vi

LEMBAR PERNYATAAN

KEASLIAN KARYA ILMIAH

Yang betanda tangan dibawah ini:

Nama : JOMPUTRA ARICTOJA

NIM : 108084000042

Jurusan : IESP (Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan)

Fakultas : Ekonomi dan Bisnis

Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya:

1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan

dan mempertanggung jawabkan.

2. Tidak melakukan plagiat terhadap naskah karya orang lain.

3. Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebutkan sumber

asli atau tanpa izin pemilik karya.

4. Tidak melakukan pemalsuan atau pemanipulasian data.

5. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas

karya ini.

viii

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Nama : JOMPUTRA ARICTOJA

Tempat & Tanggal Lahir : Padalarang, 2 September 1990

Agama : Islam

Jenis Kelamin : Laki-laki

Status : Belum Menikah

Pekerjaan : Pelajar/Mahasiswa

Kewarganegaraan : Indonesia

Golongan Darah : AB

Tinggi & Berat Badan : 167cm & 55kg

Hobi : Sepakbola

Alamat : Dsn II Desa Kepur, Kecamatan Muara

Enim, Kabupaten Muara Enim, Provinsi

Sumatera Selatan

Nomer Telepon : 081282975232

Jenjang Pendidikan

1. 2008 sampai dengan sekarang.

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

2. Tahun 2005 sampai dengan tahun 2008

MA Pesantren Pertanian Darul Fallah

ix

3. Tahun 2002 samapai dengan 2005

MTs Pesantren Pertanian Darul Fallah

4. Tahun 1996 sampai dengan 2002

SD Negeri 1 Desa Kepur

Pengalaman Organisasi

1. Tahun 2011

Ketua Bidang I PMII (Pergerakan Mahasiswa Islam Indonesia)

Komisariat Fakultas Ekonomi dan Bisnis

2. Tahun 2010

Koordinator Kaderisasi PMII (Pergerakan Mahasiswa Islam Indonesia)

Komisariat Fakultas Ekonomi dan Bisnis

3. Tahun 2010

Koordinator Kemahasiswaan BEM (Badan Eskutif Mahasiswa) IESP

Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

4. Tahun 2007

Koordinator Keamanan HISDAF (Himpunan Santri Darul Fallah)

Madrasah Aliyah

5. Tahun 2004

Ketua HISDAF (Himpunan Santri Darul Fallah) Madrasah Tsanawiyah

x

ABSTRACT

This research attempted to explain the analysis of economic growth

projections, investment needs, and labour absorption in the Province of South

Sumatra. The data used in this study was time series from 1990-2012 and it was

analyzed using ARIMA (Autoregressive Moving Average), ICOR (Incremental

Capital Output Ratio), and ILOR (Incremental Labour Output Ratio) analytical

methods. ARIMA model were used to project the economic growth, ICOR were

used to explain the value of the capital ratio for investment needs related to the

economic growth, whilst ILOR were used to explain the value of labour ratio for

labour absorption related to the economic growth.

The result of this study suggested that: (1) the economic growth of South

Sumatra were 5,8% in 2013, 5,75% in 2014, 5,76% in 2015, 5,3% in 2016, and

5,2% in 2017, (2) the average value of South Sumatra was 0,472160172 which

meant Rp 472.160,00 was the capital needed to increase the GDPR at constant

prices by Rp 1.000.000,00, (3) the ILOR average value of South Sumatra was

0,0010831 which meant there was about 1,08 or 2 employees that is needed to

increase the GDPR at constant prices by Rp 1.000.000.000.000.

Keyword(s): Projection, Economic Growth, Investment, Labour, ARIMA, ICOR,

and ILOR.

xi

ABSTRAK

Penelitian ini mencoba untuk menjelaskan analisis proyeksi pertumbuhan

ekonomi, kebutuhan investasi, dan penyerapan tenaga kerja di Provinsi Sumatera

Selatan. Data yang di gunakan dalam penelitian ini adalah data runtun waktu dari

tahun 1990-2012 dan di analisis dengan menggunaka metode analisis ARIMA

(Autoregressive Moving Avverage), ICOR (Incremental Capital Output Ratio),

dan ILOR (Incremental Capital Output Ratio). Model ARIMA digunakan untuk

memproyeksikan pertumbuhan ekonomi, ICOR digunakan untuk menjelaskan

nilai rasio modal untuk kebutuhan investasi yang berhubungan dengan

pertumbuhan ekonomi, sedangkan ILOR digunakan untuk menjelaskan nilai rasio

rasio tenaga kerja untuk penyerapan tenaga kerja yang berhubungan dengan

pertumbuhan ekonomi.

Hasil penelitian ini menjelaskan bahwa: (1) pertumbuhan ekonomi

Sumatera Selatan 5,8% pada tahun 2013, pada tahun 2014 bernilai 5,75%, pada

tahun 2015 bernilai 5,76%, pada tahun 2016 bernilai 5,3%, dan pada tahun 2017

bernilai 5,2%, (2) nilai rata-rata di Provinsi Sumatera Selatan bernilai

0,472160172 berarti untuk meningkatkan PDRB ADHK sebesar Rp.1.000.000,00

dibutuhkan modal Rp472.160,00, (3) nilai rata-rata ILOR di Provinsi Sumatera

Selatan bernilai 0,0010831 yang berarti untuk meningkatkan PDRB ADHK

sebesar 1.000.000.000 dibutuhkan pekerja 1,08 atau 2 orang pekerja.

Kata Kunci: Proyeksi, Pertumbuhan Ekonomi, Investasi, Tenaga Kerja, ARIMA,

ICOR, ILOR.

xii

KATA PENGANTAR

Dengan mengucapkan rasa syukur dan kehadirat Allah SWT, yang telah

memberikan rahmat dan karunia-Nya, Shalawat serta Salam di haturkan kepada

baginda Rasulullah Muhammad SAW sebagai suritauladan dan pemberi safaat.

penulis dapat menyelesaikan skripsi ini berdasarkan hasil studi melalui

kepustakaan melalui publikasi media cetak ataupun elektronik yang menjadi

sumber-sumber dalam penulisan skripsi ini.

Adapun tujuan skripsi adalah menganalisis, mempelajari dan menambah

pengetahuan tentang proyeksi pertumbuhan ekonomi, kebutuhan investasi dan

penyerapan tenaga kerja di Provinsi Sumatera Selatan dengan menggunakan alat

analisis ARIMA (Autoregressive Moving Average), ICOR dan ILOR.

Dalam pembuatan skripsi ini banyak orang-orang yang ikut terlibat secara

langsung maupun tidak langsung. untuk itu penulis ingin mengucapkan rasa

terima kasih kepada orang-orang tersebut, diantaranya adalah:

1. Orang-orang terdekat penulis, Ibundaku Tihari Siregar, Ayahandaku

Tarmizi, adikku Putra Gemilang dan Della Rahma Praisa, dan teman dekat

Novida Sari Sihite, mereka semua yang memotivasi, mendukung dan selalu

mendoa’kan dalam penyelesaian skripsi ini. Kedua orang tuaku yang berjasa

besar dalam perjalanan hidupku dengan penuh kasih dan sayang, aku

mengucapkan terimakasihku yang sebesar-besarnya atas doa’ serta

dukungan kalian ayah dan ibuku tanpa kenal lelah dan balasan, teman

dekatku yang selalu memberikan motivasi dan selalu mendoa’kanku setiap

saat dengan ketulusan hati, terimakasih banyak.

2. Bapak Prof.Dr.H.Abdul Hamid. MS, selaku pembimbing I dan Dekan

Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Saya mengucapkan terimakasih atas

bimbingan dan pembelajaran yang bapak berikan kepada saya dalam

menyelesaikan skripsi ini. Banyak ilmu pengetahuan dan bimbing yang

bapak ajarkan kepada saya selama bimbingan. Penulis mengucapkan

terimakasih yang sebesar-besarnya.

3. Bapak Zuhairan Yunmi Yunan, SE, M.Si, selaku pembimbing II dan Kepala

Jurusan IESP (Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan). Saya mengucapkan

banyak terimakasih kepada bapak yang telah memberikan arahan, ilmu

pengetahuan, wawasan, dan bimbingan kepada saya yang banyak sekali

memberikan manfaat bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini srta serta

selalu memberikan motivasi.

4. Ibu Utami Baroroh, SE, M.Si, selaku dosen pembimbing akademik. Saya

mengucapkan terimakasih atas perhatian, bimbingan dan arahan Ibu selama

xiii

saya melakukan perkuliahan yang telah banyak memeberikan manfaat dan

motivasi bagi saya, saya ucapkan banyak terimakasih.

5. Terimakasih saya ucapkan kepada Bapak dan Ibu Dosen IESP khususnya

dan umumnya kepada seluruh Dosen FEB UIN Jakarta yang telah

memberikan ilmu pengetahuan, wawasan, dan mengajarkan etika kepada

saya selama saya menuntut ilmu sebagai Mahasiswa di FEB UIN Jakarta.

Tidak lupa pula kepada seluruh civitas akademika FEB UIN Jakarta dan

civitas akademika Universitas Islam Negeri Jakarta yang telah banyak

membantu selama saya beraktifitas dan menuntut ilmu sebagai Mahasiswa.

6. Saya ucapkan banyak terimaksih kepada saudara-saudaraku yang telah

mendoa’kan dan medukungku.

7. Saya juga mengucapkan terimakasih kepada teman-teman penulis,

Fantriansah, Ilhamsyah, bang Ahmad Rifai, bang Hussein, bang Bambang

Dwitomo, Ade Muzaky, Muslih, Hasnan, Lukman, Yusuf Ramadhan,

Anwar, Egy, Andika Aryatama, Fahmi Rahman, Rizky Hamid, Fachrizal,

Ikmal, Abdi Fauzi, bang Dedy Kusuma, Farid, Triasa Yanuar, Deni

Herisandi, Fahmi Rahman, Pratiwie, Lia Nita, Mia Sarah, Ririn Rinjani,

Najatun, teman-temanku dan adik-adik kelasku di Pesantren Pertanian

Darul Fallah serta seluruh teman-temanku dan adik-adik di Universitas

Islam negeri Jakarta yang tidak dapat disebutkan satupersatu serta tidak lupa

pula kepada bude sebagai ibu kosku, saya mengucapkan terimakasih atas

dukungan dan motivasinya selama ini.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini jauh dari kesempurnaan. oleh

karena itu, penulis berharap mendapatkan saran dan kritik yang baik untuk

meningkatkan dan penyempurnaan skripsi ini. Semoga skripsi ini

bermanfaat dan berguna bagi semua.

Ciputat, 13 Juni 2014

Penulis

JOMPUTRA ARICTOJA

xiv

DAFTAR ISI

COVER ...................................................................................................... i

COVER DALAM ..................................................................................... ii

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ..................................................... iii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIP ......................... iv

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI .......................................... v

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ................................ vi

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

ABSTRACT ................................................................................................ x

ABSTRAK ............................................................................................... xi

KATA PENGANTAR ............................................................................ xii

DAFTAR ISI .......................................................................................... xiv

DAFTAR TABEL ................................................................................. xvii

DAFTAR GAMBAR ........................................................................... xviii

DAFTAR LAMPIRAN .......................................................................... xix

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

A. Latar Belakang Penelitian .................................................... 1

B. Rumusan Masalah .............................................................. 14

C. Tujuan dan Manfaat Penelitian............................................15

1. Tujuan Penelitian ... ......................................................15

2. Manfaat penelitian ................. ......................................16

xv

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ......................................................... 17

A. Teori yang Berkenaan Dengan Variabel ......................... 17

1. Teori Pembangunan dan Pertumbuhan Ekonomi

Wilayah ..................................................................... ..17

2. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) ................. 21

3. Investasi ......................................................................25

4. Tenaga Kerja . ..............................................................32

B. Penelitian Terdahulu . .......................................................36

C. Kerangka Berpikir . ..........................................................46

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ............................................49

A. Ruang Lingkup Penelitian ...............................................49

1. Wilayah Penelitian ......................................................49

2. Ruang Lingkup Penelitian .......................................... 49

B. Metode Penentuan Sampel .............................................. 49

C. Metode Pengumpulan Data ............................................. 50

1. Jenis dan Sumber Data ................................................ 50

2. Metode Pengumpulan Data ......................................... 51

D. Metode Analisis ............................................................... 51

1. Trend Linier ............................................................... 51

a. Trend Linier ........................................................... 51

b. Autoregressive Moving Average (ARIMA) ........... 54

2. Analisis Incremental Capital Output Ratio (ICOR) .... 59

3. Analisis Incremental Labour Output Ratio (ILOR) ... 61

E. Operasional Variabel Penelitian ...................................... 63

1. Pertumbuhan Ekonomi ............................................... 63

2. Investasi ...................................................................... 64

3. Tenaga Kerja ............................................................... 65

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ...................................... 66

A. Gambaran Umum Objek Penelitian................................. 66

xvi

1. Letak Geografis .......................................................... 66

2. Penduduk dan Ketenaga Kerjaan ................................ 69

3. Pertumbuhan Ekonomi ............................................... 72

4. Investasi ...................................................................... 77

B. Analisis dan Pembahasan ................................................ 79

1. Analisis ....................................................................... 79

2. Pembahasan dan Interprestasi ..................................... 79

a. Preprocessing Data dan Indenfikasi Model ........... 79

b. Analisis Least Squared Method dengan ARIMA .... 81

c. Analisis Incremental Capital Output Ratio

(ICOR) ................................................................... 89

d. Analisis Icremental Labour Output Ratio (ILOR) . 91

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ............................................... 96

A. Kesimpulan ...................................................................... 96

B. Saran ................................................................................ 98

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................... 101

LAMPIRAN .......................................................................................... 104

xvii

DAFTAR TABEL

No. Keterangan Halaman

2.1 Penelitian Terdahulu 37

3.1 Pola ACF dan PACF Pembentukan Model 58

3.2 Oprasional Variable 63

4.1 Jumlah Kecamatan, Desa, dan Kelurahan di Kabupaten Kota

Provinsi Sumatera Selatan 68

4.2 Luas Daearah, Jumlah Penduduk dan Kepadatan di Kabupaten

Provinsi Sumatera Selatan 70

4.3 Distribusi Persentase PDRB Sumatera Selatan menurut

Lapangan Usaha ADHB dengan Migas, 2007-2012 73

4.4 PDRB Sumatera Selatan menurut Lapangan Usaha ADHK

2000, tahun 2007-2012 75

4.5 Korelogram Diferensiasi kedua Data PDRB tahun 1990-2012 83

4.6 Permodelan ARIMA Data PDRB Sumatera Selatan Tahun

1990-2012 84

4.7 Rangkuman Estimasi Model ARIMA 85

4.8 Uji Q-statistik Model 3 86

4.9 Proyeksi PDRB ADHK Sumatera Selatan tahun 2013-1017 88

4.10 Nilai ICOR Sumatera Selatan Tahun 1994-2012 89

4.11 Proyeksi Kebutuhan Investasi di Sumatera Selatan tahun

2013-2017 91

4.12 Nilai ILOR Sumatera Selatan Tahun 1994-2012 92

4.13 Proyeksi Tambahan Penyerapan Tenaga Kerja (berdasarkan

ILOR) 93

4.14 Perubahan Investasi (∆K) dan Tenaga Kerja (∆L) di Provinsi

Sumatera Selatan Tahun 1994-2012 94

4.15 Proyeksi Tambahan Penggunaan Tenaga Kerja di Provinsi

Sumatera Selatan Tahun 2013-2017 (Rasio modal-tenaga

kerja)

95

xviii

DAFTAR GAMBAR

No. Keterangan Halaman

1.1 Proyeksi Pertumbuhan Eknomi Indonesia 2010-2014 2

1.2 Nilai & Pertumbuhan PDRB perkapita di Koridor Ekonomi

Sumatera (2008) 8

1.3 Koridor Ekonomi Sumatera Selatan dalam MP3EI 9

1.4 Gambar Potensi Pertambangan Sumatera Selatan 9

1.5 PDRB SumateraSelatan ADHB Tahun 2010 10

1.6 Belanja Modal/Total Belanja Pemerintah Sumatera Selatan

Tahun 2007-2011 12

1.7 Investasi dan Nilai Tambah 13

1.8 Hubungan Investasi, Bisnis, dan Kesejahteraan Masyarakat 13

2.1 Arus Sederhana Pendapatan 32

2.2 Kerangka Berfikir Teoritis 48

4.1 Peta Provinsi Sumatera Selatan 67

4.2 Penduduk 15 Tahun keatas Menurut Jenis Kegiatan Utama di

Provinsi Sumatera Selatan, 2000-2012 72

4.3 Laju pertumbuhan PDRB Sumatera Selatan Menurut

Lapangan Usaha ADHK 2000 (persen), 2006-2012 77

4.4 Realisasi Investasi (PMA dan PMDN) Tahun 2001-2012 78

4.5 Grafik Trend PDRB ADHK Provinsi Sumatera Selatan

Tahun 1990-2012 80

4.6 Grafik Diferensiasi Data PDRB pada Tingkat kedua Tahun

1990-2012 82

4.7 Grafik trend PDRB ADHK Tahun 1990-2013 87

xix

DAFTAR LAMPIRAN

No. Keterangan Halaman

1 Data Penelitian 105

2 Uji Stasioneritas Data 106

3 Grafik PDRB ADHK 109

4 Correlogram Data 112

5 Estimasi Model ARIMA 113

6 Perhitungan ICOR, Rasio Modal-Tanaga Kerja, dan ILOR 115

7 Proyeksi PDRB ADHK, Investasi, dan Tenaga Kerja 118

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Penelitian

Dalam pola pembangunan nasional dan daerah di Indonesia

secara keseluruhan telah berubah dengan dilaksakannya otonomi daerah

sejak tanggal 1 januari 2001 sesuai dengan Undang-undang No. 22

tentang pemerintahan daerah dan Undang-undang no. 25 tahun 1999,

tentang perimbangan Keuangan Pusat dan Daerah. Sistem pembangunan

yang sangat sentralisir dan didominasi oleh pemerintah pusat telah mulai

ditinggalkan, sedangkan pemerintah daerah mempunyai kewenangan

dalam pengelolaan sumber keuangan baru untuk mendorong proses

pembangunan di daerahnya masing-masing yang selanjutnya akan

mendorong proses pembangunan nasional Indonesia secara keseluruhan

(Sjafrizal, 2008: 228).

Perkembangan pembangunan ekonomi di Indonesia yang sesuai

dengan Undang-Undang No.17 tahun 2007 Tentang Rancangan

Pembangunan Jangka Panjang Nasional 2005-2025, pemerintah

Indonesia melakukan perencanaan pembangunan yang dikenal dengan

Masterplan Percepatan dan Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia

(MP3EI), Melalui langkah MP3EI, percepatan dan perluasan

pembangunan akan menempatkan Indonesia sebagai negara maju pada

tahun 2025 dengan pendapatan perkapita yang berkisar antara USD

2

14.250 – USD 15.500 dengan nilai total (PDB) berkisar USD 4,0 – 4,5

triliun. Untuk mewujudkannya diperlukan pertumbuhan ekonomi riil

sebesar 6,4 – 7,5 persen pada 2011-2014, dan sekitar 8,0 – 9,0 persen

pada 2015-2025. Pertumbuhan ekonomi tersebut akan dibarengi oleh

penurunan inflasi sebesar 6,5 persen pada 2011-2014 menjadi 3,0 persen

pada tahun 2025. Kombinasi pertumbuhan dan inflasi seperti itu

mencerminkan karakteristik negara maju seperti yang di tunjukkan oleh

gambar 1.1, (Kementerian Koordinator Bidang Perekonomian, 15: 2011).

Gambar 1.1

Proyeksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia 2010-2045

Sumber: Provinsi dan kabupaten dalam angka, Badan Pusat Statistik; Analis tim 2009

MP3EI (Meteri Koordinator Bidang Perekonomian)

Untuk mendukung pembangunan nasional akan membutuhkan

dukungan dan keselarasan dari pembangunan daerah, dalam

3

pembangunan ekonomi daerah tentunya perlu memperhatikan

pertumbuhan daerah, menurut Sjafrizal (2008, 85) alasannya jelas karena

pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu unsur utama dalam

pembangunan ekonomi regional dan mempunyai kebijakan yang cukup

luas. Kebijakan pembangunan ekonomi regional pada dasarnya

merupakan intervensi pemerintah, baik secara nasional maupun regional

untuk mendorong proses pembangunan daerah secara keseluruhan yang

ditujukan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat.

Adapun dalam pengukurannya diperlukan indikator dalam

perkembangan ekonomi menurut Todaro (1998: 124) dalam mengukur

pertumbuhan ekonomi ada tiga faktor yang merupakan komponen utama

yaitu:

1. Akumulasi modal, yang meliputi semua bentuk atau jenis investasi

baru yang ditanamkan pada tanah, peralatan fisik, dan modal atau

sumber daya manusia.

2. Pertumbuhan penduduk, yang beberapa tahun selanjutnya akan

memperbanyak jumlah angkatan kerja.

3. Kemajuan teknologi.

Menurut pendapat Jhingan (2010, 2005) indikator dalam

pengukuran perkembangan ekonomi adalah:

1. Perkembangan ekonomi harus diukur dalam arti kenaikan

pendapatan nasional nyata dalam suatu jangka waktu yang panjang.

2. Kenaikan pendapatan nyata perkapita dalam jangka panjang.

4

3. Kesajahteraan ekonomi, proses kenaikan pendapatan nyata perkapita

dan dibarengi dengan penurunan kesenjangan pendapatan dan

pemenuhan keinginan masyarakat secara kesuluruhan.

Berkembangnya suatu perekonomian adalah lebih sulit, salah satu

syarat penting yang perlu dilakukan dalam mengembangkan suatu

perekonomian adalah mewujudkan moderenisasi dalam segala bidang

kegiatan ekonomi, yaitu moderenisasi dibidang sektor pertanian sendiri,

mengembangkan kegiatan industri dan moderinisasi pemerintahan.

Untuk mewujudkan hal ini dibutuhkan dua faktor penting yang sangat

penting yang sangat terbatas di negara-negara/daerah berkembang yaitu

modal dan tenaga ahli, modal yang dimaksud adalah dana modal dan

modal bersifat fisik, yaitu barang-barang modal (Sadono Sukirno, 2010:

439).

Menurut Sadono Sukirno (2010: 439) kekurangan modal adalah

suatu ciri penting dari setiap negara memulai pembangunannya dan

kekurangan ini bukan saja mengurangi kepesatan pembangunan

perekonomian yang dapat dilaksanakan, tetapi juga menyebabkan

kesukaran kepada negara tersebut untuk keluar dari keadaan kemiskinan.

Perkembangan dan moderenisasi suatu perekonomian memerlukan

modal yang sangat banyak. Infrastruktur perlu dibangun, sistem

pendidikan harus dikembangkan dan kegiatan pemerintah perlu

diperluas, dan lebih penting lagi adalah berbagai jenis kegiatan

perusahaan dan industri modern perlu dikembangkan. Ini berarti pihak

5

pemerintah dan swasta memerlukan modal yang banyak untuk

memujudkan modernisasi diberbagai kegiatan ekonomi.

Dengan keadaan daerah yang sedangkan berkembang

membutukan modal yang banyak maka yang akan diperlukan adalah

investasi sebagai solusi dalam mengatasi kekurangan modal yang

dialami oleh pemerintah maupun pihak swasta dalam mengembangkan

perekonomiannya. Menurut Samuelson dan Nordhaus (2004: 137)

investasi memainkan dua peran dalam makro ekonomi. Pertama, karena

merupakan komponen pembelanjaan yang besar dan mudah berubah,

investasi seringkali mengarah kepada perubahan dalam keseluruhan

permintaan dan mempengaruhi siklus bisnis. Selain itu investasi juga

mengarah kepada akumulasi modal. Tambahan saham bangunan dan

peralatan meningkatkan output potensial negara/daerah dan

mengembangkan pertumbuhan ekonomi dalam jangka panjang.

