BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Salah satu indikator kemajuan pembangunan adalah pertumbuhan ekonomi. Indikator

ini pada dasarnya mengukur kemampuan suatu Negara untuk memperbesar outputnya dalam

laju yang lebih cepat daripada tingkat pertumbuhan penduduknya. Hal ini sejalan dengan

pendapat Simon Kuznet mendefinisikan pertumbuhan ekonomi suatu negara sebagai

“kemampuan negara itu untuk menyediakan barang-barang ekonomi yang terus meningkat

bagi penduduknya, pertumbuhan kemampuan ini berdasarkan pada kemajuan teknologi dan

kelembagaan serta penyesuaian ideologi yang dibutuhkannya”. Dalam analisanya yang

mendalam, Kuznet berpendapat bahwa salah satu faktor yang sangat penting untuk

meningkatkan pertumbuhan ekonomi yaitu perdagangan (ekspor).

Secara teoritis Pertumbuhan ekonomi adalah tingkat kenaikan PDB atau PNB riil pada

suatu tahun tertentu apabila dibandingkan dengan tahun berikutnya. Pertumbuhan ekonomi

sangat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti tanah dan kekayaan alam lainnya, jumlah dan

mutu dari penduduk dan tenaga kerja, barang-barang modal dan tingkat teknologi, sistem dan

sikap masyarakat. Saat ini banyak ekonom tertarik kembali melakukan studi tentang

pertumbuhan ekonomi. Dalam studi-studi tersebut mengemukakan pentingnya peningkatan

ekspor, investasi dan tenaga kerja untuk memacu pertumbuhan ekonomi.

Secara teoritis, meningkatnya pertumbuhan ekonomi akan meningkatkan penyerapan

tenaga kerja dengan asumsi terjadi peningkatan investasi. Ekspor dan investasi memegang

peran penting dalam perekonomian suatu Negara. Ekspor akan menghasilkan devisa yang

akan digunakan untuk membiaya impor bahan baku dan barang modal yang diperlukan dalam

proses produksi yang akan membentuk nilai tambah. Beberapa ahli menyatakan bahwa

ekspor dan investasi merupakan “engine of growth”. Oleh karena itu, tingkat pertumbuhan

ekonomi yang tinggi dan berkesinambungan pada umumnya didukung oleh peningkatan

ekspor dan investasi.

Indonesia sebagai negara yang kaya akan sumber daya alam. Negara pertambangan

dengan produksi timah terbesar ke dua di dunia, tembaga terbesar ke empat, nikel terbesar ke

lima, emas terbesar ke tujuh dan produksi batu bara terbesar ke delapan di dunia, Indonesia

merupakan salah satu negara penting dalam bidang pertambangan. Banyaknya hasil tambang

di Indonesia telah memunculkan perusahaan-perusahaan yang bergerak di bidang

1

pertambangan dan menjadi industri yang menunjang perekonomian di Indonesia, selain

industri-industri lainnya. Sektor pertambangan sekarang ini tetap menjadi salah satu sektor

utama yang menggerakan roda perekonomian Indonesia.Ini terlihat dari kontribusi

penerimaan negara yang setiap tahunnya meningkat. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik

(BPS, 2012), sektor Pertambangan dan Penggalian tumbuh 1,4 persen selama pada tahun

2011 dan juga terjadi peningkatan Peranan Sektor Pertambangan dan Penggalian terhadap

PBD (Produk Domestik Bruto) yaitu naik dari 11,1 persen menjadi 11,9.

1.2. Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah dari penelitian ini adalah :

1. Apakah data pada model yang digunakan lolos uji asumsi klasik atau tidak?

2. Bagaimana pengaruh PMDN terhadap PDB sektor pertambangan?

3. Bagaimana pengaruh ekspor sektor pertambangan terhadap PDB sektor pertambangan?

4. Bagaimana pengaruh Tenaga kerja terhadap PDB sektor pertambangan?

1.3. Tujuan Penelitian

1. Untuk mengetahui data pada model yang digunakan lolos uji asumsi klasik atau tidak.

2. Untuk mengetahui pengaruh PMDN terhadap PDB sektor pertambangan.

3. Untuk mengetahui pengaruh ekspor sektor pertambangan terhadap PDB sektor

pertambangan.

4. Untuk mengetahui pengaruh Tenaga kerja terhadap PDB sektor pertambangan?

1.4. Manfaat Penelitian

Memberikan kontribusi dan aplikasi ilmu pengetahuan kepada masyarakat pada

umumnya dan kepada mahasiswa Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas

Brawijaya terkait seberapa besar pengaruh Penanaman Modal Dalam Negeri, ekspor

pertambangan, dan tenaga kerja terhadap PDB sektor Pertambangan pada tahun 2004-2013.

2

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1. Produk Domestik Bruto (PDB)

Produk Domestik Bruto adalah nilai keseluruhan semua barang dan jasa yang

diproduksi di dalam wilayah tersebut dalam jangka waktu tertentu (biasanya per tahun). PDB

nominal merujuk kepada jumlah nilai uang yang dihabiskan untuk PDB, PDB asli merujuk

kepada suatu langkah untuk mengoreksi angka tersebut dengan melibatkan efek dari inflasi

agar dapat memperkirakan jumlah barang dan jasa yang sebenarnya menjadi basis

perhitungan PDB.

Produk Domestik Bruto adalah suatu alat ukur pertumbuhan ekonomi bagi suatu

Daerah tingkat I ataupun tingkat II. Pertumbuhan ekonomi menunjukkan perubahan tingkat

kegiatan ekonomi yang terjadi dari tahun ke tahun. Untuk memgetahui tingkat pertumbuhan

ekonomi dapat dinilai dari nilai pendapatan nasionalnya.

Produk Domestik Bruto adalah besarnya nilai produksi barang dan jasa yang

dihasilkan oleh seluruh penduduk yang ada di wilayah tersebut, baik kegiatan produksi oleh

warga negara sendiri atau dari warga negara Asing. (Algifri 1998 : 14 )

Untuk menggambarkan perubahan-perubahan ekonomi maka diperlukan penyajian

angka PDB yang dapat menggambarkan kejadian-kejadian tersebut. Penyajian angka PDB

sendiri, biasanya dibedakan menjadi dua yaitu PDB atas dasar harga berlaku dan PDB atas

dasar harga konstan. PDB atas dasar harga berlaku menggambarkan nilai tambah dari barang

dan jasa yang dihitung dengan menggunakan harga yang berlaku pada tahun berjalan setiap

tahun, sedangkan PDB atas harga konstan menunjukkan nilai tambah barang dan jasa yang

dihitung dengan memakai harga yang berlaku pada satu tahun tertentu sebagai tahun dasar

(baseyear).

PDB atas dasar harga berlaku dapat digunakan untuk melihat pergeseran dan struktur

ekonomi suatu daerah, sedangkan PDB atas dasar harga konstan dapat digunakan untuk

mengetahui pertumbuhan ekonomi dari tahun ke tahun.

Untuk menghitung angka PDB ada tiga pendekatan yang dapat

digunakan, yaitu:

a. Pendekatan Produksi

PDB adalah jumlah nilai barang dan jasa yang dihasilkan oleh berbagai unit produksi

di suatu wilayah dalam jangka waktu tertentu, biasanya satu tahun. Unit-unit produksi

tersebut dalam penyajiannya dikelompokkan menjadi 9 sektor atau lapangan usaha, yaitu:

3

1) Pertanian, Perternakan, Perkebunan, Kehutanan dan Perikanan

2) Pertambangan dan Penggalian

3) Industri Pengolahan

4) Listrik, Gas dan Air

5) Bangunan/Konstruksi

6) Perdagangan, Hotel, dan Restoran.

