pengaruh inflasi, kenaikan upah minimum dan jumlah penduduk terhadap pdrb provinsi...

PENGARUH INFLASI, KENAIKAN UPAH MINIMUM DAN JUMLAH

PENDUDUK TERHADAP PDRB PROVINSI BANTEN 2010-2017

SKRIPSI

Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E.)

Disusun oleh :

IRFAN ACKHADI

1112084000058

JURUSAN EKONOMI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

JAKARTA

1440 H / 2019 M

ii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF

iii

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH

iv

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI

Hari ini Rabu, 26 Juni 2019 telah dilakukan Ujian Skripsi atas Mahasiswa:

1. Nama : Irfan Ackhadi

2. NIM : 1112084000058

3. Jurusan : Ekonomi Pembangunan

4. Judul Skripsi : Pengaruh Inflasi, Kenaikan Upah Minimum dan Jumlah

Penduduk terhadap PDRB Provinsi Banten Tahun

2010-2017

Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang

bersangkutan selama proses ujian skripsi, maka diputuskan bahwa mahasiswa

tersebut di atas dinyatakan LULUS dan skripsi ini diterima sebagai salah satu syarat

untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Jakarta, 25 Juli 2019

1. Dr. Muhammad Hartana I. Putra, M.Si

NIP196806052008011023

2. Arief Fitrijanto, M.Si

NIP 197111182005011003

3. Arief Fitrijanto, M.Si

NIP 197111182005011003

4. Djaka Badranaya, S.Ag., M.E

NIP 197705302007011008

v

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Identitas pribadi

Nama lengkap ; Irfan Ackhadi

Tempat tanggal lahir ; Jakarta, 19 Oktober 1993

Alamat ; JL. KH. Dewantoro GG. Tego Rt 02/04

Ciputat Tangerang Selata

Nomor handphone ; 081294538141

E-mail ; [email protected]

Latar belakang kelurga

Nama ayah ; Supandi

Tempat tanggal lahir ; Tangerang 12 April 1962

Nama ibu ; Wati

Tempat, tanggal lahir ; Tangerang 12 Juli 1958

Alamat ; JL.KH. Dewantoro GG.Tego Rt 02/04

Ciputat Tangerang Selatan

Ank ke – dari- ; 3 dari 3 Bersaudara

Pendidikan formal

1. SDN ciputat III ; Tahun 2000-2005

2. SMP muhamadiyah 17 ciputat ; Tahun 2005-2008

3. SMAN negri 9 tangerang selatan ; Tahun 2008-2011

4. UIN syarif hidayatullah Jakarta ; Tahun 2012-2019

vi

ABSTRACT

One of the goals of economic development is to measure the level of GDP, the

province has a fluctuating GDP level during 2010-2017, many factors that can cause

problems in increasing GDP such as inflation, rising minimum wages and

population. This study aims to determine the effect of inflation, increase the

minimum wage and the number of population towards the provincial GDP in 2010-

2017.

This research is a quantitative research. The data used is secondary data of 8

districts / cities in Banten province. Data analysis used is panel data analysis with

fixed effect data model processed using eviews 8. The results of the study show

that; 1) negative negative inflation and significant GDP in the province in 2010-

2017; 2) the increase in minimum wages has a positive and significant effect on the

GDP of the Banten province 2010-2017; 3) the population has a positive and

significant effect on the provincial GDP in 2010-2017.

Keywords ; The Influence Of Inflation, The Increase In Minimum Wages and The

Number Of Population In The 2010-2017 Provincial GDP.

vii

ABSTRAK

Salah satu tujuan dari pembangunan ekonomi adalah dengan mengukur

tingkat PDRB, provinsi banten memiliki tingkat PDRB yang fluktuaktif selama

tahun 2010-2017 banyak faktor yang dapat menimbulkan masalah meningkatnya

PDRB seperti inflasi, kenaikan upah minimum dan jumlah penduduk. Penelitian ini

bertujuan untuk mengetahuin pengaruh inflasi, kenikan upah minimum dan jumlah

penduduk terhadap PDRB provinsi banten tahun 2010-2017.

Penelitian ini merupakan penelitin kuantitatif. Data yang digunakan adalah

data sekunder 8 kabupaten/kota di provinsi banten. Analisis data yang digunakan

yaitu analisis data panel dengan model fixed effect data diolah dengan menggunakan

eviews 8. Hasil penelitian menunjukan bahwa; 1) inflasi berpenruh negtaif dan

signifikan terhadap PDRB di provinsi banten pada tahun 2010-2017; 2) kenaikan

upah minimum berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB provinsi banten

2010-2017; 3) jumlah penduduk berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB

provinsi banten tahun 2010-2017.

Kata kunci ; Pengaruh Inflasi, Kenaiakan Upah Minimum dan Jumlah Penduduk

Terhadap PDRB Provinsi Banten 2010-2017

viii

KATA PENGANTAR

Assalamualaikum Wr. Wb

Segala puji bagi Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia,

sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Pengaruh Inflasi,

Kenaikan Upah Minimum dan Jumlah Penduduk Terhadap PDRB Provinsi

Banten 2010-2017” dengan baik. Tak lupa shalawat serta salam penulis haturkan

ke hadirat baginda Rasulullah SAW yang telah membimbing umatnya dari jaman

jahiliyah menuju ke jaman yang terang benderang.

Penyusunan skripsi ini dimaksudkan untuk memenuhi sebagian syarat-syarat

guna mencapai gelar Sarjana Ekonomi di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Dalam

penulisan skripsi ini masih jauh dari kata sempurna baik dalam proses maupun

isinya, penulis tidak dapat menyelesaikan skripsi ini tanpa do’a, dukungan, serta

bimbingan dari orang-orang yang berada di sekeliling penulis. Oleh karena itu,

izinkanlah penulis menyampaikan terimakasih kepada :

1. Keluarga tercinta, yang selalu menjaga dan merawat penulis dengan penuh

kesabaran, sehingga penulis bisa tumbuh besar dan bisa sampai ke tahap ini.

Terima kasih kepada orang tua saya bapak supandi, dan ibu saya ,ibu wati (alm)

atas eagala perjuangan dan kasih sayangnya yang tak terbatas, serta doa yang

tiada hentinya demi keselamatan dan kesuksesan kami anak-anaknya,

terimakasih kepada kakak saya irwati,ilman faisal yang mendukung saya

sampai bisa ke tahap ini. Semoga penulis selalu bisa membahagaikan kelurga.

2. Bapak Prof. Dr. Amilin, SE., Ak., CA., M.Si., BKP., QIA., CRMP, selaku

Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

3. Arief Fitrijanto M.Si selaku pembimbing yang telah meluangkan waktu,

memberikan arahan, serta ilmu yang bermanfaat, selama perkuliahan sehingga

skripsi ini dapat selesai dengan baik. Semoga bapak selalu diberikan rahmat

dan karunia oleh Allah SWT.

4. Bapak Arief Fitrijanto M.Si selaku Ketua Jurusan Ekonomi Pembangunan dan

Bapak Dr. Sofyan Rizal M.Si selaku Sekretaris Jurusan Ekonomi

Pembangunan yang selalu memberikan ilmu yang bermanfaat.

ix

5. Seluruh jajaran dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang senantiasa

memberikan ilmu yang bermanfaat bagi penulis selama perkuliahan

6. Seluruh jajaran karyawan dan staff UIN Syarif Hidayatullah yang telah

melayani dan membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi

7. Seluruh kawan-kawan seperjuangan sudara: M. nur kurniawan,zaki

mubarok,khairul umam, M saeful nurul zaman, amirudin,farhan sidiq,afif

maulana rifai, fitriadi fauzan, yang selalu memberi semangat pada penulis.

8. Saudari mayrizky dwihindarti selaku calon istri saya yang selalu sabar dan

memberi semangat pada saya.

9. Saudara azka dwiaksa dan saudara tanu yang sepenuh hati menolong saya

dalam mengerjakan skripsi ini.

Seluruh kawan-kawan diluar kampus UIN Syarif Hidayatullah yang juga

memberikan dukungan dan do’a kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kata sempurna karena

keterbatasan pengetahuan dan pengalaman yang dimiliki penulis. Oleh karena itu,

penulis mengharapkan segala bentuk saran dan kritik yang membangun demi

pencapaian yang lebih baik.

Wassalamualaikum Wr. Wb

Jakarta, 21 Juni 2019

Irfan Ackhadi

x

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ...............................ii

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ........................iii

DAFTAR RIWAYAT HIDUP .........................................................................iv

ABSTRAK .......................................................................................................vi

KATA PENGANTAR .......................................................................................vii

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

DAFTAR TABEL .............................................................................................xiii

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

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

B. Rumusan Masalah .....................................................................7

C. Tujuan Penelitian ......................................................................7

D. Manfaat Penelitian ....................................................................8

BAB II TINJAUAN PUSTAKA .................................................................9

A. Landasan Teori ..........................................................................9

1. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) ........................9

2. Inflasi .................................................................................10

3. Upah Minimum ..................................................................13

4. Jumlah Penduduk ...............................................................14

B. Penelitian Terdahulu .................................................................21

C. Hubungan Antara Variabel .......................................................25

D. Kerangka Pemikiran ..................................................................27

E. Hipotesis ...................................................................................27

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ...................................................29

A. Ruang Lingkup Penelitian .........................................................29

B. Jenis dan Sumber Data ..............................................................29

C. Metode Pengumpulan data ........................................................29

xi

1. Estimasi Parameter ..............................................................30

2. Uji Hipotesis .......................................................................32

D. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional ...........................33

BAB IV PEMBAHASAN .............................................................................34

A. Gambaran Umum Objek Penelitian ..........................................34

B. Deskripsi data penelitian ...........................................................35

1. Deskripsi Produk Domestic Regional Bruto (PDRB) .........35

2. Deskripsi inflasi kabupaten/kota provinsi banten ...............37

3. Deskripsi kenaikan upah minimum ....................................38

4. Deskripsi Jumlah Penduduk Kabupaten/Kota

Provinsi Banten ...................................................................39

C. Penentuan Model ......................................................................40

D. Pengujian Hipotesis ..................................................................42

BAB V PENUTUP .......................................................................................47

A. Simpulan ...................................................................................47

B. Saran ..........................................................................................47

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................48

LAMPIRAN……………………………………………………………………..50

xiii

DAFTAR TABEL

Tabel 1.1 PDRB Kabupaten/Kota Provinsi Banten 2010-2017 .........................2

Tabel 1. 1 Tingkat Inflasi di Provinsi Banten 2010-2017 ...................................3

Tabel 1. 2 Upah Minimum Provinsi Banten 2010-2017 .....................................5

Tabel 1. 3Jumlah Penduduk Provinsi Banten 2010-2017 ...................................6

Tabel 4.1 tingkat PDRB provinsi banten 2010-2017 .........................................21

Tabel 4.2 inflasi kabupaten/kota provinsi banten ...............................................23

Tabel 4.3 upah minimum kabupaten/kota provinsi banten .................................24

Tabel 4.4 jumlah penduduk kabupaten/kota provinsi banten..............................25

Tabel 4.5Hasil Uji Chow.....................................................................................26

Tabel 4.6 Hasil Uji Hausman .............................................................................27

Tabel 4.7 Tabel Hasil Perhitungan Estimasi Data Panel....................................28

Tabel 4.8 Hasil Uji Chow....................................................................................33

Tabel 4.9 Hasil Uji Hausmann ............................................................................34

Tabel 4.10 Hasil Perhitungan Estimasi Data Panel .............................................35

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Masalah pertumbuhan ekonomi dapat dipandang sebagai masalah makro

ekonomi dalam jangka panjang. Pertumbuhan ekonomi dapat didefinisikan

sebagai perkembangan kegiatan dalam perekonomian yang menyebabkan

barang dan jasa yang diproduksi dalam masyarakat bertambah. Kemampuan

suatu negara untuk menghasilkan barang dan jasa akan meningkat disebabkan

oleh faktor-faktor produksi yang akan selalu mengalami pertambahan dalam

jumlah dan kualitasnya (Sukirno, 2013).

Teori Pertumbuhan Ekonomi Neo Klasik menyatakan pertumbuhan

ekonomi (di daerah diukur dengan pertumbuhan PDRB) bergantung pada

perkembangan faktor-faktor produksi yaitu: modal, tenaga kerja, dan teknologi

(Rustiono, 2008).

Pemerintah Indonesia nampaknya menyadari bahwa pembangunan

nasional salah satu tujuan masyarakat untuk adil dan makmur. Sejalan dengan

tujuan tersebut, berbagai kegiatan pembangunan diarahkan kepada

pembangunan daerah khususnya daerah yang memiliki tingkat produk

domestic regional bruto (PDRB) yang rendah, pembangunan daerah dilakukan

secara terpadu dan berkesinabungan sesuai prioritas dan kebutuhan daerah

tersebut dengan sasaran pembangunan nasional yang telah di tetapkan melalui

pembangunan jangka panjang dan jangka pendek.

Produk domestik regional bruto (PDRB) harga berlaku menunjukan

kemampuan sumber daya ekonomi yang dihasilkan oleh suatu wilayah. nilai

produk domestik regional bruto (PDRB) yang besar menunjukan kemampuan

sumber daya ekonomi yang cukup besar, dan begitu pun pada sebaliknya,

apabila nilai PDRB cukup kecil menunjukan sumber daya ekonomi cukup

kecil. berikut data produk domestik regional bruto (PDRB) pengeluaran atas

dasar harga berlaku (ADHB) menurut kabupaten atau kota di provinsi banten.