Model yang mendukung dalam penguatan investasi dalam

meningkatan pertumbuhan ekonomi adalah model Harrod-Domar

menjelaskan bahwa investasi memberikan peran penting dalam proses

pertumbuhan ekonomi, khususnya mengenai watak ganda yang dimiliki

investasi. Pertama, menciptakan pendapatan disebut dengan dampak

permintaan dan kedua, memperbesar kapasitas produksi perekonomian

dengan cara meningkatkan stok modal yang disebut dengan dampak

penawaran. Karena itu, selama investasi netto tetap berlangsung,

pendapatan nyata dan output akan semakin membesar namun pendapatan

6

maupun output tersebut harus meningkat dalam laju yang sama pada saat

kapasitas produktif modal meningkat (M.L Jhingan 2010: 229).

Dalam era desentralisai otonomi daerah saat ini pemerintah

daerah dapat menerapkan beberapa kebijakan dalam pembangunan dan

pengembangan ekonomi salah satunya dengan meningkatkan investasi

yang diharapkan terjadinya efek mutliplier terhadap penyerapan tenaga

kerja (Jonni Afriadi, 2007: 2). Investasi juga dapat diartikan dalam

pembinaan sumberdaya manusia juga dapat meningkatkan kualitas modal

manusia, sehingga pada akhirnya akan membawa dampak positif yang

sama terhadap angka produksi, bahkan akan lebih besar lagi seiring

dengan bertambahnya jumlah penduduk (Todaro, 1998: 125).

Menurut Sonny Sumarsono (372: 2009) perekonomian juga

tampak masih sangat bergantung pada sektor konsumsi yang tentunya

tidak akan memberikan pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan

dalam jangka panjang. Kegagalan untuk menstimulasi investasi tersebut

mengakibatkan ekonomi hanya dapat bergerak di bawah kapasitas

potensialnya sehingga wajar angka pengangguran terus meningkat agar

momentum perbaikan sentimen saat ini dapat ditransformasikan menuju

perbaikan fundamental ekonomi yang kuat, dalam jangka menengah

pemerintah seharusnya dapat melakukan terobosan baik fiskal, struktural

maupun sektor yang dapat memberikan stimulus ekonomi.

Wilayah Sumatera Selatan sebagai bagian dari wilayah Indonesia

juga perlu mendukung pembangunan nasional yang pada saat ini

7

direncanakan dalam MP3EI terletak dalam dalam koridor ekonomi

Sumatera yang merupakan sentra produksi dan pengolahan hasil bumi

dan lumbung energi nasional. Secara geostrategis, Sumatera diharapkan

menjadi gerbang ekonomi nasional ke pasar Eropa, Afrika, Asia Selatan,

Asia Timur, serta Australia. Namun ada beberapa hal yang perlu

dibenahi, antara lain:

1. Adanya perbedaan pendapatan yang signifikan di dalam koridor, baik

antara perkotaan dan pedesaan ataupun antara provinsi-provinsi yang

ada dalam koridor.

2. Investasi yang menurun dalam beberapa tahun terakhir.

3. Infrastruktur dasar yang kurang memadai untuk pengembangan

industri, antara lain jalan sempit dan rusak, rel kereta api yang sudah

rusak dan tua, pelabuhan laut yang kurang efisien serta kurang tenaga

listrik yang dapat mendukung industri.

Sumatera Selatan sebagai salah satu daerah yang tergabung dalam

koridor ekonomi Sumatera yang ditunjukkan pada gambar 1.2 perlu

mendukung rencana tersebut untuk memajukan perekonomian daerah

tersebut dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat.

8

Gambar 1.2

Sumber: Provinsi dan kabupaten dalam angka; Badan Pusat Statistik; Analis tim

2009 MP3EI (Meteri Koordinator Bidang Perekonomian)

Dengan adanya MP3EI maka akan dapat memaksimalkan dalam

pembangunan infrastruktur pada gambar 1.3 dan mengembangkan

potensi ekonomi yang dimiliki daerah Sumatera Selatan seperti yang

terlihat pada gambar 1.4 dan 1.5 untuk mempercepat perkembangan

ekonomi di Sumatera Selatan khususnya dan membantu mempercepat

perkembangan ekonomi Indonesia pada umumnya.

9

Gambar 1.3

Koridor Ekonomi Sumatera Selatan Dalam MP3EI

Sumber: Analis tim 2009 Master Plan Percepatan dan Perlusan Pembangunan

Ekonomi Indonesia (MP3EI), Meteri Koordinator Bidang Perekonomian

Gambar 1.4

Potensi Pertambangan di Sumatera Selatan

Sumber: Analis tim 2009 Master Plan Percepatan dan Perlusan Pembangunan

Ekonomi Indonesia (MP3EI), Meteri Koordinator Bidang Perekonomian

10

Gambar 1.5

PDRB Sumatera Selatan Atas Dasar Harga Berlaku Tahun 2010

Sumber: Kementerian Keuangan, Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan, 2012

Dengan masih kurangnya pengembangan potensi ekonomi yang

dimiliki Provinsi Sumatera Selatan maka akan diperlukan perencanaan,

menurut sebagian besar ekonomi perencanaan ekonomi sebagai suatu

rencana perekonomian dengan sengaja oleh suatu penguasa pusat untuk

mencapai suatu sasaran tertentu dan tujuan tertentu di dalam jangka

waktu tertentu pula (Jhingan, 2012: 518). Sebuah rencana pembangunan

menurut Arthur Lewis (1986, 15) bisa terdiri dari satu atau beberapa hal

berikut ini:

1. Survey keadaan ekonomi saat sekarang.

Produk Domestik Regional Bruto Atas

Dasar Harga Berlaku Tahun 2010

11

2. Usulan-usulan untuk memperbaiki kerangka lembaga kegiatan

ekonomi.

3. Daftar usulan pengeluaran pemerintah.

4. Tinjauan mengenai industri-industri utama.

5. Proyeksi makro ekonomi untuk keseluruhan.

Inti dari perencanaan tersebut untuk produktifitas yang lebih tinggi dalam

sektor swasta terletak pada sekumpulan kebijaksanaan yang mendorong

orang-orang swasta untuk menggunakan waktunya dan sumber-sumber

dayanya dengan lebih produktif.

Menurut Sadono Sukirno (2010: 439) Perkembangan dan

moderenisasi suatu perekonomian memerlukan modal yang sangat

banyak. Infrastruktur perlu dibangun, sistem pendidikan harus

dikembangkan dan kegiatan pemerintah perlu diperluas, dan lebih

penting lagi adalah berbagai jenis kegiatan perusahaan dan industri

modern perlu dikembangkan. Ini berarti pihak pemerintah dan swasta

memerlukan modal yang banyak untuk mewujudkan modernisasi

diberbagai kegiatan ekonomi.

Dengan terbatasnya alokasi keuangan yang dimiliki oleh

pemerintah Provinsi Sumatera Selatan untuk mengalokasikan dananya

terhadap belanja modal ditunjukkan pada gambar 1.6 yang menunjukkan

trend rasio belanja modal pertotal belanja Provinsi Sumatera Selatan

cenderung menurun. Karena perkembangan dan moderenisasi suatu

perekonomian memerlukan modal yang sangat banyak. Infrastruktur

12

perlu dibangun, sistem pendidikan harus dikembangkan dan kegiatan

pemerintah perlu diperluas, dan lebih penting lagi adalah berbagai jenis

kegiatan perusahaan dan industri modern perlu dikembangkan. Ini berarti

pihak pemerintah dan swasta memerlukan modal yang banyak untuk

memujudkan modernisasi diberbagai kegiatan ekonomi, Sadono Sukirno

(2010: 439).

Gambar 1.6

Belanja Modal/ Total BelanjaPemerintah Provinsi Sumatera Selatan

Tahun 2007-2011

Sumber: Kementerian Keuangan, Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan, 2012

Dengan latar belakang yang dijelaskan di halaman-halaman

sebelumnya maka diperlukan Proyeksi yang merupakan bagian dari

perencanaan untuk melihat seberapa besar investasi yang dibutuhkan

untuk menciptakan iklim ekonomi mengembangkan potensi ekonomi di

Provinsi Sumatera Selatan yang berdampak dengan penyerapan tenaga

kerja sehingga meningkatan pendapatan masyarakat yang dapat

0.00%

5.00%

10.00%

15.00%

20.00%

25.00%

30.00%

35.00%

40.00%

45.00%

50.00%

2007 2008 2009 2010 2011

nasional prov. Sumatera Selatan

13

meningkatkan pertumbuhan ekonomi di Provinsi Sumatera Selatan,

sebagai mana yang dikemukakan oleh Henry Faizal Noor (2009: 283)

bahwa tingkat kesejahteraan masyarakat berkaitan erat dengan

perkembangan investasi yaitu berupa nilai tambah oleh kegiatan

investasi tersebut seperti ilustrasi pada gambar 1.7 dan 1.8.

Gambar 1.7

Investasi dan Nilai Tambah

Gambar 1.8

Hubungan Investasi, Bisnis, dan Kesejahteraan Masyarakat

Faktor Produksi 1. Modal (uang)

2. Tenaga Kerja

3. Faktor Produksi

Lainnya

4. Enterpreneuership

Balas Jasa Sektor Produksi (Nilai Tambah)

1. Balas Jasa Modal (Bunga)

2. Upah dan Gaji

3. Sewa

4. Surplus Usaha

menghasilkan

Kegiatan Investasi

menimbulkann

Aktivitas Ekonomi (BISNIS)

Kesejahteraan Masyarakat

Indentifikasi dan evaluasi potensi dan

keunggulan yang dimiliki, serta kebutuhan masing-masing daerah, merupakan hal penting

untuk peningkatan investasi

Pemerintah perlu mendorong aktivitas ekonomi dan bisnis,

dimasing-masing daerah, sesuai dengan potensi dan

keunggulan yang dumilikinya.

14

Dalam meningkatkan pembangunan dengan adanya daya dukung

pembiayaan yang ada diharapkan agar dapat meningkatkan kualitas

kinerja pemerintah karena menurut (Pheni Chalid, 2005:6) kualitas

kinerja lembaga berkorelasi positif dengan adanya dukungan pembiayaan

yang ada. Dengan demikian akan dapat meningkatkan kesejahteraan

masyarakat dengan cara memaksimalkan pemanfaatan potensi ekonomi

yang dimiliki Provinsi Sumatera Selatan.

Dengan demikian maka diperlukannya informasi mengenai

analisis keadaan ekonomi periode-periode sebelumnya yang bertujuan

untuk melakukan perencanaan daerah di Provinsinsi Sumatera Selatan.

Perencanaan wilayah ini merupakan suatu perencanaan yang

didesentralisasikan, pemerintah Kabupaten/Kota merupakan daerah

otonomi, yang diberikan pemerintah pusat untuk mengelola dan

mengatur keuangan daerahnya sesuai dengan aspirasi masyarakat

setempat dan tidak bertentangan dengan perundang-undangan yang

berlaku (Adisasmita, 2013:94).

B. Rumusan Masalah.

Dengan latar belakang penelitian yang dikemukakan pada Bab I

bagia A, maka rumusan masalah yang dalam penelitian ini adalah

sebagai berikut:

1. Mengetahui seberapa besar pertumbuhan ekonomi pada tahun 2013-

2017 di Provinsi Sumatera Selatan?

15

2. Pertumbuhan masih bergantung terhadap sektor konsumsi sehingga

investasi menjadi solusi oleh karena itu mengetahui seberapa besar

investasi yang dibutuhkan di Provinsi Sumatera Selatan pada tahun

2013-2017 untuk mencapai pertumbuhan ekonomi tertentu?.

3. Dengan dilakukannya investasi sebagai dasar mencapai pertumbuhan

maka perlu diketahui seberapa besar tenaga kerja yang dapat diserap di

Provinsi Sumatera Selatan pada tahun 2013-2017?

C. Tujuan dan Manfaat Penelitian

1. Tujuan Penelitian

Beradasarkan permasalahan yang di rumuskan di Bab I pada

bagian B, maka tujuan penelitian ini dilakukan oleh peneliti adalah

sebagai berikut :

a. Dengan adanya kebijakan MP3EI (Materplan Percepatan

Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia), Provinsi Sumatera

Selatan merupakan bagian dari bagian dari koridor ekonomi

Sumatera dan untuk mengoptimalkan potensi ekonomi yang

dimiliki daerah tersebut sehingga memerlukan proyeksi untuk

melakukan perencanaan perekonomin kedepan.

b. Dengan keadaan keuangan daerah Provinsi Sumatera Selatan

yang kurang mampu melakukan pembiayaan atau belanja modal

maka perlu dilakukan Proyeksi investasi yang merupakan bagian

dari perencanaan dalam meningkatkan petumbuhan ekonomi.

16

c. Investasi sebagai salah satu cara dalam meningkatkan

pertumbuhan ekonomi di Sumatera Selatan diharapkan dapat

menyerap tenaga kerja di daerah tersebut.

2. Manfaat penelitian.

Penelitian diharapkan menjadi rujukan atau inspirasi sebagai

pedoman bagi peneliti lainnya yang berminat di bidang ini:

a. Bagi Peneliti, penelitian ini merupakan kesempatan bagi peneliti

untuk menyelaraskan ilmu pengetahuan yang didapat dalam

kegiatan akademik sehingga dapat dapat menambah pengetahuan

bagi peneliti dalam bidang ekonomi pembangunan yang menjadi

minat peneliti.

b. Penelitian ini dapat dipergunakan bagi pihak lain yang berminat

pada penelitian ini sebagai referensi untuk penelitian selanjutnya

dan dapat menjadi bahan bacaan untuk menambah pengetahuan.

c. Hasil dari penelitian ini juga dapat dipergunakan oleh universitas

untuk menambah bahan pustaka dalam mengembangkan kualitas

pendidikan universitas tersebut dalam masa yang akan datang.

d. Bagi lembaga atau instansi di Provinsi Sumatera Selatan penelitian

ini dapat dijadikan sebagai referensi untuk perbaikan di Provinsi

Sumatera Selatan yang merupakan objek penelitian.

17

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Teori yang Berkenaan Dengan Variable

1. Teori Pembangunan dan Pertumbuhan Ekonomi.

Pada mulanya pembangunan ekonomi merupakan sebuah usaha

untuk membenahi serta meningkatkan kondisi ekonomi pada suatu wilayah

yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat di wilayah

tersebut. Dalam upaya pembangunan ekonomi di negara berkembang pada

mulaya berpusat pada upaya peningkatan pertumbuhan ekonomi dengan

mengacu pada peningkatan pendapatan perkapita dengan harapan dapat

mengurangi masalah-masalah seperti pengangguran, kemiskinan, serta

ketimpangan ekonomi dari suatu wilayah dengan wilayah lainnya yang

dikenal dengan “dampak merembes ke bawah” (trikle down effect)

(Mudrajad, 2010:4).

Mudrajad (2010:4) mengemukakan Kecenderungan ini dapat dilihat

dalam pemikiran-pemikiran awal mengenai pembangunan, seperti teori

Harrod Domar, Arthur Lewis, W.W. Rostow, Hirschman, Rosenstein

Rodan, Nurkse, dan Lebeinstein. Ini mencerminkan munculnya teori

pertumbuhan ekonomi sepanjang dasawarsa 1950-an, sementara

pembangunan ekonomi diidentikkan dengan pertumbuhan ekonomi,

ekonomi pembangunan sebagai cabang ilmu ekonomi yang relatif baru

18

memusatkan perhatian pada faktor-faktor penentu pada pertumbuhan

ekonomi.

Mungkin telah banyak teori yang membahas tentang konsep

pembangunan akan tetapi hakikat pembangunan itu lebih penting seperti

yang dikemukakan oleh Todaro dan Smith (2002:3), hakikat pembangunan

dalam Perencanaan ekonomi (economic planning) upaya-upaya yang

dilakukan secara sengaja oleh pemerintah untuk mengkoordinasikan

segenap proses pembuatan keputusan ekonomi dalam jangka panjang,

serta untuk mempengaruhi, mengarahkan, dan dalam beberapa kasus

tertentu juga untuk mengendalikan tingkat dan pertumbuhan variabel-

variabel ekonomi pokok dari suatu negara (pendapatan, konsumsi,

penyerapan tenaga kerja, investasi, tabungan, ekspor, impor, dan

sebagainya) demi tercapainya tujuan-tujuan pembangunan yang telah

ditetapkan sebelumnya.

Robinson Tarigan (2009:1), mengemukakan bahwa ekonomi

regional menganalisis suatu wilayah (atau bagian wilayah) secara

keseluruhan atau dengan melihat berbagai wilayah dengan potensinya

yang beragam dan bagaimana mengatur suatu kebijakan yang dapat

mempercepat pertumbuhan ekonomi seluruh wilayah. Dalam analisis

ekonomi regional diperlukannya kebijakan pembangunan ekonomi

regional, menurut Sjafrijal (2008:154) dalam kebijakan pembangunan

ekonomi regional sasaran akhirnya adalah untuk dapat mendorong dan

meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan sosial secara

19

menyeluruh sesuai dengan keinginan dan aspirasi yang berkembang di

masyarakat.

Menurut Sjafrizal (2008: 156,157) Untuk dapat merumuskan

kebijakan pembangunan regional yang baik dan terarah , perlu pula

ditetapkan terlebih dahulu sasaran yang ingin dicapai. Dalam hal ini

terdapat dua alternatif sasaran yaitu mewujudkan kemakmuran wilayah

(Place Prosperity), kemakmuran masyarakat (People Prosperity) atau

kedua-duanya sekaligus. Sasaran ini perlu ditetapkan secara jelas dan

tegas, karena masing-masingnya mempunyai starategi dan kebijakan

pembangunan daerah yang berbeda dan bahkan dapat berlawanan satu

sama lainnya. Aspek ini semula dibahas oleh Winnick (1966) dan

kemudian dilanjutkan oleh Richardson (1978).

Dijelaskan oleh Nadiatulhuda (2007:16) Terdapat juga beberapa

teori yang penting dalam pembangunan ekonomi wilayah (regional)

diantaranya menurut aliran ekonom klasik yang dipopulerkan oleh Adam

Smith dikatakan bahwa pertumbuhan ekonomi disebabkan oleh kemajuan

teknologi dan perkembangan jumlah penduduk. Sumbangan pemikiran

aliran Neo Klasik dalam pertumbuhan ekonomi yaitu sebagai berikut:

a. Akumulasi modal merupakan faktor sangat penting dalam pertumbuhan

ekonomi.

b. Pertumbuhan ekonomi merupakan peroses yang gradual.

c. Pertumbuhan ekonomi merupakan proses yang harmonis dan kumulatif.

20

d. Aliran Neo Klasik sangat optimis dengan pertumbuhan

(perkembangan).

e. Meskipun model pertumbuhan Neo Klasik ini telah banyak digunakan

dalam analisis regional namun terdapat beberapa asumsi mereka yang

tidak tepat antara lain, Pertama Full Employment yang terus menerus

tidak dapat diterapkan pada sistem multi regional dimana persoalan-

persoalan regional muncul disebabkan oleh perbedaan geografis dalam

hal tingkat penggunaan sumber daya. Kedua, persaingan sempurna

tidak dapat diberlakukan dalam perekonomian regional dan spasial.

Menurut Todaro dan Smith (2002: 3) adanya dua komponen pokok

dalam perencanaan pembangunan di negara-negara yang menganut sistem

perekonomian campuran. Kedua komponen tersebut adalah sebagai

berikut:

a. Keputusan pemerintah yang sengaja menggunakan tabungan domestik

dan dana-dana keuangan dari luar negeri untuk diinvestasikan pada

proyek-proyek pemerintah yang untuk memobilisasi dan menyalurkan

sumber-sumber daya yang sangat langka di bidang-bidang tertentu

misalnya, pembangunan jaringan jalan raya dan kereta api, sekolah

proyek hidroelktrik, dan pembangunan sarana infrastruktur ekonomi

(economic infrastructure) lainnya, serta penciptaan industri-industri

subtitusi impor yang diharapkan nantinya dapat memberikan

sumbangan berarti demi merealisasikan tujuan-tujuan ekonomi jangka

panjang.

21

b. Kebijakan-kebijakan ekonomi pemerintah (mulai dari perpajakan,

lisensi industri, penetapan tarif-tarif, serta manipulasi kuota, upah, suku

bunga, dan harga-harga) yang secara langsung dapat mendorong, dan

dalam banyak hal bahkan mengendalikan, kegiatan ekonomi sektor

swasta demi menjamin terciptanya suatu hubungan yang serasi antara

keinginan perusahaan swasta dalam mengejar keuntungan dengan

tujuan-tujuan sosial untuk kepentingan seluruh anggota masyarakat)

yang dikehendaki dan diutamakan oleh pemerintah pusat.

2. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)

Ada berbagai konsep dan definisi yang bisa dipakai dalam

membicarakan pendapatan regional/nilai tambah akan dikemukakan

sebagai berikut:

a. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas Dasar Harga Pasar.

Produk domestik regional bruto atas dasar harga pasar adalah

jumlah nilai yang tambah bruto (gross value added) yang timbul dari

seluruh sektor perekonomian di wilayah itu. Yang dimaksud dengan

nilai tambah bruto adalah nilai produksi (output) dikurangi dengan

biaya antara (intermediate cost). Nilai tambah bruto mencakup

komponen-komponen faktor pendapatan (upah dan gaji, bunga, sewa

tanah, dan keuntungan), penyusutan, dan pajak tidak langsung neto.

Jadi, dengan menghitung nilai tambah bruto dari masing-masing sektor

22

dan menjumlahkannya, akan menghasilkan produk domestik regional

bruto atas dasar harga pasar (Robinson Tarigan, 2009: 18).

Menurut Emilia Imelia (2006:39) produk domestik regional

bruto atas dasar harga pasar adalah jumlah nilai tambah (gross value

added) yang timbul dari seluruh sektor perekonomian di wilayah itu.

Nilai tambah bruto adalah nilai produksi (out put) dikurangi biaya

(inetrmediate cost). Biaya antar daerah adalah biaya pembelian/biaya

perolehan dari sektor lain yang telah dihitung sebagai produksi dari

sektor lain atau berasal dari impor. Nilai tambah bruto mencakup

komponen pendapatan (upah, gaji, bunga, sewa, tanah dan keuntungan),

penyusutan, pajak tidak langsung.

b. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas Dasar Harga Berlaku

dan Harga Konstan.

Menurut Robinson Tarigan (2009:20) pendapatan regional

dalam beberapa tahun menggambarkan kenaikan dan penurunan tingkat

pendapatan masyarakat di daerah tersebut. Kenaikan/penurunan dapat

dibedakan menjadi dua faktor berikut:

1) Kenaikan/penurunan riil, yaitu kenaikan/penurunan tingkat

pendapatan yang tidak dipengaruhi oleh faktor perubahan harga.

Apabila terjadi kenaikan riil pendapatan penduduk berarti daya beli

penduduk di daerah tersebut meningkat, misalnya dapat membeli

barang yang sama kualitasnya dalam jumlah yang lebih banyak.

23

2) Kenaikan/penurunan pendapatan yang disebabkan adanya faktor

perubahan harga. Apabila terjadi kenaikan pendapatan yang hanya

disebabkan inflasi (menurunnya nilai beli uang) maka walaupun

pendapatan meningkat tetapi jumlah barang yang mampu dibeli

belum tentu meningkat. Perlu dilihat mana yang meningkat lebih

tajam, tingkat pendapatan atau tingkat harga.