7) Angkutan dan Komunikasi

8) Keuangan, Sewa Bangunan, dan Jasa

9) Jasa-jasa.

b. Pendekatan Pendapatan

PDB merupakan jumlah balas jasa yang diterima oleh faktor produksi yang ikut dalam

proses produksi di suatu wilayah dalam jangka waktu tertentu, biasanya satu tahun.

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

bunga modal dan keuntungan. Semua komponen tersebut dijumlahkan sebelum dipotong

pajak penghasilan dan pajak tak langsung lainnya. Dalam pengertian PDB, kecuali faktor

pendapatan, termasuk pula komponen penyusutan dan pajak tidak langsung neto.

c. Pendekatan Pengeluaran

PDB adalah penjumlahan semua komponen permintaan akhir, yaitu:

1) Pengeluaran konsumsi rumah tangga dan lembaga swasta yang tidak mencari untung;

2) Pengeluaran Konsumsi pemerintah;

3) Pembentukan modal tetap domestik bruto;

4) Perubahan stok; dan

5) Ekspor neto yang dihitung dari ekspor dikurangi impor.

Dari ketiga pendekatan penghitungan tersebut, secara konsep seyogyanya jumlah

pengeluaran tadi harus sama dengan jumlah barang dan jasa akhir yang dihasilkan dan harus

sama pula dengan jumlah pendapatan untuk faktor-faktor produksinya.

2.2. Investasi

Teori ekonomi mengartikan atau mendefinisikan investasi sebagai pengeluaran-

pengeluaran untuk membeli barang-barang modal dan peralatan - peralatan produksi dengan

tujuan untuk mengganti dan terutama menambah barang-barang modal dalam perekonomian

yang akan digunakan untuk memproduksikan barang dan jasa di masa depan. Investasi

seringkali mengarah pada perubahan dalam keseseluruhan permintaan dan mempengaruhi

siklus bisnis, selain itu investasi mengarah kepada akumulasi modal yang bisa meningkatkan

4

output potensial negara dan mengembangkan pertumbuhan ekonomi jangka panjang

(Samuelson, 2003: 137).

Investasi dapat diartikan sebagai pengeluaran atau pembelanjaan penanaman modal

atau perusahaan untuk membeli barang-barang produksi, untuk menambah kemampuan

memproduksi barang dan jasa yang tersedia dalam perekonomian yang berasal dari investasi

dalam negeri maupun inestasi asing. Penigkatan investasi akan mendorong peningkatan

volume produksi yang selanjutnya akan meningkatkan kesempatan kerja yang produktif

sehingga akan meningkatkan pendapatan perkapita sekaligus bisa meningkatkan

kesejahteraan masyarakat.

Investasi pada hakekatnya merupakan awal kegiatan pembangunan ekonomi.

Investasi dapat dilakukan oleh swasta, pemerintah atau kerjasama antara pemerintah dan

swasta. Investasi merupakan suatu cara yang dapat dilakukan oleh pemerintah untuk

meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan untuk jangka panjang dapat menaikan standar

hidup masyarkatnya (Mankiw, 2003: 62).

Investasi merupakan komponen utama dalam menggerakan roda perekonomian suatu

negara. Secara teori peningkatan investasi akan mendorong volume perdagangan dan volume

produksi yang selanjutnya akan memperluas kesempatan kerja yang produktif dan berarti

akan meningkatkan pendapatan perkapita sekaligus bisa meningkatkan kesejahteraan

masyarakat.

Penggairahan iklim nvestasi di Indonesia dijamin keberadaannya sejak

dikeluarkannya Undang-Undang No.1 Tahun 1967 tentang Penanaman Modal Asing (PMA)

dan Undang-Undang No.6 Tahun 1968 tentang Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN).

Kedua undang-undang ini kemudian dilengkapi dan disempurnakan, dimana UU No. 1 Tahun

1967 tentang PMA disempurnakan dengan UU No. 11 Tahun 1970 dan UU No. 6 Tahun

1968 tentang PMDN disempurnakan dengan UU No. 12 Tahun 1970.

2.3. Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN)

Dalam Undang-Undang no 6 tahun 1968 dan Undang-Undang nomor 12 tahun 1970

tentang Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN), disebutkan terlebih dulu definisi modal

dalam negeri pada pasal 1, yaitu sebagai berikut :

a. Undang-undang ini dengan “modal dalam negeri” adalah : bagian dari kekayaan

masyarakat Indonesia termasuk hak-hak dan benda-benda, baik yang dimiliki Negara

maupun swasta asing yang berdomosili di Indonesia yang disisihkan atau disediakan guna

5

menjalankan suatu usaha sepanjang modal tersebut tidak diatur oleh ketentuan-ketentuan

pasal 2 UU No. 12 tahun 1970 tentang penanaman modal asing.

b. Pihak swasta yang memiliki modal dalam negeri tersebut dalam ayat 1 pasal ini dapat

terdiri atas perorangan dan/ atau badan hukum yang didirikan berdasarkan hukum yang

berlaku di Indonesia. Kemudian dalam Pasal 2 disebutkan bahwa, Yang dimaksud dalam

Undang-Undang ini dengan "Penanaman Modal Dalam Negeri" ialah penggunaan

daripada kekayaan seperti tersebut dalam pasal 1, baik secara langsung atau tidak langsung

untuk menjalankan usaha menurut atau berdasarkan ketentuanketentuan Undang-Undang

ini.

2.4. Perdagangan Internasional

Setiap negara di dunia mempunyai banyak keterbatasan. Baik itu keterbatasan sumber

daya alam, sumber daya manusia, maupun teknologi. Tidak semua kebutuhan masyarakat

dapat dipenuhi oleh sumber daya yang tersedia di negara tersebut. Sehingga, setiap negara di

dunia perlu melakukan interaksi dengan negara lainnya dengan tujuan untuk memenuhi

kebutuhan masyarakat di dalam negara tersebut, salah satunya melalui perdagangan

internasional.

Menurut Damanhuri (2010), perdagangan luar negeri memiliki peranan yang sangat

penting bagi pertumbuhan dan pembangunan di suatu negara. Model pertumbuhan ekonomi

yang dikembangkan oleh Keynes, perdagangan internasional merupakan salah satu

determinan bagi pendapatan suatu negara. Secara sederhana, pemikiran Keynes tersebut dapat

dijelaskan dalam persamaan di bawah ini:

Y = C + I + G + N + X .................................................................... (2.9)

Dalam persamaan tersebut, Y adalah pendapatan sebuah negara, C merupakan pengeluaran

yang dikeluarkan oleh rumah tangga, I adalah simbol untuk investasi atau pengeluaran modal

yang dilakukan oleh sektor produsen, G adalah pengeluaran yang dikeluarkan oleh

pemerintah, X merupakan ekspor yang dilakukan oleh negara, sementara M adalah simbol

untuk impor yang dilakukan oleh sebuah negara. Dalam persamaan tersebut, perdagangan

internasional disimbolkan dengan (X-M).