2

Tabel 1. 1

PDRB pengeluaran ADHB menurut Kabupaten/Kota Provinsi Banten

(juta rupiah)

Kab/kota 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Kab

pandeglan

g

1227954

1,58

136949

73,11

15115436

,76

16443905

,89

18203769

,04

20339261

,34

22168666

,57

2437507

4,58

Kab lebak 1257253

8,49

139608

48,51

15215899

,36

16742046

,8

18594546 20675248

,22

22527849

,15

24750,6

8

Kab

Tangerang

5809941

8,94

657412

59,06

72303651

,4

80570551

,87

91410471

,61

10156468

,1,2

10917216

3,5

119293,

28

Kab serang 3384099

0,22

381868

51,48

42039509

,83

45972293

,42

51320986

,07

56684286

,82

61266306

,78

66048,9

6

Kota

Tangerang

6692137

8,13

757099

28,11

83648127

,21

94561020

,02

10995604

6,1

12467670

7,5

13608543

8

149420,

37

Kota cilegon 4467652

8,71

498276

56,66

55414144

,38

61746903

,12

69749374

,15

77258956

,33

82419212

,21

89142,3

2

Kota serang 1254957

2,23

141609

18,97

15506672

,83

17452620

,58

19657736

,04

21847319

,37

23929330

,39

26482,6

5

Kota

Tangerang

selatan

3052531

4,92

348918

50,46

39071487

,56

44346740

,54

50074110

,56

56018848

,41

60721678

,2

68317,1

5

Banten 2714652

83,2

306174

286,4

33822492

9,2

37783608

2,2

42874006

8,9

47854397

1,7

51839064

4,8

2491852

99,9

Sumber : BPS

Dari data diatas menunjukan bahwa produk domesti regional bruto

(PDRB) provinsi banten setiap tahun mengalami kenaikan yang signifikan,

pada tahun 2015 kenaikan sebesar 478543971,7 juta rupiah. kota yang paling

tinggi mengalami tingkat produk regional bruto yaitu kota Tangerang

dikarenakan perusahaan industry di kota Tangerang cukup banyak, oleh karena

itu peluang tenaga kerja cukup banyak dan pertumbuhan ekonomi di kota

tersebut mengalami kenaikan.

3

Seperti perkembangan produk domestik regional bruto (PDRB) sangat

berpengaruh pada pertumbuhan ekonomi, Perkembangan tingkat inflasi juga

sangat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi, seperti laju inflasi di provinsi

banten seiring berjalannya waktu dari tahun ke tahun mengalami perbedaan.

Inflasi sangat penting bagi pertumbuhan ekonomi, karena semakin tinggi

tingkat inflasi maka sangat berpengaruh pada pertumbuhan ekonomi. Inflasi

merupakan naiknya barang dan jasa yang berlangsung terus menerus, tinggi

dan rendahnya tingkat inflasi juga memberi dampak pada naik turunnya tingkat

produksi.

Jika inflasi disebabkan oleh tingkat permintaan agregat maka sesuai

dengan hukum permintaan bahwa jumlah kenaikan baranag yang diminta akan

mengakibatkan pada kenaikan harga sehingga ketersedian barang/jasa menjadi

sangat terbatas. Dalam jasa memenuhi kapasitas barang/jasa tersebut,

perusahaan akan banyak sekali memerlukan tenaga kerja, menurut data BPS

inflasi diprovinsi banten pada tahun 2010-2017 mengalami fluktuaktif.

Tabel 1. 2

Tingkat Inflasi di Provinsi Banten

Tahun Inflasi

2010 6,10%

2011 3,45%

2012 4,37%

2013 9,64%

2014 7,94%

2015 4,29%

2016 3.75%

2017 3,45%

Sumber; BPS

Dari tabel diatas menunjukan tingkat inflasi pada tahun 2010 di provinsi

banten cukup tinggi sebesar 6,10%, sedangkan pada tahun 2011 tingkat inflasi

di provinsi banten membaik dibandingkan tahun sebelumnya, namun pada

tahun 2012 sampai dengan 2013 tingkat inflasi di provinsi banten mengalami

4

kenaikan. Pada tahun 2013 kenaikan inflasi cukup drastis dikarnakan kenaikan

harga BBM, namun selain itu kenaikan tarif listrik di provinsi banten juga

mempengaruhi tingkat inflasi kenaikan tarif listrik di provinsi banten

mempengaruhi biaya produksi juga ikutan naik, dikarenakan listrik merupakan

suatu kebutuhan pokok dalam proses produksi, terlebih perusahaan banayak

menggunakan mesin untuk proses produksi. Sedangkan pada tahun 2014 turun

tingkat inflasi hanya 1,7%, dan sedangkan pada tahun 2015 harga pokok

masyarakat banten secara umum mengalami penurunan sedangkat tingkat

inflasi di provinsi banten pun mengalami penurunan.

Begitupun dengan Upah sangat penting peranannya bagi para pekerja

untuk memenuhi kebutuhan bagi dirinya maupun keluarganya dalam rangka

mencapai kesejahteraan hidupnya. Bagi perusahaan besarnya tingkat upah

bisa menyebabkan banyaknya biaya yang dikeluarkan. Keadaan tersebut akan

berpengaruh terhadap tingginya harga yang kemudian akan berdampak pada

penurunan jumlah barang/jasa yang diminta. Pada akhirnnya perusahaan akan

mengurangi permintaan terhadap tenaga kerja sehingga pengangguran akan

semakin bertambah. Menurut data dari BPS upah minimum Provinsi Banten

tahun 2010 sampai dengan tahun 2015 mengalami kenaikan.

Tabel 1. 3

Upah Minimum Provinsi Banten

Tahun upah minimum

2010 Rp. 955.300

2011 Rp. 1.000.000

2012 Rp. 1.042.000

2013 Rp. 1.117.000

2014 Rp. 1.325.000

2015 Rp. 1.600.000

2016 Rp. 1.784.000

2017 Rp. 1.931.180

Sumber BPS

5

Pada tabel di atas menunjukan setiap tahunnya upah minimum di provinsi

banten mengalami kenaikan. Kenaikan ini dipicu oleh peningkatan kebutuhan

hidup layak (KHL) pekerja. Pemerintah menetapkan upah minimum

berdasarkan Kebutuhan Hidup Layak (KHL) yang dilihat dari produktivitas

dan pertumbuhan ekonomi. Sehingga kenaikan Kebutuhan Hidup Layak

(KHL) mengindikasikan adanya kenaikan pertumbuhan ekonomi di Provinsi

Banten.

Penduduk yang bertambah dari waktu ke waktu dapat menjadi pendorong

ataupun penghambat terhadap perkembangan ekonomi (sukirno, 2013;430).

dampak positif semakin meningkatnya jumlah penduduk semakin banyak

jumlah angkatan kerja, namun disisi lain kenaikan jumlah angkatan kerja akan

turut andil dalam jumlah tingkat pengangguran, dimana jumlah angkatan kerja

tidak sebanding jumlah lapangan pekerjaan yang tersedia. Maka dari itu

sebabnya jumlah penduduk yang besar bukan menjadi hal dikatakan sebuah

pembangunan yang berhasil, malah bisa menjadi beban pembangunan itu

sendiri. Dari data BPS jumlah penduduk provinsi banten pada tahun 2010

sampai dengan 2017 mengalami peningktan.

Tabel 1. 4

Jumlah Penduduk Provinsi Banten

Tahun Jumlah penduduk

2010 10.688.600

2011 10.943782

2012 11.198.596

2013 11.452.491

2014 11.704.877

2015 11.955.243

2016 12.103.148

2017 12.448.160

Sumber : BPS

6

Dari tabel di atas jumlah penduduk di provinsi banten dari tahun 2010

sampai 2015 mengalami kenaikan terus setiap tahunnya, secara terus

bertambah penduduk provinsi banten takut dikhawatirkan memunculkan

berbagai masalah di provinsi banten. Maka dari itu pertumbuhan penduduk

yang terus menerus bertambah di provinsi banten harus menjadi perhatian

khusus, mengingat jumlah angka pengangguran di rovinsi banten masih

tergolong tinggi. Pemerintah dengan hal ini bisa mengambil langkah-langkah

untuk mengatasi kependudukan ini, dengan bisa bekerja sama dengan

disnakertrans provinsi banten dalam rangka menggalakan transmigrasi serta

badan kependudukan dan keluarga berencana (BKKBN) untuk terus

meningkatkan program keluarga berencana di provinsi banten, sehingga

dengan mengambil langka tersebut pemerintah bisa mengendalikan

pertambahan penduduk di provinsi banten.

Provinsi banten merupakan provinsi yang mempuyai tingkat kenaikan

inflasi cukup tinggi, bisa dilihat pada tahun tahun 2012 tingkat inflasi 4,37%

namun pada tahun 2013 kenaikan inflasi pada provinsi banten cukup tinggi

menjadi 9,64%, ini membuktikan bahwa tingkat inflasi di provinsi banten

cukup tinggi. Dari penjelasan diatas peneliti tertarik untuk mengetahui

pengaruh inflasi, kenaikan upah minimum, dan jumlah penduduk terhadap

produk domestik bruto (PDRB) diprovinsi banten tahun 2010 sampai dengan

2017. Dengan ini, penulis membuat penelitian berjudul, pengaruh inflasi,

kenaikan upah minimum dan julah penduduk terhadap produkdomestik

regional brutp (PDRB) di provinsi banten tahun 2010-2017.

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan penjelasan diatas, maka rumusan masalah dapat di tuliskan

sebagai berikut:

1. Bagaimana pengaruh inflasi terhadap produk domestic regional bruto

provinsi banten pada periode 2010-2017?

7

2. Bagaimana pengaruh upakenaikan upah minimumh minimum pekerja

terhadap produk domestic regional bruto provinsi banten pada periode

2010-2017 ?

3. Bagaimana pengaruh jumlah penduduk terhadap produk domestic

regional bruto provinsi banten pada periode 2010-2017 ?

4. Bagaimana pengaruh inflasi, kenaikan upah minimum dan jumlah

penduduk terhadap produk domestic regional bruto provinsi banten pada

periode 2010-2017 ?

C. Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah yang ada, maka tujuan yang ingin dicapai

pada penelitian ini adalah :

1. Untuk mengetahui pengaruh inflasi terhadap produk domestic regional

bruto provinsi banten pada periode 2010-2017.

2. Untuk mengetahui pengaruh kenaikan upah minimum terhadap produk

domestic regional bruto provinsi banten pada periode 2010-2017.

3. Untuk mengetahui pengaruh jumlah penduduk terhadap produk domestic

regional bruto provinsi banten pada periode 2010-2017.

4. Untuk mengetahui pengaruh inflasi, kenaikan upah minimum dan jumlah

penduduk terhadap produk domestik regional bruto provinsi banten pada

periode 2010-2017.

D. Manfaat Penelitian

1. Manfaat Peneliti

Penelitian ini dapat memberikan wawasan kepada penulis maupun

pembaca tentang pentingnya pengaruh inflasi, upah minimum dan jumlah

penduduk terhadap produk domestic regional bruto (PDRB) di provinsi banten

tahun 2010-2017

Untuk memperkaya wawasan ilmiah penulis dalam disiplin ilmu yang

penulis tekuni serta dapat mengaplikasikannya secara konrektual.

8

2. Manfaat bagi pemerintah

Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan bahan masukan bagi

pemerintah dalam melaksanakan pengelolaan inflasi,kenaikan upah

minimum,jumlah penduduk terhadadap PDRB provinsi banten.

3. Manfaat calon peneliti

Sebagai bahan refrensi bagi kalangan penelitian selanjutnya yang tertarik

untuk penelitian pengaruh inflasi, kenaikan upah minimum dan jumlah

penduduk terhadap PDRB provinsi banten.

9

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Landasan Teori

1. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)

a. Pengertian Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)

Menurut Badan Pusat Statistik Produk Domestik Regional Bruto

(PDRB) didefinisikan sebagai jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh

seluruh unit usaha dalam suatu wilayah tertentu atau merupakan jumlah

nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi.

Sedangkan data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dapat

diestimasikan dengan tiga pendekatan, yaitu:

b. Pendekatan Produksi

Menurut pendekatan produksi Produk Domestik Regional Bruto

(PDRB) merupakan jumlah nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan

oleh seluruh unit produksi dalam suatu wilayah, pada suatu periode

tertentu (1 tahun). Sedangkan unit-unit produksi ini dikelompokan menjadi

9 lapangan usaha, yaitu:

1) Pertanian

2) Pertambangan dan penggalian

3) Industri pengolahan

4) Listrik, gas dan air bersih

5) Bangunan

6) Perdagangan, hotel dan restoran

7) Pengangkutan dan komunikasi

8) Keuangan, persewaan dan jasa perusahaan

9) Jasa-jasa

c. Pendekatan Pengeluaran

Menurut pendekatan pengeluaran, Produk Domestik Regional Bruto

(PDRB) merupakan jumlah semua komponen permintaan akhir di suatu

10

wilayah, dalam jangka waktu tertentu (1 tahun). Komponen permintaan

akhir tersebut meliputi:

1) Pengeluaran konsumsi rumah tangga dan lembaga swasta yang tidak

mencari untung.