Menurut Robinson (2009:21) Harga konstan artinya harga

produk didasarkan atas dasar harga pada tahun tertentu. Tahun yang

dijadikan patokan harga disebut tahun dasar untuk penentuan harga

konstan. Jadi kenaikan pendapatan hanya disebabkan oleh

meningkatnya jumlah fisik produksi, karena harga dianggap tetap

(konstan). Akan tetapi, pada sektor jasa yang tidak memiliki unit

produksi, nilai produksi dinyatakan dalam harga jual. Oleh karena itu

harga jual harus dideflasi dengan menggunakan indeks inflasi atau

deflator lain yang dianggap lebih sesuai.

Dalam perhitungannya pendapatan regional dapat dibagi dalam dua

metode, yaitu metode langsung dan tidak langsung (Robinson, 2009:

23,26).

a. Metode langsung adalah perhitungan dengan menggunakan data

daerah atau data asli yang menggambarkan kondisi daerah dan digali

dari data yang ada di daerah itu sendiri. Adapun pendekatan yang

dilakukan gunakan adalah:

24

1) Pendekatan produksi adalah perhitungan nilai tambah barang dan

jasa yang diproduksi oleh suatu kegiatan/sektor ekonomi dengan

cara mengurangkan biaya antara dari total nilai produksi bruto

sektor atau subsektor tersebut.

2) Pendekatan pendapatan, nilai tambah dari setiap kegiatan

ekonomi diperkirakan dengan menjumlahkan semua balas jasa

yang diterima faktor produksi, yaitu upah dan gaji dan surplus

usaha, penyusutan, dan pajak tidak langsung netto.

3) Pendekatan pengeluaran adalah menjumlahkan nilai penggunaan

akhir dari barang dan jasa yang diproduksi di dalam negeri.

b. Metode tidak langsung adalah suatu cara mengalokasikan produk

domestik bruto dari wilayah yang lebih luas ke masing-masing bagian

wilayah, dengan menggunakan alokator yaitu:

1) Nilai produksi bruto atau neto setiap sektor/subsektor, pada

wilayah yang dialokasikan,

2) Jumlah produksi fisik,

3) Tenaga kerja,

4) Penduduk, dan

5) Alokator tidak langsung lainnya.

Menurut Handoko & Kurnia Astuti (2007:165) secara umum

proyeksi angka PDRB dapat dilakukan dengan membuat persamaan trend

PDRB. Dalam penelitian ini digunakan metode trend linier, garis trend

linier dapat ditulis dengan persamaan garis lurus sebagai berikut:

25

Y’ = a + bX

Keterangan:

Y’ = adalah data berkala time series PDRB.

X = adalah waktu yang berupa data tahunan

a = adalah bilangan konstan, apabila X= 0 yaitu PDRB awal tahun

b = adalah lereng garis tren, yaitu rata-rata perubahan PDRB untuk

setiap tahunnya.

Kegunaan data pendapatan nasional adalah memberikan informasi

yang berguna mengenai berbagai aspek dari kegiatan ekonomi dalam satu

tahun tertentu memberikan gambaran tentang tingkat kegiatan ekonomi

suatu wilayah yang dicapai dan nilai output yang diproduksi, komposisi

dari pembelanjaan agregat, sumbangan berbagai sektor dalam mewujudkan

pendapatan nasional, dan taraf kemakmuran yang dicapai (Sukirno,

2011:55).

3. Investasi

Bila dilihat secara makro ekonomi, investasi (I) adalah bagian dari

pendapatan nasional (Y), disamping bagian lainnya, yaitu konsumsi

masyarakat (C), konsumsi pemerintah (G), ekspor (X), dan belanja impor

(M), sehingga secara makro ekonomi, dikenal model keseimbangan

pendapatan domestik sebagai berikut:

Y = C + G + I + X-M.

26

Dalam skenario dalam pembangunan ekonomi , tujuan makro yang

ingin dicapai dalam pembangunan ekonomi pada hakekatnya pertumbuhan

ekonomi yang menjadi modal bagi kesejahteraan masyarakat. Untuk

mencapai kondisi tersebut, diperlukan adanya investasi yang memadai

baik dari segi kuantitas maupun kualitasnya (Henry Faizal Noor, 2009:

47,48).

Menurut Dumairy (1996:132) penanaman modal merupakan

langkah awal kegiatan produksi. Dengan posisi semacam itu, investasi

pada hakekatnya juga merupakan langkah awal kegiatan pembangunan

ekonomi. Dinamika penanaman modal mempengaruhi tinggi rendahnya

pertumbuhan ekonomi, mencerminkan marak lesunya pembangunan.

Dalam upaya menumbuhkan perekonomian, setiap negara senantiasa

berusaha menciptakan iklim yang dapat menarik investasi. Sasaran utama

bukan hanya masyarakat atau kalangan swasta dalam negeri, tapi juga

investor asing.

Menurut Pheni Chalid (2005:109) penerapan desentralisasi fiskal

menjadi pintu masuk bagi daerah untuk mendorong akselerasi

pembangunan dan pertumbuhan ekonomi di daerah. Sebagai strategi untuk

menarik investasi ke daerah, maka yang perlu menjadi perhatian adalah

kesiapan semua sumber daya yang akan meningkatkan daya tarik daerah

bagi para investor.

Dalam meningkatkan investasi terdapat hambatan dalam menarik

investor untuk melakukan investasi di daerahnya (Pheni Chalid, 2005:

27

111). Beradasarkan rata-rata nilai skor dalam laporan ADB dan Bank

dunia, terdapat enam permasalahan yang menjadi hambatan utama bagi

investasi, yaitu:

a. Ketidakpastian kebijakan ekonomi dan peraturan serta ketidakstabilan

ekonomi.

b. Korupsi, baik oleh aparat pusat maupun daerah.

c. Peraturan ketenagakerjaan.

d. Biaya keuangan.

e. Pajak tinggi, lebih menjadi masalah dibandingkan dengan administrasi

pajak dan pabean.

f. Ketidak tersediaan listrik (infrastruktur).

Menurut (Pheni Chalid, 2005:126) Adapun strategi daerah yang

perlu dilakukan dalam menarik investasi yaitu:

a. Posisi dan peran pemerintah (trobosan pemegang kebijakan).

b. Pemetaan potensi ekonomi dan subsidi usaha.

c. Proposal spesifik investasi (Variabel ekonomi, politik dan

pemerintahan, sosial, pasar, dan persaingan, dan kondisi geografi).

Pada dasarnya setiap perekonomian memang harus senantiasa

mencadangkan atau menabung sebagian tertentu dari pendapatan

nasionalnya untuk menambah atau menggantikan barang-barang modal

(gedung, alat-alat, dan bahan baku) yang telah susut atau rusak. Namun

untuk memacu pertumbuhan ekonomi, dibutuhkan investasi baru yang

merupakan tambahan neto terhadap cadangan atau stok modal (capital

28

stock) model ini yang dikenal dengan istilah model Harrod-Domar

(Todaro, 1998:85).

Pernyataan diatas didukung dengan model pertumbuhan Harrod-

Domar (Todaro, 1998: 85,86), yang menyusun sebuah model pertumbuhan

ekonomi sederhana sebagai berikut:

a. Tabungan (S) adalah bagian dalam jumlah tertentu, atau S, dari

pendapatan nasional (Y). Oleh karena itu, kitapun dapat menuliskan

hubungan tersebut dalam bentuk persamaan:

S = s Y ....(1)

b. Investasi (I) didefinisikan sebagai perubahan stok modal (K) yang

dapat diwakili oleh ∆K, sehingga kita dapat menuliskan persamaan

sederhana yang kedua sebagai berikut:

I = ∆K ......(2)

Akan tetapi, karena jumlah stock modal (K) mempunyai hubungan

langsung dengan jumlah pendapatan nasional atau output (Y), seperti telah

ditunjukkan oleh rasio modal-output (k), maka:

atau

atau, akhirnya ∆K = k∆Y ......(3)

c. Mengingat jumlah seluruh tabungan nasional (S) harus sama dengan

keseluruhan investasi (I), maka persamaan berikutnya dapat ditulis

sebagai berikut:

S = I ......(4)

29

Dari persamaan (1) diatas telah diketahui bahwa S = sY dan dari

persamaan (2) dan (3), kita juga telah mengetahui bahwasanya:

I = ∆K = k∆Y

Dengan demikian, identitas tabungan yang merupakan persamaan modal

dalam persamaan (4) adalah sebagai berikut:

S = sY = k∆Y = ∆K = I .......(5)

atau bila diringkas menjadi sY = k∆Y .......(6)

Selanjutnya, apabila kedua sisi persamaan (6) dibagi mula-mula dengan

(Y) dan kemudian dengan (k), maka akan didapat:

.......(7)

Persamaan (7) yang merupakan versi sederhana dalam

pertumbuhan ekonomi Harrod-Domar dalam teori pertumbuhan ekonomi

mereka sangat populer, secara lebih spesifik, persamaan itu menyatakan

bahwa tingkat pertumbuhan pendapatan nasional akan secara “positif”

berbanding lurus dengan rasio tabungan (semakin banyak GNP yang di

investasikan, maka pada akhirnya nanti akan lebih besar lagi pertumbuhan

GNP yang dihasilkannya) dan secara “negatif” atau perbandingan terbalik

terhadap rasio modal-output dari suatu perekonomian (semakin besar rasio

modal-output nasional atau (k), maka tingkat pertumbuhan GNP akan

semakin rendah), Analisis Harrod-Domar bertujuan untuk menunjukkan

panjang kemampuan masyarakat yang bertambah dari masa ke masa (yang

30

diakibatkan oleh pembentukan modal pada masa sebelumnya) akan selalu

sepenuhnya digunakan (Adisasmita, 2013:63).

Dengan penjelasan diatas diharapkan bahwa investasi memiliki

keterkaitan dalam pengembangan perekonomian masyarakat luas, dalam

rangka memenuhi kebutuhan maupun untuk keperluan bisnis. Menurut

Henry Faizal Noor (2009, 29) alasan yang menjadi kaitan antara investasi

dan pengembangan ekonomi masyarakat dapat dilihat sebagai berikut:

a. Investasi dan pengembangan ekonomi masyarakat adalah kegiatan

yang dilakukan hari ini (sekarang), untuk mendapatkan manfaat

dimasa datang.

b. Investasi dan pengembangan ekonomi masyarakat, sama-sama

menjadikan masyarakat sebagai sasarannya.

c. Sebagian dari program pengembangan ekonomi masyarakat,

merupakan kegiatan investasi.

d. Kegiatan investasi merupakan awal dari kegiatan ekonomi, yang

menghasilkan nilai tambah (value added), berupa balas jasa faktor

produksi, yang merupakan tujuan dari pengembangan ekonomi

masyarakat, sekaligus sebagai sumber dari kesejahteraan masyarakat.

Investasi merupakan kegiatan penciptaan tambah (value added)

yang berakumulasi menjadi Produk Domestik Bruto (PDB), oleh karena

itu antara investasi dan pertumbuhan ekonomi (PDB) mempunyai

keterkaitan yang ditunjukkan oleh koefisien ICOR (Henry Faizal, 2009:

52). Dengan menghitung ICOR maka dapat diperkirakan seberapa besar

31

tambahan kapital yang dibutuhkan untuk menuju target pertumbuhan

ekonomi tertentu (Menurut Handoko & Kurnia Astuti,2007: 165).

Angka ICOR ini akan dihitung secara total dengan perkiraan

makro dengan perhitungan ICOR mengadopsi formula yang digunakan

Meier dalam (Astuti & Handoko, 2007: 165). Dengan rumus:

atau

Keterangan:

It (∆K) = adalah jumlah investasi pada tahun sebelumnya

ICORt = adalah ICOR pada tahun t

∆PDRBt = adalah peningkatan PDRB pada tahun t

Untuk mengetahui kebutuhan investasi, diasumsikan bahwa (Y)

adalah pendapatan domestik suatu wilayah dan (g) adalah pertumbuhan

pendapatan tersebut dibandingkan tahun sebelumnya (Handoko & Kurnia

Astuti, 2007: 165), maka:

It = k . g . Yt

Keterangan:

It adalah jumlah investasi yang dibutuhkan

k adalah ∆Y/∆K = ICOR

g adalah tingkat pertumbuhan ekonomi

Yt adalah PDRB atas dasar harga konstan tahun t

32

4. Tenaga Kerja

Ilmu ekonomi tenaga kerja merupakan suatu sistem hubungan yang

terorganisasi, dan juga merupakan suatu subsistem pada sistem ekonomi

yang lebih luas. Menurut pengertian yang ditampilkan dalam gambar 2.1,

ilmu ekonomi tenaga kerja memusatkan perhatian pada tingkah laku

perorangan dalam peran mereka sebagai pemasok tenaga kerja dan sebagai

pihak peminta yang membutuhkan jasa tenaga kerja (Arfida, 2003: 35).

Gambar 2.1

Arus Sederhana Pendapatan

catatan: Suatu arus sederhana tentang pendapatan. Anggota-anggota rumah tangga

merupakan penyedia faktor dan merupakan peminta barang dalam pasar produk.

Perusahaan merupakan peminta faktor produksi dan penyedia barang-barang dalam

pasar produk.

Sumber utama penawaran tenaga kerja adalah penduduk. Tidak

semua penduduk menawarkan tenaga kerjanya dipasar tenaga kerja.

Pertimbangan utama disini adalah kelayakan bekerja menurut umur.

Pasar barang

Pengeluaran uang

Barang-barang dan jasa

Faktor Produksi

Pendapatan nominal

Pasar faktor

Rumah tangga Perusahaan

33

Penduduk yang layak bekerja ditinjau dari segi umur tersebut sebagai

penduduk usia kerja . Jumlah ini yang pantas disebut sebagai tenaga kerja

yang dapat dimanfaatkan oleh masyarakat untuk kegiatan produksi sumber

daya manusia (Sumarsono, 2009:4).

Menurut Sumarsono (2009: 4,6) Dalam hubungannya dengan pasar

tenaga kerja prilaku mereka dibedakan menjadi 2 (dua) golongan, yaitu

yang aktif secara ekonomi dan bukan. Golongan yang aktif secara

ekonomi adalah terdiri dari penduduk yang menawarkan tenaga kerjanya

dan berhasil memperolehnya (employed) dan penduduk yang menawarkan

tenaga kerjanya tetapi belum memperolehnya (unemployed). Atas diskripsi

angkatan kerja (labor force) dianggap mewakili penawaran tenaga kerja

yang dikenal dengan supply of labor. Ada 4 (empata) hal yang berkaitan

dengan tenaga kerja:

a. Bekerja (employed) secara agregat jumlah orang yang bekerja dimuat

dalam Biro Pusat Statistik hasil kegiatan sensus, SUPAS (survei

penduduk antar sensus) atau SAKERNAS (survei tenaga kerja

nasional). Jumlah ini sering dipakai sebagai petunjuk tentang luasnya

kesempatan kerja (employment).

b. Pencari kerja (unemloyed) adalah penduduk yang menawarkan tenaga

kerja tetapi belum berhasil memperoleh pekerjaan dianggap terus

mencari pekerjaan. Mereka dikelompokkan ke dalam kategori

penganggur, karena secara konsep penganggur harus memenuhi

persyaratan bahwa mereka juga aktif mencari pekerjaan. Mereka tidak

34

bekerja atau tidak aktif mencari pekerjaan mereka dikategorikan bukan

pengangguran tetapi iddle atau menikmati masa senggang (leisure)

mereka, atau aktif tetapi tidak dipasarkan di pasar tenaga kerja.

c. Tingkat partisipasi angkatan kerja (labor force participation rate)

d. Profil angkatan kerja ; 1) umur, 2) jenis kelamin, 3) wilayah kota dan

pedesaan, 4) pendidikan.

Secara makro, laju pertumbuhan kesempatan kerja dapat

dihubungkan dengan laju pertumbuhan ekonomi. Menurut Budiono dalam

Handoko & Kurnia Astuti (2007:161) perluasan kesempatan kerja dapat

terjadi melalui pertumbuhan ekonomi yaitu proses kenaikan output

perkapita secara konstan dalam jangka panjang. Menurut Smith dalam

Handoko & Kurnia Astuti, (2007:161), permintaan tenaga kerja ditentukan

oleh stok kapital (K) yang tersedia dan oleh tingkat output masyarakat (Q),

sebab tenaga kerja diminta karena dibutuhkan dalam proses produksi. Oleh

karena itu, laju pertumbuhan permintaan tenaga kerja ditentukan oleh laju

pertumbuhan stok kapital (akumulasi kapital) dan laju pertumbuhan output

(Handoko & Kurnia Astuti, 2007: 161).

Dalam perencanaan tenaga kerja yang terpadu dan menyeluruh

terus ditingkatkan untuk menjamin terciptanya perluasan kesempatan kerja

sebanyak mungkin (Sumarsono, 2009: 374). Adapun perhitungannya

untuk memproyeksikan tenaga kerja adalah sebagai berikut:

a. Proyeksi penduduk dan angkatan kerja dengan Metode Geometris dan

Exponensial, metode ini mengasumsikan bahwa angka pertumbuhan

35

tidak berubah dari tahun ketahun, asumsi ini seiring sesuai dengan

kenyataan dibandingkan dengan asumsi metode aritmatris.

Rumus metode geometris:

Pt = Po . (1 + r)t

Keterangan:

Pt = jumlah penduduk di tahun t (suatu masa depan)

Po = jumlah penduduk awal

r = angka pertumbuhan (dalam desimal) pertahun, yang diasumsikan

konstan

b = jarak waktu (tahun) dari Po ke Pt

Rumus Exponensial:

Pt = Po . ert

Keterangan:

Pt = jumlah penduduk di tahun t (suatu masa depan)

Po= jumlah penduduk awal

e = bilangan alamiah= 2,718....

r = angka pertumbuhan pertahun, yang diasumsikan konstan

t = jarak waktu (tahun) dari Po ke Pt

Berdasarkan fungsi Harrod-Domar yang menyebutkan bahwa

output adalah fungsi kapital dan tenaga kerja maka selain diturunkan

fungsi penggunaan kapital, juga diturunkan fungsi penggunaan tenaga

kerja dan untuk memproyeksikannya dengan menggunakan konsep rasio

modal-tenaga kerja (capital-labor ratio) yaitu ∆K/∆L. Proyeksi

penyerapan tenaga kerja juga dapat dihitung dengan menggunakan konsep

36

ILOR (incremental labour Out-put ratio) atau jumlah temaga kerja yang

dibutuhkan untuk memproduksi satu unit output (Handoko & Kurnia

Astuti, 2007: 166). Menghitung ILOR dengan rumus:

atau

Keterangan:

KKt adalah peningkatan kesempatan kerja tahun t

ILORt adalah ILOR pada tahun t

∆PDRBt adalah peningkatan PDRB pada tahun t

Setelah diketahui ILOR maka dapat digunakan untuk mengetahui

kebutuhan tenaga kerja pada tahun tertentu dengan menggunakan rumus:

TK= ∆PDRBt . ILORt

Keterangan:

TK = tenaga kerja yang dibutuhkan.

∆PDRBt = peningkatan jumlah PDRB pada tahun t dibandingkan

tahun sebelumnya.

ILORt = adalah ILOR pada tahun t.

B. Penelitian Terdahulu

Penelitian yang berkaitan dengan proyeksi pertumbuhan ekonomi,

investasi dan penyerapan tenaga kerja telah banyak dilakukan oleh para

peneliti. Dalam berbagai macam penelitian yang berhubungan dengan

proyeksi pertumbuhan ekonomi, investasi dan penyerapan tenaga kerja

dengan berbagai macam studi kasus terdapat beberapa metode yang dilakukan

37

oleh para peneliti terdahulu, secara lengkap penelitian terdahulu dapat di lihat

pada tabel 2.1.

Tabel 2.1

Penelitian Terdahulu

No Peneliti Alat Penelitian Judul dan Hasil penelitian

1 1. Dr. Nisar

Ahmad

(2013)

Salient Feature

of Role-Model

Countries

Judul: Populasi: Sebuah Sumber Daya

Berharga dalam Pertumbuhan Ekonomi

dengan Khusus Merujuk Prospek

Pertumbuhan Pakistan

Hasil Penelitian:

Kinerja ekonomi mayoritas negara-negara

surplus populasi total pada beberapa angka

rendah . Dalam kenyataanya analisis diskusi

disajikan dalam makalah ini, jelas bahwa

karena kurangnya pemanfaatan dan salah

urus sumber daya yang tersedia negara-

negara ini tidak mampu mencapai tingkat

output potensial mereka. Negara-negara

seperti Korea Selatan dan Malaysia adalah

contoh nyata di mana perbedaan tersebut

sedang diminimalkan.

Bukti nyata untuk menunjukkan bahwa

populasi merupakan sumber daya berharga

dapat melihat cara Jepang dan Singapura

menjadi salah satu negara terkaya di dunia.

China, negara dengan populasi tertinggi di

dunia, adalah mendapatkan pengakuan

sebagai salah satu negara dengan

pertumbuhan tercepat di dunia. Banyak

negara seperti Pakistan memiliki manusia,

material dan sumber daya mineral yang

cukup tetapi mereka sendiri tidak ada

keinginan untuk menyampaikan. Bahkan,

sejauh kelas yang kaya dan penguasa

berkuasa untuk melindungi kepentingan

pribadi mereka sendiri telah

menyalahgunakan sumber daya yang

berharga.

Berlanjut kehalaman berikutnya

38

Lanjutan Tabel 2.1

Seperti diungkapkan oleh negara panutan,

kebijakan distribusi sumber daya nasional di

negara-negara harus membuat kualitas

pendidikan dasar, pelatihan dan

keterampilan belajar wajib (benar-benar

gratis) untuk semua sekolah akan anak. Ini

adalah untuk melayani sebagai dasar bagi

tenaga kerja untuk meningkatkan

produktivitas dan efisiensi biaya untuk

bersaing di semua tingkatan. Pendekatan ini

pada kenyataannya, panggilan untuk

pembalikan dalam kebijakan pertumbuhan

ekonomi negara-negara berkembang

sehingga kebijakan distribusi sumber daya

nasional dibuat untuk mencerminkan

kebutuhan orang-orang biasa di antara

program investasi prioritas utama dari sektor

publik.

2 1. Oana

Simona

Hudea

2. Stelian

Stancu

(2012)

Panel Unit

Root test

OLS and

estimation

with no/ fixed/

random

Panel

Cointegration

Test

Panel

Causality

Judul: Investasi Asing langsung,

Perpindahan teknologi dan Pertumbuhan

Ekonomi.

Hasil Penelitian:

Penelitian ini memfokuskan pada hubungan

yang ada antara investasi asing langsung dan

pertumbuhan ekonomi tujuh negara Eropa

Timur, yaitu Rumania, Bulgaria, Hongaria,

Polandia, Moldova, Republik Ceko dan

Republik Slovakia, untuk periode 1993 -

2009. Analisis empiris menunjukkan bahwa

dampak FDI terhadap pertumbuhan ekonomi

bagi negara-negara dan periode termasuk

dalam sampel. Kami mulai dengan

melakukan Im, Pesaran, Shin uji unit root

untuk melihat apakah seri yang stasioner

atau tidak dan dengan demikian jika ada

kemungkinan kointegrasi antara variabel

dipertimbangkan. Tetap dan acak efek OLS

dan estimasi GMM untuk perbedaan seri

pertama telah dilakukan, hasil yang

diperoleh menjadi sesuai dengan teori

ekonomi, mengungkapkan dampak FDI

dalam jangka pendek berjalan di PDB.