2.5. Dampak Perdagangan Internasional terhadap Perekonomian

Perdagangan internasional sering pula dikatakan sebagai “mesin pertumbuhan”

(engine of growth). Menurut Salvatore (1997), sekalipun perdagangan internasional tidak bisa

menjadi “mesin pertumbuhan” yang efektif bagi negara-negara berkembang, namun bukan

6

berarti perdagangan internasional tidak ada kegunaannya. Para ekonom seperti Haberler

mengatakan keuntungan-keuntungan yang bisa diperoleh dari perdagangan internasional,

diantaranya:

a. Perdagangan dapat meningkatkan pendayagunaan sumber-sumber daya domestik di suatu

negara berkembang.

b. Perdagangan internasional dapat menciptakan pembagian kerja dan skala ekonomi

(economies of scale) yang lebih tinggi, melalui peningkatan ukuran pasar.

c. Perdagangan internasional juga berfungsi sebagai wahana transmisi gagasan-gagasan baru,

teknologi yang lebih baik, serta kecakapan manajerial, dan bidang-bidang keahlian lainnya

yang diperlukan bagi kegiatan bisnis.

d. Perdagangan antar negara juga merangsang dan memudahkan mengalirnya arus modal

internasional dari negara maju ke negara berkembang.

e. Impor produk-produk baru dapat merangsang permintaan domestik serta dapat

memberikan inspirasi dan membuka lahan bisnis baru yang menguntungkan bagi para

produsen setempat.

f. Perdagangan internasional merupakan instrumen yang efektif untuk mencegah monopoli

karena perdagangan pada dasarnya dapat merangsang peningkatan efisiensi setiap produsen

domestik agar mampu menghadapi persaingan dari negara lain.

Menurut Oktaviani et al (2010), kegiatan perdagangan internasional tidak hanya

memberikan dampak positif, namun juga dapat menimbulkan dampak negatif, yaitu:

a. Terpengaruhnya perekonomian nasional oleh situasi dan kondisi pasar dunia. Apabila kita

tidak merespon situasi pasar dunia, maka kita akan ditinggalkan oleh negara-negara lain.

b. Berpengaruh pada perubahan terhadap kebijakan pembangunan nasional yang telah

ditetapkan apabila pengaruh global tersebut berdampak buruk terhadap kehidupan

masyarakat.

c. Menciptakan ketergantungan produk terhadap suatu negara.

d. Eksploitasi terhadap sumber daya karena untuk memenuhi permintaan pasar dunia.

e. Terbentuknya proteksi non-tarif yang dapat menghambat produk ekspor.

2.6. Tenaga Kerja

Menurut Todaro (2000) pertumbuhan penduduk dan pertumbuhan angkatan kerja

secara tradisional dianggap sebagai salah satu faktor positif yang memacu pertumbuhan

ekonomi. Jumlah tenaga kerja yang lebih besar berarti akan menambah tingkat produksi,

sedangkan pertumbuhan penduduk yang lebih besar berarti ukuran pasar domestiknya lebih

7

besar. Meski demikian hal tersebut masih dipertanyakan apakah benar laju pertumbuhan

penduduk yang cepat benar-benar akan memberikan dampak positif atau negatif kepada

pembangunan ekonominya.

Dalam model sederhana tentang pertumbuhan ekonomi, pada umumnya pengertian

tenaga kerja diartikan sebagai angkatan kerja yang bersifat homogen. Menurut Lewis,

angkatan kerja yang homogen dan tidak terampil dianggap bisa bergerak dan beralih dari

sektor tradisional ke sektor modern secara lancar dan dalam jumlah terbatas. Dalam keadaan

demikian panawaran tenaga kerja mengandung elastisitas yang tinggi. Meningkatnnya

permintaan atas tenaga kerja (dari sektor tradisional) bersumber pada ekspansi kegiatan

sektor modern. Dengan demikian salah satu faktor yang berpengaruh terhadap ekonomi

adalah tenaga kerja.

Setiap kegiatan produksi yang akan dilaksanakan pasti akan memerlukan tenaga kerja.

Tenaga kerja bukan saja berati buruh yang terdapat dalam perekonomian. Arti tenaga kerja

meliputi juga keahlian dan keterampilan yang mereka miliki. Dari segi keahlian dan

pendidikannya tenaga kerja dibedakan kepada tiga golongan:

1. Tenaga kerja kasar, yaitu tenaga kerja yang tidak berpendidikan atau berpendidikan rendah

dan tidak mempunyai keahlian dalam suatu bidang pekerjaan;

2. Tenaga kerja terampil, yaitu tenaga kerja yang mempunyai keahlian dari pendidikan atau

pengalaman kerja;

3. Tenaga kerja terdidik, yaitu tenaga kerja yang mempunyai pendidikan yang tinggi dan ahli

dalam bidang-bidang tertentu.

Menurut Payaman J. Simanjuntak (1995:75) faktor produksi tenaga kerja merupakan

faktor produksi yang penting dan perlu diperhitungkan dalam proses produksi, bukan hanya

dilihat dari tersedianya tenaga kerja tetapi kualitas dan macam tenaga kerja. Spesialisasi dan

pembagian kerja menimbulkan peningkatan produktivitas. Keduanya membawa kearah

ekonomi produksi skala besar yang selanjutnya membantu perkembangan industri,

pembagian kerja menghasilkan pembagian kemampuan produksi para pekerja, setiap pekerja

menjadi lebih efisien daripada sebelumnya. Akhirnya produksi meningkatkan berbagai hal,

jika produksi naik, pada akhirnya laju pertumbuhan ekonomi juga akan naik.

Menurut BPS penduduk berumur 10 tahun ke atas terbagi sebagai Angkatan Kerja dan

bukan angkatan kerja. Angkatan kerja dikatakan bekerja bila mereka melakukan pekerjaan

dengan maksud memperoleh atau membantu memperoleh pendapatan atau keuntungan dan

lamanya bekerja paling sedikit 1 (satu) jam secara kontinu selama seminggu yang lalu.

8

Sedangkan penduduk yang tidak bekerja tetapi sedang mencari pekerjaan disebut

menganggur (Budi Santosa, 2001).

Jumlah angkatan kerja yang bekerja merupakan gambaran kondisi dari lapangan kerja

yang tersedia. Semakin bertambah besar lapangan kerja yang tersedia maka akan

menyebabkan semakin meningkatkan total produksi di suatu daerah.

2.7. Hubungan Antara Tenaga Kerja dengan Pertumbuhan Ekonomi

Menurut Todaro (2003), pertumbuhan penduduk dan pertumbuhan angkatan kerja

(yang terjadi setelah pertumbuhan penduduk) secara tradisional dianggap sebagai salah satu

faktor positif yang memacu pertumbuhan ekonomi. Jumlah tenaga kerja yang lebih besar

berarti akan menambah jumlah tenaga kerja produktif, sedangkan pertumbuhan penduduk

yang lebih besar berarti meningkatkan ukuran pasar domestiknya. Meskipun demikian, hal

tersebut masih dipertanyakan, apakah benar laju pertumbuhan penduduk yang cepat benar-

benar akan memberikan dampak positif atau negatif terhadap pertumbuhan ekonominya.

Selanjutnya dikatakan bahwa pengaruh positif atau negatif dari pertumbuhan

penduduk tergantung kemampuan sistem perekonomian daerah tersebut dalam menyerap dan

secara produktif memanfaatkan pertambahan tenaga kerja tersebut. Kemampuan tersebut

dipengaruhi oleh tenaga kerja dan akumulasi modal, dan tersedianya input dan faktor

produksi penunjang, seperti kecakapan manajerial dan administrasi.

