bagi migran untuk masuk.
Variabel ENV atau persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih sebagai
variabel provinsi ternyata mampu merepresentasikan kondisi kabupaten/kota yang sama di satu
provinsi. Persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih memiliki pengaruh positif
terhadap jumlah migrasi risen masuk dilihat dari hasil regresi model kedua. Dengan mengontrol
variabel bebas lainnya, adanya peningkatan pada persentase rumah tangga yang menggunakan
air bersih sebesar 1 satuan akan meningkatkan jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,019%
secara signifikan di tingkat keyakinan 99%. Hasil arah hubungan sesuai dengan hipotesis dan
penelitian Brauw dan Mu (2012), artinya migran risen akan menuju daerah yang kebanyakan
penduduknya menggunakan air bersih atau adanya sarana air bersih yang memadai. Kondisi air
bersih yang baik dapat berkontribusi terhadap kesehatan dan aktivitas ekonomi, sehingga migran
tertarik masuk untuk mendapatkan kehidupan yang lebih layak.
Variabel CRIME atau jumlah kriminalitas sebagai variabel provinsi juga mampu
merepresentasikan kondisi kabupaten/kota. Hal ini ditunjukkan oleh pengaruh negatif yang
signifikan variabel tersebut terhadap migrasi risen masuk pada hasil regresi model kedua.
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
14
Dengan mengontrol variabel bebas lainnya, adanya peningkatan pada jumlah kriminalitas
sebesar 1 satuan akan menurunkan jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,002% secara signifikan
di tingkat keyakinan 99%. Hasil arah hubungan sesuai dengan hipotesis yang juga didukung oleh
hasil penelitian yang dilakukan Mariangela dan Moreste (2009), yakni kriminalitas yang tinggi di
suatu kabupaten/kota akan menghambat migran masuk ke kabupaten/kota tersebut. Kriminalitas
menunjukkan ketidakamanan di daerah tempat tinggal yang merupakan salah satu faktor penting
bagi setiap orang. Adanya kriminalitas di suatu daerah dapat membuat kerugian dari sisi
ekonomi dan sosial sehingga bukan menjadi faktor penarik bagi migran untuk pindah.
Secara keseluruhan, hasil regresi dengan menggunakan robust menunjukkan seluruh
variabel dalam model 1 dan model 2 signifikan dan arah hubungannya sesuai dengan hipotesis.
Variabel kabupaten/kota secara konsisten berpengaruh terhadap migrasi risen masuk dengan atau
tanpa disertai variabel provinsi dalam model. Variabel jumlah fasilitas kesehatan, kemiskinan,
dan rata-rata lama sekolah merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap migrasi risen
masuk, dilihat dari nilai t-statistik yang paling besar dalam kedua model.
Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini adalah determinan migrasi risen masuk yang terdiri dari
faktor ekonomi, sosial dan faktor ekonomi dan lingkungan, memiliki pengaruh terhadap migrasi
risen masuk di Indonesia tahun 2012. Determinan variabel merupakan faktor penarik dan faktor
penghambat dari kabupaten/kota tujuan. Berdasarkan hasil dari analisis deskriptif, migrasi risen
masuk lebih tinggi di kabupaten/kota yang memiliki PDRB per kapita, rata-rata lama sekolah,
dan jumlah fasilitas kesehatan tinggi.
Hubungan antara PDRB per kapita dengan migrasi risen masuk dibuktikan dengan salah
satu contoh yaitu Kabupaten Tambrauw di Provinsi Papua Barat dan Kota Tidore Kepulauan di
Provinsi Maluku Utara. Kabupaten Tambrauw dan Kota Tidore Kepulauan memiliki PDRB per
kapita yang tergolong paling rendah di tahun 2010 dan memiliki jumlah migran risen masuk
yang juga terendah pada tahun 2012.
Begitu pula hubungan antara pendidikan dan migrasi risen masuk, sebagai contoh yaitu
Kabupaten Pegunungan Bintang dan Kabupaten Yalimo di Provinsi Papua dan Kota
Subulussalam di Provinsi Aceh yang menujukkan tingkat pendidikan paling rendah di tahun
2010 dan termasuk dalam kabupaten dengan jumlah migran risen masuk terendah pada tahun
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
15
2012. Sebaliknya, Kota Sidoarjo dan Kota Sleman memilki tingkat pendidikan paling tinggi di
tahun 2010 dan termasuk kota dengan jumlah migran risen masuk paling tinggi pula tahun 2012.
Hubungan antara kesehatan dan migrasi risen masuk juga ditunjukkan dalam contoh
Kotamadya Jakarta Timur yang memiliki jumlah fasilitas kesehatan dan jumlah migran risen
masuk paling tinggi, sementara Kabupaten Tambrauw, Kabupaten Mamberamo Tengah, dan
Kabupaten Maybrat yang memiliki jumlah fasilitas kesehatan paling rendah di tahun 2010,
jumlah migran risen masuk ke kabupaten tersebut juga paling rendah di tahun 2012. Hubungan
variabel juga didukung oleh analisis inferensial yang memperlihatkan pengaruh positif yang
signifikan antara variabel PDRB per kapita, rata-rata lama sekolah, dan jumlah fasilitas
kesehatan terhadap migrasi risen masuk ke suatu daerah.