Berlanjut kehalaman berikutnya

39

Lanjutan Tabel 2.1

Setelah kami telah mendapatkan semua seri

I (1), kami juga terpaksa uji kointegrasi

Pedroni sehingga untuk memeriksa

hubungan jangka panjang antara variabel

bunga. Untuk Pedroni panel pp-stat dan

kelompok pp-stat, masing adf-stat dan

kelompok adf-stat, analisis yang paling

signifikan untuk data panel tidak melebihi

100 periode waktu, hubungan kointegrasi

terungkap, sehingga menunjukkan hubungan

jangka panjang antara FDI , DI, TG, INF,

EDU, dan PDB. Akhirnya uji kausalitas

Granger menunjukkan hubungan sebab

akibat dua arah antara produk domestik

bruto dan investasi asing langsung,

memperkuat pentingnya FDI dalam

menopang pertumbuhan ekonomi, yang

pada gilirannya menarik, dengan

meningkatkan tingkat infrastruktur dan

pendidikan, lebih banyak investasi asing,

sumber permanen difusi teknologi, dan

mengurangi kesenjangan teknologi,

konvergen ke status negara maju.

3 Sri

Maryanti

(2012)

Eployment

Elasticity

Extrapolasi

Judul: Analisis Perencanaan Tenaga Kerja

Terhadap Kebutuhan Tenaga Kerja di

Provinsi Riau 2006-2010

Hasil Penelitian: Persediaan tenaga kerja mengalami

peningkatan yang cukup tinggi selama

periode 1980-2000 dengan laju

pertumbuhan sekitar 3,06 persen per tahun

selama periode 1980-1990 dan 2,50 persen

per tahun periode 1990-2000. Sementara

laju pertumbuhan kebutuhan tenaga kerja

cenderung lebih kecil, hanya 2,82 persen

pertahun pada periode 1980-1990 dan 2,39

persen pertahun periode 1990-2000.

Ketidakseimbangan antara perkembangan

persediaan dan kebutuhan tenaga kerja

selama periode 1980-2000 ini

mengakibatkan jumlah pengangguran

mengalami peningkatan yang cukup besar.

Berlanjut kehalaman berikutnya

40

Tabel Lanjutan 2.1

Tingkat pengangguran meningkat dari 1,06

persen tahun 1980 menjadi 2,88 persen

tahun 1990 dan 4,78 persen pada tahun

2000.

Persediaan tenaga kerja pada tahun 2006 di

perkirakan mencapai 2.205.863 orang dan

pada tahun 2010 sekitar 2.472.516 orang.

Sementara kebutuhan tenaga kerja untuk

periode yang sama masing-masing sebesar

2.009.757 orang dan 2.179.694 orang.

Dengan demikian tingkat pengangguran

terbuka diperkirakan berkisar antara 8,89

persen sampai dengan 11,84 persen.

Sementara jika pertumbuhan ekonomi Riau

periode 2006-2010 tidak mengalami

perbaikan yang berarti dari periode 2000-

2003, maka laju pertumbuhan kebutuhan

tenaga kerja juga akan semakin rendah.

Diperkirakan bisa mencapai 1,73 persen per

tahun. Pada tahap ini tingkat pengangguran

terbuka tahun 2006-2010 dapat mencapai

10,59 persen hingga 14,57 persen atau

dengan jumlah pengangguran berkisar

antara

233.623 orang sampai dengan 360.214

orang. Sebaliknya jika terjadi

perkembangan ekonomi yang lebih baik

dengan laju pertumbuhan melebihi 6,00

persen per tahun selama periode 2006-2010,

maka jumlah dan tingkat pengangguran di

Riau akan dapat lebih kecil dari yang

diperkirakan. Kebutuhan tenaga kerja

terutama disektor pertanian sebagian

besarnya adalah berlatar belakang

pendidikan SD ke bawah. Untuk sektor M

meski sedikit lebih baik dari sektor A,

namun lebih dari separoh mereka yang

bekerja di sektor ini juga berpendidikan SD

ke bawah. Tenaga kerja yang berpendidikan

tinggi (SLTA ke atas) lebih banyak

dibutuhkan pada sektor S. Tahun 2000

sekitar 49,17 persen kebutuhan tenaga kerja

sektor S berpendidikan SLTA ke atas.

Dilihat dari tingkat pendidikan yang

Berlanjut kehalaman berikutnya

41

Tabel Lanjutan 2.1

diselesaikan tenaga kerja, sektor A adalah

sektor yang memiliki sumber daya paling

kurang baik diantara tiga sektor yang

dianalisis. Perkembangan kebutuhan tenaga

kerja menurut sektor pekerjaan utama

selama periode 1980-2000

memperlihatkan sektor pertanian tetap

merupakan sektor yang paling dominan

dalam menyerap tenaga kerja meski

kontribusinya cenderung menurun.

4 Lapeti Sari

(2012)

Fungsi Linier

Elastisitas

Kesempatan

Kerja

Judul: Analisa Perencanaan Kebutuhan

Tenaga Kerja di Kabupaten Indragiri

Hilir

Hasil Penelitian: A. Perkiraan Penduduk Usia kerja

Penduduk usia kerja di Kabupaten Indragiri

Hilir pada tahun 2010 diperkirakan

sebanyak 717.500 orang yang terdiri dari

angkatan kerja sebanyak 362.505 orang dan

bukan angkatan kerja sebanyak 354.995

orang. Jika rata-rata pertumbuhan penduduk

usia kerja dalam lima tahun kedepan di

Kabupaten Indragiri Hilir di perkirakan

setiap tahunnya sebesar 4,19%, maka

jumlah penduduk usia kerja Kabupaten

Indragiri Hilir pada tahun 2015 diperkirakan

sebanyak 881.116 orang yang terdiri dari

angkatan kerja sebanyak 446.300 orang dan

bukan angkatan kerja sebanyak 434.816

orang.

B. Perkiraan Kesempatan Kerja

Kesempatan kerja merupakan banyaknya

peluang kerja yang tersedia yang dapat

menyerap penduduk yang bekerja pada

berbagai kegiatan ekonomi. Diperkirakan

ekonomi Kabupaten Indragiri Hilir pada

tahun 2010 tumbuh sebesar 7,35% dan

pertumbuhan kesempatan kerja sebesar

4,84%, maka elastisitas kesempatan kerja di

Kabupaten Indragiri Hilir pada tahun

2010 sebesar 0,6585. Sehingga jumlah

kesempatan kerja di Kabupaten

Berlanjut kehalaman berikutnya

42

Tabel Lanjutan 2.1

Indragiri Hilir pada tahun 2010 diperkirakan

sebanyak 354.201 orang. Selanjutnya

dengan melihat perkiraan pertumbuhan

masing-masing sektor ekonomi pekerjaan

utama selama periode 1980-2000

memperlihatkan sektor pertanian tetap

Merupakan sektor yang paling dominan

dalam menyerap tenaga kerja meski

kontribusinya terus menurun. (tabel 2) dan

perkiraan per tumbuhan kesempatan kerja

(tabel 3), maka dengan membanding kan

antara pertumbuhan kesempatan kerja

dengan pertumbuhan ekonomi pada masing-

masing sektor akan diperoleh besarnya

elastisitas kesempatan kerja pada masing-

masing sektor.

C. Perkiraan Produktivitas Tenaga kerja

Besarnya produktivitas tenaga kerja rill

dapat dilihat dari perbandingan Produk

Domestik Regional Bruto (PDRB) atas

dasar harga konstan dengan banyaknya

jumlah kesempatan kerja yang tercipta

(mereka yang bekerja). Pada tahun 2010

PDRB atas dasar harga konstan 2000

diperkirakan sebesar Rp. 6.784,21 milyar

dan jumlah kesempatan kerja diperkirakan

sebanyak 354.201 orang, maka

produktivitas tenaga kerja di Kabupaten

Indragiri Hilir pada tahun 2010 diperkirakan

sebesar Rp. 19,15 juta.

5 Rudi

Aryanto

(2011)

Rasion KKD

Tipologi

Klassen

Judul: Analisis Kemandirian Keuangan

Daerah dan Pertumbuhan Ekonomi

Kabupaten/Kota di Sumatera Selatan.

Hasil Penelitian:

1. Kemandirian keuangan kabupaten/kota

di Sumatera Selatan memiliki indikasi

bahwa kemampuan keuangan

kabupaten/kota di Sumatera Selatan

masuk dalam kategori sangat rendah. Nilai

rata-rata rasio kemandirian keuangan

daerah tertinggi hanya sebesar 17,28%

yaitu pada Kota Palembang, dan tertinggi

kedua yaitu Kota Lubuk Linggau dengan

rasio kemandirian keuangan

Berlanjut kehalaman berikutnya

43

Lanjutan Tabel 2.1

daerah sebesar 6,94%. Daerah yang

memiliki kemampuan keuangan terendah

yaitu OKU Selatan dengan rasio

kemandirian keuangan daerah hanya

sebesar 1,17%.

2. Berdasarkan Pengelompokan daerah

dengan Tipologi Klassen, Kota Palembang

dan Kabupaten Muara Enim termasuk

kategori Daerah Maju yaitu daerah yang

memiliki rata-rata pertumbuhan ekonomi

dan pendapatan perkapita lebih tinggi dari

rata- rata Propinsi Sumatera Selatan.

Daerah maju tapi tertekan yaitu Kabupaten

Musi Banyuasin, Kabupaten OKU,dan

Kota Prabumulih. Daerah yang masuk

kategori daerah berkembang yaitu Lahat,

Musi Rawas, OKI, Lubuk Linggau,

Banyuasin, Oku Timur, dan OKU Selatan.

Daerah yang relatif tertinggal yaitu Pagar

Alam, Ogan Ilir, dan Empat Lawang.

3. Berdasarkan peta kemampuan keuangan

ada lima daerah yang memiliki kondisi

keuangan yang ideal yaitu Kota

Palembang, Kota Lubuk Linggau,

Kabupaten OKU, Kabupaten Musi Rawas,

dan Kabupaten Lahat. Dari kelima

kabupaten/kota tersebut, yang memiliki

rasio kemandirian keuangan paling tinggi

yaitu Kota Palembang.

6 Sri

Handayani

(2011)

Editing

Coding

Tabulasi

Klasifikasi

Judul: Upaya Pemerintah Sumatera Selatan

Menarik Investor Asing Dalam kegiatan

Penanaman Modal

Hasil Penelitian:

Menurut Mustawani dalam rangka

melaksanakan amanat Undang-undang

Nomor 25 Tahun 2007 tentang

Penanaman Modal pada Pasal 4 ayat (2)

butir b langkah yang dilakukan Pemerintah

Provinsi Sumatera Selatan adalah dengan

menetapkan kebijakan yang dituangkan

kedalam Rencana Pembangunan Jangka

Panjang Daerah Provinsi Sumatera Selatan

pada salah satu program prioritas yaitu

Pembangunan Pemerintah dengan fokus:

Berlanjut kehalaman berikutnya

44

Tabel Lanjutan 2.1

memperbaiki dan menambah kapasitas

pelayanan publik berbasis ICT untuk

mewujudkan pemerintahan yang bersih dan

akuntabel; meningkatkan mutu Pelayanan

Satu Titik (One Stop Service) dengan

membuat mutu pelayanan (waktu, biaya,

kecepatan) masyarakat dan meningkatan

investasi daerah; meningkatkan partisipasi

kelompok masyarakat dalam perencanaan,

pelaksanaan, dan pengawasan program

kinerja pemerintah provinsi; meningkatkan

kapasitas sumber daya manusia aparatur

dalam melayani masyarakat dan pelaksanaan

tugas Pemerintah. Untuk merealisasikan

program tersebut Pemerintah Provinsi

Sumatera Selatan telah menetapkan

Peraturan Gubernur Sumatera Selatan

Nomor 39 Tahun 2009 tentang

Penyelenggaraan pelayanan perizinan

penanaman modal terpadu satu pintu. Upaya

yang sifatnya umum yang telah dilakukan

oleh Pemerintah Sumatera Selatan, yaitu:

menambah aktivitas kantor perwakilan

Sumatera Selatan di Jakarta sekaligus

sebagai tempat promosi, baik untuk berbagai

hasil produksi kerajianan khas Sumatera

Selatan maupun potensi bisnis dan investasi

di Sumatera Selatan; disiapkannya Gedung

Graha promosi investasi Sriwijaya yang

bertujuan untuk mempercepat pelayanan

bagi investor dan mengurangi ekonomi

biaya tinggi; meningkatkan upaya kerjasama

dan koordinasi dengan pihak-pihak terkait;

membuka informasi melalui beberapa

kedutaan besar RI diluar negeri tentang

potensi dan peluang investasi di Sumatera

Selatan, sedangkan upaya khusus yang terus

dilakukan Pemerintah Sumatera Selatan

dapat diuraikan di bawah ini. Pertama,

meningkatkan komitmen kepala daerah dan

Stakeholder untuk dapat melaksanakan

kegiatan penanaman modal di Sumatera

Selatan. Apabila iklim investasi dapat

dibangun lebih kondusif yang didukung oleh

Berlanjut kehalaman berikutnya

45

Lanjutan Tabel 2.1 kepala daerah dan stakeholder yang ada,

maka dalam jangka panjang secara makro

akan dapat meningkatkan insentif pajak dan

pertumbuhan ekonomi akan meningkat.

Kedua, membuat peraturan kebijakan

yang tetap dan konsisten yang tidak terlalu

cepat berubah dan dapat menjamin adanya

kepastian hukum. Ketiga, prosedur

perizinan yang tidak berbelit-belit yang

dapat mengakibatkan high cost economy

7 1. Kurnia

Astuti

2. Budiono

Sri

Handoko

(2007)

Trend Linier

ICOR

ILOR

Judul: Analisis Pertumbuhan Ekonomi,

Kebutuhan Investasi, dan Penyerapan

Tenaga Kerja di Kabupaten Sleman.

Hasil Penelitian:

Berdasarkan hasil analisis dapat disimpulkan

hasil penelitian. Proyeksi PDRB Kabupaten

Sleman tahun 2005 –2009 meningkat

yaitu sebesar Rp1.791.423.000.000,00

pada tahun 2005, Rp1.847.121.000.000,00

pada tahun 2006, Rp1.902.819.000.000,00

pada tahun 2007, Rp1.958.517.000.000,00,

dan Rp2.014.215. 000.000,00 pada tahun

2009. Pertumbuhan ekonomi menurun dari

3,09% pada tahun 2005 menjadi 2,84% pada

tahun 2009. Proyeksi ini dihitung dengan

asumsi bahwa perekonomian daerah dalam

kondisi normal Nilai Rata- rata ICOR

Kabupaten Sleman periode 1999 – 2003

adalah 2,847 artinya untuk meningkatkan

PDRB sebesar Rp1.000,00 dibutuhkan

investasi sebesar Rp2.847,00. Rasio modal-

tenaga kerja di Kabupaten Sleman adalah

sebesar 65.748.166 artinya setiap pekerja

pada tahun 1999-2004 menggunakan modal

sebesar Rp65.748.166,00 per tahun.

Berdasarkan rasio modal- tenaga kerja,

semakin besar investasi maka diproyeksikan

penyerapan tenaga kerja semakin banyak.

Nilai rata-rata ILOR adalah 0,35 artinya

bahwa untuk meningkatkan PDRB sebesar

PDRB sebanyak Rp100.000.000,00

dibutuhkan tenaga kerja sebanyak 35 orang.

Penyerapan tenaga kerja tergantung pada

ILOR. ILOR yang tinggi menunjukkan

Berlanjut kehalaman berikutnya

46

Lanjutan tabel 2.1 bahwa tenaga kerja yang dibutuhkan

semakin banyak, sedangkan nilai ILOR yang

semakin rendah menunjukkan bahwa jumlah

tenaga kerja yang dibutuhkan semakin

sedikit. Sektor yang mempunyai ILOR

positif adalah sektor industri pengolahan,

sektor perdagangan, hotel, restoran, sektor

keuangan, persewaan, jasa perusahaan, dan

sektor jasa-jasa. Hal ini mengindikasikan

bahwa kenaikan PDRB di sektor tersebut

menambah kesempatan kerja baru. Sektor

yang mempunyai ILOR negatif

mengindikasikan bahwa kenaikan PDRB di

sektor tersebut justru mengurangi

kesempatan kerja yang ada. Hal ini karena

meningkatnya produktivitas tenaga kerja

atau proses produksi yang padat modal.

C. Kerangka Berpikir

Dalam pembangunan ekonomi tujuannya adalah untuk meningkat

kesejahteraan masyarakat di daerah tersebut. salah satu indikator dalam

pembangunan ekonomi adalah tingkat pertumbuhan ekonomi. dalam

meningkatkan pertumbuhan ekonomi tentunya dibutuhkan modal atau

investasi karena secara makro investasi menjadi bagian penting dalam

pertumbuhan ekonomi yang didasari teori pertumbuhan Harrod-Domar.

Dengan adanya investasi diharapakan memberikan kesempatan kerja

yang lebih banyak sehingga berdampak kepada masyarakat yang memperoleh

pendapatan untuk memenuhi kebutuhan hidupnya, dan dapat terjadi

peningkatan pertumbuhan ekonomi.

Dibutuhkan perencanaan pembangunan salah satunya dengan

memproyeksikan pertumbuhan ekonomi, investasi dan penyerapan tenaga

47

kerja yang dapat menjadi informasi dalam mengambil kebijakan dalam

pembangunan ekonomi dimasa yang akan datang. Sehingga dari kerangka

pemikiran tersebut dapat disimpulkan dengan gambaran yang terdapat pada

gambar 2.2.

48

Gambar 2.2.

Model: Alur Kerangka Berpikir Teoritis

Latar Belakang

1. Perekonomian masih bergantung pada sektor konsumsi yang tidak

memberikan pertumbuhan ekonomi berkesinambungan

2. MP3EI (master plan percepatan perluasan pembangunan eknonomi Indonesia)

menjadikan Indonesia negara maju 2045

3. Desentralisasi pengelolaan sumber keuangan dalam proses pembangunan

ekonomi

4. Desentralisasi fiskal menjadi pintu masuk bagi daerah untuk mendorong

akselerasi pembangunan dan pertumbuhan ekonomi di daerah

5. Investasi sebagai solusi dalam mengatasi kekurangan modal yang dialami

oleh pemerintah maupun pihak swasta dalam mengembangkan

perekonomiannya.

Pertumbuhan

Ekonomi

1. Pertumbuhan

ekonomi yang

menjadi modal

bagi kesejahteraan

masyarakat

2. Perkembangan

ekonomi kenaikan

pendapatan suatu

wilayah secara

nyata dalam suatu

jangka waktu yang

panjang.

3. Pertumbuhan

ekonomi untuk

mendorong proses

pembangunan

daerah secara

keseluruhan.

Tenaga kerja

1. Adam Smith

Pertumbuhan

ekonomi di sebabkan

oleh kemajuan

teknologi dan

perkembangan jumlah

penduduk.

2. Populasi sebuah sumber

Daya Berharga dalam

Pertumbuhan Ekonomi

3. Pertumbuhan

penduduk, yang

beberapa tahun

selanjutnya akan

memperbanyak jumlah

angkatan kerja.

4. Perluasan kesempatan

kerja dapat terjadi

melalui pertumbuhan

ekonomi

Investasi (PMA dan

PMDN)

1. Diperlukan Investasi

(PMA & PMDN) baru

untuk memacu

pertumbuhan ekonomi

2. penanaman modal

merupakan langkah

awal kegiatan

produksi. Dengan

posisi semacam itu,

investasi pada

hakekatnya juga

merupakan langkah

awal kegiatan

pembangunan

ekonomi.

3. Investasi dan

pertumbuhan ekonomi

mempunyai

keterkaitan

Proyeksi

1. Perencanaan untuk kebijakan yang mendorong

masyarakat swasta untuk lebih produktif

49

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

1. Wilayah Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan objek penelitian adalah wilayah di

Provinsi Sumatera Selatan dan penelitian dilakukan pada tahun 2013.

Pembahasan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah memproyeksikan

pertumbuhan ekonomi, investasi dan penyerapan tenaga kerja didaerah

tersebut.

2. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini hanya melakukan penelitian pada PDRB (Y),

investasi (X1) dan penyerapan tenaga kerja (X2) di Provinsi Sumatera

Selatan yang memproyeksikan pertumbuhan ekonomi (Yt), investasi (Xt1)

dan penyerapan tenaga kerja (Xt2) yang digunakan untuk melakukan

perencanaan perekonomian dalam jangka pendek, jangka menengah

maupun jangka panjang dengan tujuan untuk meningkatkan pembangunan

ekonomi dan kesejahteraan masyarakat di Provinsi Sumatera Selatan dan

juga untuk mendukung pembangunan ekononomi secara nasional.

B. Metode Penentuan Sampel

Penelitian ini adalah penelitian diskriptif karena meneliti suatu objek,

suatu set kondisi, suatu sistem, atau suatu kelas peristiwa pada masa

50

sekarang. Pernyataan diatas diperkuat oleh Nazir (1998:63, dalam Prastowo,

2011:186) bahwa metode diskriptif adalah suatu metode yang digunakan

untuk meneliti status sekelompok manusia, suatu objek, suatu kondisi, suatu

set kondisi, suatu sistem pemikiran, ataupun suatu kelas peristiwa pada masa

sekarang.

Berdasarkan latar belakang yang dikemukakan pada Bab I bagian A

maka penelitian ini dilakukan dengan sampel daerah Provinsi Sumatera

Selatan berdasarkan cluster sampling atau sampling daerah, sample daerah

merupakan salah satu penarikan metode sample probabilitas dimana sampel-

sampel dikelompokkan menurut petak-petak daerah dan setiap petak daerah

memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi sample (Hamid,

2011: 20).

C. Metode Pengumpulan Data

1. Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time

series merupakan fenomena waktu tertentu yang didapat dalam beberapa

interval waktu tertentu yang bersifat kuntitatif yang sudah diolah sehingga

dinyatakan dalam bentuk angka (numeric) yang merupakan data sekunder

karena sumber atau pengumpulan data diperoleh dari pemanfaatan

sumber-sumber dari pengolahan pihak kedua dari hasil penelitian

lapangannya melalui kepustakaan atau data-data yang dipublikasikan oleh

instansi atau lembaga terkait (Teguh, 2005:118, 121), adapaun sumber

data:

51

a. Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia

b. Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera-Selatan

c. Badan Perancanaan Pembangunan Daerah Sumatera Selatan

(BAPPEDA)

d. Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (BAPPENAS).

e. Badan Koordinasi Penanaman Modal (BKPM).

f. Instansi atau Lembaga terkait lainnya.

2. Metode Pengumpulan Data

Data yang dipakai merupakan data sekunder maka pengumpulan

data melalui telaah kepustakaan atau melalui monografi yang

dipublikasikan oleh lembaga-lembaga yang berhubungan dengan

penelitian berupa laporan-laporan, buku-buku profil, literatur, dan media

(Teguh, 2005:121), adapun data yang di pakai adalah:

a. Data PDRB Provinsi Sumatera Selatan menurut lapangan usaha di

atas Harga konstant tahun 2000 sejak tahun 1990-2012.

b. Data Investasi di Provinsi Sumatera Selatan sejak tahun 1990-2012

c. Data Tenaga kerja di Provinsi Sumatera Selatan sejak tahun 1990-

2012.