2) Konsumsi pemerintah

3) Pembentukan modal tetap domestik bruto

4) Perubahan stock

5) Ekspor netto (ekspor dikurangi impor)

d. Pendekatan Pendapatan (Income Approach)

Menurut pendekatan pendapatan, Produk Domestik Regional Bruto

(PDRB) merupakan jumlah semua balas jasa yang diterima oleh faktor-

faktor produksi disuatu wilayah pada jangka waktu tertentu (1 tahun).

Komponen balas jasa faktor produksi yang dimaksud adalah upah dan gaji,

sewa tanah, bunga modal, dan keuntungan, semuanya sebelum dipotong

pajak penghasilan dan pajak langsung lainnya. Dalam definisi ini, Produk

Domestik Regional Bruto (PDRB) mencakup penyusutan dan pajak tak

langsung netto.Jumlah semua komponen pendapatan ini persektor disebut

sebagai nilai tambah bruto sektoral.Oleh karena itu PDRB merupakan

jumlah dari nilai tambah bruto seluruh sektor (lapangan usaha).

e. Macam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB):

1) Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga berlaku

(PDRB nominal) jumlah nilai produksi atau pendapatan atau

pengeluaran yang dinilai dengan harga yang berlaku pada tahun yang

bersangkutan.

2) Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan

(PDRB riil) jumlah nilai produksi atau pendapatan atau pengeluaran

yang dinilai atas dasar harga tetap suatu tahun tertentu

11

2. Inflasi

a. Pengertian inflasi

Menurut BPS, Inflasi adalah kecenderungan naiknya harga barang dan

jasa pada umumnya dan berlangsung secara terus menerus. Jika inflasi

meningkat maka harga barang dan jasa dalam negeri mengalami kenaikan.

Naiknya harga barang dan jasa menyebabkan turunnya nilai mata

uang. Dengan demikian menurut BPS inflasi juga diartikan sebagai

penurunan nilai mata uang terhadap nilai barang dan jasa secara umum.

Sedangkan, menurut Sadono Sukirno (2013) inflasi merupakan suatu

proses kenaikan harga-harga yang berlaku dalam suatu perekonomian.

Inflasi menurut Nopirin (1992) adalah proses kenaikan harga-harga umum

barang-barang secara terus menerus. Kenaikan harga yang hanya sekali

saja dengan persentase yang cukup besar bukanlah merupakan inflasi.

b. Jenis-Jenis inflasi

Berdasarkan kepada sumber atau penyebab kenaikan harga-harga

yang berlaku, inflasi biasanya dibedakan menjadi 3 bentuk sebagai

berikut:

1) Inflasi Tarikan Permintaan

Inflasi ini disebabkan oleh kenaikan permintaan agregrat pada saat

perekonomian berada dalam keadaan full employment. (Sukirno,

2013:333)

2) Inflasi Desakan Biaya

Inflasi ini disebabkan oleh meningkatnya biaya produksi sehingga

harga-harga barang akan mengalami peningkatan pula (Sukirno,

2013:334-335). Kenaikan biaya produksi ini dapat timbul karena beberapa

faktor diantaranya yaitu perjuangan serikat buruh untuk menuntut kenakan

upah, industri monopolis yang menggunakan kekuasaannya untuk

menetapkan harga tinggi dan kenaikan harga barang baku industri

(Nopirin, 1992:30).

12

3) Inflasi Diimpor

Kenaikan harga barang yang diimpor oleh suatu negara menjadi

pemicu terjadinya inflasi. Misalnya kasus kenaikan harga minyak

menyebabkan negara yang mengimpor minyak juga mengalami

peningkatan dalam biaya produksi sehingga harga barang akan mengalami

kenaikan pula. (Sukirno, 2013:336)

Berdasarkan pada parah tidaknya inflasi digolongkan menjadi 4 yaitu

(Halim, 2012: 87) :

1) Inflasi Ringan (dibawah 10% setahun)

2) Inflasi Sedang (antara 10-30% setahun)

3) Inflasi Berat (antara 30-100% setahun)

4) Hiperinflasi (diatas 100% setahun)

c. Efek Buruk Inflasi

Tingginya Inflasi tidak akan meningkatkan perkembangan ekonomi.

Kenaikan harga juga menimbulkan efek buruk pula pada perdagangan

internasional karena barang-barang dalam negara itu tidak dapat bersaing

di pasar internasional. Sehingga pada akhirnya ekspor menjadi turun.

(Sukirno, 2013:339)

Efek bagi individu maupun masyarakat sendiri adalah bahwa inflasi

dapat menurunkan pendapatan riil orang yang berpendapatan. Hal ini

dikarenakan kenaikan upah tidak secepat kenaikan harga. Inflasi juga akan

mengurangi nilai kekayaan yang berbentuk uang.

Menurut Nopirin dalam bukunya Ekonomi Moneter, efek inflasi

dibedakan menjadi 3 yaitu efek terhadap pendapatan (equity effect), efek

terhadap efisiensi (efficiency effect), dan efek terhadap output (output

effect). Efek terhadap pendapatan (equity effect) itu sendiri bahwa ada

pihak yang dirugikan dan ada pihak yang diuntungkan dengan adanya

inflasi tersebut.

13

Bagi mereka yang menyimpan uang kas akan merugi. Sedangkan

mereka yang merasakan keuntungan adanya inflasi adalah mereka yang

memperoleh kenaikan pendapatan dengan prosentase yang lebih besar dari

tingkat inflasi. Ini tidak lepas dari peran serikat buruh untuk menuntut

upah yang lebih besar daripada kenaikan inflasi.

Efek tehadap efisiensi (efficiency effect) berkaitan dengan pola alokasi

faktor produksi. Contohnya yaitu ketika kenaikan permintaan barang akan

menyebabkan kenaikan produksi. Kenaikan produksi inilah yang akan

mengubah pola alokasi faktor produksi. Kebanyakan ahli ekonomi

berpendapat bahwa inflasi dapat mengakibatkan alokasi faktor produksi

menjadi tidak efisien. Sedangkan efek terhadap output (output effect) yaitu

inflasi dapat mengakibatkan kenaikan produksi. Hal ini dikarenakan

adanya kenaikan harga mendahului kenaikan upah sehingga produsen

menjadi untung dan kemudian terjadi kenaikan produksi. Namun disisi

lain jika terjadi hyper inflation maka keadaan dapat terbalik menjadi

penurunan output.

d. Cara Mencegah Inflasi

Mencegah inflasi yaitu dengan kebijakan moneter dan fiskal.

Kebijakan moneter dicapai melalui pengaturan jumlah uang yang beredar.

Dalam hal ini bank sentral dapat mengatur uang giral melalui penetapan

cadangan minimum. Selain itu bank juga dapat melakukan discount rate

apabila tingkat diskonto dinaikkan maka akan menurunkan gairah untuk

meminjam. Politik pasar terbuka dalam hal ini bisa juga menjadi salah satu

kebijakan moneter yang diambil yaitu dengan menjual surat berharga bank

sentral dapat menekan jumlah uang yang beredar (Nopirin, 1992:34).

Kebijakan fiskal sendiri dapat dilakukan dengan pengurangan pengeluaran

pemerintah serta kenaikan pajak akan dapat mengurangi permintaan total

sehingga inflasi dapat ditekan (Nopirin, 1992:35).

14

3. Upah Minimum

Dalam Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 13 Tahun 2003 pasal

1 ayat 31 defisini upah adalah hak pekerja/buruh yang diterima dan dinyatakan

dalam bentuk uang sebagai imbalan dari pengusaha atau pemberi kerja kepada

pekerja/buruh yang ditetapkan dan dibayarkan menurut suatu perjanjian kerja,

kesepakatan, atau peraturan perundang-undangan, termasuk tunjangan bagi

pekerja/buruh dan keluarganya atas suatu pekerjaan dan/atau jasa yang telah

atau akan dilakukan. Upah minimum adalah upah yang paling rendah untuk

setiap jam, setiap hari atau setiap bulan yang dapat diterima oleh setiap tenaga

kerja atau buruh (Wirawan, 2015:394). Dalam Undang- Undang Republik

Indonesia Nomor 13 tahun 2003 pada pasal 89 dijelaskan bahwa upah

minimum terdiri dari upah minimum terdiri atas: (a). Upah minimum

berdasarkan wilayah provinsi atau kabupaten/kota; (b). Upah minimum

berdasarkan sektor pada wilayah provinsi atau kabupaten/kota. Upah minimum

terdiri dari 4 jenis (wikipedia) .

a. Upah minimum provinsi (UMP) yaitu upah Minimum yang terdapat di

seluruh kabupaten/kota di satu provinsi.

b. Upah minimum kabupate/kota (UMK)yaitu upah minimum yang terdapat

di seluruh wilayah kabupaten/kota.

c. Upah minimum sektoral provinsi (UMSP) yaitu upah minimum yang

terdapat secara sektoral di satu provinsi.

d. Upah minimum sektoral kabupaten/kota (UMSK) adalah upah minimum

yang terdapat sektoral di wilayah kabupaten/kota.

a. Tujuan Pemberian Upah Minimum

Menurut International Labour Organization (ILO) tujuan dari pemberian

upah minimum adalah sebagai berikut:

1) Menyediakan proteksi untuk sejumlah pekerja berupah rendah yang

dipertimbangkan yang posisinya mudah kena tekanan dalam pasar tenaga

kerja.

2) Untuk memastikan pembayaran upah-upah yang adil.

15

3) Menyediakan suatu dasar bagi struktur upah dan mengurangi kemiskinan

dengan net keamanan sebagai proteksi upah yang terlalu rendah.

4) Melayani sebagai instrumen kebijakan ekonomi makro untuk mencapai

tujuan nasional seperti stabilitas dan pertumbuhan ekonomi dan

meningkatkan distribusi pendapatan (Wirawan, 2015:394

b. Upah Minimum Kabupaten/Kota

Menurut Peraturan Menteri Tenaga Kerja dan Transmigrasi Nomor 7

Tahun 2013, upah minimum kabupaten/kota adalah upah minimum yang

berlaku untuk seluruh kabupaten/kota di satu provinsi. Penetapan upah

minimum kabupten/kota seperti yang tercantum dalam pasal 7 Peraturan

Menteri Tenaga Kerja dan Transmigrasi Nomor 7 Tahun 2013 bahwa Gubernur

dapat menetapkan UMK atas rekomendasi Dewan Pengupahan Provinsi dan

rekomendasi dari bupati/walikota. Besaran UMK pada pasal 9 Peraturan

Menteri Tenaga Kerja dan Transmigrasi Nomor 7 Tahun 2013 dijelaskan lebih

besar dari UMP.

4. Jumlah Penduduk

Menurut BPS, Penduduk adalah semua orang yang berdomisili di wilayah

geografis Republik Indonesia selama 6 bulan atau lebih dan atau mereka yang

berdomisili kurang dari 6 bulan tetapi bertujuan untuk menetap. Sedangkan

penduduk menurut Undang-Undang No. 23 Tahun 2006 yaitu Warga Negara

Indonesia dan Orang Asing yang bertempat tinggal di Indonesia. Jumlah

penduduk adalah banyaknya orang yang menduduki suatu wilayah.

Pertambahan penduduk diakibatkan oleh 3 komponen demografi yaitu

fertilitas, mortalitas dan migrasi. Fertilitas adalah salah satu komponen

pertumbuhan penduduk yang bersifat menambah jumlah penduduk (TIM

Lembaga Demografi FEUI, 2011: 17). Ukuran-ukuran dasar fertilitas yaitu:

a. Angka Kelahiran Kasar (CBR/Crude Birth Rate)

adalah banyaknya kelahiran dalam satu tahun tertentu per seribu penduduk

pada pertengahan tahun yang sama. Rumus untuk menghitung angka kelahiran

kasar yaitu

16

𝐶𝐵𝑅=𝐵𝑃×𝑘

Dimana:

B adalah jumlah kelahiran selama satu tahun

P adalah jumlah penduduk pada pertengahan tahun

k adalah bilangan konstanta biasanya 1000

b. Angka Fertilitas Umum (GFR/General Fertility Rate)

Angka fertilitas umum adalah banyaknya kelahiran pada suatu tahun per

1000 penduduk perempuan yang berumur 15-49 tahun atau 15-44 tahun pada

pertengahan tahun yang sama. Rumus menghitung fertilitas angka fertilitas

umum yaitu:

𝐺𝐹𝑅=𝐵𝑃𝑓𝑓15−44×𝑘

atau 𝐺𝐹𝑅=𝐵𝑃𝑓𝑓15−49×𝑘

Dimana:

B adalah banyaknya kelahiran selama 1 tahun

Pff15-49 adalah banyaknya penduduk yang berumur 15-49 tahun pada

pertengahan tahun

Pff15-44 adalah banyaknya penduduk yang berumur 15-44 tahun pada

pertengahan tahun dan k adalah bilangan konstanta biasanya 1000

c. Angka Kelahiran Menurut Umur (ASFR/Age Specific Fertilityy Rate)

Angka kelahiran menurut umur adalah banyaknya kelahiran dari

perempuan pada suatu kelompok umur pada tahun tertentu per 1000

perempuan pada kelompok umur dan pertengahan tahun yang sama. Rumus

menghitung angka kelahiran menurut umur yaitu:

𝐴𝑆𝐹𝑅=𝑏𝑖

𝑝𝑖𝑓 x k

Dimana =

bi adalah jumlah kelahiran dari perempuan pada kelompok umur i pada tahun

tertentu

Pif adalah jumlah kelahiran dari perempuan pada kelompok umur i pada

pertengahan tahun tertentu

17

i adalah kelompok umur (i=1 untuk perempuan kelompok umur 15-19, i=1

untuk perempuan kelompok umur 20-24, .... , i=1 untuk perempuan kelompok

umur 45-49)


d. Angka Fertilitas Total

Angka fertilitas total dihitung dengan cara menjumlahkan angka kelahiran

menurut umur dan kemudian dikalikan interval kelompok umur biasanya lima

tahun. (TIM Lembaga Demografi FEUI, 2011: 76-78).