Pertambahan penduduk dan hal-hal yang berhubungan dengan kenaikan jumlah angkatan

kerja (labor force) juga dianggap sebagai faktor yang positif dalam menentukan pertumbuhan

ekonomi. Artinya, semakin banyak angkatan kerja, berarti semakin produktif tenaga kerja.

Karena dengan semakin besar angkatan kerja, akan meningkatkan tingkat partisipasi tenaga

kerja (TPAK).

2.8. Hubungan Antara Ekspor dengan Pertumbuhan Ekonomi

Ekspor maupun impor merupakan faktor penting dalam merangsang pertumbuhan

ekonomi suatu negara. Ekspor impor akan memperbesar kapasitas konsumsi suatu negara

meningkatkan output dunia, serta menyajikan akses ke sumber-sumber daya yang langka dan

pasar-pasar internasional yang potensial untuk berbagai produk ekspor yang mana tanpa

produk-produk tersebut maka negara-negara miskin tidak akan mampu mengembangkan

kegiatan dan kehidupan perekonomian nasionalnya. Ekspor juga dapat membantu semua

negara dalam menjalankan usaha-usaha pembangunan mereka melalui promosi serta

penguatan sektor-sektor ekonomi yang mengandung keuntungan komparatif, baik itu berupa

9

ketersediaan faktor-faktor produksi tertentu dalam jumlah yang melimpah atau keunggulan

efisiensi alias produktivitas tenaga kerja. Ekspor juga dapat membantu semua negara dalam

mengambil keuntungan dari skala ekonomi yang mereka miliki (Todaro, 2004: 28).

Ekspor mempunyai hubungan positif dengan pertumbuhan ekonomi, artinya ketika

ekspor mengalami kenaikan maka pertumbuhan ekonomi juga mengalami kenaikan dan

sebaliknya apabila ekspor mengalami penurunan maka pertumbuhan ekonomi mengalami

penurunan.

2.9. Data yang digunakan

Berdasarkan data-data yang diperoleh, maka penulis menggabungkan data-data tersebut agar

mudah dibaca oleh aplikasi Eviews 7. Adapun hasil penggabungan datanya sebagai berikut:

Tabel 4.1

PDB Sektor Pertambangan, Ekspor Sektor Petambangan, Penanaman Modal Dalam Negeri, Tenaga kerja Pengolahan tahun 2004-2013

Tahun PDB Sektor

Pertambangan

(Miliar Rp)

Ekspor Sektor

Pertambangan

(Miliar Rp)

Penanaman Modal

Dalam Negeri

(Miliar Rp)

Tenaga Kerja

(Ribu Jiwa)

2004 205.252 71.584 37140 798

2005 309.014 85.660 30665 808

2006 366.520 100.798 207884 947

2007 440.609 114.100 34878 1020

2008 541.334 137.020 20363 1062

2009 592.060 145.673 37799 1139

2010 719.710 153.656 60626 1188

2011 876.983 178.923 76000 1352

2012 970.283 184.567 92182 1620

2013 1.020.773 187.932 95667 1555

Sumber : Badan Pusat Statistik*) data sebenarnya menggunakan satuan juta USD (asumsi 1USD=Rp. 10.000)

10

2.10. Penelitian Terdahulu

Risdauli Sinaga dan Eny Rochaida dalam penelitiannya yang berjudul “Pengaruh

Investasi PMDN Dan Investasi PMA Serta Tenaga Kerja Terhadap Ekspor Sektor

Pertambangan Dan Pertumbuhan Ekonomi Di Kalimantan Timur. Penelitian ini memberikan

kesimpulan bahwa faktor PMDN, PMA, dan Tenaga Kerja menunjukkan pengaruh positif

dan signifikan untuk faktor yang mempengaruhi Ekspor Sektor Pertambangan dan

Pertumbuhan ekonomi di Kalimantan Timur.

2.11. Hipotesis

Berdasarkan landasan teori, penelitian terdahulu, dan data empirik mengenai variabel-

variabel terkait, hipotesis yang dapat disusun adalah:

1. Diduga terdapat hubungan positif dan signifikan antara Penanaman Modal Dalam Negeri,

Ekspor Sektor Pertambangan, dan Tenaga Kerja Sektor Pertambangan terhadap PDB

Sektor Pertambangan.

11

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel.

Dalam penelitian ini digunakan dua jenis variabel penelitian, yaitu variabel terikat

(dependent) dan variabel bebas (independent).

1. Variabel Terikat (Dependent Variabel)

Variabel dependent merupakan variable yang nilainya terikat atau dipengaruhi

oleh variabel independent (bebas). Dalam penelitian ini variabel dependent yang

digunakan adalah Produk Domestik Bruto Sektor Pertambangan.

2. Variabel Independen (independent Variabel)

Variabel independent merupakan variabel yang bebas atau tidak terikat pada

variable lain. Variabe independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

Penanaman Modal Dalam Negeri (X1) Ekspor sektor pertambangan (X2) ; dan

Tenaga kerja (X3)

3.2. Jenis dan Sumber Data

Jenis data penelitian yang digunakan adalah data sekunder (time series) selama 10

tahun yaitu dari tahun 2004 sampai tahun 2013, yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik

Indonesia. Secara rinci data yang dipergunakan :

1. PDB Sektor Pertambangan : menggunakan data tentang PDB Atas Dasar Harga Berlaku

Menurut Lapangan Usaha (Miliar Rupiah), 2004 – 2013.

2. Penanaman Modal Dalam Negeri : menggunakan data tentang Realisasi Investasi

Penanaman Modal Dalam Negeri (miliar Rupiah), 2004-2013

3. Ekspor Sektor Pertambangan : menggunakan data tentang Perkembangan nilai ekspor

migas, non migas dan total ekspor Indonesia tahun 2004 – 2013

4. Tenaga Kerja: menggunakan data tentang Jumlah Penduduk 15 Tahun Ke Atas yang

Bekerja menurut Lapangan Pekerjaan Utama di sektor pertambangan, 2004-2013

Metode pengumpulan data yang digunakan oleh peneliti adalah data yang bersifat

dokumenter, yaitu proses pengumpulan data dari data atau dokumen yang ada di lembaga-

12

lembaga pemerintahan seperti BPS dan sumber-sumber lain seperti media cetak, jurnal

ekonomi, dan media internet.

3.3. Metode analisis

Penelitian ini menggunakan analisis persamaan regresi dengan menggunakan metode

regresi kuadrat terkecil atau Ordinary Least Square (OLS) dengan menggunakan

software Eviews 7, sehingga menggunakan formula sebagai berikut:

Estimation Equation:=========================Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X3

Atau dapat di formulasikan secara sederhana:

Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 εt

Keterangan :

β0 = intercept

β1 = koefisien X1

β2 = koefisien X2

β2 = koefisien X3

Y = Produk Domestik Bruto Sektor Pertambangan

X1 = Penanaman Modal Dalam Negeri

X2 = Ekspor Sektor Pertambangan

X3 = Tenaga Kerja

εt = error terms

13

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Data

Pada bab ini akan membahas hasil pengujian model atau persamaan struktural

berdasarkan analisa secara statistik yang dilakukan dengan beberapa uji statistik untuk

mengetahui signifikansi variabel-variabel persamaan, meliputi uji F-statistik, uji t-statistik, uji

asumsi klasik dan penaksiran koefisien determinasi, sedangkan analisa secara ekonomi akan

dilakukan dengan melihat konsistensi masing-masing variabel terikat (independent variables)

terhadap variabel bebas (dependent variable), juga akan dijelaskan mengenai arti dari

parameter-parameter yang diperoleh dari hasil regresi yang meliputi kesesuaian arah

parameter yang diteliti dengan hipotesis-hipotesis yang telah ditetapkan berdasarkan teori-

teori ekonomi, termasuk arti dari nilai koefisien itu sendiri dan juga melihat berapa besar

pengaruh perubahan variabel-variabel bebas terhadap variabel tidak bebasnya.