D. Metode Analisis

1. Trend Linier

Trend Linier digunakan untuk melihat trend jangka panjang

sebaiknya data yang digunakan suatu periode sekurang-kurangnya satu

52

siklis, jika lebih dari satu siklis akan lebih baik. Biasanya menggunakan

data selama lebih 15 tahun. Periode yang cukup panjang ini dimaksudkan

agar trend yang diperoleh tidak dikacaukan oleh variasi siklis seperti

kontraksi atau ekspansi. Untuk memudahkan perhitungan dalam mencari

persamaan trend akan digunakan tahun kode (X) sebagai pengganti tahun

yang sesungguhnya (t), (Sri, 2003:78).

Rumusnya: X = t - ṯ ,

dimana ṯ = rata-rata dari tahun awal dan tahun terakhir yang dipelajari.

Langkah-langkah Trend Linier

Terdapat beberapa persamaan trend dalam Least Square Method

yang akan dijelaskan sebagai berikut.

a. Trend Linier

Menurut Handoko & Kurnia Astuti (2007:165) Garis trend

linier secara umum dapat ditulis dengan persamaan garis lurus sebagai

berikut:

Y’ = a + bX

Keterangan:

Y’ = adalah data berkala time series PDRB.

X = adalah waktu yang berupa data tahunan

a = adalah bilangan konstan, apabila X= 0 yaitu PDRB awal

tahun

53

b = adalah lereng garis tren, yaitu rata-rata perubahan PDRB

untuk setiap tahunnya.

Secara teori metode ini merupakan bagian dari metode deret

berkala yang merupakan bagian dari model regresi, menururt Richard

Lungan (2009: 349,354) trend secara sistematis terjadi dalam waktu

yang panjang, beberapa tahun, seperti perubahan teknologi,

penduduk, dan perubahan nilai, salah satunya dengan menggunakan

metode kuadrat terkecil (least square method). Bentuk-bentuk

persamaan Trend deret berkala adalah sebagai berikut:

Trend dengan bentuk persamaan linier sederhana Richard

Lungan (2009: 349,354)

Ŷ = b0 + b1 Xi i = 1, 2, 3, . . . , n

Y = nilai pengamatan ke-i = peubah tak bebas

Xi = kode waktu ke-i = 0, 1, 2, . . . , n – 1 periode pertama kod 0 dan

periode terakhir kode n – 1

b 1 = ∑

(∑

) (∑

)

∑

(∑ )

b 0 = Y - b 1 X

Dengan menggunakan Least Squares Method akan diperoleh

suatu garis paling cocok yang berprinsip dengan meminimumkan

jumlah pangkat dua selisih antara nilai variabel yang sesungguhnya

54

(Y) dengan nilai trend (Yt) sehingga akan menghasilkan Σ (Y – Yt)2

yang nilainya sekecil mungkin (Sri, 2003:79).

Dengan menggunakan kalkulus dapat dibuktikan bahwa :

a =

dan b =

Σ

Σ , di mana n adalah banyaknya pasangan data.

Model alternatif dalam permodelan data runtun waktu tetapi yang

mengandung komponen trend tetapi tidak mengandung komponen

musiman (seasonal) adalah dengan menggunakan model ARIMA

(autoregresive intergrated moving average) (Rosadi, 2012:118).

b. Permodelan ARMA/ARIMA Non-Musiman

ARIMA merupakan suatu teknik yang mengabaikan

independent variable dalam melakukan peramalan. Model ini hanya

menggunakan nilai-nilai sekarang dan masa lalu dari dependent

variable untuk melakukan peramalan jangka pendek. Model ARIMA

(non-musiman) disebut juga dengan metode Box-Jenkins. Secara

umum bentuk model ARIMA adalah (p, d, q) (Rosadi, 2012:141).

Langkah-langkah dalam permodelan ARIMA ialah sebagai berikut:

1) Uji Stasioneritas Data.

Terdapat tiga cara yang umum digunakan dalam melakukan

pendugaan terhadap kestasioneran data, sebagai berikut:

a) Pemerikasaan Kestasioneran dengan Koefesien Autokorelasi

dan Korelogram ACF.

55

Ketidakstasioneran data dapat dilihat dari koefesien

autokorelasi dan korelogramnya (correlogram). Koefesien

autokorelasi adalah angka yang menunjukkan tingkat keeratan

hubungan linier antara nilai-nilai dari peubah yang sama

dengan periode waktu yang berbeda. Selanjutnya, jika fungsi

autokorelasi tersebut digambarkan dalam bentuk kurva,

dikenal dalam bentuk kurva, dikenal dengan istilah korelogram

ACF (Juanda, 2012:23-24). Jika data tidak stasioner akan

memiliki pola korelogram yang menurun mendekati titik nol,

apabila data memiliki pola korelogram dengan nilai positif-

negatif secara bergantian disekitar titik nilai nol atau tidak

berbeda dengan signifikan dengan nol (Juanda, 2012:23-24).

untuk menunjukkan signifikan atau tidaknya nilai

autokorelasi, dapat dilakukan uji statistik berdasarkan standar

error (Se). untuk selang kepercayaan ialah (1-α)x100%,

dengan α = 5% untuk ρk adalah :

1.96(Se)< ρk <1,96(Se)........................................................(3.1)

1.96(√1/n)< ρk <1,96(√1/n)

Hipotesis nol (H0) untuk nilai uji ρk = 0. jika ρk terletak dalam

selang persamaan 3.1, maka keputusannya belum cukup bukti

untuk menolak H0, berarti data stasioner. sebaliknya jika diluar

selang persamaan 3.1, keptusan menolak H0, yang berarti data

tidak stasioner (Juanda, 2012:24).

56

b) Uji Akar Unit (Unit Root Test)

Stationaritas data diperiksa dengan mengamati apakah

data runtun waktu mengandung akar unit (unit root), yakni

apakah terdapat komponen trend yang berupa random walk

dalam data dengan dapat menggunakan Augmented Dickey

Fuller (ADF) (Rosadi, 2012:38).

Pengujian ADF dilakukan dengan menguji hipotesis H0 :

ρ = 0 (terdapat unit root) dalam persamaan regresi :

∆ Yt = α + δt + ρYt–1 + ∑ j∆Yt-1 + e t

dengan ∆ Yt = Yt – Yt-1 dan ρ = a – 1

Hipotesis nol ditolak jika nilai satistik uji ADF memiliki

nilai kurang (lebih negatif) dibandingkan nilai daerah kritik

(nilai kritik ini ditabelkan), jika hipotesis nol ditolak, maka

data stationer. Dalam mengaplikasikan uji ADF ditentukan

banyaknya lag dari komponen diferensi yang akan dimasukkan

kedalam model (untuk uji ADF digunakan k>0). Dalam

praktek biasanya dipilih k yang dapat korelasi serial dari

residual, yang dapat dilihat dengan lag yang masih signifikan

dalam model regresi ADF (Rosadi, 2012: 42).

2) Transformasi Data dan Identifikasi Model

Apabila data tidak stationer dalam level, maka diperlukan

transformasi untuk membentuk data yang staioner. Salah satu cara

melakukan tranformasi data untuk membuang komponen trend

57

dengan metode diferensiasi terhadap data dan dilakukan uji akar

unit dengan PACF, ACF dan uji ADF dengan melihat apakah

terdapat akar unit atau tidak dengan cara mengamati nilai satistik

uji ADF memiliki nilai kurang (lebih negatif) dibandingkan nilai

daerah kritik (nilai kritik ini ditabelkan), jika hipotesis nol ditolak,

maka data stationer dan dapat dilakukan indetifikasi dari model

Autoregressivce Moving Average (ARMA)/ Autoregressivce

Moving Integrated Average (ARIMA), (Rosadi, 2012:151).

3) Estimasi Parameter dari Model

Untuk menggambarkan data hasil diferensiasi menggunakan

plot ACF/PACF yang akan membentuk grafik ACF dan PACF

dengan melihat hasil estimasi korelogram data yang akan

menampilkan nilai stasioneritas untuk pembentukan model

ARIMA dengan membandingkan nilai AC dan PAC dengan

±1.96(√1/n) yang berarti signifikan (keluar dari batas interval),

apabila AC dan PAC diantara Se maka datanya sationer,

selanjutnya dapat dilakukan pembemtukan model ARIMA adapun

ketentuannya menurut Juanda (2012: 76) yang ditunjukkan pada

tabel 3.1 sebagai berikut:

58

Tabel 3.1

Pola ACF dan PACF Pembentukan Model

Model Pola ACF Pola PACF

AR(p) Exponential, exponential-

Oscillation atau sinewave

Menurun drastis pada lag

tertentu (cut off)

MA(q) Menurun drastis pada lag

tertentu (cut off)

Exponential, exponential-

Oscillation atau sinewave

ARMA(p,q) Exponential, exponential-

Oscillation atau sinewave

Exponential, exponential-

Oscillation atau sinewave

setelah dilakukan pembentukan model, maka mengestimasi

parameter-parameter dari model dengan menggunakan metode

Least Square (Rosadi, 2012:151-153)

4) Diagnostic Cheking/Evaluasi Model.

Untuk melakukan diagnostic cheking dengan menggunakan

beberapa kriteria sebagai berikut (Rosadi, 2012:155-158):

a) Dengan melakukan uji t, Uji F, maupun nilai koefesien

determinasi (R2) hasil estimasi untuk parameter/koefesien dari

model yang dibuat dengan melihat tingkat signifikasi α=5%

koefesien dari semua model.

b) Dengan melihat nilai Schwarz Criterion (SC), Akaike info

criterion (AIC), dan Sum of Squared Regression (SSR) yang

paling minimum dari berbagai model yang dibuat.

c) Selanjutnya dengan melakukan uji Q-Ljung-Box/Q-statistik

dan plot ACF/PACF untuk melihat apakah terdapat korelasi

59

serial dalam residual dari hasil estimasi dengan model yang

diamati yang ditandai dengan nilai p-value (prob) dari Q-

statistik yang lebih besar dari α=5%.

5) Prediksi

Tahap terakhir adalah melakukan prediksi atau peramalan

berdasarkan model yang dipilih. untuk mengevaluasi kesalahan

peramalan bisa menggunakan Root Mean Squares Error (RMSE),

Mean Absolute Error (MAE) atau Mean Absolute Error (MAPE).

dalam kasus pengujian satu model, besar kecilnya kesalahan

peramalan lebih tepat dideteksi melalui MAPE (Juanda, 2012:91).

2. Analisis Incremental Capital Output Ratio (ICOR)

Investasi merupakan kegiatan penciptaan nilai tambah (value

added) yang berakumulasi menjadi Produk Domestik Bruto (PDB), oleh

karena itu antara investasi dan pertumbuhan ekonomi (PDB) mempunyai

keterkaitan yang ditunjukkan oleh koefisien ICOR (Henry Faizal,

2009:52). Dengan menghitung ICOR maka dapat diperkirakan seberapa

besar tambahan kapital yang dibutuhkan untuk menuju target

pertumbuhan ekonomi tertentu (Handoko & Kurnia Astuti, 2007: 165).

Menurut Henry faizal Noor (2009: 52) Investasi adalah awal dari

berbagai kegiatan ekonomi, dengan demikian apabila kegiatan investasi

berkembang dengan baik dan efesien maka akan diikuti oleh tumbuhnya

kegiatan ekonomi lainnya. Untuk mendapatkan informasi atau data

60

mengenai ICOR maka diperlukan data mengenai perubahan investasi dan

data PDRB yang dihasilkan oleh investasi tersebut. Dengan menggunakan

kedua informasi tersebut, dapat dicari data ICOR ekonomi nasional,

regional, maupun ICOR dimasing-masing sektor ekonomi, dengan

menggunakan rumus sebagai berikut (Henry Faizal Noor, 2009: 52):

ICOR t =

–

Keterangan:

ICOR = Incremental Output Ratio tahun ke t

PDRB = Produk Domestik Bruto tahun ke t

= Produk Domestik Bruto tahun ke t-1

Investasi = Investasi tahun ke t

Konsep rasio kapital output atau koefisien modal menunjukkan

jumlah kapital yang dibutuhkan untuk memproduksi satu unit output.

Analisis ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar investasi yang

dibutuhkan. Hubungan ekonomi secara langsung antara besarnya stok

modal (K) dan output total (Y) yang dikenal dengan capital-output ratio

(COR). Hubungan antara investasi yang ditanamkan (“K) dengan

pendapatan tahunan (“Y) yang dihasilkan dari investasi tersebut yang

dinamakan Incremental Capital Output Ratio (ICOR) (Kurnia Astuti &

Handoko, 2007: 164).

61

Untuk mengetahui kebutuhan investasi, diasumsikan bahwa (Y)

adalah pendapatan domestik suatu wilayah dan (g) adalah pertumbuhan

pendapatan tersebut dibandingkan tahun sebelumnya dengan rumus

(Meier 1995: 165, dalam Kurnia Astuti & Handoko, 2007: 165):

It = k . g . Yt

Keterangan:

It = jumlah investasi yang dibutuhkan

k = ∆Y/∆K = ICOR

g = tingkat pertumbuhan ekonomi

Yt = PDRB Harga Konstan tahun t

3. Analisis Incremental Labour Output Ratio (ILOR).

Menurut Sonny Sumarsono (2009: 382) Kebijaksanaan dalam

kaitannya terhadap ketenagakerjaan adalah semua langkah dan program

yang ditujukan untuk mencapai sasaran yang telah ditetapkan dengan

jalan mempengaruhi variabel-variabelnya, diarahkan kepada penyaluran,

penyebaran dan pemanfaatan tenaga kerja lebih baik melalui perbaikan

informasi serta pembinaan dan peningkatan keterampilan juga perbaikan

dalam rangka perbaikan kesejahteraan tenaga kerja secara menyeluruh.

Berdasarkan fungsi Harrod-Domar yang menyebutkan bahwa

output adalah fungsi kapital dan tenaga kerja maka selain diturunkan

fungsi penggunaan kapital, juga diturunkan fungsi penggunaan tenaga

kerja dan untuk memproyeksikannya dengan menggunakan konsep rasio

modal-tenaga kerja (capital-labor ratio) yaitu ∆K/∆L. Proyeksi

62

penyerapan tenaga kerja juga dapat dihitung dengan menggunakan konsep

ILOR (incremental labour Out-put ratio) atau jumlah tenaga kerja yang

dibutuhkan untuk memproduksi satu unit output (Kurnia Astuti

&Handoko, 2007: 166).

Menghitung ILOR menurut Kurnia Astuti & Handoko (2007: 166)

dengan rumus :

atau

( )

Keterangan:

KKt adalah peningkatan kesempatan kerja tahun t

ILORt adalah ILOR pada tahun t

∆PDRBt adalah peningkatan PDRB pada tahun t

Setelah diketahui ILOR maka dapat digunakan untuk mengetahui

kebutuhan tenaga kerja pada tahun tertentu dengan menggunakan rumus:

TK= ∆PDRBt . ILORt

Keterangan:

TK = tenaga kerja yang dibutuhkan.

∆PDRBt = peningkatan jumlah PDRB pada tahun t dibandingkan

tahun sebelumnya.

ILORt = adalah ILOR pada tahun t.

63

E. Operasional Variabel Penelitian.

Operasional variabel merupakan penjabaran yang diterapkan dalam

penelitian agar secara jelas dapat ditetapkan indikatornya. Batasan

operasional variabel merupakan pendefinisian dari serangkaian variabel

yang digunakan dalam penulisan. Hal ini dipandang perlu agar ada

kesamaan makna atas suatu variabel yang mungkin mempunyai makna ganda.

Dalam pendefinisian variabel-variabel sampai dengan kemungkinan

pengukuran dan cara pengukurannya.

Tabel 3.2

Operasional Variable

Variabel Skala Satuan

Pertumbuhan Ekonomi (PDRB) Ratio Numeric

Investasi (PMA dan PMDN) Ratio Numeric

Tenaga Kerja Ratio Numeric

1. Pertumbuhan Ekonomi

Perhitungan tingkat pertumbuhan ekonomi secara langsung dihitung dari

data pendapatan nasional riil yang tersedia. Pertumbuhan ekonomi yang

dimaksudkan adalah pertumbuhan dengan indikator PDRB Provinsi

Sumatera Selatan yang dihitung dengan formula, (Sukirno, 50:2011):

64

dimana g adalah tingkat pertumbuhan ekonomi yang dinyatakan dalam

persen. PNriil1 adalah pendapatan nasional untuk tahun perhitungan dan

PNriil0 adalah pendapatan nasional tahun sebelumnya.

PDRB (Produk Domestik Reginal Bruto) Merupakan suatu

indikator dalam kegiatan ekonomi yang dihasilkan oleh suatu daerah

tertentu berdasarkan atas harga berlaku atau atas dasar harga konstan.

PDRB yang dimaksudkan merupakan hasil dari kegiatan sektor-sektor

ekonomi yang terdapat di daerah tersebut dengan batasan jangka waktu

tertentu yang biasanya dalam jangka waktu satu tahun. PDRB dalam

penelitian ini menggunakan data perkembangan PDRB atas dasar harga

konstan di Provinsi Sumatera Selatan tahun 1990-2012.

Menurut Tarigan (2009:46), pertumbuhan ekonomi wilayah adalah

pertambahan pendapatan masyarakat secara keseluruhan yang terjadi di

wilayah tersebut, yaitu kenaikan seluruh nilai tambah (added value) yang

terjadi. Perhitungan pendapatan pada awalnya dilakukan dengan harga

berlaku, namun agar dapat melihat nilai pertambahan dari kurun waktu ke

waktu berikutnya, harus dinyatakan dalam nilai riil artinya dinyatakan

dalam harga konstan yang biasanya ditetapkan oleh BPS (badan pusat

statistik).

2. Investasi.

Secara konsep, Investasi adalah kegiatan mengalokasikan atau

menanamkan sumberdaya atau (resources) saat ini (sekarang), dengan

harapan mendapatkan manfaat dikemudian hari (masa mendatang). Untuk

65

memudahkan pengertian dan perhitungan, maka sumber daya (resources)

ini biasanya diterjemahkan (dikonversi) kedalam satuan moneter atau

uang. Dengan demikian secara konsep, Investasi dapat didefinisikan

sebagai menanamkan uang sekarang, guna mendapatkan manfaat (balas

jasa atau keuntungan) dikemudian hari (Henry faizal, 2009: 4). Dalam

penelitian ini investasi yang digunakan adalah investasi berupa PMA dan

PMDN yang terdapat di Provinsi Sumatera Selatan.

3. Tenaga Kerja.

Menurut Arfida (2003:22) tenaga kerja memiliki pengertian jumlah

penduduk yang sedang dan siap untuk bekerja dan pengertian kualitas

usaha kerja yang diberikan secara umum, penyediaan tenaga kerja

dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti jumlah penduduk, tenaga kerja,

jam kerja, pendidikan, produktifitas, dan lain-lain. Dalam penelitian ini

tenaga kerja yang dimaksud adalah tenaga kerja yang terdapat di Provinsi

Sumatera Selatan.

66

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Objek Penelitian

Gambaran umum objek penelitian adalah menyajikan keadaan

objek penelitian secara umum (Hamid, 2006:51), dalam penelitian ini

menyajikan letak geografis, kependudukan dan ketenagakerjaan,

tingkat pertumbuhan ekonomi, dan invetasi di daerah Provinsi

Sumatera Selatan.

1. Letak Geografis

Dalam publikasi BPS (Badan Pusat Statistik) Sumatera

Selatan dalam angka tahun 2013, secara geografis, Provinsi

Sumatera Selatan terletak antara 10–4

0 lintang selatan dan 102

0-

1060 bujur timur dengan luas daerah seluruhnya 8.702.741 hektar

dengan batas-batas wilayahnya:

Utara : Provinsi Jambi

Selatan : Provinsi Lampung

Barat : Provinsi Bengkulu

Timur : Provinsi Bangka Belitung

Provinsi Sumatera Selatan merupakan bagian dari Negara

Kesatuan Republik Indonesia yang terletak di kawasan pulau

Sumatera seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.1.

67

Gamar 4.1 Peta Provinsi Sumatera Selatan

Sumber: BPS, Sumatera Selatan Dalam Angka 2013

Untuk wilayah administrasi di Provinsi Sumatera Selatan

terdapat 11 Kabupaten dan 4 Kota pada tahun 2012. Secara total,

wilayah administrasi Provinsi Sumatera Selatan terdapat 2.840

desa, 371 kelurahan dan 231 kecamatan (BPS, Sumatera Selatan

Dalam Angka 2013: 29) . Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel

4.1.

68

Tabel 4.1

Jumlah Kecamatan, Desa, dan Kelurahan di Kabupaten/Kota Provinsi

Sumatera Selatan, Tahun 2012.

No

Kabupaten/Kota

Jumlah

Kecamatan Desa Kelurahan

1 Ogan Komering Ulu 12 143 14

2 Ogan Komering Ilir 18 308 13

3 Muara Enim 25 310 16

4 Lahat 22 359 17

5 Musi Rawas 21 268 20

6 Musi Banyuasin 14 223 13

7 Banyuasin 19 288 16

8 OKU Selatan 19 252 7

9 OKU Timur 20 289 7

10 Ogan Ilir 16 227 14

11 Empat Lawang 10 148 8

12 Palembang 16 0 107

13 Prabumulih 6 25 12

14 Pagar Alam 5 0 35

15 Lubuk Linggau 8 0 72

Jumlah 231 2.840 371

Sumber: BPS, Sumatera Selatan Dalam Angka 2013

69

2. Penduduk dan Tenaga Kerja

Penduduk Provinsi Sumatera Selatan pada tahun 2011

berjumlah 7.593.425 jiwa. Sedangkan pada tahun 2012 berjumlah

7.701.528 jiwa yang berarti mengalami peningkatan 1.42% dari

tahun 2012 (BPS, 2013:65). Pada umumnya keadaan penduduk di

Provinsi Sumatera Selatan belum menyebar secara merata

diseluruh wilayah, kepadatan penduduk lebih banyak terdapat pada

wilayah kota dibandingkan wilayah kabupaten. Secara rata-rata

kepadatan penduduk di Provinsi Sumatera Selatan 88.51 jiwa/km2.

Penduduk terbanyak terdapat di kota Palembang berjumlah

1.503.485 jiwa sedang yang paling sedikit terdapat di kota Pagar

Alam berjumlah 129.719 jiwa. Dari kepadatan penduduk terdapat

pada kota Palembang berjumlah 4.019.69 jiwa/km2

namun

kepadatan penduduk terendah terdapat pada kabupaten Musi

Banyuasin berjumlah 40.57 jiwa/km2. Untuk lebih jelasnya dapat

dilihat pada tabel 4.2 yang menampilkan data luas daerah dan

jumlah penduduk kabupaten/kota di wilayah Sumatera Selatan

(BPS, 2013:65).

70

Tabel 4.2

Luas Daerah, Jumlah Penduduk dan Kepadatan Penduduk menurut

Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Selatan, 2012.

No

Kabupaten/Kota

Luas Daerah

(km2)

Jumlah

Penduduk

Kepadatan

Penduduk/km2

1

Ogan Komering

Ulu

2 772.56

338 369

122.04

2

Ogan Komering

Ilir

17 058.32

752 906

44.14

3

Muara Enim

8 587.94

741 795

86.38

4

Lahat

4 076.06

380 398

93.32

5

Musi Rawas

12 134.57

543 349

44.78

6

Musi Banyuasin

14 477.00

587 325

40.57

7

Banyuasin

12 142.73

773 878

63.73

8

OKU Selatan

5 493.94

324 836

59.13

9

OKU Timur

3 410.15

628 827

184.4

10

Ogan Ilir

2 513.09

392 989

156.38

11

Empat Lawang

2 556.44

225 737

88.3

12

Palembang

374.03

1 503 485

4 019.69

13

Prabumulih

421.62

169 022

400.89

14

Pagar Alam

579.16

129 719

223.98

15

Lubuk Linggau

419.80

208 893

497.6

Jumlah

87 017.41

7 701 528

88.51

Sumber: Kanwil Badan Pertahanan Nasional dan BPS Sumatera

Selatan Dalam Angka 2013

71

Definisi angkatan kerja adalah penduduk berumur 15 tahun

ke atas yang bekerja, sementara tidak bekerja atau sedang mencari

pekerjaan. Penduduk berumur kurang dari 15 tahun meskipun telah

melakukan pekerjaan guna memenuhi/membantu kebutuhan hidup

tidak termasuk kategori angkatan kerja. Angkatan kerja merupakan

bagian dari aspek demografi penduduk itu sendiri yang diakibatkan

dari perubahan pola kependudukan secara keseluruhan (BPS,

2013:65).