Mortalitas diartikan sebagai kematian yang terjadi pada anggota

penduduk.

Berikut ini adalah ukuran dasar mortalitas:

1) Angka kematian kasar (Crude Death Rate) yaitu jumlah kematian per 1000

pada tahun tertentu. Sehingga rumus perhitungan angka kematian kasar

yaitu:

𝐶𝐷𝑅= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑎𝑡𝑖𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑡𝑢

𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑡𝑢 xk

Dimana k adalah bilangan konstanta biasanya 1000

2) Angka kematian menurut umur (ASDR/Age Specific Death Rate) yaitu

jumlah kematian yang terjadi pada kelompok umur tertentu per 1000

penduduk kelompok umur tertentu pada tahun tertentu. Sehingga dapat

dihitung dengan rumus sebagai berikut:

𝐴𝑆𝐷𝑅𝑖=𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑎𝑡𝑖𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 𝑢𝑚𝑢𝑟:𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑡𝑢

𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 𝑢𝑚𝑢𝑟:𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑡𝑢x k

Dimana k adalah bilangan konstanta biasanya 1000

3) Angka kematian bayi yaitu jumlah kematian bayi usia dibawah 1 tahun per

1000 kelahiran dalam tahun tertentu. (TIM Lembaga Demografi FEUI,

2011:106-108).

Migrasi adalah perpindahan penduduk dengan tujuan untuk menetap dari

suatu tempat ke tempat lain melampaui batas potik atau negara maupun batas

18

administratif atau batas bagian dalam suatu negara. Ukuran ukuran migrasi

yaitu angka migrasi masuk, angka migrasi keluar dan angka migrasi neto.

1) Angka migrasi masuk yaitu angka yang menunjukan banyaknya migran

yang masuk per 1000 orang penduduk daerah tujuan dalam waktu satu

tahun. Sehingga mi atau migrasi masuk dapat dihitung sebagai berikut.

𝑚𝑖=I

𝑃Xk

dimana mi adalah angka migrasi masuk

I adalah jumlah migran masuk

P adalah pertengahan tahun


2) Angka migrasi keluar atau mo yaitu banyaknya migran yang keluar per

1000 orang penduduk daerah asal dalam waktu satu tahun. Sehingga mo

atau migrasi masuk dapat dihitung sebagai berikut.

𝑚𝑜=𝑜

𝑝xk

dimana mO adalah angka migrasi keluar

O adalah jumlah migran keluar, P adalah pertengahan tahun


3) Angka Migrasi Netto menunjukkan banyaknya migran masuk dan keluar

dari suatu daerah per 1000 orang penduduk dalam satu tahun. Perhitungan

angka migrasi netto yaitu selisih banyaknya migran masuk dan keluar

(TIM Lembaga Demografi FEUI, 2011:140-141).

Ahli ekonomi yang mengaitkan masalah penduduk dengan dengan

ekonomi adalah Leibenstein dalam bukunya yang berjudul A Theory of

Economic Demographic Development. Leibenstein mengemukakan konsep a

low level trap yang menjelaskan perubahan demografi di negara-negara sedang

berkembang. Suatu kenaikan sedikit dalam pendapatan akan meningkatkan

jumlah penduduk dan persediaan tenaga kerja, yang pada gilirannya akan

19

menghapuskan pertumbuhan modal, produktivitas, dan sumber sumber

pertumbuhan ekonomi lainnya (TIM Lembaga Demografi FEUI, 2011:17).

Dalam pandangan Adam Smith dijelaskan bahwa faktor produksi paling

penting adalah manusia. Hal tersebut dikarenakan tanpa manusia sebagai faktor

utama produksi maka alam serta tanah tidak mampu diolah untuk dijadikan

suatu manfaat bagi kehidupan (Deliarnov, 1995:25). Namun jumlah penduduk

yang tinggi akan berimbas pada kemerosotan kemakmuran masyarakat.

Keadaan ini disebabkan oleh pertambahan tenaga kerja yang tidak dapat

menaikkan produksi nasional akibat dari pertumbuhan penduduk yang lebih

cepat (Sukirno, 2013:431).

20

B. Penelitian Terdahulu

No Judul, penulis,

dan tahun

penelitian

Objek

penelitian

Variabel Alat analisis Hasil

1 Pengaruh jumlah penduduk

,Produk Domestik Regional

Bruto(PDRB) ,dan

pengangguran terhadap

tingkat kemiskinan di

kabupaten aceh barat (cut

laila 2003-2014)

Kabupaten

Aceh barat

2003-2014

a. Variabel dependent

* Tingkat

Kemiskinan

b. Variable independent

* Jumlah penduduk

* Produk domestic

Regional bruto

(PDRB)

* Pengangguran

Analisis linier

berganda

a. Jumlah penduduk (X1) mempunyai pengaruh

yang negative

b. PDRB (X2) mempunyai pengaruh yang negatif,

c. Pengangguran(X3) mempunyai pengaruh yang

positif.

2 Analisis faktor-faktor yang

mempengaruhi kondisi

PDRB kabupaten/kota

diprovinsi jawa tengah

(widya kusuma ningsi 2009)

Provinsi jawa

tengah 2009


* Produk domestic

regional bruto

(PDRB)

b. Variabel independent

* Pendapatan

Asli daerah (PAD)

* Kredit

* Tabungan

* Belanja daerah

* Kepadatan penduduk

Regresi linier

berganda

melalui metode

OLS dengan

menggunakan

data cross

section

a. Variabel pendapatan asli daerah (PAD)

signifikan terhadap PDRB

b. Variabel kredit signifikan terhadap PDRB

21

3. Konsumsi energi, jumlah

penduduk terhadap PDRB

provinsi jawa tengah (Julia

Agustina 1985-2012)

Jawa tengah

1985-2012


* Produk

domestic

regional bruto

(PDRB)


* Konsumsi enegrgi

* Jumlah penduduk

a.Metode OLS

b.Analisis kausal

a.Konsumsi energy berpengaruh positif dan signifikan

terhadap PDRB

b. Jumlah penduduk berpengaruh positif

dan signifikan terhadap PDRB

4. Pengaruh inflasi, PDRB dan

upah minimum terhadap

penyerapan tenaga kerja di

provinsi bali (I Gusti Agung

Indradewa Ketut Suardhika

Natha)

Provinsi bali a. Variabel dependent

*Penyerapan

tenaga kerja


*Inflasi

*PDRB

*Upah minimum

Data time

series

a.Variabel inflasi secara parsial tidak berpengaruh

signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja

b.PDRB secara parsial memiliki pengaruh yang

signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja

c.Upah minimum secara parsial memiliki pengaruh

yang signifikan terhadap penyerapan

tenaga kerja

5. Pengaruh tenaga kerja, upah

minimum regional (UMR),

pendapatan asli daerah

(PAD) terhadap PDRB

perkapita kabupaten/kota di

kawasan kedungsepur

(ratri heningtyas utami)

Kendal demak

ungaran

semarang

salatiga

a. Data dependent

*PDRB per kapita

b. Data independent

*Tenaga kerja

*Upah minimum

regional (UMR)

*PDRB per kapita

Regresi data panel

dengan

menggunakan

metode General

Least Square

(GLS).

a. Variabel Tenaga Kerja berpengaruh negatif

terhadap PDRB perkapita

b. Variabel UMR berpengaruh positif terhadap

PDRB perkapita

c. Variabel PAD berpengaruh positif terhadap PDRB

perkapita

22

6 Pengaruh PDRB, jumlah

penduduk dan retribusi

daerah terhadap pendapatan

asli daerah (PAD)

Kabupaten dan kota di

provinsi Sumatra barat

2010-2014) Silvia mira

sari,ethika,dandes

Kendal demak

ungaran

semarang

salatiga

a. Data dependent

*Pendapatan

asli daerah (PAD)


*PDRB

*Jumlah penduduk

*Retribusi daerah

Data sekunder

regresi berganda

a. Produk Domestik Regional Bruto tidak mempunyai

pengaruh positif signifikan terhadap Pendapatan

Asli Daerah,

b. Jumlah Penduduk mempunyai pengaruh positif

signifikan terhadap Pendapatan Asli Daerah.

c. Variabel PAD berpengaruh positif terhadap PDRB

perkapita

7 Inflaction and economic

performanceinin sudan: an

analysis study (Dr.

Badreidin Mohamed

Ahmed Abdurahman )

sudan Inflation And Economic

Performance In Sudan:

An Analysis Study

descriptive

analysis

methodology

after analyzed the data the results obtained showed

that economic performance in Sudan was affected by

inflation rates but the worst period was between

1995- 2000 in which the inflation rate impact

negatively economic performance as it shown by

GDP figures. From the results, the study

recommended positive intervene of monetary

authorities (e.g. Central Bank of Sudan) to control

high rates of prices

8 The Analysis of the

Economic Growth,

Minimum Wage, And

Unemployment Rate to the

Poverty level in East Java (

anna marinda,imama

muklis,wit wickasono )

Jawa timur a. variabel dependent

-Tingkat kemiskinan

b. variabel independent

-economi growth

-minimum wage

-unemployment rate

Data panel

kuantitatif

-The analysis result displayed that the economic

growth variable negatively yet significantly affected.

-The minimum wage also significantly and

negatively affected the poverty level

-The research finding of this study suggested that the

unemployment significantly affected and was

positively related to the number of poverty of East

Java in 2010 to 2014

23

C. Hubungan Antara Variabel

1. Hubungan antara Inflasi dengan PDRB

Pada prinsipnya tidak semua inflasi berdampak negatif pada

perekonomian. Terutama jika terjadi inflasi ringan yaitu inflasi dinbawah

sepuluh persen. Inflasi ringan justru dapat mendorong pertumbuhan ekonomi,

hal ini malah dapat mendorong semangat para pengusaha untuk mendorong

hasil produksinya.

Namun Tingkat inflasi yang tinggi dapat mempengaruhi dan menurunkan

pendapatan riil masyarakat, sehingga daya beli masyarakat dapat menurun.

Namun untuk masyarakat berpendapatan tidak tetap, inflasi bisa menguntukan

dan bisa dapat merugikan, sedangkan untuk masyarakat berpendapatan rendah

tentu inflasi jelas sangat merugikan mereka.

Pada intinya apabila tingkat inflasi rendah maka biaya produksi

masyarakat meningkat, dengan tingkat inflasi yang rendah maka PDRB suatu

daerah akan meningkat. Dan apabila tingkat inflasi tinggi dapat menyebabkan

PDRB menurun karna biaya produksi masyarakatnya ikut menurun. Akan

tetapi malik dan chowdhurry (2001;123) mengatakan pertumbuhan ekonomi

terlalu cepat dapat mengakibatkan inflasi atau keadaan ini disebut ekonomi

dalam keadaan terllalu panas (overheating economi)

2. Hubungan Upah Minimum terhadap PDRB

Sumarsono (2003;105) yang menyatakan bahwa upah di artikan sebagai

sejumlah dana yang di keluarkan pengusaha untuk membayar tenaga kerja

karna telah melakukan pekerjaannya yaitu menghasilkan produk, upah yang

meningkat secara langsung akan membawa dampak signifikan pada

pertumbuhn ekonomi, dengan adanya tingkat upah yang dinaikan maka para

pekerja akan meningkatkan jumlah konsumsinya. Seperti yang di kemukakan

sebelumnya bahwa menurut sumarsono dalam (2003;106) dalam perubahan

tingkat upah akan mepengaruhi tinggi rendahnya PDRB suatu daerah.

Tingkat upah yang tinggi dapat mepengaruhi PDRB suatu daerah karena

ketika tingkat upah di suatu daerah naik maka akan mengakibatkan tingkat

24

konsumsi penduduk ikut naik begitupun sebaliknya apabila upah minimum

suatu daerah rendah maka tingkat konsumsi cukup rendah sehingga akan

bepengaru terhadap PDRB suatu daerah tersebut.

3. Hubungan antara jumlah penduduk dengan PDRB

Semakin bertambahnya jumlah penuduk akan membawa dapak yang

sangat luar biasa terhadap pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk dan hal-

hal yang berkaitan dengan kenaikan jumlah angkatan kerja (labor force)

sebagai faktor positif dalam merangsang PDRB. Artinya, semakin banyak

jumlah penduduk maka jumlah angkatan kerja semakin tinggi, berarti semakin

banyak juga faktor produksi tenaga kerja, sehingga semakin banyak penduduk

akan meningkatkan pasar domestic regionall bruto (PDRB).

Jumlah penduduk yang tinggi bukan penyebab utama timbulnya masalah

pengngguran, kemiskinan, dan malnutrisi, sehingga harus sejalan dengan

kebijakan lain/factor lain untuk memperbaiki masalah tersebut.