Analisis data yang dilakukan yaitu analisis regresi berganda dengan menggunakan

bantuan program Eviews 7. Untuk mendapat estimasi yang terbaik, terlebih dahulu data

sekunder tersebut harus dilakukan pengujian asumsi klasik, yaitu: uji normalitas, uji

multikolineritas, uji heterokedastisitas, uji autokorelasi, dan uji linieritas.

4.2. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik dimaksudkan untuk mendeteksi ada tidaknya masalah

multikolinieritas, heteroskedastisitas, autokorelasi, lineritas serta apakah data dalam

penelitian ini sudah berdistribusi secara normal atau belum, karena apabila terjadi

penyimpangan terhadap asumsi klasik tersebut maka uji t dan uji F yang dilakukan

sebelumnya tidak valid dan secara statistik dapat mengacaukan kesimpulan yang diperoleh.

4.2.1. Uji Normalitas

Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel

dependen, variabel independen, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak.

Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk melihat

14

kenormalan data pada data ini digunakan pengujian menggunakan eviws sebagaimana pada

Gambar 4.1 di bawah ini :

Gambar 4.1

Hasil Uji Normalitas

Dasar pengambilan keputusan dalam mendeteksi normalitas yaitu dengan

membandingkan nilai Jarque-Bera dengan nilai 𝑋2 tabel dan keputusanya yaitu apabila nilai

Jarque-Berra > nilai X2 tabel (dengan α = 5 % ) atau probabilitasnya < 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa data yang digunakan tidak berdistribusi normal dan sebaliknya, jika nilai

Jarque-Berra < nilai X2 tabel atau probabilitasnya > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data

yang digunakan berdistribusi normal.

Hipotesis yang diajukan adalah:

H0 : Data berdistribusi normal

Ha : Data tidak berdistribusi normal

Berdasarkan gambar 4.1 dapat diketahui bahwa nilai Jarque-Berra sebesar 0,836596

sedangkan nilai X2 tabel dengan df = 2 dan α = 0.05 adalah sebesar 5,991 , jadi nilai Jarque-

Berra kurang dari nilai X2 tabel (0,836596 < 5,991 ) dan nilai probabilitasnya yaitu 0,658166

> 0,05, maka dapat disimpulkan H0 diterima bahwa data yang digunakan sudah berdistribusi

normal.

15

0

1

2

3

4

-50000 -25000 0 25000 50000

Series: ResidualsSample 2004 2013Observations 10

Mean -6.26e-11Median -5626.546Maximum 47779.70Minimum -45577.36Std. Dev. 32280.90Skewness 0.173794Kurtosis 1.626314

Jarque-Bera 0.836596Probability 0.658166

4.2.2. Uji Multikolineritas

Multikolinearitas adalah suatu keadaan dimana satu atau lebih variabel independent

terdapat korelasi atau hubungan yang kuat dengan variabel independent lainnya atau dengan

kata lain satu atau lebih variabel independent merupakan satu fungsi linear dari variabel

independent lainnya. Salah satu cara untuk menganalisis ada atau tidaknya pengaruh

multikolinearitas dalam penelitian ini dengan melihat nilai Correlation Matrix menggunakan

program Eviews 7. Suatu data dapat dikatakan terbebas dari gejala multikolinearitas jika nilai

correlation antar variabel independen lebih kecil sama dengan dari 0,7 (correlation ≤ 0,7)

Dari data yang diolah dengan menggunakan program Eviews 7, didapatkan hasil uji

Multikolinearitas seperti yang terlihat pada Tabel 4.1 dibawah ini

Tabel 4.2Uji Multikolinearitas (Correlation Matrix)

Berdasarkan Tabel 4.1 terlihat bahwa terdapat masalah multikoleniaritas antara

variabel ekspor dan tenaga kerja dengan nilai korelasi 0.958235. Jadi dapat disimpulkan

bahwa ada masalah multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi ini.

Salah satu treatment untuk menghilangkan multikolinearitas adalah dengan menghilangkan

salah satu variabel bebas yang mempunyai kolinearitas tinggi yaitu Tenaga Kerja, yang

setelah itu diuji dengan menggunakan Uji Wald.

Intepretasi uji wald (Syofyan,2008):

Jika F-statistik signifikan (probabilita < 0,05) maka penghilangan variabel bebas

yang mengandung multikolinearitas akan merubah intepretasi dari persamaan

regresinya, sehingga penghilangan variabel tersebut tidak diperbolehkan.

Jika F-statistik tidak signifikan (probabilita > 0,05) maka penghilangan variabel yang

mengandung multikolinearitas tidak akan mengubah intepretasi hasil regresinya

sehingga penghilangan variabel tersebut diperbolehkan.

16

PMDN EKSPOR TK

PMDN  1.000000  0.103293  0.196470EKSPOR  0.103293  1.000000  0.958235

TK  0.196470  0.958235  1.000000

Tabel 4.3

Uji Wald

Hasil pengujian wald test terlihat nilai F-statistik signifikan (0.0467) < 0,05 maka

menghilangkan variabel yang mengandung multikoleniaritas dalam penelitian ini Tenaga

Kerja tidak diperbolehkan karena akan merubah interpretasi dari persamaan regresinya.

4.2.3. Uji Heterokedastistas

Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana faktor gangguan tidak memiliki varian

yang sama. Adanya heteroskedastisitas dalam model analisis mengakibatkan varian dan

koefisien-koefisien OLS tidak lagi minimum dan penaksir-penaksir OLS menjadi tidak

efisien meskipun penaksir OLS tetap tidak bias dan konsisten. Metode yang digunakan untuk

mendeteksi adanya heteroskedastisitas pada penelitian ini adalah pengujian White.

Pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan bantuan program komputer Eviews

7.1, dan diperoleh hasil regresi seperti pada tabel berikut ini:

17

Wald Test:

Equation: Untitled

Test Statistic Value Df Probability

t-statistic  2.496882  6  0.0467

F-statistic  6.234421 (1, 6)  0.0467

Chi-square  6.234421  1  0.0125

Null Hypothesis: C(3)=0

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.

C(3)  428.8788  171.7657

Restrictions are linear in coefficients.