Pada tahun 2012 jumlah angkatan kerja di Provinsi

Sumatera Selatan sebanyak 3.746.373 orang. Perkembangan

jumlah angkatan kerja antara tahun 2005-2012, secara umum

mengalami peningkatan. Sedangkan tingkat penganguran Provinsi

Sumatera Selatan pada tahun 2012 sebesar 5,70 persen (lihat

Gambar 4.2). Angka penganguran ini dihitung dengan

mendifinisikan menganggur sebagai mencari pekerjaan,

mempersiapkan usaha, merasa tidak mungkin mendapat pekerjaan

dan sudah mendapat pekerjaan tetap tetapi belum mulai bekerja

(BPS, 2013:66).

72

Gambar 4.2

Penduduk Berumur 15 Tahun keatas Menurut Jenis kegiatan Utama di

Provinsi Sumatera Selatan, 2005-2012.

Sumber: BPS Sumatera Selatan Dalam Angka 2013

Keterangan: r) Angka Revisi

*) Angka Sementara **) Angka Sangat Sementara

3. Pertumbuhan Ekonomi

Struktur perekonomian Sumatera Selatan selama dalam

empat tahun terakhir, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB

ADHB) Sumatera Selatan dengan migas mengalami peningkatan.

Pada tahun 2009 nilai tambah yang terbentuk sebesar 137,33

trilyun rupiah. Pada tahun 2010, angka ini sebesar 157,74 trilyun

rupiah dan tahun 2011 sebesar 182,39 trilyun rupiah. Pada tahun

2012, nilainya menjadi sebesar 206,33 trilyun rupiah (BPS,

2013:419).

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

4000000

2005 2006 2007 2008 2009 2010r) 2011*) 2012**)

Angkatan Kerja Bekerja Menganggur

73

Pada tahun 2012 terdapat empat sektor yang memberikan

sumbangan terbesar berdasarkan harga berlaku dengan migas,

empat sektor tersebut adalah sektor pertambangan 21,32 persen,

sektor industri pengolahan sebesar 20,12 persen, sektor pertanian

sebesar sebesar 16,58 persen, serta sektor hotel dan restoran

sebesar 13,63 persen seperti ditunjukkan pada tabel 4.3. Menurut

data dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2013, terjadi beberapa

pergeseran struktur ekonomi bila dibandingkan kondisi tahun

sebelumnya peran sektor jasa, sektor perdagangan dan bangunan

meningkat masing-masing sebesar 0,88 persen, 0,61 persen dan

0,38 persen. Sedangkan sektor yang mengalami penurunan adalah

sektor pertambangan dan penggalian serta sektor pertanian yang

masing-masing turun negatif 1,17 persen dan negatif 0,63 persen

(BPS, 2013: 419).

Tabel 4.3

Distribusi Persentase PDRB Sumatera Selatan Menurut Lapangan Usaha

Atas Dasar Harga Berlaku Dengan Migas (persen), 2007-2012.

Berlanjut ke Halaman Berikutnya

Lapangan Usaha 2007 2008 2009 2010r 2011* 2012**

Pertanian

18.27

17.18

17.35

17.54

17.21

16.58

Pertambangan &

Penggalian

24.94

25.44

21.04

21.70

22.49

21.32

Industri Pengolahan 23.03 23.26 23.64 22.02 20.55 20.12

Listrik, Gas & Air

Bersih

0.54

0.48

0.51

0.49

0.48

0.48

Bangunan 6.13 6.01 6.52 6.92 7.68 8.06

74

Lanjutan Tabel 4.3

Pengangkutan &

Komunikasi

4.15

4.11

4.50

4.62

4.72

4.98

Keuangan, Persewaan &

Jasa Perusahaan

3.41

3.36

3.64

3.60

3.60

3.71

Jasa-Jasa 7.77 8.23 10.03 10.19 10.25 11.13

PDRB DENGAN

MIGAS

100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00

Sumber : BPS Sumatera Selatan Dalam Angka 2013

Keterangan : r) Angka Revisi

*) Angka Sementara

**) Angka Sangat Sementara

Dilihat dari pertumbuhan ekonomi, perekonomian

Sumatera Selatan mengalami perlambatan sebagai dampak dari

krisis global. Hal ini ditunjukkan dari angka pertumbuhan ekonomi

Sumatera Selatan dengan migas melambat dibanding tahun 2011

menjadi 6,01 persen tahun 2012. Begitu juga pertumbuhan eknomi

tanpa migas melambat dari sebesar 8,09 persen tahun 2011

menjadi 7,93 persen tahun 2012 (BPS, 2013:420).

Ada beberapa sektor yang mengalami peningkatan

pertumbuhan ekonomi yaitu sektor hotel dan restoran meningkat

dari 7,96 persen tahun 2011 menjadi 9,45 persen tahun 2012,

sektor keuangan, persewaan dan jasa perusahaan meningkat dari

8,30 persen tahun 2011 menjadi 9,01 persen tahun 2012, sektor

listrik, gas dan air bersih meningkat dari 8,06 persen tahun 2011

75

menjadi 8,48 persen tahun 2012. Sedangkan sektor yang

mengalami penurunan pertumbuhan ekonomi terbesar adalah

sektor bagunan dari 12,87 persen tahun 2011 menjadi 8,93 persen

tahun 2012 atau negatif sebesar 3,94 persen, seperti yang

ditunjukkan pada tabel 4.4, laju pertumbuhan PDRB dari tahun

2007 hingga tahun 2012 menurut lapangan usaha di Sumatera

Selatan (BPS, 2013: 420).

Tabel 4.4

PDRB Sumatera Selatan menurut Lapangan Usaha Atas Dasar

Harga Konstan Tahun 2000 (juta rupiah), 2007-2012

Sekto\Tahun 2007 2008 2009 2010r) 2011*) 2012**)

Pertanian 11 113 699 11 567 788 11 927 064 12 482 952 13 141 056 13 842 930

Pertambangan

& Penggalian

13 411 653

13 616 652

13 616 652

14 223 391

14 592 393

14 654 127

Industri

Pengolahan

9 801 805

10 136 764

10 353 290

10 826 416

11 454 879

12 136 458

Listrik, Gas

& Air Bersih

267 073

281 069

295 377

314 021

339 337

368 115

Bangunan 4 157 657 4 412 936 4 737 050 5 151 465 5 814 656 6 333 989

Perdagangan,

Hotel &

Restoran

7 567 159

8 086 906

8 340 138

8 918 122

9 627 768

10 537 443

Pengangkutan

&

Komunikasi

2 534 185

2 886 983

3 284 286

3 701 700

4 165 509

4 631 731

Berlanjut ke Halaman Berikutnya

76

Lanjutan Tabel 4.4

Perdagangan,

Hotel &

Restoran

11.76

11.92

12.78

12.93

13.02

13. 63

Keuangan,

Persewaan

& Jasa

Perusahaan

2 197 304

2 386 939

2 550 333

2 738 700

2 965 951

3 233 195

Jasa-Jasa 4 211 579 4 689 418 5 128 472 5 502 373 5 906 947 6 356 151

PDRB

DENGAN

MIGAS

55 262 114

58 065 455

60 452 944

63 859 140

68 008 496

72 094 166

PDRB

TANPA

MIGAS

42 106 149

44 763 105

47 029 273

50 315 032

54 386 209

58 701 236

Sumber : BPS Sumatera Selatan Dalam Angka 2013

Keterangan : r) Angka Revisi

*) Angka Sementara

**) Angka Sangat Sementara

Dalam beberapa tahun terakhir ini laju pertumbuhan

ekonomi Sumatera Selatan mengalami fluktuasi diberbagai sektor

dimana laju pertumbuhan terbesar dalam enam tahun terakhir

terjadi pada tahun 2011 sebesar 8.09 persen (tanpa migas) dan

6.50 persen (dengan migas). Secara keseluruhan laju pertumbuhan

ekonomi ekonomi Sumatera Selatan lebih besar tanpa migas

dibandingkan dengan migas karena melambannya pertumbuhan

ekonomi sektor migas seperti yang di tunjukkan pada Gambar 4.3.

77

Gambar 4.3.

Laju Pertumbuhan PDRB Sumatera Selatan menurut Lapangan

Usaha Atas Dasar Harga Konstan 2000 (persen), 2006 – 2012

Sumber : BPS Sumatera Selatan Dalam Angka 2013

Keterangan : r) Angka Revisi

*) Angka Sementara

**) Angka Sangat Sementara

4. Investasi

Investasi merupakan kegiatan menciptakan iklim ekonomi

pada suatu wilayah atau daerah untuk mengembangkan dan

meningkatkan potensi ekonomi yang dimiliki daerah tersebut

dalam hal ini daerah Sumatera Selatan sebagai mana yang

dikemukakan oleh Noor (2009: 283), Investasi merupakan kegiatan

penciptaan tambah (value added) yang berakumulasi menjadi

Produk Domestik Bruto (PDB), bahwa tingkat kesejahteraan

masyarakat berkaitan erat dengan perkembangan investasi yaitu

berupa nilai tambah oleh kegiatan investasi tersebut.

5.2 5.84

5.07

4.11

5.63

6.5 6.01

7.31

8.04

6.31 5.06

6.98

8.03 7.93

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

2006 2007 2008 2009 2010r 2011* 2012**

PDRBDENGANMIGAS

PDRBTANPAMIGAS

78

Perkembangan investasi di Provinsi Sumatera Selatan

mengalami fluktuasi dalam 12 tahun terakhir dimana pada

investasi Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) tertinggi pada

tahun 2012 sebesar 2.930,597 (milliar Rp) dan terendah pada tahun

2002 sebesar 17,05 (milliar Rp) sedangkan investasi Penanaman

Modal Asing (PMA) tertinggi pada tahun 2012 sebesar 786.448,50

(ribu US$) dan terendah pada tahun 2002 sebesar 4.283 (ribu US$)

seperti yang ditunjukkan pada tabel 4.5.

Gambar 4.4

Reaslisasi Investasi Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) (Milliar

Rp) dan Penanaman Modal Asing (PMA) (ribu US$) di Provinsi Sumatera

Selatan, 2001-2012

Sumber: BKPM Indonesia

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

tahun 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

PMA 263,1 4,283 135,3 141,7 125,0 27,80 214,7 148,8 56,77 186,2 557,3 786,4

PMDN 32,93 17,05 85,09 57,12 651,5 697,4 811,4 378,4 580,3 1,738 1,068 2,930

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

79

B. Analisis dan Pembahasan

1. Analisis

Dalam penelitian ini analisis yang dilakukan dengan menggunakan

Least Square Method (LSM) menggunakan permodelan ARIMA dengan

Eviews 6, Incremental Output Ratio (ICOR) dengan Microsoft Exel 2007,

dan Incremental Labour Output Ratio (ILOR) dengan Microsoft Exel

2007. Berikut ini adalah hasil uji dan pembahasannya.

a. Preprocessing Data dan Indentifikasi Model

b. Analisis Leas Squares Method (LSM) dengan ARIMA

c. Analisis Incremental Capital Output Ratio (ICOR)

d. Analisis Incremental Labour Ouput ratio (ILOR)

2. Pembahasan dan Interprestasi

a. Preprocessing Data dan Indentifikasi Model

1). Plot Data

Untuk melihat perkiraan kasar dari bentuk model

yang sesuai dengan melihat plot data deret waktu dari obyek

PDRB Sumatera Selatan 1993-2012 apakah pola data dari

grafik yang ditandai adanya kenaikan atau penurunan dalam

perubahan waktu (Rosadi, 2012).

Seperti yang tampilkan pada gambar 4.5 pada data

tersebut terlihat bahwa data PDRB sumatera selatan

memiliki trend sehingga non stasioner pada mean dan

selanjutnya dapat dilakukan dengan uji Stasioneritas data

80

dengan menggunakan uji augmented Dickey-Fuller/ADF

yang menyatakan terdapat akar unit atau tidak.

Gambar 4.5

Grafik Trend PDRB ADHK Provinsi Sumatera Selatan

Tahun 1990-2012

Sumber: Lampiran 2

2). Uji Stasioneritas Data

Terlihat data mengandung trend maka dilakukan Uji

Stasioneritas data menggunakan uji akar unit dengan uji

augmented Dickey-Fuller/ADF atau menggunakan Plot

ACF/PACF. Dari hasil Uji ADF data PDRB Sumatera

Selatan pada level (data Sebenarnya) ADF test statistik

bernilai -0.456867 sedangkan nilai test critical values t-

statistik batas α=5% bernilai -3.632896 yang berarti

30,000,000

40,000,000

50,000,000

60,000,000

70,000,000

80,000,000

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

PDRB

81

terdapat akar unit dan data tidak stasioner dan selanjutnya

akan dilakukan Transformasi data (Lagged differences) Lag

1, dari hasil Lagged differences ADF bernilai 1 didapat nilai

ADF test statistik adalah -3.522375 sedangkan nilai test

critical values t-satistik batas α=5% adalah -3.644963 data

masih terdapat akar unit yang tidak stationer yang berarti

masih perlu dilakukan differensiasi ke-2 pada data, setelah

data dilakukan differensiasi ke-2 didapatkan nilai ADF test

Statistik adalah -6.082832 sedangkan nilai test Critical

valueas t-statistik batas α=5% adalah -3.658446 berarti data

pada differensiasi ke-2 tidak terdapat akar unit bahkan lebih

signifikan pada batas α=1% nilai Critical valueas t-statistik

yang nilainya -4.498307.

Dengan didapatnya data yang stationer maka dapat

dilanjutkan dengan pembentukan model dalam analisis

Least Square Method ARIMA dengan Menggunakan

Eviews 6.

b. Analisis Leat Square Method dengan ARIMA

Metode ARIMA (Autoregressive Moving Average)

merupakan metode alternatif dalam menganalisis data deret

waktu yang terdapat komponen trend tetapi tidak terdapat

komponen musiman (Rosadi, 2012:118). Karena data PDRB

tidak mengandung komponen musiman yang dibuktikan oleh

82

gambar 4.1 maka dapat dilakukan permodelan ARIMA dengan

tahapan sebagai berikut:

1) Identifikasi Model

Agar dapat dimodelkan dengan ARMA atau ARIMA

maka hal pertama adalah data harus stationer. Berdasarkan

pengujian stasioneritas data PDRB didapatkan hasil bahwa

data tidak stasioner pada level dan differen ke-1, maka

dilakukan differen ke-2. Pada differen tingkat ke-2 dari

data PDRB, diberikan dalam bentuk grafik sebagai berikut,

Gambar 4.6

Grafik Diferensiasi Data PDRB pada Tingkat kedua

Tahun 1990-2012

Sumber: Lampiran 2

gambar 4.6 memperlihatkan bahwa data PDRB satsioner

pada differen pada tingkat kedua. Selanjutnya melihat plot

-12,000,000

-8,000,000

-4,000,000

0

4,000,000

8,000,000

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

D2PDRB

83

korelogram ACF/PACF data PDRB differen kedua sebagai

berikut.

Tabel 4.5

Korelogram Diferensiasi kedua Data PDRB

Tahun 1990-2012 Sample: 1 23

Included observations: 21 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob ***| . | ***| . | 1 -0.347 -0.347 2.9154 0.088

. *| . | .**| . | 2 -0.112 -0.264 3.2315 0.199

. | . | . *| . | 3 -0.021 -0.198 3.2434 0.356

. | . | .**| . | 4 -0.055 -0.220 3.3280 0.505

. |**. | . |* . | 5 0.217 0.091 4.7446 0.448

***| . | ***| . | 6 -0.366 -0.363 9.0474 0.171

. |* . | . *| . | 7 0.155 -0.131 9.8771 0.196

. | . | . *| . | 8 0.043 -0.121 9.9454 0.269

. | . | . *| . | 9 -0.046 -0.148 10.029 0.348

. | . | .**| . | 10 0.005 -0.216 10.030 0.438

. | . | . | . | 11 0.052 0.044 10.160 0.516

. | . | . *| . | 12 -0.003 -0.180 10.161 0.602

. | . | . *| . | 13 -0.030 -0.093 10.217 0.676

. | . | . *| . | 14 0.004 -0.076 10.218 0.746

. | . | . *| . | 15 0.010 -0.070 10.226 0.805

. | . | . *| . | 16 0.006 -0.137 10.230 0.854

. | . | . | . | 17 -0.021 0.013 10.281 0.891

. | . | . *| . | 18 0.004 -0.104 10.284 0.922

. | . | . | . | 19 0.012 -0.052 10.316 0.945

. | . | . | . | 20 -0.008 -0.045 10.347 0.961

Sumber: Lampiran 3

Jika dievaluasi melalui koefesien ACF secara

individual pada tabel 4.5 maka dapat disimpulkan bahwa

data PDRB pada diferensiasi tingkat kedua tidak signifikan

dengan Uji statatistik n = 21, nilai interval mengikuti

persamaan 3.1 pada Bab III maka diperoleh hasil, ρk =

±1,96 (√1/n) = ±1,96 (√1/21) = (0,42771), maka nilai ACF

sampai lag ke 21 diluar interval tersebut dalam artian tidak

signifikan, sehingga dapat disimpulkan bahwa data

84

stationer. Selain itu, berdasarkan pengamatan tabel 4.5

grafik ACF menunjukkan seluruh koefesien berada garis

garis titik.

Selanjutnya pembentukan model dengan mengamati

tabel 4.5 yang merupakan pola ACF dan PACF, maka

dapat disimpulkan bahwa pola ACF dan PACF tidak sesuai

dengan ketentuan pada tabel 3.1 Bab III, maka penelitian

melakukan permodelan dengan melihat lag yang signifikan

yaitu pada plot PACF yaitu terdapat pada lag 6 dan pada

plot ACF pada lag 6 maka diperoleh model alternatif yang

ditunjukkan pada tabel 4.6 sebagai berikut.

Tabel 4.6

Permodelan ARIMA Data PDRB Sumatera Selatan

Tahun 1990-2012

setelah diperoleh model-model alternatif maka dapat

dilanjutkan dengan estimasi menggunakan program

Eviews6.

2) Etimasi dari Model

Untuk mengestimasi model dari parameter pada

tabel 4.6 peneliti menggunakan program Eviews6 dan

Model AR dan MA ARIMA

Model 1 AR (6) ARIMA (1,1,0)

Model 2 MA (6) ARIMA (0,1,1)

Model 3 AR (6) MA (6) ARIMA (1,1,1)

85

diperoleh ringkasan hasil estimasi dari model-model

tersebut sebagai berikut:

Tabel 4.7

Rangkuman Estimasi Model ARIMA

Sumber: Lampiran 4

Dari rangkuman semua model diatas model yang

signifikan pada α=5%, adalah model 2 dan model 3

sedangkan model 1 tidak signifikan, yang berarti model 1

tidak memenuhi diagnostic cheking. Selanjutnya

melakukan evaluasi pada model 2 dan model 3, dari kedua

model tersebut yang memiliki model yang baik adalah

model 3 memiliki nilai determinan paling tingggi yang

ditunjukkan nilai R-squared = 0.911253 serta memiliki nilai

AIC dan SC paling minimum yaitu nilai AIC = 30.68150

dan SC = 30.82311, dapat disimpulkan bahwa model ini

merupakan model terbaik yang memenuhi kriteria karena

prilaku data deret waktu akan lebih baik dijelaskan melalui

penggabungan antara model AR dan MA. Dengan kata lain,

Model Prob

R-squared

Sum

Squared

Residual

(SSR)

AIC SC

model 1 0.2361 0.106104 1.25 32.85797 32.95237

model 2 0.0000 0.317062 1.12 32.33018 32.42966

model 3 0.0491

(0.0000)

0.911253 1.24 30.68150 30.82311

86

nilai Yt tidak hanya dipengaruhi oleh nilai peubah tersebut,

tetapi juga oleh residual peubah tersebut pada periode

sebelumnya (Juanda, 2012:73).

3) Evaluasi Model

Dalam melakukan evaluasi dari model yang dipilih

maka dilakukan uji statistik dari model sebagai berikut:

Tabel 4.8

Uji Q-statistik Model 3

Sample: 9 23

Included observations: 15 Q-statistic

probabilities adjusted for 2 ARMA term(s)

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . **| . | . **| . | 1 -0.245 -0.245 1.0953

. *| . | . **| . | 2 -0.199 -0.275 1.8683

. *| . | . **| . | 3 -0.088 -0.251 2.0331 0.154

. |* . | . *| . | 4 0.080 -0.105 2.1807 0.336

. |** . | . |* . | 5 0.246 0.200 3.7284 0.292

. *| . | . | . | 6 -0.193 -0.059 4.7865 0.310

. *| . | . *| . | 7 -0.115 -0.091 5.2066 0.391

. | . | . | . | 8 0.038 -0.043 5.2602 0.511

. | . | . *| . | 9 -0.016 -0.154 5.2713 0.627

. | . | . *| . | 10 0.001 -0.162 5.2714 0.728

. | . | . | . | 11 0.005 -0.019 5.2730 0.810

. | . | . | . | 12 0.027 0.027 5.3336 0.868

. | . | . | . | 13 -0.036 -0.051 5.4952 0.905

. | . | . | . | 14 -0.006 -0.000 5.5031 0.939

Sumber: Lampiran 3

dari hasil uji residual yang dilakukan pada model 3

didapatkan hasil bahwa ACF dan PACF dari nilai residual

tidak ada yang signifikan sampai pada lag ke 14 yang

berarti model baik untuk melakukan proyeksi.

87

4) Prediksi atau Peramalan.

Terdapat dua metode dalam melakukan proyeksi,

yaitu static forcast untuk satu langkah kedepan dan model

dynamic forcast untuk beberapa langkah kedepan (Rosadi,

2012:160). Dalam analisis ini metode yang dipakai adalah

metode dynamic forcast untuk memproyeksikan dalam

beberapa tahun kedepan.

Hasil dari peramalan dari model 3 untuk PDRB 5

tahun kedepan maka diperoleh grafik yang ditunjukkan

pada gambar 4.7 sebagai berikut

Gambar 4.7

Grafik trend PDRB ADHK tahun 1990-2013

Sumber: Lampiran 2

Dari gambar 4.7 memberikan output RMSE, MAE, dan

MAPE untuk mengukur kesalahan peramalan. Pada gambar

30,000,000

40,000,000

50,000,000

60,000,000

70,000,000

80,000,000

10 12 14 16 18 20 22 24

PDRBF ± 2 S.E.

Forecast: PDRBF

Actual: PDRB

Forecast sample: 1 24

Adjusted sample: 9 24

Included observations: 15

Root Mean Squared Error 910556.1

Mean Absolute Error 520009.6

Mean Abs. Percent Error 1.221699

Theil Inequality Coefficient 0.008602

Bias Proportion 0.000497

Variance Proportion 0.003291

Covariance Proportion 0.996212

88

4.7 dihasilkan nilai rata-rata kuadrat kesalahan sebesar

910556.1 (RMSE), sedangkan rata-rata absolut kesalahan

sebesar 520009.6, dan rata-rata persentase absolut kesalahan

sebesar 1.22. Berdasarkan ukuran MAPE maka diketahui

bahwa tingkat kesalahan peramalan relatif kecil yaitu sebesar

1,22% yang berarti model baik untuk melakukan peramalan,

berikut hasil peramalan PDRB Sumatera Selatan 5 tahun

kedepan pada tabel 4.7.