Variabel kondisi jalan yang baik lebih dapat dijelaskan oleh analisis diagram pencar
dalam pengaruhnya terhadap migrasi risen masuk. Hasil diagram pencar menunjukkan kedua
variabel memiliki korelasi positif, namun hubungan antara variabel infrastruktur jalan baik dan
migrasi risen masuk tidak cukup kuat korelasinya. Sementara untuk variabel lingkungan,
hubungannya dengan migrasi risen masuk dapat dilihat dari hasil regresi. Pengaruh variabel
dibuktikan dalam analisis regresi yang menghasilkan pengaruh positif dan signifikan antara
variabel kondisi jalan yang baik dan variabel lingkungan air bersih terhadap migrasi risen masuk.
Sebaliknya, berdasarkan analisis deskriptif, migrasi risen masuk lebih rendah di
kabupaten/kota yang memiliki tingkat kemiskinan dan kriminalitas tinggi. Data deskriptif
menunjukkan persentase penduduk miskin yang tinggi di kabupaten/kota yang terletak di
Provinsi Papua dan Papua Barat menghasilkan jumlah migrasi risen masuk ke kabupaten/kota
tersebut paling rendah pada tahun 2012. Begitu pula dengan Kota Depok, yang memiliki
persentase kemiskinan yang tergolong terendah di tahun 2010 ternyata memiliki jumlah migrasi
risen masuk yang paling tinggi di tahun 2012. Hasil tersebut juga didukung oleh analisis
inferensial yang menghasilkan pengaruh yang negatif dari persentase kemiskinan dan
kriminalitas terhadap migrasi risen masuk dengan pengaruh yang cukup kuat dan signifikan.
Variabel indikator kemiskinan dan kriminalitas tersebut berhasil sebagai faktor penghambat
migrasi risen masuk ke kabupaten/kota.
Secara keseluruhan, ketika terjadi peningkatan faktor penarik di kabupaten/kota tujuan
maka akan meningkatkan probabilitas migran untuk pindah ke kabupaten/kota tersebut. Lain
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
16
halnya ketika terjadi perubahan faktor penghambat yang meningkat di kabupaten/kota tujuan
maka akan mengecilkan kemungkinan migran untuk pindah menuju kabupaten/kota tersebut.
Saran
Migrasi bukan suatu fenomena baru atau sebuah kegagalan dari pembangunan dan bukan
juga merupakan substitusi dari pembangunan. Migrasi merupakan sebuah proses yang akan
mempengaruhi migran yang pindah, penduduk yang tetap tinggal di daerah asal, dan penduduk
di tempat tujuan baru migran. Oleh karena itu, angka migrasi tinggi atau rendah bukan
merupakan hal yang patut diintervensi, melainkan bagaimana dampak atas proses migrasi
tersebut bagi daerah yang ditinggal serta daerah yang dituju. Berdasarkan hasil penelitian yang
dilakukan maka saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut:
1. Bagi Pemerintah
Migrasi risen masuk yang terjadi di Indonesia memiliki persebaran arus yang belum
merata. Dalam mengatasi permasalahan pemerataan persebaran penduduk, migrasi masuk
sebaiknya dapat berperan untuk mendorong peningkatan pembangunan dan peningkatan
kesejahteraan. Dari hasil penelitian ternyata migran tidak hanya pindah karena alasan ekonomi
dan peluang pendapatan riil yang lebih baik, namun keputusan migran juga ditentukan oleh
keinginan mendapatkan kehidupan yang lebih layak dan baik dengan tersedianya fasilitas publik.
Migran dengan alasan non-ekonomi seperti ini belum tentu memiliki keahlian dan kualitas
sumber daya manusia yang baik, sehingga kedatangan migran di daerah tujuan perlu
diperhatikan agar tidak menjadi beban baru bagi penduduk di daerah tujuan.
Mengingat fasilitas kesehatan yang paling berpengaruh terhadap migrasi masuk, cara
yang bisa dilakukan pemerintah antara lain dengan mengevaluasi fasilitas kesehatan di setiap
kabupaten/kota sehingga dapat menjadi efektif dan efisien dalam kontribusi terhadap kesehatan
masyarakat di masing-masing kabupaten tersebut. Pengaruh tingkat pendidikan juga cukup besar
dalam menarik migran masuk ke suatu daerah, sehingga penyediaan institusi pendidikan yang
lebih baik di setiap kabupaten/kota dapat dilakukan. Fasilitas kesehatan dan pendidikan yang
berkualitas dan merata dapat mengakibatkan arus migran tidak terfokus pada satu daerah saja,
sehingga persebaran penduduk dapat lebih merata.