Menurut ira setiati (1996) penduduk merupakan salah satu factor yang

signifikan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi regional. Hal ini

dibuktikan dengan hasil penelitiannya yang menunjukan bahwa jumlah

penduduk dan kepadatan penduduk memberikan kontribusi berupa skala

ekonomis yang meningkat efisiensi sektpr pemerintah atau berpengaruh secara

statistic terhadap output rill dalam hal ini PDRB dalam harga konstan dan

meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

25

D. Kerangka Pemikiran

E. Hipotesis

Hipotesis adalah jawaban sementara atau kesimpulan yang diambil untuk

menjawab permasalahan yang dirumuskan dalam suatu penelitian yang

sebenarnya masih harus diuji secara empiris. Hipotesis yang dimaksud

merupakan dugaan yang mungkin benar atau mengkin salah. Hipotesis yang

akan diuji dalam penelitian ini adalah:

1. H0 : diduga tidak terdapat pengaruh inflasi secara parsial terhadap

Produk Domestic Regional bruto (PDRB) Kabupaten/Kota Provinsi

Banten Periode 2010-2017. Dengan nilai probabilitas lebih besar dari 0.05

atau 5% yang berarti H0 diterima dan menolak H1.

H1 : diduga terdapat pengaruh inflasi secara parsial terhadap produk

Domestic Regional Bruto (PDRB) Kabupaten/Kota Provinsi Banten

Periode 2010-2017.

Dengan nilai probabilitas lebih kecil dari 0.05 atau 5% yang berarti H1

diterima dan menolak H0.

2. H0 : diduga tidak dapat pengaruh upah minimum secara parsial terhadap

Produk Domestic Regional Bruto (PDRB) Kabupaten/Kota Provinsi

Inflasi Upah

minimum

Jumlah

penduduK

Produk domestic regional

bruto (PDRB)

26

Banten Periode 2010-2017.Dengan nilai probabilitas lebih besar dari 0.05


H1 : diduga terdapat pengaruh upah minimum secara parsial terhadap

Produk Domestic Regional Bruto (PDRB) Kabupaten/Kota Provinsi

Banten Periode 2010-2017.Dengan nilai probabilitas lebih kecil dari 0.05


3. H0 : diduga tidak terdapat pengaruh pengaruh jumlah penduduk secara

parsial terhadap Produk Domestic Regional Bruto (PDRB)

Kabupaten/Kota Provinsi Banten Periode 2010-2017.Dengan nilai

probabilitas lebih besar dari 0.05 atau 5% yang berarti H0 diterima dan

menolak H1.

H1 : diduga terdapat pengaruh pengaruh jumlah penduduk secara parsial

terhadap produk domestic regional bruto (PDRB) Kabupaten/Kota

Provinsi Banten Periode 2010-2017.Dengan nilai probabilitas lebih kecil

dari 0.05 atau 5% yang berarti H1 diterima dan menolak H0

4. H0 : diduga tidak terdapat pengaruh inflasi,upah minimum dan jumlah

penduduk secara simultan terhadap Produk Domestic Regional Bruto

(PDRB) kabupaten/kota provinsi banten 20101-2017.dengan nilai

probabilitas lebih besar dari 0.05 atau 5% yang berarti H0 diterima dan

menolak H1.

H1 : diduga terdapat pengaruh terdapat pengaruh inflasi,upah minimum

dan jumlah penduduk secara simultan terhadap produk domestic regional

bruto (PDRB) kabupaten/kota provinsi banten 20101-2017.Dengan nilai

probabilitas lebih kecil dari 0.05 atau 5% yang berarti H1 diterima dan

menolak H0.

27

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup dalam penelitian ini bersifat kuantitatif berfokus pada

kabupaten/kota di Provinsi Banten. Variabel yang digunakan dalam penelitian

ini adalah variabel dependen atau terikat, yaitu produk domestik regional bruto

(PDRB) dan variabe independen atau bebas, pengaruh inflasi, upah minimum

dan jumlah penduduk secara simultan terhadap produk domestik regional bruto

(PDRB). Periode yang digunakan dalam penelitian ini selama periode 2010-

2017.

B. Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Sumber data yang

digunakan didapat dari, Badan Pusat Statistik (BPS), serta berbagai sumber lain

baik jurnal, makalah, internet dan karya ilmiah lainnya yang berkaitan dengan

penelitian ini.

C. Metode Pengumpulan data

Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan data

sekunderyang di peroleh dari Badan Pusat Stastistik yang berupa data dari

kurun waktu 2010-2017 serta berbagai sumber lain baik jurnal, makalah,

internet dan karyailmiah lainnya yang berkaitan dengan penelitian ini.

D. Model Analisis Data

Menurut Basuki (2016:276) regresi data panel merupakan teknik regresi

yang menggabungkan data runtut waktu (time series) dengan data silang (cross

section)

Metode Estimasi Model Regresi PanelMenurut Basuki (2016:276-27),

dalam metode estimasi model regresi dengan menggunakan data panel dapat

dilakukan melalui tiga pendekatan, antara lain:

28

1. Estimasi Data Panel:

a. Common Effect Model

Merupakan pendekatan model data panel yang paling sederhana karena

hanya menggabungkankan data time series dan data cross section. Pada model

ini tidak perlu dimensi waktu maupun individu, sehingga diasumsikan bahwa

perilaku data perusahaan sama dalam berbagai kurun waktu. Metode ini bisa

menggunakan sama dalam berbagai kurun waktu. Metode ini bisa menggunakn

pendekatan Ordinary Least Square (OLS) atau teknik kuadarat terkecil untuk

mengestimasi model data panel.

b. Fixed Effect Model

Model ini memiliki asumsi bahwa perbedaan antar individu dapat

diakomodasi dari perbedaan intersepnya. Untuk mengestimasi data panel

model Fixed Effect menggunakan tehnik variable dummy untuk menangkap

perbedaan intersep antar perusahaan. Namun demikian, slopenya sama antar

perusahaan. Model estimasi ini sering juga disebut dengan teknik least Squares

Dummy Variable (LDSV).

c. Random Effect Model

Model ini akan melakukan estimasi data panel dimana variabel gangguan

mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. Pada model

random effect perbedaan pada intersep diakomodasi oleh error terms masing-

masing perusahaan. Keuntungan menggunakan model ini yakni

menghilangkan heteroskedastisitas. Model ini juga disebut dengan Error

Component Model (ECM) atau teknik Generalized Least Squar (GLS).

2. Estimasi Parameter

Estimasi merupakan proses menggunakan contoh statistic untuk

memperhitungkan parameter populasi yang belum diketahui. Terdapat dua

estimasi parameter dalam data panel, yaitu:

a. Ordinary Least Square (OLS)

OLS adalah salah satu metode bagian dari kuadra kecil yang sering hanya

disebut kuadran terkecil. Metode ini sering dipakai untuk persamaan regresi

sederhana.

29

b. Generalized Least Square (GLS)

Kasus heterokedastisitas sering muncul apabila data digunakan adalah

cross-section. Data panel menggunakan estimasi GLS ini lebih baik dan

konsisten disbanding dengan OLS.Metode GLS mampu memperhitungkan

secara eksplisit dan mampu menghasilkan estimator BLUE. Estimasi GLS

dapat dianalisis dengan model Fixed effect dan common effect. Penggunaan

estimasi GLS sudah memenuhi asumsi klasik sehingga tidak memerlukan uji

asumsi klasik (Gujarati,2003

3. Pemilihan Model Data Panel

Menurut Basuki (2016: 277), untuk memilih model yang paling tepat

dalam mengelola data panel, terdapat beberapa pengujian yang dapat

dilakukan, yakni:

a. Uji Chow

Merupakan pengujian untuk menentukan model fixed effect atau Common

Effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Apabila

nilai F hitung lebih besar dari F tabel maka hipotesis nul ditolak yang artinya

model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Fixed Effect. Hipotesis

yang dibentuk dalam Uji Chow adalah sebagai berikut:

H0 : Common Effect Model

H1 : Fixed Effect Model

b. Uji Hausman

Merupakan pengujian statistik untuk memilih apakah model Fixed Effect atau

Random Effect yang paling tepat digunakan. Apabila nilai statistik lebih besar

dari nilai Chi-Squares maka artinya model yang tepat digunakan untuk regresi

data panel adalah model Fixed Effect. Hipotesis yang terbentuk dalam

Hausman test adalah sebagai berikut:

H0 : Random Effect Model

H1 : Fixed Effect Model

30

4. Uji Hipotesis

a. Uji Koefisien Determinasi (Adjusted)

Menurut Ghazali (2013:97), Koefisien determinasi (R2) mengukur

seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel

dependen. Dalam penelitian ini pengukuran menggunakan Adjusted karena

lebih akurat untuk menilai model regresi tersebut.

b. Uji Simultan (Uji F)

Menurut Ghazali (2013:98), uji F pada dasarnya bertujuan untuk menunjukkan

apakah semua variabel bebas atau independen yang di dalam model

mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat atau

dependen. Uji F ini dilakukan dengan menggunakan nilai signifikansi.

Rumusan hipotesis sebagai berikut:

Ho : variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel

dependen.

H1 : variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel

dependen.

Adapun kinerja pengujiannya sebagai berikut:

1) Ho diterima jika tingkat signifikansi > 0,05

2) H1 diterima jika tingkat signifikansi < 0,05

c. Uji Parsial (Uji T)

Menurut Ghazali (2013:98), uji T pada dasarnya bertujuan untuk menunjukkan

seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam

menerangkan variabel dependen. Rumusan hipotesis yang digunakan sebagai

berikut:

Ho : variabel independen tidak berpengaruh signifikansi terhadap variabel

dependen.

H1 : variabel independen berpengaruh secara signifikan terhadap variabel

dependen.

Adapun kriteria pengujiannya sebagai berikut:

Ho diterima jika tingkat signifikansi > 0,05

H1 diterima jika tingkat signifikansi < 0,05

31

E. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional

Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabel-

variabel yang akan dianalisis dalam penelitian ini, maka perlu dirumuskan

definisi operasional sebagai berikut:

1. Variabel terikat dalam penelitian ini, yaitu produk domestic regional bruto

(PDRB) merupakan jumlah produk domestic regional bruto (PDRB) yang

terserap di Provinsi Banten.

2. Variabel bebas dalam penelitian ini yaitu:

a. Upah Merupakan balasan jasa yang berupa uang yang diterima oleh

karyawan.

a. Inflasi merupakan suatu kecenderungan mengenai harga-harga agar

naik pada umumnya dan juga secara terus-menerus. Keadaan ketika

harga dari satu atau beberapa barang naik, maka itu bukanlah dapat

dikatakan sebagai inflasi. Namun, jika harga barang yang naik

tersebut meluas dan menyebabkan naiknya sebagian besar dari

barang-barang lainnya itulah yang dinamakan dengan inflasi.

b. Penduduk merupakan semua orang yang berdomosili di wilayah

geografis Republik Indonesia selama 6 bulan atau lebih dan mereka

yang berdomisili kurang dari 6 bulan dengan tujuan untuk menetap

(BPS, 2014).

32

BAB IV

PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Objek Penelitian

Provinsi Banten secara astonomi terletak pada 5°7'50" - 7°1'1"LS dan

105°1'11" - 106°7'12"BT. Sedangkan secara geografis, Provinsi Banten

terletak di ujung barat Pulau Jawa dan berjarak sekitar 90 km dari DKI Jakarta

serta memiliki luas sebesar 9.662.92 km2 atau sekitar 0,51 persen dari luas

wilayah Negara Kesatuan Republik Indonesia. Wilayahnya berbatasan

langsung dengan Provinsi DKI Jakarta dan Jawa Barat di sebelah timur, Laut

Jawa di sebelah utara, Samudra Hindia di sebelah selatan dan Selat Sunda di

sebelah barat.

Provinsi Banten merupakan salah satu daerah pemekaran yang dulu

termasuk dalam wilayah Karisidenan Banten-Provinsi Jawa Barat dan

terbentuk melalui Undang-Undang No. 23 Tahun 2000.

Mulanya Provinsi Banten terdiri dari 4 kabupaten yaitu Kabupaten

Pandeglang, Kabupaten Lebak, Kabupaten Serang, dan Kabupaten Tangerang

serta 2 kota yaitu Kota Tangerang dan Kota Cilegon. Setelah terjadi pemekaran

maka Kabupaten Tangerang menjadi Kabupaten Tangerang dan Kota

33

Tangerang Selatan. Selanjutnya Kabupaten Serang menjadi Kabupaten Serang

dan Kota Serang. Sehingga sekarang Provinsi Banten memiliki 4 kabupaten

dan 4 kota.

B. Deskripsi data penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh inflasi kenaikan

upah minimum dan jumlah penduduk terhadap produk domestik regional bruto

(PDRB) di Provinsi Banten tahun 2010 sampai dengan tahun 2017. Penelitian

ini menggunakan data sekunder yang diperoleh melalui BPS, Dinakertrans dan

lembaga lain yang menunjang dalam penelitian ini. Data penelitian diambil

selama 8 tahun mulai dari tahun 2010 sampai dengan 2017 dengan data cross

section sebanyak 8 kabupaten/kota di Provinsi Banten.