Tabel 4.4

Hasil Uji White Test

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 0.278423    Prob. F(3,6) 0.8393Obs*R-squared 1.222000    Prob. Chi-Square(3) 0.7477Scaled explained SS 0.137764    Prob. Chi-Square(3) 0.9869

Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/18/14 Time: 16:55Sample: 2004 2013Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.07E+09 6.95E+08 1.540090 0.1745PMDN^2 -0.019076 0.024068 -0.792581 0.4582

EKSPOR^2 0.020180 0.094171 0.214291 0.8374TK^2 -281.6000 1508.133 -0.186721 0.8580

R-squared 0.122200    Mean dependent var 9.38E+08Adjusted R-squared -0.316700    S.D. dependent var 7.82E+08S.E. of regression 8.98E+08    Akaike info criterion 44.35784Sum squared resid 4.84E+18    Schwarz criterion 44.47887Log likelihood -217.7892    Hannan-Quinn criter. 44.22507F-statistic 0.278423    Durbin-Watson stat 2.283726Prob(F-statistic) 0.839320

Dari hasil estimasi didapat bahwa : Obs*R-squared = 1.222000 dengan p-value = 0,7477

Uji Hipotesis :

H0 : Tidak ada gejala heterokedastisitas

Ha : Ada gejala Heterokedastisitas

Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas atau tidak maka dengan

membandingkan nilai R-squared dan tabel X2:

a. Jika nilai R-squared > X2 tabel, maka tidak lolos uji heterokedastistas

b. Jika nilai R-squared < X2 tabel, maka lolos uji heterokedastisitas

Berdasarkan tabel 4.3 diketahui bahwa dengan uji White diperoleh nilai obs* R-

square untuk hasil estimasi uji white no coss terms adalah sebesar 1.222000 dan nilai X2 tabel

dengan derajat kepercayaan 5% dan df sesuai banyak variabel bebas yaitu 3 adalah sebesar

7,815. Karena nilai R-squared (1.222000) < X2 tabel (7,815) maka dapat disimpulkan model

di atas lolos uji heterokedastisitas.

18

selain dengan Uji White juga dapat digunakan Uji Glejser dengan cara melakukan

regresi varian gangguan (residual) dengan variabel bebasnya sehingga didapat nilai P. Untuk

mengetahui adanya gejala gangguan atau tidak adalah apabila nilai P > 0,05 pada masing-

masing variabel independen, berarti menunjukkan tidak terjadi gangguan dan begitu pula

sebaliknya.

Tabel 4.5

Hasil Glejser

Berdasarkan Tabel 4.7 diketahui bahwa t statistik menunjukkan tidak adanya

pengaruh yang signifikan masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen

dimana variabel dependen yaitu ei atau error absolut, hal ini dapat dibuktikan dengan

diperolehnya nilai signifikansi untuk masing-masing variabel yang lebih besar dari 0,05 (P >

0,05) . Dari hasil tersebut dapat dikatakan bahwa tidak ada gejala heteroskedastisitas.

19

Heteroskedasticity Test: Glejser

F-statistic 0.543677    Prob. F(3,6) 0.6701Obs*R-squared 2.137367    Prob. Chi-Square(3) 0.5444Scaled explained SS 0.662958    Prob. Chi-Square(3) 0.8819

Test Equation:Dependent Variable: ARESIDMethod: Least SquaresDate: 05/20/14 Time: 09:29Sample: 2004 2013Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 26436.80 23491.60 1.125373 0.3034PMDN -0.068895 0.097803 -0.704425 0.5076

EKSPOR 0.300803 0.444852 0.676187 0.5241TK -30.43712 66.01291 -0.461078 0.6610

R-squared 0.213737    Mean dependent var 27598.43Adjusted R-squared -0.179395    S.D. dependent var 13991.17S.E. of regression 15194.40    Akaike info criterion 22.38442Sum squared resid 1.39E+09    Schwarz criterion 22.50545Log likelihood -107.9221    Hannan-Quinn criter. 22.25164F-statistic 0.543677    Durbin-Watson stat 2.281644Prob(F-statistic) 0.670105

4.2.4. Uji Autokorelasi.

Autokorelasi merupakan adanya korelasi antara anggota observasi satu dengan

observasi lain yang berlainan waktu. Dalam kaitannya dengan asumsi OLS, autokorelasi

merupakan korelasi antara satu residual dengan residual yang lain. Pengujian terhadap gejala

autokorelasi dapat dilakukan dengan nilai statistik Durbin-Watson. Dasar pengambilan

keputusan sebagai berikut :

Tabel 4.6

Kriteria Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi

Hipotesis Nol (H0) Keputusan Jika

Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < d1

Tidak ada autokorelasi positif No decision d1 ≤ d ≤ du

Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4 – d1 < d < 4

Tidak ada auokorelasi negatif No decision 4 – du ≤ d ≤ 4 – d1

Tidak ada autokorelasi poisitif

atau negatifDiterima du < d < 4 - du

Berdasarkan hasil estimasi diperoleh hasil pengujian Durbin Watson sebagai berikut :

Tabel 4.7

Hasil Estimasi Model OLS

Dependent Variable: PDBMethod: Least SquaresDate: 05/19/14 Time: 20:57Sample: 2004 2013Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PMDN 0.005896 0.254483 0.023170 0.9823EKSPOR 3.905856 1.157507 3.374368 0.0150

TK 428.8788 171.7657 2.496882 0.0467C -420056.2 61125.19 -6.872064 0.0005

R-squared 0.987134    Mean dependent var 604253.8Adjusted R-squared 0.980701    S.D. dependent var 284595.3S.E. of regression 39535.87    Akaike info criterion 24.29698Sum squared resid 9.38E+09    Schwarz criterion 24.41801Log likelihood -117.4849    Hannan-Quinn criter. 24.16420F-statistic 153.4512    Durbin-Watson stat 1.942473Prob(F-statistic) 0.000005

20

No decision

No decision

0 dl du 4 - du 4 - dl 4 0,69715 1,64134 2,35866 3,30285

D-W stat = 1,942473

Auto korelasi positif

Tidak ada Autokorelasi

Auto korelasi negatif

Berdasarkan hasil estimasi model OLS diperoleh nilai dw sebesar 1.942473 dan pada

tabel dw dengan tingkat signifikansi sebesar 95 % (α=5%) diperoleh nilai dl = 0,69715 dan

du = 1,64134

Gambar 4.2 Pengujian Durbin-Watson Metode OLS

Dari gambar di atas terlihat nilai durbin waston sebesar 1,942473 berada pada daerah

tidak ada autokorelasi yang menunjukkan bahwa model ini telah bebas dari masalah

autokorelasi.

Untuk menentukan lebih jelasnya lagi terkait masalah autokorelasi dalam model ini

selain dengan melihat nilai statistik Durbin-watson juga dapat digunakan Uji Lagrange

Multplier Test (LM Test) dengan membandingkan nilai probabilitas R2 dengan α = 0,05.

Langkah –langkah pengujian sebagai berikut:

Hipotesis : H0 : Model tidak terdapat Autokorelasi

Ha : Terdapat Autokorelasi

Pengambilan keputusan dilakukan dengan kriteria:

Bila probabilitas Chi-Square < 0,05 H0 ditolak, model terjadi autokorelasi

Bila probabilitas Chi-Square > 0,05 H0 diterima, model tidak terjadi autokorelasi

Tabel 4.8

Uji Lagrange Multiplier Test

21

Dari tabel

4.4 pada tabel Uji

Lagrange Multiplier

dapat dilihat

bahwa nilai

probabilitas Chi-Squared 0,5940 atau lebih besar dari α = 0,05. Hal ini berarti model ini tidak

terjadi autokorelasi, atau berarti H0 diterima.

4.2.5. Uji Linieritas

Uji Linieritas merupakan pengujian yang dilakukan untuk melihat apakah model

fungsi regresi yang digunakan merupakan model linier atau tidak. Pengujian ini merupakan

pengujian seleksi model fungsi regresi, yaitu model linier, model semi-log, model double log.