Tabel 4.9

Proyeksi PDRB Sumatera Selatan tahun 2013-2017

Atas Dasar Harga Konstan Tahun 2000

Tahun

PDRB ADHK

(Juta Rp)

Pertumbuhan

(Persen)

2013 76.271.123 5,8

2014 80.663.748 5,7

2015 85.315.275 5,7

2016 89.850.697 5,3

2017 94.529.183 5,2

Sumber: Lampiran 6

89

c. Analisis Incremental Capital Output Ratio (ICOR)

Untuk memproyeksikan dengan tujuan mengetahui seberapa

besar investasi yang dibutuhkan beberapa tahun kedepan untuk

pertumbuhan ekonomi dengan indikator PDRB maka perlu diketahui

nilai ICOR dari beberapa tahun sebelumnya. Untuk melakukan

perhitungannya maka dilakukan lag satu tahun dengan asumsi bahwa

investasi pada tahun tertentu akan dinikmati hasilnya pada satu tahun

berikutnya (Kurnia Astuti & Handoko, 2007: 165). Perhitungan ICOR

dalam beberapa tahun kedepan ditampilkan oleh tabel 4.10 sebagai

berikut.

Tabel 4.10

Nilai ICOR Provinsi Sumatera Selatan tahun 1990-2012

Tahun Nilai ICOR

PMA PMDN

1991 -0,02506188 -0,21031196

1992 0,000383846 0,025786893

1993 0 0,063390865

1994 0 0,007836094

1995 0,004077468 0,258262829

1996 0,008287943 0,186371729

1997 0 0,190882663

1998 0,00002299 -0,03353067

1999 0,027864114 0,739706926

2000 0,261664188 0,087821261

2001 0 0,094897076

Berlanjut kehalaman Berikutnya

90

Lanjutan Tabel 4.10

2002 2,068935423 0,025221963

2003 0,024724121 0,010633835

2004 0,553162184 0,040579992

2005 0,556203576 0,024953465

2006 0,470058116 0,252426286

2007 0,083937313 0,228869026

2008 0,699024084 0,289473881

2009 0,602583848 0,158519139

2010 0,171690152 0,170371347

2011 0,400461814 0,418966124

2012 1,186760943 0,261614766

Sumber: Lampiran 5

Dari nilai ICOR dalam beberapa tahun yang ditampilkan pada tabel

4.10 maka rata-rata ICOR Sumatera Selatan adalah 0,472160172 yang

artinya adalah untuk menghasilkan atau meningkatkan PDRB sebesar

Rp1.000.000 maka dibutuhkan tambahan kapital sebesar

Rp472.160,172, maka akan dapat menentukan proyeksi kebutuhan

investasi di Sumatera Selatan tahun 2013-2017 yang dikriteriakan

menjadi proyeksi optimis, proyeksi moderat, dan proyeksi pesimis

seperti yang ditampilkan pada tabel 4.11 sebagai berikut.

91

Tabel 4.11

Proyeksi Kebutuhan Investasi di Sumatera Selatan tahun 2013-2017

Tahun Proyeksi

PDRB ADHk

(Juta Rp)

Pertumbuhan

(Persen)

Kriteria

Proyeksi

Investasi yang

dibutuhkan

(juta Rp)

2013 76.271.123 5,8

Optimis 2.088.707

Moderat

2.088.707 -

2.666.964

Pesimis 2.666.964

2014 80.663.748 5,75

Optimis 2.189.957

Moderat

2.189.957 -

3.493.500

Pesimis 3.493.500

2015 85.315.275 5,76

Optimis 2.320.271

Moderat 2.320.271 -

4.603.637

Pesimis 4.603.637

2016 89.850.697 5,3

Optimis 2.248.468

Moderat 2.248.468 -

5.886.811

Pesimis 5.886.811

2017 94.529.183 5,2

Optimis 2.320.912

Moderat 2.320.912 -

6.984.720

Pesimis 6.984.720

Sumber: Lampiran 6

d. Analisis Incremental Labour Out Ratio (ILOR)

Untuk memproyeksikan kebutuhan tenaga kerja maka terlebih

dahulu diketahui nilai ILOR (Incremental Labour Output Ratio)

dengan tahun penelitian 1990-2012 menggunakan konsep ∆L/∆Y

(Astuti & Handoko, 2007:166) maka dihasilkan nilai ILOR yang

ditampilkan tabel 4.12 sebagai berikut:

92

Tabel 4.12

Nilai ILOR Sumatera Selatan Tahun 1994-2012

Sumber: Lampiran 5

Tahun Nilai ILOR

1991 -0,591679

1992 0,1085724

1993 0,0010147

1994 0,0073299

1995 0,0152819

1996 -0,023265

1997 0,0624912

1998 -0,01727

1999 0,3813601

2000 -0,005525

2001 -0,518338

2002 0,0482339

2003 0,0509723

2004 0,1186351

2005 -0,030893

2006 0,0003552

2007 0,011676

2008 0,047742

2009 0,00232

2010 0,0658503

2011 0,0317907

2012 -0,004937

93

Setelah diketahui nilai ILOR Sumatera Selatan tahun 1991-2012

maka selanjutnya menghitung rata-rata nilai ILOR Sumatera Selatan

dari tahun 1991-2012 untuk memproyeksikan kebutuhan tenaga kerja

di Sumatera Selatan pada tahun 2013-2017. Nilai ILOR di Sumatera

Selatan rata-rata adalah 0,0010831 yang berarti setiap pekerja pada

tahun 1991-2012 untuk meningkatkan PDRB sebesar

Rp1.000.000.000,00 dibutuhkan pekerja 1,08 atau sekitar 2 orang

selama 1 tahun yang dapat digunakan untuk penyerapan tenaga kerja

pada tahun 2013-2017 sebagai berikut:

Tabel 4.13

Proyeksi Tambahan Penyerapan Tenaga Kerja

di Sumatera Selatan tahun 2013-2017

Tahun

Proyeksi

PDRB

(Rp juta)

Peningkatan

PDRB

(Rp juta)

Kriteria

proyeksi

Proyeksi

Penyerapan

Tenaga Kerja

(Orang)

2013 76.271.123 4.371.950,00

Pesimis 2.421

Moderat 4.735

Optimis 7.049

2014 80.663.748 4.581.381,00

Pesimis 1.539

Moderat 4.962

Optimis 8.386

2015 85.315.275 4.685.862,00

Pesimis 1.010

Moderat 5.075

Optimis 9.140

2016 89.850.697 4.904.761,00

Pesimis 882

Moderat 5.312

Optimis 9.742

2017 94.529.183 5.207.870,00

Pesimis 1.000

Moderat 5.641

Optimis 10.281

Sumber: Lampiran 6

94

Selain perhitungan menggunakan ILOR tenaga kerja yang

digunakan dapat juga dengan menggunakan rata-rata rasio modal

tenaga kerja (∆K/∆L) di Provinsi Sumatera Selatan yang ditunjukkan

pada tabel 4.14 sebagai berikut:

Tabel 4.14

Perubahan Investasi (∆K) dan Tenaga Kerja (∆L) di Provinsi

Sumatera Selatan Tahun 1994-2012

Tahun (t) Perubahan

Investasi (∆K)

Perubahan Tenaga

Kerja (∆L)

1991 42788,4686 100.486

1992 -31283,878 343.350

1993 -30098,5 824

1994 915733,5466 19.999

1995 -237669,7162 54.589

1996 -337060,8304 -83.595

1997 -123861,2704 118.637

1998 12381,792 122.765

1999 257383,4724 124.659

2000 -411527,094 -8.036

2001 2637887,046 -528.513

2002 -2677928,466 62.986

2003 1188355,201 81.766

2004 85276,629 248.777

2005 534607,245 -70.719

2006 -911753,535 917

2007 1817892,755 35.580

2008 -953971,867 133.837

2009 -651996,498 5.539

2010 2234969,722 224.299

2011 2517486,948 131.911

2012 4091048,42 -20.172

Rata-rata 453120,8905 49.995

Sumber: Lampiran 5

95

Dari rata-rata rasio modal-tenaga kerja di Provinsi Sumatera

Selatan selama tahun 1991-2012 bernilai 9,063357 yang berarti

bahwa setiap pekerja di Provinsi Sumatera Selatan menggunakan

modal Rp9.063.357,00 dalam satu tahunnnya yang dapat digunakan

untuk memproyeksikan tenaga kerja yang digunakan dalam beberapa

tahun kedepan yang ditampilkan pada tabel 4.15 sebagai berikut.

Tabel 4.15

Proyeksi Tambahan Penggunaan Tenaga Kerja di Provinsi

Sumatera Selatan Tahun 2013-2017 (Rasio modal-tenaga kerja)

Tahun Proyeksi Investasi

(Juta Rp)

Rasio Modal-

Tenaga Kerja

(∆K/∆L)

Kebutuhan Tambahan

Tenaga Kerja (Orang)

2013 2.088.707-2.666.964 9,063357 230.456-294.258

2014

2.189.957-3.493.500 9,063357 241.628-385.453

2015 2.320.271- 4.603.637 9,063357 256.006-507.939

2016 2.248.468-5.886.811 9,063357 248.083-649.518

2017

2.320.912-6.984.720 9,063357 256.076-770.655

Sumber: Lampiran 6

96

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan

Dalam analisis yang dilakukan oleh peneliti maka

diperoleh beberapa kesimpulan dari hasil analisis sebagai berikut:

1. Berdasarkan hasil proyeksi dengan menggunakan metode

least squares dengan alternatif model Autoreggresive

Integrated Moving Average (ARIMA) berdasarkan trend

peningkatan PDRB ADHK di Provinsi Sumatera Selatan

dihasilkan bahwa PDRB ADHK di Sumatera Selatan

mengalami peningkatan sebesar Rp76.271.123,00 pada tahun

2013, Rp80.663.748,00 pada tahun 2014, Rp85.315.275,00

pada tahun 2015, Rp89.850.697,00 pada tahun 2016,

Rp94.529.183,00 pada tahun 2017 (Semua dalam Juta

Rupiah), berdasarkan tingkat pertumbuhan PDRB ADHK di

Provinsi Sumatera Selatan maka terjadi penurunan

dibandingkan dengan tahun sebelumnya yang berkisar 6%

pada tahun 2012, sedikit sekali mengalami penurunan 5,8%

pada tahun 2013, dan mengalami sedikit penurunan lagi

5,75% pada tahun 2014, cenderung stabil pada tahun 2015

menjadi 5,76%, pada tahun 2016 sebesar 5,3%, dan pada

tahun 2017 mengalami tingkat penurunan 5,2%, yang berarti

97

tingkat pertumbuhan berdasarkan PDRB ADHK cenderungan

mengalami penurunan dari pertumbuhan sebelumnya 6% pada

tahun 2012 hingga hampir mencapai 5% pada tahun 2017.

2. Dari perhitungan ICOR rata-rata di Provinsi Sumatera Selatan

diperoleh nilai 0,472160172 yang berarti untuk meningkatkan

PDRB ADHK sebesar Rp1.000.000,00 dibutuhkan modal

sebesar Rp472.160,00. Dengan nilai ICOR yang masih cukup

rendah maka kebutuhan investasi untuk meningkatkan

pertumbuhan PDRB ADHK di Provinsi Sumatera Selatan

relatif masih kecil. semakin tinggi nilai ICOR maka semakin

tinggi investasi yang dibutuhkan, namun apabila semakin

rendah nilai ICOR maka semakin rendah investasi yang

dibutuhkan (Astuti, 2007:172). Dengan diketahui nilai ICOR

maka diperoleh kebutuhan investasi Rp2.088.707,00 pada

tahun 2013, Rp2.189.957,00 pada tahun 2014,

Rp2.320.271,00 pada tahun 2015, Rp2.248.468,00 pada tahun

2016, dan Rp2.320.912,00 pada tahun 2017, berarti apabila

terjadi penurunan tingkat pertumbuhan ekonomi maka

diharapkan terjadi penyerapan investasi untuk meningkatkan

atau menstabilkan pertumbuhan ekonomi di Provinsi

Sumatera Selatan.

3. Dihitung dari rasio modal-tenaga kerja didapatkan nilai

9,063357 yang berarti setiap pekerja di Provinsi Sumatera

98

Selatan membutuhkan modal sebesar Rp9.063.357,00 dalam

setiap tahunnya yang berarti semakin besar investasi yang

ditingkatkan maka akan semakin besar juga tenaga kerja yang

bisa diserap. Dari nilai ILOR di Provinsi Sumatera Selatan

diperoleh nilai 0,0010831 yang berari untuk meningkatkan

PDRB ADHK sebesar Rp1.000.000.000 dibutuhkan pekerja

1,08 pekerja atau 2 orang pekerja yang dapat dijadikan acuan

untuk menyerap tenaga kerja. Peningkatan pertumbuhan

ekonomi dengan indikator peningkatan PDRB ADHK maka

diharapkan dapat menyerap tenaga kerja sebanyak

4.735(orang) pada tahun 2013, 4.962(orang) pada tahun 2014,

5.075(orang) pada tahun 2015, 5.312 pada tahun 2016, dan

sebanyak 5.641(orang) pada tahun 2017. Apabila tingkat

pengangguran meningkat maka dapat dilakukan dengan

meningkatkan nilai ILOR dengan cara meningkatkan

pertumbuhan PDRB ADHK yang dapat dilakukan dengan

peningkatan investasi. Jika nilai ILOR rendah maka tenaga

kerja yang terserap semakin rendah namun apabila nilai ILOR

tinggi maka tenaga kerja yang diserap akan semakin tinggi

(Astuti, 2007:172).

B. Saran

Jika merujuk kepada latar belakang penelitian dalam

MP3EI maka pertumbuhan ekonomi Provinsi Sumatera Selatan

99

masih dibawah target pertumbuhan yang direncanakan sebesar

6,4-7,5 % pada 2011-2014 dan 8,9 – 9,0 % pada 2015 – 2017

secara nasional, sehingga diperlukan peninjauan kembali

perencanaan pembangunan yang telah dilakukan.

Secara makro perekonomian Sumatera Selatan perlu

melakukan kebijakan yang dapat meningkatkan efektifitas dan

efesiensi investasi dengan berbagai upaya seperti memangkas

biaya-biaya yang tidak penting yang ditanggung oleh investor,

investasi yang dilakukan dialokasikan pada sektor-sektor

ekonomi yang potensial di wilayah Sumatera Selatan, agar

investasi yang dilakukan berdampak positif pada output yang

dihasilkan. Dengan efektifitas dan efesiensi investasi maka

diharapkan akan dapat menstabilkan nilai ICOR sehingga

investasi yang dilakukan akan menjadi tepat sasaran yang dapat

menaikkan pertumbuhan ekonomi yang seharusnya dicapai di

Provinsi Sumatera Selatan.

Peningkatan pertumbuhan ekonomi yang didasarkan

dengan penguatan investasi diharapkan juga berdampak kepada

penyerapan tenaga kerja baru, dengan demikian dapat dirasakan

masyarakat dengan melihat nilai rata-rata ILOR beberapa tahun

kebelakang yang dapat dijadikan acuan oleh instansi terkait

dalam perencanaan untuk mengurangi tingkat pengangguran serta

100

untuk menjadikan struktur perekonomian di Sumatera Selatan

stabil secara terusmenerus.

Bagi para peneliti yang ingin melakukan penelitian lebih

lanjut tentang pertumbuhan ekonomi, investasi dan penyerapan

tenaga kerja di Provinsi Sumatera Selatan dapat juga meneliti

variabel ekonomi makro lain di Provinsi Sumatera Selatan seperti

PAD (pendapatan asli daerah) dan potensi ekonomi, yang dapat

berdampak pada alokasi investasi yang tepat dengan melihat

potensi-potensi ekonomi yang dapat menyerap tenaga kerja lebih

banyak sehingga dampak pertumbuhan ekonomi di Sumatera

Selatan berdampak langsung pada masyarakat di wilayah tersebut

diharapkan meningkatkan kejahteraan mereka.

101

DAFTAR PUSTAKA

Adisasmita, Raharjo. “Teori-Teori Pembangunan dan Pertumbuhan Ekonomi

Wilayah”. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.

Afriandi, Jhonny. “Tesis: Proyeksi Pertumbuhan Ekonomi Kebutuhan Investasi,

dan Penyerapan Tenaga Kerjabupaten Ogan Komering Ulu Provinsi

Sumatera Selatan 2006-2010”. Universitas gajah Mada, Yogyakarta,

2007.

Ahmad, Nisar. “Population: A Valuable Resource in Economic Growth With

Special Reference to Pakistan’s Growth Prospects”. Vol.I, Issue 2

(pp.11-19), eCanadian Journal of Bussines and Economics, 2013

Aryanto, Rudi. “Analisis Kemandirian dan Keuangan Daerah dan Pertumbuhan

Ekonomi Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Selatan”. Volume III

No.2. ILMIAH, 2011.

Arfida. “Ekonomi Sumberdaya Manusia”. Jakarta: Ghalia Indonesia, 2003.

Astuti, Kurnia dkk. “Analisis Pertumbuhan Ekonomi, Kebutuhan Investasi, dan

Tenaga Kerja di Kabupaten Sleman”. Vol. 1, No.3, November, Hal.

161-137, JURNAL EKONOMI dan BISNIS, 2007.

Chalid, Pheni. “Keuangan Daerah: Investasi dan Desentralisasi”. Jakarta:

Kemitraan, 2005.

Dumairy. “Perekonomian Indonesia”. Jakarta: Erlangga (Cetakan ke-5), 1996.

Hamid, Abdul.”Buku Panduan Skripsi FEB UIN Jakarta”. Jakarta:

www.feb.uinjakarta.ac.id, 2011.

Handayani, Sri. “Upaya Pemerintah Sumatera Selatan Menarik Investor Asing

Dalam Kegiatan Penanaman Modal”. Vol. 11, No 1 Januari, Jurnal

Dinamika Hukum, 2011.

Hudea, Oana Simona dan Stelian Stancu. “Foreign Direct Invesments,

Technology Transfer, and Economic Growth. A Pael Approach”.

Romanian Journal of Economic Forecasting-2, 2012.

102

Imelia, Emilia. “Modul Ekonomi Regional Fakultas Ekonomi, Ilmu Ekonomi”.

Universitas Jambi, Jambi, 2006.

Jhingan, ML. “Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan”. Jakarta: PT.

Grafindo Persada, 2010.

. “Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan”. Jakarta: PT.

Grafindo Persada, 2012.

Kuncoro, Mudrajad.” Ekonomika Pembangunan: Masalah, Kebijakan, Politik”.

Jakarta: Erlangga, 2010.

Juanda, Bambang dan Junaidi. “Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan

Aplikasi”. Bogor: IPB Press, 2012.

Lewis, W. Arthur. “Perencanaan Pembangunan: Dasar-dasar Kebijakan

Ekonomi (Terjemahan: Karta Sapoetra dan E.Komaruddin)”. Jakarta:

Aksara Baru, 1986.

Lungan, Richard. “Aplikasi Statistika dan Hitung Peluang”. Edisi pertama:

Cetakan Pertama, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.

Mangun, Nadiatulhuda. “Analisis Potensi Ekonomi, Studi Kasus Provinsi

Sulawesi Selatan”, (Tesis S2, Program Pasca Sarjana Universitas

Diponegoro Semarang), 2007.

Maryanti, Sri. “Analisis Perencanaan Tenaga Kerja terhadap Kebutuhan

Tenaga Kerja di Provinsi Riau Tahun 2006-2010”. Vol. 4, No.1, Maret,

Hal. 54-62, Pekbis Jurnal, 2012.

Noor, Henry Faiszal. “Investasi: Pengelolaan Keuangan Bisnis dan

Pengembangan Ekonomi Masyarakat”. Jakarta: Indeks, 2009.

Prastowo, Andi. “Metode Penelitian Kualitatif dalam Presfektif Rancangan

Penelitian”. Jogjakarta: Ar-Ruzz Media, 2011.

Priadana, H. Moh Sidik dan Saludin Muis. “ Metode Penelitian Ekonomi dan

Bisnis (Edisi Pertama)”. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2009.

103

Rosadi, Dedi. “Ekonometrika dan Analisis Runtun Waktu Terapan dengan

Eviews”. Yogyakarta: ANDI, 2012.

Ruswana, Bachdi dkk. Data Series Sumatera Selatan. Sumatera Selatan: BPS

Sumatera Selatan, 2013.

Samuelson, Paul.A dan William Nordhaus. “Ilmu Makro Ekonomi”. Jakarta: PT.

Media Global Edukasi (Terjemahan), 2004.

Sari, Lapeti. “Analisa Perencanaan Kebutuhan Tenaga Kerja di Kabupaten

Indragiri Hilir”. Tahun II No.5, Maret, Jurnal Sosial Ekonomi

Pembangunan, 2012.

Sjafrizal. “Ekonomi Regional : Teori dan Aplikasi”. Padang: Baduose Media,

2008.

Sri, Mulyono. “Statistika Untuk Ekonomi”, (Edisi Kedua). Jakarta: Lembaga

Penerbit Fakultas Ekonomi UI, 2003.

Sukirno, Sadono. “Makro Ekonomi Teori Pengantar”. Jakarta: Rajawali Pers

(Cetakan ke-19), 2008.

______________. “Makro Ekonomi Teori Pengantar”. Jakarta: Rajawali Pers

(Edisi Ketiga), 2011.

Sumarsono, Sonny. “Teori dan Kebijakan Publik: Ekonomi Sumberdaya

Manusia (Edisi Pertama)”. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2009.

Tarigan, Robinson. “Ekonomi Regional: Teori dan Aplikasi Edisi Revisi”,

Jakarta: Bumi Aksara, 2009.

Teguh, Muhammad. “Metodologi Penelitian Ekonomi: Teori dan Aplikasi,

Jakarta: Raja Grafindo Persada, 2005.

Todaro, Michael. P. “Pembangunan Ekonomi: di Dunia Ketiga (Edisi

Pertama)”. Jakarta: Erlangga, 1998.

Todaro, Michael.P & Smith, Stephen C. “Pembangunan Ekonomi( Jilid Ke-2

Edisi ke Sembilan”. Jakarta: Erlangga, 2002.

104

LAMPIRAN

105

Lampiran 1.

Data Penelitian.

Tahun

PDRB ADHK 2000

(Juta Rp)

PMA

(Juta Rp)

PMDN

(Juta Rp)

Tenaga Kerja

(Orang)

1990 31.048.385 4.256,3094 35.717,7 2.433.046

1991 30.878.553 1.213,878 81.548,6 2.533.532

1992 34.040.958 0 51.478,2 2.876.882

1993 34.853.034 0 21.380,1 2.877.706

1994 37.581.447 14.565,2466 922.548,4 2.897.705

1995 41.153.577 29.779,9304 669.664 2.952.294

1996 44.746.740 0 362.383,1 2.868.699

1997 46.645.200 163,4296 238.358,4 2.987.336

1998 39.536.532 9.108,2216 241.795,4 3.110.101

1999 39.863.412 380.560,994 127.726,1 3.234.760

2000 41.317.799 0 96.760 3.226.724

2001 42.337.430 2.701.711,046 32.936 2.698.211

2002 43.643.276 39.660,58 17.058 2.761.197

2003 45.247.401 1.159.977,781 85.096 2.842.963

2004 47.344.395 1.273.228,41 57.122 3.091.740

2005 49.633.536 1.213.366,655 651.591 3.021.021

2006 52.214.848 255.779,32 697.424,8 3.021.938

2007 55.262.114 1.959.602,875 811.494 3.057.518

2008 58.065.455 1.438.662,308 378.462,7 3.191.355

2009 60.452.944 584.810,31 580.318,2 3.196.894

2010 63.859.140 1.661.658,632 1.738.439,6 3.421.193

2011 68.008.496 4.848.713,58 1.068.871,6 3.553.104

2012 72.094.166 7.078.036,5 2.930.597,1 3.532.932

Sumber: 1. Pendapatan Regional Provinsi-Provinsi di Indonesia Menurut Lapangan

Usaha 1983-1990

PDRB Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Selatan,1994-2001

PDRB Provinsi Sumatera Selatan Menurut Lapangan Usaha Tahun 2009

Sumatera Selatan Dalam Angka, 2013.