Ada dua variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu variabel

terikat dan variabel bebas. Dalam hal ini variabel terikat yang digunakan adalah

produk domestik regional bruto (PDRB) dan variabel bebas meliputi inflasi,

kenaikan upah minimum dan julah penduduk. Berikut ini adalah deskripsi data

dari variabel-variabel tersebut:

1. Deskripsi Produk Domestic Regional Bruto (PDRB)

Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator

penting untuk mengetahui kondisi ekonomi di suatu daerah dalam suatu

periode tertentu, baik atas dasar harga berlaku maupun atas dasar harga

konstan. PDRB pada dasarnya merupakan jumlah nilai tambah yang dihasilkan

oleh seluruh unit usaha dalam suatu daerah tertentu, atau merupakan jumlah

nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi pada

suatu daerah.

PDRB atas dasar harga berlaku menggambarkan nilai tambah barang dan

jasa yang dihitung menggunakan harga pada tahun berjalan, sedang PDRB atas

dasar harga konstan menunjukkan nilai tambah barang dan jasa tersebut yang

dihitung menggunakan harga yang berlaku pada satu tahun tertentu sebagai

tahun dasar. PDRB menurut harga berlaku digunakan untuk mengetahui

kemampuan sumber daya ekonomi, pergeseran, dan struktur ekonomi suatu

34

daerah. Sementara itu, PDRB konstan digunakan untuk mengetahui

pertumbuhan ekonomi secara riil dari tahun ke tahun atau pertumbuhan

ekonomi yang tidak dipengaruhi oleh faktor harga.

PDRB juga dapat digunakan untuk mengetahui perubahan harga dengan

menghitung deflator PDRB (perubahan indeks implisit). Indeks harga implisit

merupakan rasio antara PDRB menurut harga berlaku dan PDRB menurut

harga konstan. (Departemen Statistik Ekonomi dan Moneter, Bank Indonesia)

Berikut adalah data PDRB kabupaten/kota provinsi banten tahun 2010

sampai denga tahun 2017.

Tabel 4.1

Tingkat PDRB Provinsi Banten 2010-2017

Kab/kot

a

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Kab.Pan

deglang

122795

41,58

136949

73,11

151154

36,76

164439

05,89

182037

69,04

203392

61,34

221686

66,57

244636

94,1

Kab.Leba

k

125725

38,49

139608

48,51

152158

99,36

167420

46,8

185945

46

206752

48,22

225278

49,15

248285

96,67

Kab.Sera

ng

338409

90,22

381868

51,48

420395

09,83

459722

93,42

513209

86,07

566842

86,82

612663

06,78

676435

62,23

Kab.Tan

gerang

580994

18,94

657412

59,06

723036

51,4

805705

51,87

914104

71,61

101564

681,2

109172

163,5

121294

163

Kota

Tanger

ang

669213

78,13

757099

28,11

836481

27,21

945610

20,02

109956

046,1

124676

707,5

136085

438

153205

620,3

Kota

Cilegon

446765

28,71

498276

56,66

554141

44,38

617469

03,12

697493

74,15

772589

56,33

824192

12,21

912896

23,03

Kota

Serang

125495

72,23

141609

18,97

155066

72,83

174526

20,58

196577

36,04

218473

19,37

239293

30,39

266491

17

Kota

Tanger

ang

Selatan

305253

14,92

348918

50,46

390714

87,56

443467

40,54

500741

10,56

560188

48,41

607216

78,2

681061

37,72

Sumber BPS

Dari data diatas menunjukan bahwa produk domestic regional bruto

(PDRB) provinsi banten setiap tahun mengalami kenaikan yan signifikan, pada

tahun 2015 kenaikan sebesar 478543971,7 juta rupiah. kota yang paling tinggi

35

mengalami tingkat produk regional bruto yaitu kota Tangerang dikarenakan

perusahaan industry di kota Tangerang cukup banyak, oleh karena itu peluang

tenaga kerja cukup banyak dan pertumbuhan ekonomi di kota tersebut

mengalami kenaikan.

2. Deskripsi inflasi kabupaten/kota provinsi banten

Inflasi dalah suatau keadaan perekonomian di suatu negara dimana terjadi

kecenderungan kenaikan harga-harga barang dan jasa secaa umum dalam

waktu yang panjang. Menurut (winardi) inflasi adalah suatu periode masa

tertentu, dimana terjadi penurunan kekuatan dalam pembelian terhadap

kesatuan moneter. nflasi dapat timbul apabila nilai uang yang didepositokan

beredar lebih banyak dibandingkan atas jumlah barang atau pun jasa yang

ditawarkan. Sedangkan menurut (sadono sukirno) inflasi adalah proses

kenaikan harga-harga yang terjadi dalam suatu perekonomian.

Berikut dalah data inflasi kabupaten/kota provinsi banten 2010-2017

Tabel 4.2

Inflasi Kabupaten/Kota Provinsi Banten

Kab/kota 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Kab.pandeglang 5,77 4,93 5,73 7,56 6,54 5,17 5,16 5,15

Kab.serang 4,93 6,35 5,43 3,12 5,50 5,17 5,60 6,08

Kab.tangerang 6,17 6,10 6,03 7,64 7,12 5,43 5,36 5,30

Kab.lebak 5,36 5,31 5,04 5,30 5,14 4,67 4,55 4,43

Kota serang 6,18 2,78 4,41 9,16 11,27 4,29 2,65 5,17

Kota Tangerang 6,12 3,78 4,44 10,02 10,03 4,28 3,26 3,50

Kota

tengerang selatan 6,12 3,78 4,44 10,02 10,57 3,33 3,61 3,91

Kota cilegon 6,08 2,35 3,91 7,98 9,93 3,94 4,22 5,24

Sumber BPS

36

Dari tabel diatas menunjukan inflasi kabupaten/kota provinsi banten

mengalami fluktuaktif. Akan tetapi pada tahun 2013 sampai dengan tahun 2014

hampir masing-masing kabupaten/kota terjadi kenaikan inflasi. Hal ini disebabkan

pada tahun 2013 dan tahun 2014 terjadi kenaikan harga BBM sehingga memicu

kenaikan harga sandang dan pangan di Provinsi Banten. Sedangkan pada tahun

2015 tingkat inflasi di masing-masing kabupaten/kota mengalami penurunan.

Inflasi. Inflasi tertinggi berada di Kota Serang sebesar 11,27% pada tahun 2014

dan inflasi terendah berada di Kota Cilegon yaitu sebesar 2,35% pada tahun 2011.

3. Deskripsi kenaikan upah minimum

Menurut Peraturan Menteri Tenaga Kerja dan Transmigrasi Nomor 7

Tahun 2013, upah minimum kabupaten/kota adalah upah minimum yang

berlaku untuk seluruh kabupaten/kota di satu provinsi. Berikut ini adalah tabel

upah minimum pada masing-masing kabupaten/kota di Provinsi Banten.

Tabel 4.3

Upah Minimum Kabupaten/Kota Provinsi Banten

Kab/kot

a

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Kab.Pande

glang

964.5

00

1.015.

000

1.050.

000

1.182.

000

1.418.

000

1.737.

000

1.999.

981

2.164.

979

Kab.Leba

k

959.5

00

1.007.

500

1.047.

800

1.187.

500

1.490.

000

1.728.

000

1.965.

000

2.127.

113

Kab.Seran

g

1.101.

000

1.189.

600

1.320.

500

2.080.

000

2.340.

000

2.700.

000

3.010.

500

3.258.

866

Kab.Tange

rang

1.117.

245

1.285.

000

1.527.

000

2.200.

000

2.442.

000

2.710.

000

3.021.

650

3.270.

936

Kota

Tangera

ng

1.118.

009

1.290.

000

1.527.

000

2.203.

000

2.444.

301

2.730.

000

3.043.

950

3.295.

057

Kota

Cilegon

1.174.

000

1.224.

000

1.347.

000

2.200.

000

2.443.

000

2.760.

590

3.078.

057

3.331.

998

Kota

Serang

1.050.

000

1.166.

000

1.231.

000

1.798.

446

2.166.

000

2.375.

000

2.648.

125

2.866.

595

37

Kota

Tangera

ng

Selatan

1.130.

000

1.290.

000

1.527.

000

2.200.

000

2.442.

000

2.710.

000

3.021.

650

3.270.

936

Sumber BPS

Dari tabel 4.3 dapat diketahui bahwa upah minimum selama tahun 2010

sampai dengan 2017 dari masing-masing kabupaten/kota mengalami kenaikan.

Kenaikan upah minimum tertinggi di Kota Cilegon dari Rp. 1.347.000 menjadi

Rp. 2.200.000 dan kenaikan upah terendah berada di Kota Tangerang selatan

dari Rp. 1.130.000 hanya menjadi Rp. 1.290.000. Salah satu penyebab

peningkatan upah minimum kabupaten/kota ini adalah menyesuaikan dengan

tingkat inflasi sehingga pekerja tidak mengalami penurunan kesejahteraan.

4. Deskripsi jumlah penduduk kabupaten/kota provinsi banten

Jumlah penduduk adalah banyaknya orang yang menduduki suatu wilayah.

Pertambahan atau pengurangan jumlah penduduk diakibatkan oleh 3

komponen demografi yaitu fertilitas, mortalitas dan migrasi.

Tabel 4.4

Jumlah Penduduk Kabupaten/Kota Provinsi Banten

Kab/kota 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Kab.Pandeg

lang 11542

07 11639

05 11729

06 11830

06 11884

05 11949

11 12005

12 12052

03 Kab.Lebak 12092

07 12229

05 12358

06 12479

06 12593

05 12698

12 12794

12 12881

03 Kab.Serang 14087

96 14236

94 14376

95 14508

94 14630

94 14743

01 14845

02 14935

91 Kab.Tanger

ang 28521

82 29530

77 30556

81 31577

80 32647

76 33705

94 34774

95 35847

70 Kota

Tangerang 18084

98 18565

95 19045

98 19523

96 19998

94 20471

05 20937

06 21398

91 Kota

Cilegon 37640

4 38390

3 39120

3 39830

4 40530

3 41210

6 41870

5 42510

3 Kota Serang 58080

2 59360

1 60630

2 61880

2 63110

1 64320

5 65500

4 66660

0 Kota

Tangerang

Selatan

1298504

1346102

1394405

1443403

1492999

1543209

1593812

1644899

Sumber BPS

38

Dari tabel di atas menunjukan, jumlah penduduk masing-masing

kabupaten/kota mengalami kenaikan, jumlah penduduk terbanyak berada di

kabupaten Tangerang pada tahun 2017 yaitu sebesar 3.584.770 `dan julah

penduduk terendah berada di kota cilegon pada tahun 2010 yaitu 374.559.

Kenaikan jumlah penduduk ini akan menjadi beban tersendiri jika pemerintah

setempat dan instasi terkait tidak segera menanggulanginya.

C. Penentuan Model

Peneliti memilih pendekatan estimasi generalized least square (GLS)

dengan model fixed effect model (FEM). Hal tersebut ditetapkan setelah

melalui beberapa proses pemilihan model (uji chow & uji hausman) dan

beberapa analisis uji asumsi klasik. Uji yang dilakukan untuk menentukan

model estimasi adalah uji chow dan uji hausman. Dimana uji chow adalah uji

yang menentukan model antara common effect model dan fixed effect model.

Sementara uji hausman adalah uji yang menentukan model antara fixed effect

model dan juga random effect model.

Hasilnya adalah model yang peneliti gunakan adalah model FEM, namun

pengujian asumsi klasik yang peneliti lakukan tidak lulus uji, seperti ditemukan

autokorelasi dan juga multikolinearitas didalam model tersebut. Karena hal

tersebut peneliti menggunakan pendekatan weight atau GLS pada model

estimasi FEM, dikarena-kan hal itu, uji hausman tidak lagi dibutuhkan karena

weight atau pembobotan tidak ada atau tidak dilakukan dalam model REM.

Lalu, pengujian asumsi klasik juga dapat diabaikan dikarenakan model

estimasi yang digunakan adalah GLS.

1. Hasil Uji Chow

Tabel 4.5

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: REGRES_LOG

Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 1308.509273 (7,53) 0.0000

Sumber :Hasil Olahan Eviews

39

Dari hasil pengujian, di dapatkan nilai dari cross-section F adalah 0.0000.

Dimana:

H0 = Common Effect Model

H1 = Fixed Effect Model

Dikarenakan nilai probabilitas dari cross-section F adalah sebesar 0.0000,

maka H0 ditolak (dikarenkan lebih dari 0.005), tingkat signifikansi yang

digunakan adalah 0.005 (α = 5%). Maka sudah bisa dipastikan model estimasi

FEM adalah model yang untuk penelitian kali ini. Dikarenakan adanya

autokorelasi dan multikolinearitas pada model ini, maka peneliti menggunakan

bobot/weight pada model estimasi FEM, untuk dapat mengabaikan uji asumsi

klasik. Dikarenakan pada model estimasi REM tidak dapat menggunakan

bobot, maka uji hausman (pemilihan FEM atau REM), tidak perlu dilakukan.

2. Hasil Uji Hausman

Tabel 4.6

Hasil Uji Hausmann

Correlated Random Effects - Hausman Test


Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 9.811312 3 0.0202

Sumber:

Dari hasil pengujian, di dapatkan nilai dari cross-section F adalah 0.0000.

Dimana:

H0 = Random Effect Model

H1 = Fixed Effect Model

Dikarenakan nilai probabilitas dari cross-section F adalah sebesar

0.0202, maka H0 ditolak (dikarenkan lebih dari 0.005), tingkat signifikansi

yang digunakan adalah 0.005 (α = 5%). Maka sudah bisa dipastikan

melalui dua uji, model FEM yang terbaik untuk digunakan.