Dalam penelitian ini digunakan model linier karena model regresi tidak mempunai batas

akibat perubahan nilai variabel bebasnya, akan tetapi bila dilihat model logaritma, ternyata

mempunyai batas minimum dan maksimal.

Langkah-langkah pengujian sebagai berikut:

Hipotesis:

H0 : model linier

Ha : model tidak linier

22

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.232583    Prob. F(2,4) 0.8025Obs*R-squared 1.041766    Prob. Chi-Square(2) 0.5940

Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/18/14 Time: 18:07Sample: 2004 2013Included observations: 10Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PMDN 0.041502 0.378438 0.109666 0.9180EKSPOR -1.242311 2.265127 -0.548451 0.6126

TK 175.2992 326.5189 0.536873 0.6198C -37215.33 89439.83 -0.416093 0.6987

RESID(-1) -0.277986 0.763560 -0.364065 0.7342RESID(-2) -0.585792 0.889220 -0.658771 0.5460

R-squared 0.104177    Mean dependent var -6.26E-11Adjusted R-squared -1.015603    S.D. dependent var 32280.90S.E. of regression 45829.82    Akaike info criterion 24.58697Sum squared resid 8.40E+09    Schwarz criterion 24.76852Log likelihood -116.9348    Hannan-Quinn criter. 24.38781F-statistic 0.093033    Durbin-Watson stat 2.271846Prob(F-statistic) 0.988652

Pengambilan keputusan dengan cara

Jika nilai probabilitas log likelihood ratio < 0,05, maka H0 ditolak (model tidak linier)

Jika nilai probabilitas log likelihood ratio > 0,05, maka H0 diterima (model linier)

Tabel 4.9

Uji Ramsey Reset

Dari uji Linieritas ( uji Ramsey Reset Test) pada tabel 4.8, nilai probabilitasnya

adalah 0,0074 kurang dari α = 0,05, artinya ada permasalahan linieritas, maka H0 ditolak

(model tidak linier)

4.3. Perumusan Model Persamaan Regresi

Hasil Pengolahan Data (Regresi)

Dalam mengolah dan menganalisis data terkait, penulis menggunakan aplikasi Eviews

7. Hasil dari pengolahan tersebut adalah sebagai berikut:

Tabel 4.8

Hasil Regresi

23

Dependent Variable: PDBMethod: Least SquaresDate: 05/18/14 Time: 21:55Sample: 2004 2013Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PMDN 0.005896 0.254483 0.023170 0.9823EKSPOR 3.905856 1.157507 3.374368 0.0150

TK 428.8788 171.7657 2.496882 0.0467C -420056.2 61125.19 -6.872064 0.0005

R-squared 0.987134    Mean dependent var 604253.8Adjusted R-squared 0.980701    S.D. dependent var 284595.3S.E. of regression 39535.87    Akaike info criterion 24.29698Sum squared resid 9.38E+09    Schwarz criterion 24.41801Log likelihood -117.4849    Hannan-Quinn criter. 24.16420F-statistic 153.4512    Durbin-Watson stat 1.942473

Ramsey RESET TestEquation: UNTITLEDSpecification: PDB PMDN EKSPOR TK COmitted Variables: Squares of fitted values

Value df Probabilityt-statistic  2.289417  5  0.0707F-statistic  5.241431 (1, 5)  0.0707Likelihood ratio  7.170035  1  0.0074

4.3.1. Koefisen Determinasi (R-squared)

Koefisien determinasi digunakan untuk menguji goodness-fit dari model regresi yang

dapat lihat dari nilai R Square. Untuk mengetahui tingkat perkembangan PDB Sektor

Pertambangan yang disebabkan oleh beberapa faktor antara lain yaitu Penanaman Modal

Dalam Negeri (X1), Ekspor Pertambangan (X2), Tenaga Kerja (X3) dapat dilihat melalui

besarnya koefisien determinasi. Dari perhitungan nilai R Square adalah 0.987134. Hal ini

berarti 98 persen PDB Sektor Pertambangan dapat dijelaskan oleh ketiga variabel independen

di atas, sedangkan sisanya yaitu dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak dijelaskan.

4.3.2. Pengujian t-Statistik

Pada uji statistik secara parsial dengan nilai t kritis (critical value) pada df =(n-k),

dimana n adalah jumlah sampel dan k adalah jumlah variable independen termasuk konstanta.

Untuk menguji koefisian regresi parsial secara individu dari masing-masing variabel bebas

akan diuji sebagai berikut:

a. Pengaruh Penanaman Modal Dalam Negeri terhadap PDB sektor pertambangan

tahun 2004 – 2013.

Berdasarkan prob t-signifikasi Penanaman Modal Dalam Negeri pada model regresi

berganda (tiga variabel) menghasilkan nilai 0.9823 > 0,05, yang berarti Penanaman Modal

24

Dependent Variable: PDBMethod: Least SquaresDate: 05/18/14 Time: 21:55Sample: 2004 2013Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PMDN 0.005896 0.254483 0.023170 0.9823EKSPOR 3.905856 1.157507 3.374368 0.0150

TK 428.8788 171.7657 2.496882 0.0467C -420056.2 61125.19 -6.872064 0.0005

R-squared 0.987134    Mean dependent var 604253.8Adjusted R-squared 0.980701    S.D. dependent var 284595.3S.E. of regression 39535.87    Akaike info criterion 24.29698Sum squared resid 9.38E+09    Schwarz criterion 24.41801Log likelihood -117.4849    Hannan-Quinn criter. 24.16420F-statistic 153.4512    Durbin-Watson stat 1.942473

Estimation Command:=========================LS PDB PMDN EKSPOR TK C

Estimation Equation:=========================PDB = C(1)*PMDN + C(2)*EKSPOR + C(3)*TK + C(4)

Substituted Coefficients:=========================PDB = 0.00589629006977*PMDN + 3.90585552262*EKSPOR + 428.878835348*TK - 420056.197251

Dalam Negeri tidak signifikan berpengaruh terhadap PDB sektor pertambangan. Hal ini

berarti bahwa Penanaman Modal Dalam Negeri kurang berperan penting dalam peningkatan

PDB sektor pertambangan.

Untuk mengetahui jawaban lebih detail mengenai signifikasi Penanaman Modal

Dalam Negeri terhadap PDB sektor pertambangan, dapat diidentifikasi dengan menggunakan

perhitungan atau uji t-statistik.

Hipotesis yang diajukan adalah:

H0 = β2 = 0 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara Penanaman Modal Dalam

Negeri terhadap PDB sektor Pertambangan.

H1 = β2 ≠ 0 : Terdapat pengaruh yang signifikan antara Penanaman Modal Dalam Negeri

terhadap Sektor Pertambangan

Dari hasil regresi diperoleh nilai t hitung untuk Penanaman Modal Dalam Negeri

sebesar 0.023170 dan pada t tabel dengan tingkat signifikansi sebesar 95 % (α = 5%), df = 6

diperoleh 1,943. Terlihat bahwa t hitung lebih kecil dari t kritis, maka H0 diterima yang

berarti bahwa Penanaman Modal Dalam Negeri tidak berpengaruh secara signifikan terhadap

PDB sektor pertambangan.

b. Pengaruh Ekspor sektor Pertambangan terhadap PDB sektor pertambangan tahun

2004 – 2013.