2. Pekerja di peroleh dari BPS (Badan Pusat Statistik),Sumatera Selatan

Dalam Angka Dalam Beberapa Tahun

3. Data Investasi di peroleh dari BKPM (Badan Koordinasi Penanaman

Modal)

106

Lampiran 2.

Uji Stasioneritas Data PDRB ADHK.

Uji ADF Data PDRB Pada Level

Null Hypothesis: PDRB has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=4) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.456867 0.9778

Test critical values: 1% level -4.440739

5% level -3.632896

10% level -3.254671 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(PDRB)

Method: Least Squares

Date: 05/22/14 Time: 10:48

Sample (adjusted): 2 23

Included observations: 22 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PDRB(-1) -0.064476 0.141127 -0.456867 0.6529

C 2332614. 4168433. 0.559590 0.5823

@TREND(1) 216217.6 224113.8 0.964767 0.3468 R-squared 0.122038 Mean dependent var 1865717.

Adjusted R-squared 0.029621 S.D. dependent var 2325422.

S.E. of regression 2290722. Akaike info criterion 32.25276

Sum squared resid 9.97E+13 Schwarz criterion 32.40153

Log likelihood -351.7803 Hannan-Quinn criter. 32.28780

F-statistic 1.320519 Durbin-Watson stat 1.541119

Prob(F-statistic) 0.290414

Sumber: Data diolah (Eviews6)

107

Uji ADF Data PDRB Diferensiasi Pertama

Null Hypothesis: D(PDRB) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=4)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.522375 0.0627

Test critical values: 1% level -4.467895 5% level -3.644963 10% level -3.261452 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PDRB,2) Method: Least Squares Date: 05/19/14 Time: 14:37 Sample (adjusted): 3 23 Included observations: 21 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(PDRB(-1)) -0.817995 0.232228 -3.522375 0.0024

C 566761.8 1128731. 0.502123 0.6217 @TREND(1) 89629.70 87131.92 1.028667 0.3173

R-squared 0.408053 Mean dependent var 202643.0

Adjusted R-squared 0.342281 S.D. dependent var 2859003. S.E. of regression 2318648. Akaike info criterion 32.28243 Sum squared resid 9.68E+13 Schwarz criterion 32.43165 Log likelihood -335.9655 Hannan-Quinn criter. 32.31481 F-statistic 6.204059 Durbin-Watson stat 1.843855 Prob(F-statistic) 0.008924

Sumber: Data diolah (Eviews6)

108

Uji ADF Data PDRB Diferensiasi kedua

Null Hypothesis: D(PDRB,2) has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=4) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.082832 0.0004

Test critical values: 1% level -4.498307

5% level -3.658446

10% level -3.268973 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(PDRB,3)

Method: Least Squares

Date: 05/19/14 Time: 14:38

Sample (adjusted): 4 23

Included observations: 20 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(PDRB(-1),2) -1.332596 0.219075 -6.082832 0.0000

C -567985.3 1495009. -0.379921 0.7087

@TREND(1) 54878.07 108595.7 0.505343 0.6198 R-squared 0.686197 Mean dependent var -169796.1

Adjusted R-squared 0.649280 S.D. dependent var 4728205.

S.E. of regression 2800121. Akaike info criterion 32.66570

Sum squared resid 1.33E+14 Schwarz criterion 32.81506

Log likelihood -323.6570 Hannan-Quinn criter. 32.69486

F-statistic 18.58710 Durbin-Watson stat 2.154213

Prob(F-statistic) 0.000053

Sumber: Data diolah (Eviews6)

109

Lampiran 3

Garfik Data PDRB ADHK

Grafik Data Pada Level

Sumber: Data diolah (Eviews6)

Grafik Data diferensiasi pertama

Sumber: Data diolah (Eviews6)

30,000,000

40,000,000

50,000,000

60,000,000

70,000,000

80,000,000

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

PDRB

-8,000,000

-6,000,000

-4,000,000

-2,000,000

0

2,000,000

4,000,000

6,000,000

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

DPDRB

110

Grafik Data Diferensiasi kedua

Sumber: Data diolah (Eviews6)

Grafik Data Proyeksi Dinamik 24thn

Sumber: Data diolah (Eviews6)

-12,000,000

-8,000,000

-4,000,000

0

4,000,000

8,000,000

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

D2PDRB

30,000,000

40,000,000

50,000,000

60,000,000

70,000,000

80,000,000

10 12 14 16 18 20 22 24

PDRBF ± 2 S.E.

Forecast: PDRBF

Actual: PDRB

Forecast sample: 1 24

Adjusted sample: 9 24

Included observations: 15

Root Mean Squared Error 910556.1

Mean Absolute Error 520009.6

Mean Abs. Percent Error 1.221699

Theil Inequality Coefficient 0.008602

Bias Proportion 0.000497

Variance Proportion 0.003291

Covariance Proportion 0.996212

111

Grafik Proyeksi PDRB ADHK Provinsi Sumatera Selatan 1990-2017

Sumber: Data diolah (Eviews6)

Grafik Data Proyeksi PDRB ADHK Sumatera Selatan 2013-2017

Sumber: Data diolah (Eviews6)

30,000,000

40,000,000

50,000,000

60,000,000

70,000,000

80,000,000

90,000,000

100,000,000

110,000,000

5 10 15 20 25

PDRBFDIN

PDRBFDINATAS

PDRBFDINBAWAH

72,000,000

76,000,000

80,000,000

84,000,000

88,000,000

92,000,000

96,000,000

100,000,000

104,000,000

108,000,000

112,000,000

24 25 26 27 28

PDRBFDIN ± 2 S.E.

112

Lampiran 4

Korelogram Data (Data diolah Eviews6)

Korelogram Data PDRB Diferensiasi Kedua Sample: 1 23

Included observations: 21 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob ***| . | ***| . | 1 -0.347 -0.347 2.9154 0.088

. *| . | .**| . | 2 -0.112 -0.264 3.2315 0.199

. | . | . *| . | 3 -0.021 -0.198 3.2434 0.356

. | . | .**| . | 4 -0.055 -0.220 3.3280 0.505

. |**. | . |* . | 5 0.217 0.091 4.7446 0.448

***| . | ***| . | 6 -0.366 -0.363 9.0474 0.171

. |* . | . *| . | 7 0.155 -0.131 9.8771 0.196

. | . | . *| . | 8 0.043 -0.121 9.9454 0.269

. | . | . *| . | 9 -0.046 -0.148 10.029 0.348

. | . | .**| . | 10 0.005 -0.216 10.030 0.438

. | . | . | . | 11 0.052 0.044 10.160 0.516

. | . | . *| . | 12 -0.003 -0.180 10.161 0.602

. | . | . *| . | 13 -0.030 -0.093 10.217 0.676

. | . | . *| . | 14 0.004 -0.076 10.218 0.746

. | . | . *| . | 15 0.010 -0.070 10.226 0.805

. | . | . *| . | 16 0.006 -0.137 10.230 0.854

. | . | . | . | 17 -0.021 0.013 10.281 0.891

. | . | . *| . | 18 0.004 -0.104 10.284 0.922

. | . | . | . | 19 0.012 -0.052 10.316 0.945

. | . | . | . | 20 -0.008 -0.045 10.347 0.961

Korelogram Uji Q-statistik Model 3

Sample: 9 23

Included observations: 15 Q-statistic

probabilities adjusted for 2 ARMA term(s)

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . **| . | . **| . | 1 -0.245 -0.245 1.0953

. *| . | . **| . | 2 -0.199 -0.275 1.8683

. *| . | . **| . | 3 -0.088 -0.251 2.0331 0.154

. |* . | . *| . | 4 0.080 -0.105 2.1807 0.336

. |** . | . |* . | 5 0.246 0.200 3.7284 0.292

. *| . | . | . | 6 -0.193 -0.059 4.7865 0.310

. *| . | . *| . | 7 -0.115 -0.091 5.2066 0.391

. | . | . | . | 8 0.038 -0.043 5.2602 0.511

. | . | . *| . | 9 -0.016 -0.154 5.2713 0.627

. | . | . *| . | 10 0.001 -0.162 5.2714 0.728

. | . | . | . | 11 0.005 -0.019 5.2730 0.810

. | . | . | . | 12 0.027 0.027 5.3336 0.868

. | . | . | . | 13 -0.036 -0.051 5.4952 0.905

. | . | . | . | 14 -0.006 -0.000 5.5031 0.939

113

Lampiran 5

Estimasi Model ARIMA (diolah Eviews6)

Model 1

Dependent Variable: D(PDRB,2)

Method: Least Squares

Sample (adjusted): 9 23

Included observations: 15 after adjustments

Convergence achieved after 7 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 154559.9 615068.0 0.251289 0.8055

AR(6) -0.303154 0.244045 -1.242209 0.2361 R-squared 0.106104 Mean dependent var 145814.0

Adjusted R-squared 0.037343 S.D. dependent var 3163823.

S.E. of regression 3104187. Akaike info criterion 32.85797

Sum squared resid 1.25E+14 Schwarz criterion 32.95237

Log likelihood -244.4348 Hannan-Quinn criter. 32.85696

F-statistic 1.543082 Durbin-Watson stat 2.223299

Prob(F-statistic) 0.236102 Inverted AR Roots .71+.41i .71-.41i .00-.82i -.00+.82i

-.71+.41i -.71-.41i

Model 2

Dependent Variable: D(PDRB,2)

Method: Least Squares

Sample (adjusted): 3 23

Included observations: 21 after adjustments

Convergence achieved after 12 iterations

MA Backcast: -3 2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 186022.5 479373.5 0.388053 0.7023

MA(6) -0.916101 0.051454 -17.80413 0.0000 R-squared 0.317062 Mean dependent var 202643.0

Adjusted R-squared 0.281118 S.D. dependent var 2859003.

S.E. of regression 2424060. Akaike info criterion 32.33018

Sum squared resid 1.12E+14 Schwarz criterion 32.42966

Log likelihood -337.4669 Hannan-Quinn criter. 32.35177

F-statistic 8.820974 Durbin-Watson stat 2.448442

Prob(F-statistic) 0.007867 Inverted MA Roots .99 .49-.85i .49+.85i -.49-.85i

-.49+.85i -.99

114

Model 3

Dependent Variable: D(PDRB,2) Method: Least Squares Sample (adjusted): 9 23 Included observations: 15 after adjustments Failure to improve SSR after 19 iterations MA Backcast: 3 8

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 145814.0 345755.1 0.421726 0.6807

AR(6) -0.240772 0.109983 -2.189181 0.0491 MA(6) 0.984850 0.065858 14.95422 0.0000

R-squared 0.911253 Mean dependent var 145814.0

Adjusted R-squared 0.896462 S.D. dependent var 3163823. S.E. of regression 1018033. Akaike info criterion 30.68150 Sum squared resid 1.24E+13 Schwarz criterion 30.82311 Log likelihood -227.1112 Hannan-Quinn criter. 30.67999 F-statistic 61.60813 Durbin-Watson stat 1.810481 Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots .68+.39i .68-.39i .00-.79i -.00+.79i -.68+.39i -.68-.39i

Inverted MA Roots .86+.50i .86-.50i .00-1.00i -.00+1.00i -.86+.50i -.86-.50i

115

Lampiran 6

Perhitungan ICOR, Rasio Modal-Tenaga Kerja, dan ILOR

ICOR Provinsi Sumatera Selatan 1990-2012

Tahun (t) ∆PDRB (Juta Rp) ICOR PMA ICOR PMDN ICOR Investasi

1991 -169832 -0,02506188 -0,21031196 -0,235373836

1992 3162405 0,000383846 0,025786893 0,02617074

1993 812076 0 0,063390865 0,063390865

1994 2728413 0 0,007836094 0,007836094

1995 3572130 0,004077468 0,258262829 0,262340297

1996 3593163 0,008287943 0,186371729 0,194659672

1997 1898460 0 0,190882663 0,190882663

1998 -7108668 0,00002299 -0,03353067 -0,03350768

1999 326880 0,027864114 0,739706926 0,76757104

2000 1454387 0,261664188 0,087821261 0,349485449

2001 1019631 0 0,094897076 0,094897076

2002 1305846 2,068935423 0,025221963 2,094157386

2003 1604125 0,024724121 0,010633835 0,035357955

2004 2096994 0,553162184 0,040579992 0,593742176

2005 2289141 0,556203576 0,024953465 0,581157041

2006 2581312 0,470058116 0,252426286 0,722484401

2007 3047266 0,083937313 0,228869026 0,312806339

2008 2803341 0,699024084 0,289473881 0,988497965

2009 2387489 0,602583848 0,158519139 0,761102987

2010 3406196 0,171690152 0,170371347 0,342061499

2011 4149356 0,400461814 0,418966124 0,819427938

2012 4085670 1,186760943 0,261614766 1,448375708

Rata-rata 0,322490011 0,149670161 0,472160172

Sumber: Data diolah (Microsoft Exel2007)

116

Rasio Modal-Tenaga Kerja Provinsi Sumatera Selatan 1990-2012

Tahun (t)

Investasi

(Juta Rp)

Tenaga Kerja

(Orang)

Perubahan

Investasi (∆K)

Perubahan Tenaga

Kerja (∆L)

1990 39974,0094 2.433.046

1991 82762,478 2.533.532 42788,4686 100.486

1992 51478,6 2.876.882 -31283,878 343.350

1993 21380,1 2.877.706 -30098,5 824

1994 937113,647 2.897.705 915733,5466 19.999

1995 699443,93 2.952.294 -237669,7162 54.589

1996 362383,1 2.868.699 -337060,8304 -83.595

1997 238521,83 2.987.336 -123861,2704 118.637

1998 250903,622 3.110.101 12381,792 122.765

1999 508287,094 3.234.760 257383,4724 124.659

2000 96760 3.226.724 -411527,094 -8.036

2001 2734647,05 2.698.211 2637887,046 -528.513

2002 56718,58 2.761.197 -2677928,466 62.986

2003 1245073,78 2.842.963 1188355,201 81.766

2004 1330350,41 3.091.740 85276,629 248.777

2005 1864957,66 3.021.021 534607,245 -70.719

2006 953204,12 3.021.938 -911753,535 917

2007 2771096,88 3.057.518 1817892,755 35.580

2008 1817125,01 3.191.355 -953971,867 133.837

2009 1165128,51 3.196.894 -651996,498 5.539

2010 3400098,23 3.421.193 2234969,722 224.299

2011 5917585,18 3.553.104 2517486,948 131.911

2012 10008633,6 3.532.932 4091048,42 -20.172

Rata-rata 453120,8905 49.995

Rasio Modal-Tenaga Kerja (∆K/∆L)

9063357,103

Sumber: Data diolah (Microsoft Exel2007)

117

Perihitunga ILOR Provinsi Sumatera Selatan Tahun 1990-2012

Tahun (t)

PDRB

ADHK

(Juta Rp)

Tenaga

Kerja

(orang)

∆PDRB

(Juta Rp)

∆Tenaga

Kerja

(Orang) ILOR

1990 31048385 2.433.046 - - -

1991 30878553 2.533.532 -169832 100.486 -0,591679

1992 34040958 2.876.882 3162405 343.350 0,1085724

1993 34853034 2.877.706 812076 824 0,0010147

1994 37581447 2.897.705 2728413 19.999 0,0073299

1995 41153577 2.952.294 3572130 54.589 0,0152819

1996 44746740 2.868.699 3593163 -83.595 -0,023265

1997 46645200 2.987.336 1898460 118.637 0,0624912

1998 39536532 3.110.101 -7108668 122.765 -0,01727

1999 39863412 3.234.760 326880 124.659 0,3813601

2000 41317799 3.226.724 1454387 -8.036 -0,005525

2001 42337430 2.698.211 1019631 -528.513 -0,518338

2002 43643276 2.761.197 1305846 62.986 0,0482339

2003 45247401 2.842.963 1604125 81.766 0,0509723

2004 47344395 3.091.740 2096994 248.777 0,1186351

2005 49633536 3.021.021 2289141 -70.719 -0,030893

2006 52214848 3.021.938 2581312 917 0,0003552

2007 55262114 3.057.518 3047266 35.580 0,011676

2008 58065455 3.191.355 2803341 133.837 0,047742

2009 60452944 3.196.894 2387489 5.539 0,00232

2010 63859140 3.421.193 3406196 224.299 0,0658503

2011 68008496 3.553.104 4149356 131.911 0,0317907

2012 72094166 3.532.932 4085670 -20.172 -0,004937

Rata-rata

-0,010831 / 0,0010831

Sumber: Data diolah (Microsoft Exel2007)

118

Lampiran 7

Hasil Proyeksi Pertumbuhan, Investasi, dan Tenaga Kerja

Proyeksi Dinamik Model ARIMA Data PDRB ADHK

Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2013-2017

Obs PDRBFDIN PDRBFDINATAS PDRBFDINBAWAH

1 31048385 NA NA

2 30878553 NA NA

3 34040958 NA NA

4 34853034 NA NA

5 37581447 NA NA

6 41153577 NA NA

7 44746740 NA NA

8 46645200 NA NA

9 39536532 NA NA

10 39863412 NA NA

11 41317799 NA NA

12 42337430 NA NA

13 43643276 NA NA

14 45247401 NA NA

15 47344395 NA NA

16 49633536 NA NA

17 52214848 NA NA

18 55262114 NA NA

19 58065455 NA NA

20 60452944 NA NA

21 63859140 NA NA

22 68008496 NA NA

23 72094166 NA NA

24 76271123 77375749 75166496

25 80663748 83134524 78192973

26 85315275 89451003 81179546

27 89850697 95906363 83795031

28 94529183 102729967 86328399

Sumber: Data diolah (Eviews6)

119

Proyeksi Pertumbuhan PDRB Sumatera Selatan Tahun 2013-2017

ADHK Tahun 2000

Tahun (t) PDRB ADHK

(Juta Rp)

∆PDRB ADHK

(Juta Rp)

Pertumbuhan Persentase Persen

2013

75.166.496 3.072.330,00 0,043 100 4

76.271.123 4.176.957,00 0,058 100 5,8

77.375.749 5.281.583,00 0,073 100 7,3

2014

78.192.973 1.921.850,00 0,02519761 100 2,5

80.663.748 4.392.625,00 0,057592242 100 5,75

83.134.524 6.863.401,00 0,089986888 100 8,99

2015

81.179.546 515.798,00 0,006394421 100 0,63

85.315.275 4.651.527,00 0,057665644 100 5,76

89.451.003 8.787.255,00 0,108936855 100 10,89

2016

83.795.031 -1.520.244,00 -0,01781913 100 -1,8

89.850.697 4.535.422,00 0,053160726 100 5,3

95.906.363 10.591.088,00 0,130464982 100 13,04

2017

86.328.399 -3.522.298,00 -0,039201677 100 -3,9

94.529.183 4.678.486,00 0,052069557 100 5,2

102.729.967 12.879.270,00 0,143340791 100 14,33

Sumber: Data diolah (Microsoft Exel2007)

120

Perhitungan Proykesi Investasi Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2013-2017

Tahun

(t) ICOR

Pertumbuhan

(Persen)

PDRB

Proyeksi

ADHK

(Juta Rp)

Proyeksi

Investasi

(Juta Rp)

Proyeksi

Investasi/

Persen (Juta Rp)

2013

0,472160172 4,3 75.166.496 152.609.690 1.526.097

0,472160172 5,8 76.271.123 208.870.682 2.088.707

0,472160172 7,3 77.375.749 266.696.352 2.666.963

2014

0,472160172 2,5 78.192.973 92.299.019 922.990

0,472160172 5,75 80.663.748 218.995.702 2.189.957

0,472160172 8,9 83.134.524 349.350.019 3.493.500

2015

0,472160172 0,6 81.179.546 22.997.849 229.978

0,472160172 5,76 85.315.275 232.027.055 2.320.270

0,472160172 10,9 89.451.003 460.363.690 4.603.637

2016

0,472160172 -1,7 83.795.031 -67.259.950 -672.599

0,472160172 5,3 89.850.697 224.846.779 2.248.468

0,472160172 13 95.906.363 588.681.143 5.886.811

2017

0,472160172 -3,9 86.328.399 -158.967.244 -1.589.672

0,472160172 5,2 94.529.183 232.091.160 2.320.912

0,472160172 14,4 102.729.967 698.471.984 6.984.720

Sumber: Data diolah (Microsoft Exel2007)

121

Proyeksi Tenaga Kerja Berdasarkan Rasio Modal-Tenaga Kerja Provinsi

Sumatera Selatan Tahun 2013-2017

Tahun (t)

Proyeksi

Investasi

(Juta Rp)

Rasio Modal-Tenaga

Kerja

Kebutuhan Tenaga

Kerja (Orang)

2013

1.526.097 9,063357 168380,9873

2.088.707 9,063357 230456,2206

2.666.964 9,063357 294257,8561

2014

922.990 9,063357 101837,5421

2.189.957 9,063357 241627,5779

3.493.500 9,063357 385453,2046

2015

229.978 9,063357 25374,48321

2.320.271 9,063357 256005,6941

4.603.637 9,063357 507939,4975

2016

-672.599 9,063357 -74210,80291

2.248.468 9,063357 248083,3537

5.886.811 9,063357 649517,7228

2017

-1.589.672 9,063357 -175395,4964

2.320.912 9,063357 256076,4185

6.984.720 9,063357 770654,8468

Sumber: Data diolah (Microsoft Exel2007)

122

Proyeksi Tenaga Kerja Berdasarkan ILOR Provinsi Sumatera Selatan

Tahun 2013-2017

Tahun (t)

Proyeksi PDRB ADHK

(Juta Rp) ∆ PDRB ADHK

(Juta Rp) ILOR

Penyerapan Tenaga Kerja

(Orang)

75.166.496 2.235.379,00 0,0010831 2421,13899

2013 76.271.123 4.371.950,00 0,0010831 4735,25905

77.375.749 6.508.520,00 0,0010831 7049,37801

78.192.973 1.420.506,00 0,0010831 1538,55005

2014 80.663.748 4.581.381,00 0,0010831 4962,09376

83.134.524 7.742.257,00 0,0010831 8385,63856

81.179.546 9.332.789,00 0,0010831 10108,3438

2015 85.315.275 4.685.862,00 0,0010831 5075,25713

89.451.003 8.438.446,00 0,0010831 9139,68086

83.795.031 814.769,00 0,0010831 882,476304

2016 89.850.697 4.904.761,00 0,0010831 5312,34664

95.906.363 8.994.753,00 0,0010831 9742,21697

86.328.399 923.571,00 0,0010831 1000,31975

2017 94.529.183 5.207.870,00 0,0010831 5640,644

102.729.967 9.492.169,00 0,0010831 10280,9682

Sumber : Data diolah (Microsoft Exel2007)