40

D. Pengujian Hipotesis

1. Uji Statistik

Pengujian statistik dilakukan untuk mengetahui apakah model estimasi

yang peniliti gunakan sudah tepat dan pas. Pengujian stastik adalah gambaran

keseluruhan model secara statistik, apakah model estimasi tersebut bagus atau

tidak. Peniliti menggunakan aplikasi pengolahan data berupa eviews edisi ke-

9. Dalam pengujian statistik dilihat beberapa aspek nilai statistik dalam model

yang akan diuji, diantaranya adalah uji R-squared atau koefisien determinasi

(R2), uji F-statistik dan yang terakhir adalah uji t-statistik.

a. Uji R-Squared (Koefisien Determinasi)

Uji R-squared atau uji koefisien determinasi adalah alat uji statistik untuk

menjelaskan seberapa mampu variabel independent (variabel bebas) dapat

menjelaskan variabel dependent-nya (variabel terikat). \

Tabel 4.7

Uji Koefiesien Determinasi Weighted Statistics R-squared 0.997014 Mean dependent var 8.833917

Adjusted R-squared 0.996450 S.D. dependent var 2.999000

Sesuai dengan tabel model estimasi diatas, nilai R-squared (R2) yang

diperoleh dari model estimasi FEM pendekatan GLS adalah 0.997014 yang

artinya, variabel inflasi, jumlah penduduk, dan kenaikan upah minimum

mampu menjelaskan variabel pdrb sebesar 97%. Dapat dikatakan pdrb 97%

dipengaruhi oleh inflasi, jumlah penduduk, dan kenaikan upah minimum,

sisanya sebesar 3% dapat dijelaskan/dipengaruhi oleh variabel lain diluar

ketiga variabel tersebut.

b. Uji F-Statistic (Signifikansi Serentak/Model)

Uji F-statistik adalah alat uji untuk melihat apakah ketiga variabel (inflasi,

jumlah penduduk, dan kenaikan upah minimum) mempunyai pengaruh yang

41

signifikan secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. Bisa dikatakan,

uji F-statistik adalah pengujian terhadap model yang telah peniliti buat. Jika

secara serentak signifikan, maka model yang peniliti buat bisa dikatakan adalah

model yang baik, sebaliknya jika secara serentak tidak signifikan maka model

yang peniliti buat tidak baik untuk dipakai.

Cara menguji F-statistik adalah sebagai berikut:

H0: Model tidak diterima

H1: Model diterima

Jika nilai probabilitas F-statistik lebih kecil dibandingkan nilai alpha

(signifikansi = 5%), maka H0 di tolak, dengan kata lain model dapat diterima

atau secara serentak tiga variabel yang peneliti gunakan dapat mempengaruhi

variabel terikat-nya. Namun bila nilai probabilitas F-statistiknya lebih besar

dibandingkan nilai alpha, maka H0 diterima, dengan kata lain model tidak dapat

diterima.

Tabel 4.8

Uji F Statistik

F-statistic 1769.366

Prob(F-statistic) 0.000000

Dalam penelitian ini, nilai alpha atau signifikansi adalah 5% (0.005),

sementara nilai probabilitas F-statistiknya adalah 0.0000. Dapat dikatakan nilai

probabilitas F-statistik lebih kecil dibandingkan dengan nilai alpha, maka dapat

disimpulkan model yang peniliti gunakan adalah baik (secara serentak dapat

mempengaruhi variabel y).

c. Uji t-Statistic (Signifikansi Parsial)

Uji t-statistik adalah alat uji yang digunakan untuk melihat keterkaitan

variabel bebas dengan variabel terikat secara individu (parsial). Uji ini

dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel bebas (secara parsial),

mempunyai hubungan yang signifikan (atau dapat mempengaruhi) terhadap

variabel bebas-nya. Cara untuk melakukan uji ini adalah dengan

42

membandingkan t-tabel dengan t-hitung-nya (t-statistik), namun bisa juga

dengan cara membandingkan nilai probabilitas t-statistik dengan derajat

kepercayaan atau nilai alphanya. Nilai alpha yang digunakan adalah 5%

(0,005), jika nilai probabilitas t-statistik lebih kecil dibandingkan dengan nilai

alpha/derajat kepercayaan, maka dapat dipastikan satu variabel tersebut

mempunyai pengaruh dan signifikan terhadap variabel bebas. Sebaliknya, bila

nilai probabilitas t-statistik lebih besar dibandingkan dengan nilai alpha-nya,

maka dapat dipastikan satu variabel tersebut tidak signifikan dan tidak

berpengaruh terhadap variabel y-nya.

Tabel 4.9

Uji t Statistik

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGPOP 0.810345 0.244909 3.308767 0.0017

LOGINF -0.067200 0.014263 -4.711372 0.0000

LOGUPAH 0.538981 0.037882 14.22798 0.0000

C -0.651152 1.276403 -0.510146 0.6121

Sesuai dengan table FEM, variabel inflasi mempunyai nilai probabilitas

sebesar 0.0017, dengan kata lain nilai probabilitas inflasi lebih kecil

dibandingkan dengan nilai alpha. Maka dapat disimpulkan, variabel inflasi

mempunyai pengaruh negative dan signifikan terhadap variabel terikat PDRB.

Pengaruh yang dihasilkan oleh variabel ini adalah negatif, terlihat dari nilai

koefisiennya yaitu -0.067200 yang dapat diartikan, bila inflasi naik sebesar 1

satuan akan menyebabkan PDRB turun sebesar -0.067200 satuan.

Sementara untuk variabel jumlah penduduk, mempunyai nilai probabilitas

t-statistik sebesar 0.0017. Dapat diartikan, nilai probabilitas pada variabel

jumlah penduduk lebih kecil dibandingkan dengan nilai derajat

kepercayaannya. Dapat dikatakan variabel ini mempunyai pengaruh yang

signifikan terhadap variabel PDRB. Hubungan yang terjadi adalah positif,

dikarenakan koefisien dari variabel jumlah penduduk adalah 0.810345, yang

dapat diartikan, bila jumlah penduduk naik sebesar satu satuan, maka akan

43

menyebabkan kenaikan pada pdrb sebesar 0.810345 satuan (diasumsikan yang

lain sama/ceteris paribus).

Variabel yang terakhir adalah variabel kenaikan upah minimum. Nilai

probabilitas t-statistik pada variabel ini adalah 0.0000, dimana jika

dibandingkan dengan nilai alpha, nilai probabilitas kenaikan upah minimum

lebih kecil. Dapat diartikan variabel ini mempunyai pengaruh yang signifikan

terhadap variabel terikat PDRB. Namun, hubungannya adalah negatif,

dikarenakan koefisien dari variabel ini adalah 0.538981. Dimana saat adanya

kenaikan pada kenaikan upah minimunm sebesar satu satuan, maka akan

menyebabkan nilai PDRB naik juga sebesar 0.538981 satuan.

E. Analisa Ekonomi

1. Pengaruh Inflasi terhadap PDRB

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukan bahwa inflasi

berpengaruh negatif terhadap PDRB. Hal ini terlihat dari nilai koefisien sebesar

-0.067200 dengan probabilitas sebesar 0.0000. yang lebih kecil dari 0,05

Alasan bahwa inflasi tidak berpengaruh negatif terhadap PDRB karena apabila

terjadi kenaikan inflasi cenderung akan mengurangi tingkat PDRB.

2. Pengaruh Kenaikan Upah Minimum terhadap PDRB

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukan bahwa kenaikan upah

minimum berpengaruh signifikan terhadap PDRB. Hal ini terlihat dari nilai

probability sebesar 0,0000 yang lebih kecil dari 0,05 dengan koefisien sebesar

0,538981. Alasan bahwa kenaikan upah minimum berpengaruh terhadap

PDRB adalah dengan kenaikan tingkat upah maka para pekerja akan

meningkatkan jumlah konsumsinya. Seperti yang di kemukakan sebelumnya

bahwa menurut sumarsono (2003;106) dalam perubahan tingkat upah akan

mepengaruhi tinggi rendahnya PDRB suatu daerah. Namun,

3. Pengaruh Jumlah Penduduk terhadap PDRB berpengaruh terhadap

Berdasarkan hasil uji hipotesis menunjukan bahwa jumlah penduduk

berpengaruh terhadap PDRB hal ini terlihat dari probability sebesar 0,0017

yang lebih kecil dari 0,05 dengan koefisien sebesar 0.810345. Alasan jumlah

44

penduduk berpengaruh terhadap PDRB adalah. Semakin bertambahnya jumlah

penuduk akan membawa dapak yang sangat luar biasa terhadap pertumbuhan

ekonomi, jumlah penduduk dan hal-hal yang berkaitan dengan kenaikan

jumlah angkatan kerja (labor force) sebagai faktor positif dalam merangsang

PDRB. Artinya, semakin banyak jumlah penduduk maka jumlah angkatan

kerja semakin tinggi, berarti semakin banyak juga faktor produksi tenaga kerja,

sehingga semakin banyak penduduk akan meningkatkan pasar domestic

regionall bruto (PDRB).

45

BAB V

PENUTUP

A. Simpulan

Berdasarkah dari hasil analisis dan pembahasan yang telah di paparkan

yang telah di peroleh kesimpulan sebagai berikut:

1. Inflasi berpengaruh negative dan signifikan terhadap PDRB, terlihat dari

nilai probabilitas sebesar 0.0000 dan koefisien -0.067200, karena apabila

terjadi kenaikan inflasi cenderung akan mengurangi tingkat PDRB.

2. Kenaikan upah minimum berpengaruh positif dan signifikan terhadap

PDRB, terlihat dari nilai probabilitas sebesar 0.0000 dan koefisien

0,538981, adalah dengan kenaikan tingkat upah maka para pekerja akan

meningkatkan jumlah konsumsinya.

3. Jumlah penduduk berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB,

terlihat dari nilai probabilitas sebesar 0.0017 dan koefisien 0.810345,

adalah. Semakin bertambahnya jumlah penuduk maka akan membawa

dapak yang sangat luar biasa terhadap pertumbuhan ekonomi, jumlah

penduduk dan hal-hal yang berkaitan dengan kenaikan jumlah angkatan

kerja (labor force) sebagai faktor positif dalam merangsang PDRB.

4. Inflasi, kenaikan upah minimum, dan jumlah penduduk secara simultan

berpengaruh terhadap PDRB provinsi banten 2010-2017. Diihat dari nilai

probabilitas f statistic sebesar 0,0000.

B. Saran

Berdasarkan kesimpulan yang telah dipaparkan, maka penulis

menyarankan beberapa hal, sebagai berikut:

1. Bagi pemerintah, hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan bahan

masukan bagi pemerintah dalam melaksanakan pengelolaan

inflasi,kenaikan upah minimum,jumlah penduduk terhadadap PDRB

provinsi banten untuk dapat mengananlisis perencanaan pertumbuhan

ekonomi.

46

2. Bagi akademisi dan peneliti, sebagai bahan refrensi bagi kalangan

penelitian selanjutnya yang tertarik untuk penelitian pengaruh inflasi,

kenaikan upah minimum dan jumlah penduduk terhadap PDRB provinsi

banten untuk keperluan pembahasan yang lebih lanjut secara menyeluruh.

47

DAFTAR PUSTAKA

Ariefianto, M.F. (2012). Ekonometrika Esensi Dan Aplikasi Dengan Menggunakan

Eviews. Jakarta : Erlangga.

Badan Pusat Statistik. (2011). Banten Dalam Angka 2011. Provinsi Banten : Badan

Pusat Statistik Provinsi Banten.







Badan Pusat Statistik. (2013). Laporan Perekonomian Kabupaten Pandeglang

2012. Kabupaten Pandeglang : Badan Pusat Statistik Kabupaten

Pandeglang.

Badan Pusat Statistik. (2015). PDRB Kabupaten Serang 2010-2014 Menurut

Lapangan Usaha. Kabupaten Serang : Badan Pusat Statistik Kabupaten

Serang.

Badan Pusat Statistik. (2016). PDRB Kabupaten Serang 2011-2015 Menurut

Lapangan Usaha. Kabupaten Serang : Badan Pusat Statistik Kabupaten

Serang.

Badan Pusat Statistik. (2016). Statistik Daerah Kota Cilegon 2016. Kota Cilegon :

Badan Pusat Statistik Kota Cilegon.

Badan Pusat Statistik. (2016). Statistik Daerah Kota Serang 2016. Kota Serang :

Badan Pusat Statistik Kota Serang.

Badan Pusat Statistik. (2016). Statistik Daerah Kota Tangerang 2016. Kota

Tangerang : Badan Pusat Statistik Kota Tangerang.

Deliarnov. (1995). Perkembangan Pemikiran Ekonomi. Jakarta : PT Raja Grafindo

Persada.

Gujarati, D. & Dawn, P. (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika Buku 2. Jakarta :

Salemba Empat.

Halim, M.A. (2012). Teori Ekonomika. Tangerang : Jelajah Nusa.

48

https://banten.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/78. Diakses tanggal 7 Januari

2017. 72

}https://banten.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/91. Diakses tanggal 7 Januari

2017.

https://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/981. Diakses tanggal 7 Januari

2017.

Kartika, D.(2017). Analisis Pengaruh Produk Domestik Bruto, Upah Minimum

Kota, Indeks Pembangunan Manusia, Jumlah Penduduk dan

Beban/Tanggungan Penduduk terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di

Kota-Kota Provinsi Jawa Timur Tahun 2010-2015. Skripsi, Universitas

Muhammadiyah Surakarta.