2. Bagi Penelitian Selanjutnya
Keterbatasan penelitian ialah dalam menentukan asumsi migran risen yang masuk ke
kabupaten/kota pada tahun 2012 melakukan perpindahan pada tahun 2012 saja, tidak
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
17
mempertimbangkan waktu perpindahan yang terjadi dalam tahun sebelumnya. Padahal, migran
risen dapat melakukan migrasi dalam kurun waktu lima tahun, yaitu antara tahun 2007 hingga
tahun 2012. Untuk itu, penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan waktu pindah yang
dilakukan migran risen tersebut.
Kemudian, penelitian selanjutnya sebaiknya lebih membedakan antara kabupaten dan kota
dengan menggunakan variabel dummy, sehingga dapat terlihat jelas perbandingan pengaruh
variabel bebas dalam perbedaan karakteristik kabupaten dan karakteristik kota. Variabel provinsi
juga dapat dikelompokkan (cluster) saat pengolahan data agar lebih merepresentasikan
karakteristik kabupaten/kota. Selain itu, peneliti dapat menambah variabel bebas untuk melihat
apakah ada variabel determinan migrasi lainnya pada tingkat kabupaten/kota, selain variabel
yang sudah digunakan.
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik. (2008-2012). Produk Domestik Regional Bruto Provinsi Indonesia
Menurut Kabupaten/Kota. Jakarta: Indonesia.
Badan Pusat Statistik. (2010). Data dan Informasi Kemiskinan Kabupaten/Kota Tahun 2010.
Jakarta: Indonesia
Badan Pusat Statistik. (2010). Publikasi Sensus Penduduk 2010. Indonesia.
http://sp2010.bps.go.id/index.php/publikasi/index
Badan Pusat Statistik. (2011). Statistik Lingkungan Hidup Indonesia 2011. Jakarta: Indonesia.
Badan Pusat Statistik. (2013). Berita Resmi Statistik: Pertumbuhan Ekonomi Indonesia.5
Februari 2013. Indonesia.
http://www.bps.go.id/brs_file/pdb_05feb13.pdf
Borjas, George J. (2013). Labor Economics. New York: McGraw-Hill.
Brauw, Alan de dan Ren Mu. (2012). Unattended but Not Undernourished; Young Children Left
Behind in Rural China. International Food Policy Research Institute: IFPRI Discussion
Paper 01191.
Budiasriati, Nurshesari B. (2008). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Migrasi Risen
Masuk Antar Propinsi di Indonesia Pada Tahun 2005. Departemen Ilmu Ekonomi
Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
18
Darmawan, Beny dan Chotib. (2007). Perkiraan Pola Migrasi Antarprovinsi di Indonesia
Berdasarkan “Indeks Ketertarikan Ekonomi”. Lembaga Demografi Fakultas Ekonomi
Universitas Indonesia.
Filiztekin, Alpay dan Ali Gokhan. (2005). The Determinants of Internal Migration In Turkey.
Faculty of Arts and Social Sciences Sabanci University.
Geis, Wido, Silke Uebelmesser, dan Martin Werding. (2008). How do Migrants Choose Their
Destination Country? An Analysis of Institutional Determinants. Institute for Economic
Research, Department of Social Policy and Labor Markets, University of Munich.
Gujarati, Damodar. (2006). Basic Econometrics. Mc-Graw-Hill.
Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. (2011). Data Dasar Puskesmas Kondisi Desember
Tahun 2010. Jakarta: Indonesia.
Kementrian Keuangan Republik Indonesia, Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan. (2012).
Tinjauan Ekonomi & Keuangan Daerah. Desember 2012. Jakarta: Indonesia.
http://www.djpk.kemenkeu.go.id
Kurekova, Lucia. (2011). Theories of Migration: Conceptual Review and Empirical Testing in
the Context of the EU East-West Flows. Central European University.
Lee, Everett S. (1966). A Theory of Migration.Demography, Vol. 3, No.1, 47-57. University of
Pennsylvania.
Lembaga Demografi Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. (2010). Dasar-Dasar Demografi
(Edisi 2). Jakarta: Salemba Empat.
Mariangela, Bonasia dan Napolitano Oreste. (2009). Determinants of Different Internal
Migration Trends: The Italian Experience. Department of Economic Studies, University
of Naples “Parthenope”.
Morten, Melanie dan Jaqueline Oliveira. (2014). Migration, Roads and Labor Market
Integration: Evidence from a Planned Capital City. Stanford University.
Riley, Chris. (2011). Push and Pull Factors Behind Migration.
Schulzek, Nina. (2012). The impact of welfare systems on immigration: An analysis of welfare
magnets as a pull-factor for asylum seekers and labour migrants. Migration Studies Unit
London School od Economics and Political Science, Working Papers No. 2012/02.
Todaro, Michael P. (1980). Population and Economic Change in Developing Countries.
University of Chicago Press, 361-402.
Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014