Kuncoro, M. (2003). Metode Riset Untuk Bisnis dan Ekonomi. Jakarta : Erlangga.

Ningsih, F.R. (2014). Pengaruh Inflasi dan Pertumbuhan Ekonomi terhadap

Pengangguran di Indonesia Periode 1998-2008. Skripsi, Universitas Islam

Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Nopirin. (1992). Ekonomi Moneter. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta.

Panjawa, J. & Soebagiyo, D. (2014). Efek Peningkatan Upah Minimum Terhadap

Tingkat Pengangguran. Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan Vol.15

Nomor 1. 48-54

Putri, D.A. (2014). Analisis Beberapa Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat

Pengangguran Terbuka di Jawa Timur Tahun 2003-2014. Skripsi,

Universitas Negeri Surabaya.

Roysidi, S. (2011). Pengantar Teori Ekonomi Pendekatan Kepada Teori Ekonomi

Mikro& Makro. Jakarta: Rajawali Pres.

Simanjuntak, P.J. (1985). Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia.

Jakarta:FEUI.

Sugiyono. (20112). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif,

Kualitatif dan R&D. Bandung : Alfabeta Bandung.

Sukirno, S. (2013). Makroekonomi Teori Pengantar Edisi Ketiga. Jakarta :

Rajawali Pres.

Suliyanto. (2013). Ekonometrika Terapan : Teori dan Aplikasi dengan SPSS.

Yogyakarta : CV Andi Offset.

Supardi. (2005). Metodologi Penelitian Ekonomi dan Bisnis. Yogyakarta : UII Press

49

Tirta, A.S. (2013). Analisis Pengaruh Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi, Dan

Investasi Terhadap Pengangguran Di Provinsi Jawa Tengah. Skripsi,

Universitas Negeri Semarang.

50

DAFTAR LAMPIRAN

LAMPIRAN 1. DATA PENELITIAN

Tahun Kab/kota Inflasi Upah Minimimun Penduduk PDRB

2010 pandeglang 5.77 964500.00 1154207 12279541.58

2011 pandeglang 4.93 1015000.00 1163905 13694973.11

2012 pandeglang 5.73 1050000.00 1172906 15115436.76

2013 pandeglang 7.56 1182000.00 1183006 16443905.89

2014 pandeglang 6.54 1418000.00 1188405 18203769.04

2015 pandeglang 5.17 1737000.00 1194911 20339261.34

2016 pandeglang 5.16 1999981.00 1200512 22168666.57

2017 pandeglang 5.15 2164979.00 1205203 24463694.1

2010 kab_serang 4.93 1101000.00 1408796 33840990.22

2011 kab_serang 6.35 1189600.00 1423694 38186851.48

2012 kab_serang 5.43 1320500.00 1437695 42039509.83

2013 kab_serang 3.12 2080000.00 1450894 45972293.42

2014 kab_serang 5.50 2340000.00 1463094 51320986.07

2015 kab_serang 5.17 2700000.00 1474301 56684286.82

2016 kab_serang 5.60 3010500.00 1484502 61266306.78

2017 kab_serang 6.08 3258866.00 1493591 67643562.23

2010 kab_tangerang 6.17 1117245.00 2852182 58099418.94

2011 kab_tangerang 6.10 1285000.00 2953077 65741259.06

2012 kab_tangerang 6.03 1527000.00 3055681 72303651.4

2013 kab_tangerang 7.64 2200000.00 3157780 80570551.87

2014 kab_tangerang 7.12 2442000.00 3264776 91410471.61

2015 kab_tangerang 5.43 2710000.00 3370594 101564681.2

2016 kab_tangerang 5.36 3021650.00 3477495 109172163.5

2017 kab_tangerang 5.30 3270936.00 3584770 121294163

2010 Lebak 5.36 959500.00 1209207 12572538.49

2011 Lebak 5.31 1007500.00 1222905 13960848.51

2012 Lebak 5.04 1047800.00 1235806 15215899.36

2013 Lebak 5.30 1187500.00 1247906 16742046.8

2014 Lebak 5.14 1490000.00 1259305 18594546

2015 Lebak 4.67 1728000.00 1269812 20675248.22

2016 Lebak 4.55 1965000.00 1279412 22527849.15

2017 Lebak 4.43 2127113.00 1288103 24828596.67

2010 Serang 6.18 1050000.00 580802 12549572.23

2011 Serang 2.78 1166000.00 593601 14160918.97

2012 Serang 4.41 1231000.00 606302 15506672.83

2013 Serang 9.16 1798446.00 618802 17452620.58

51

2014 Serang 11.27 2166000.00 631101 19657736.04

2015 Serang 4.29 2375000.00 643205 21847319.37

2016 Serang 2.65 2648125.00 655004 23929330.39

2017 Serang 5.17 2866595.00 666600 26649117

2010 Tangerang 6.12 1118009.00 1808498 66921378.13

2011 Tangerang 3.78 1290000.00 1856595 75709928.11

2012 Tangerang 4.44 1527000.00 1904598 83648127.21

2013 tangerang 10.02 2203000.00 1952396 94561020.02

2014 tangerang 10.03 2444301.00 1999894 109956046.1

2015 tangerang 4.28 2730000.00 2047105 124676707.5

2016 tangerang 3.26 3043950.00 2093706 136085438

2017 tangerang 3.50 3295076.00 2139891 153205620.3

2010 tangsel 6.12 1130000.00 1298504 30525314.92

2011 tangsel 3.78 1290000.00 1346102 34891850.46

2012 tangsel 4.44 1527000.00 1394405 39071487.56

2013 tangsel 10.02 2200000.00 1443403 44346740.54

2014 tangsel 10.57 2442000.00 1492999 50074110.56

2015 tangsel 3.33 2710000.00 1543209 56018848.41

2016 tangsel 3.61 3021650.00 1593812 60721678.2

2017 tangsel 3.91 3270936.00 1644899 68106137.72

2010 cilegon 6.08 1174000.00 376404 44676528.71

2011 cilegon 2.35 1224000.00 383903 49827656.66

2012 cilegon 3.91 1347000.00 391203 55414144.38

2013 cilegon 7.98 2200000.00 398304 61746903.12

2014 cilegon 9.93 2443000.00 405303 69749374.15

2015 cilegon 3.94 2760590.00 412106 77258956.33

2016 cilegon 4.22 3078057.00 418705 82419212.21

2017 cilegon 5.24 3331998.00 425103 91289623.03

52

LAMPIRAN 2. DATA VARIABEL SETELAH DI LOG

loginf logupah logpenduduk logpdrb

0.761176 5.984302 6.062284 7.089182

0.692847 6.006466 6.065918 7.136561

0.758155 6.021189 6.069263 7.179421

0.878522 6.072617 6.072987 7.216005

0.815578 6.151676 6.074964 7.260161

0.713491 6.2398 6.077336 7.308335

0.712766 6.301026 6.079367 7.34574

0.712041 6.335454 6.08106 7.388522

0.692847 6.041787 6.148848 7.529443

0.802774 6.075401 6.153417 7.581914

0.7348 6.120738 6.157667 7.623658

0.494155 6.318063 6.161636 7.662496

0.740363 6.369216 6.165272 7.710295

0.713491 6.431364 6.168586 7.753463

0.748564 6.478639 6.171581 7.787222

0.783638 6.513067 6.174232 7.830226

0.790285 6.048148 6.455177 7.764172

0.78533 6.108903 6.470275 7.817838

0.780317 6.183839 6.485108 7.85916

0.883093 6.342423 6.499382 7.906176

0.85248 6.387746 6.513853 7.960996

0.7348 6.432969 6.527706 8.006743

0.729447 6.480244 6.541267 8.038112

0.724095 6.514672 6.554461 8.08384

0.729165 5.982045 6.082501 7.099423

0.725095 6.003245 6.087393 7.144912

0.702431 6.020278 6.09195 7.182298

0.724276 6.074634 6.096182 7.223809

0.710963 6.173186 6.100131 7.269386

0.669317 6.237544 6.103739 7.315451

0.657856 6.293363 6.10701 7.35272

0.646396 6.327791 6.109951 7.394952

0.790988 6.021189 5.764028 7.098629

0.444045 6.066699 5.773495 7.151091

0.644439 6.090258 5.782689 7.190519

0.961895 6.254897 5.791552 7.241861

1.051924 6.335658 5.800099 7.293533

53

0.632457 6.375664 5.808349 7.339398

0.423246 6.422938 5.816244 7.378931

0.713491 6.457366 5.823865 7.425683

0.786751 6.048445 6.257318 7.825565

0.577492 6.11059 6.268717 7.879153

0.647383 6.183839 6.279803 7.922456

1.000868 6.343014 6.290568 7.975712

1.001301 6.388155 6.301007 8.041219

0.631444 6.436163 6.31114 8.095785

0.513218 6.483438 6.320916 8.133812

0.544068 6.517865 6.330392 8.185275

0.786751 6.053078 6.113443 7.48466

0.577492 6.11059 6.129078 7.542724

0.647383 6.183839 6.144389 7.59186

1.000868 6.342423 6.159388 7.646862

1.024075 6.387746 6.17406 7.699613

0.522444 6.432969 6.188425 7.748334

0.557389 6.480244 6.202437 7.783344

0.592333 6.514672 6.216139 7.833186

0.783904 6.069668 5.575654 7.650079

0.371068 6.087781 5.584222 7.69747

0.592177 6.129368 5.592402 7.743621

0.902003 6.342423 5.600215 7.790615

0.996949 6.387923 5.60778 7.84354

0.595496 6.441002 5.615009 7.887949

0.625312 6.488277 5.621908 7.916028

0.719331 6.522705 5.628494 7.960421

54

LAMPIRAN 3.HASIL UJI CHOW

Redundant Fixed Effects Tests


Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 1308.509273 (7,53) 0.0000

Cross-section fixed effects test equation:

Dependent Variable: LOGPDRB

Method: Panel EGLS (Cross-section weights)

Date: 07/01/19 Time: 14:47

Sample: 2010 2017

Periods included: 8

Cross-sections included: 8

Total panel (balanced) observations: 64

Use pre-specified GLS weights Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGPOP 0.439906 0.106309 4.137990 0.0001

LOGINF -0.072858 0.160341 -0.454391 0.6512

LOGUPAH 0.880689 0.160658 5.481775 0.0000

C -0.503592 1.116834 -0.450910 0.6537 Weighted Statistics R-squared 0.480885 Mean dependent var 8.833917


S.E. of regression 0.264559 Sum squared resid 4.199488

F-statistic 18.52707 Durbin-Watson stat 0.028620

Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.469070 Mean dependent var 7.606587

Sum squared resid 3.332431 Durbin-Watson stat 0.027851

55

LAMPIRAN 4. HASIL UJI HAUSMAN

Correlated Random Effects - Hausman Test


Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 9.811312 3 0.0202

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. LOGPOP 0.760522 0.552879 0.042349 0.3130

LOGINF -0.062153 -0.066260 0.000017 0.3143

LOGUPAH 0.554040 0.579412 0.000588 0.2953

Cross-section random effects test equation:


Method: Panel Least Squares

Date: 07/01/19 Time: 14:47

Sample: 2010 2017

Periods included: 8


Total panel (balanced) observations: 64 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.445767 1.496289 -0.297915 0.7669

LOGPOP 0.760522 0.278268 2.733052 0.0085

LOGINF -0.062153 0.019614 -3.168735 0.0025

LOGUPAH 0.554040 0.036900 15.01464 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.996108 Mean dependent var 7.606587


S.E. of regression 0.021469 Akaike info criterion -4.689241

Sum squared resid 0.024429 Schwarz criterion -4.318183

Log likelihood 161.0557 Hannan-Quinn criter. -4.543062



56

LAMPIRAN 5. HASIL UJI FEM


Method: Panel EGLS (Cross-section weights)

Date: 07/11/19 Time: 14:42

Sample: 2010 2017

Periods included: 8


Total panel (balanced) observations: 64

Linear estimation after one-step weighting matrix Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGPOP 0.810345 0.244909 3.308767 0.0017

LOGINF -0.067200 0.014263 -4.711372 0.0000

LOGUPAH 0.538981 0.037882 14.22798 0.0000

C -0.651152 1.276403 -0.510146 0.6121 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.997014 Mean dependent var 8.833917


S.E. of regression 0.021350 Sum squared resid 0.024160


Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.996077 Mean dependent var 7.606587

Sum squared resid 0.024623 Durbin-Watson stat 1.444066

57

LAMPIRAN 5. HASIL UJI COMMON EFFECT MODEL


Method: Panel Least Squares

Date: 07/11/19 Time: 14:43

Sample: 2010 2017

Periods included: 8


Total panel (balanced) observations: 64 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGPOP 0.369249 0.111324 3.316868 0.0015

LOGINF -0.064559 0.200199 -0.322472 0.7482

LOGUPAH 1.062974 0.166919 6.368197 0.0000

C -1.247720 1.179366 -1.057958 0.2943 R-squared 0.489045 Mean dependent var 7.606587


S.E. of regression 0.231194 Akaike info criterion -0.030654

Sum squared resid 3.207053 Schwarz criterion 0.104277

Log likelihood 4.980918 Hannan-Quinn criter. 0.022502



pengaruh inflasi, kenaikan upah minimum dan jumlah penduduk terhadap pdrb provinsi...

Documents