Berdasarkan prob t-signifikasi tenaga kerja pada model regresi berganda (tiga

variabel) menghasilkan nilai 0.0150 < 0,05, yang berarti ekspor pertambangan signifikan

berpengaruh terhadap PDB sektor pertambangan. Hal ini berarti bahwa ekspor pertambangan

berperan penting dalam peningkatan PDB sektor pertambangan.

Untuk mengetahui jawaban lebih detail mengenai signifikasi ekspor pertambangan

terhadap PDB sektor pertambangan, dapat diidentifikasi dengan menggunakan perhitungan

atau uji t-statistik.

Hipotesis yang diajukan adalah:

H0 = β1 = 0 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara Ekspor Petambangan

terhadap PDB sektor Pertambangan.

H1 = β1 ≠ 0 : Terdapat pengaruh yang signifikan antara Ekspor Pertambangan terhadap

Sektor Pertambangan

Dari hasil regresi diperoleh nilai t hitung untuk ekspor pertambangan sebesar

3.374368 dan pada t tabel dengan tingkat signifikansi sebesar 95 % (α = 5%), df = 6

25

diperoleh 1,943. Terlihat bahwa t hitung lebih besar dari t kritis, maka H0 ditolak yang berarti

bahwa ekspor pertambangan berpengaruh secara signifikan terhadap PDB sektor

pertambangan.

c. Pengaruh Tenaga Kerja terhadap PDB sektor pertambangan tahun 2004 – 2013.

Berdasarkan prob t-signifikasi Tenaga Kerja pada model regresi berganda (tiga

variabel) menghasilkan nilai 0.0467 > 0,05, yang berarti Tenaga Kerja signifikan

berpengaruh terhadap PDB sektor pertambangan. Hal ini berarti bahwa peningkatan Tenaga

Kerja berperan penting dalam peningkatan PDB sektor pertambangan.

Untuk mengetahui jawaban lebih detail mengenai signifikasi Tenaga Kerja terhadap

PDB sektor pertambangan, dapat diidentifikasi dengan menggunakan perhitungan atau uji t-

statistik.

Hipotesis yang diajukan adalah:

H0 = β3 = 0 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara Tenaga Kerja terhadap PDB

sektor Pertambangan.

H1 = β3 ≠ 0 : Terdapat pengaruh yang signifikan antara Tenaga Kerja terhadap PDB Sektor

Pertambangan

Dari hasil regresi diperoleh nilai t hitung untuk Tenaga Kerja sebesar 2.496882 dan pada t

tabel dengan tingkat signifikansi sebesar 95 % (α = 5%), df = 6 diperoleh 1,943. Terlihat

bahwa t hitung lebih besar dari t kritis, maka H0 ditolak yang berarti bahwa Tenaga Kerja

berpengaruh secara signifikan terhadap PDB sektor pertambangan.

4.3.3. Pengujian F-Statistik

Uji F statistik digunakan untuk mengetahui apakah variable independent secara

bersama-sama atau simultan mempengaruhi variable dependent. Dalam hal ini yaitu

Penanaman Modal Dalam Negeri (X1), Ekspor Pertambangan (X2), Tenaga Kerja (X3)

terhadap variabel dependen yaitu PDB sektor Pertambangan (Y) secara simultan /

keseluruhan.

Hipotesis yang digunakan adalah :

Ho : β0=β1=β2=0 berarti variabel independen secara keseluruhan tidak berpengaruh

terhadap variabel independen.

26

Ha : β0, β1, β2 ≠ 0 berarti variabel independen secara keseluruhan berpengaruh terhadap

variabel independen.

Diketahui:

• F-statistik =

• α = 0,05

• df1 (N1) = K-1 = 4-1 = 3

• df2 (N2) = n-K = 10-4 = 6

• F-tabel = 4,76

Uji Statistik secara serentak ditunjukkan oleh perbandingan nilai F hitung dengan F

tabel. Nilai F tabel dengan df = (k-1, n-k), dengan derajat kepercayaan sebesar 95 persen,

adalah F0,05, 3, 6 sebesar 4,76. Pada hasil estimasi di atas terlihat bahwa pada persamaan, F

hitung 153.4512 adalah jauh lebih besar dari pada F tabelnya. Ini berarti bahwa ketiga

variabel independen Penanaman Modal Dalam Negeri (X1), Ekspor sektor Pertambangan

(X2), Tenaga Kerja (X3) signifikan dalam menjelaskan PDB sektor pertambangan.

4.4. Intepretasi Hasil Analisis

1. Nilai konstanta sebesar -420056,2 menunjukkan bahwa jika variabel-variabel independen

dianggap konstan, maka PDB sektor pertambangan turun secara rata-rata sebesar –

420056,2%.

2. Koefisien dari variabel PMDN adalah 0,005896 dan nilai tersebut adalah positif maka

peningkatan realisasi PMDN sektor pertambangan berpengaruh positif terhadap PDB

sektor pertambangan namun tidak signifikan. Jika realisasi PMDN naik 1 persen, maka

PDB sektor pertambangan naik secara rata-rata sebesar 0,005896 persen dengan asumsi

variabel lain dianggap konstan. Hal ini menjadi tantangan pemerintah Indonesia untuk

meningkatkan peran investasi dalam negeri untuk meningkatkan sektor pertambangan di

Indonesia, untuk mengoptimalkan peningkatan PMDN terhadap sektor pertambangan,

pemerintah hendaknya memberikan iklim investasi yang lebih kondusif. Beberapa

diantaranya dengan melakukan efisiensi perijinan atau regulasi kebijakan di bidang

investasi, jaminan hukum dan ketertiban berusaha, atau bahkan memberikan insentif dan

atau tax holiday bagi investasi yang padat karya, sehingga dapat memberikan lapangan

pekerjaan.

27

3. Koefisien dari variabel Ekspor sektor pertambangan adalah 3,905856 dan nilai tersebut

adalah positif maka peningkatan Ekspor sektor pertambangan berpengaruh positif terhadap

PDB sektor pertambangan secara signifikan . Jika Ekspor pertambangan naik 1 persen,

maka PDB sektor pertambangan naik secara rata-rata sebesar 3,905856 persen dengan

asumsi variabel lain dianggap konstan. Hal ini menjadi tantangan bagi pemerintah

Indonesia untuk meningkatkan Ekspor sektor pertambangan, untuk mengoptimalkan

sektor ini pemerintah perlu adanya dukungan iklim investasi yang baik, baik investasi dari

luar maupun dari dalam negeri.

4. Koefisien dari variabel Tenaga Kerja adalah 428,8788 dan nilai tersebut adalah positif

maka peningkatan Tenaga Kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDB sektor

pertambangan. Jika Tenaga Kerja naik 1 persen, maka PDB sektor pertambangan naik

secara rata-rata sebesar 428,8788 persen dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.

28

BAB V

PENUTUP

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis data yang dilakukan dengan menggunakan software Eviews 7,

kesimpulan yang dapat ditarik sebagai berikut:

1. Dari hasil uji asumsi klasik yang dilakukan, model yang dibuat lolos uji normalitas, uji

multikolineritas, dan uji heterokedastisitas, sedangkan pada uji multikolinieritas dan uji

linieritas model tidak lolos uji.

2. Variabel Penanaman Modal Dalam Negeri berpengaruh positif namun tidak signifikan

terhadap PDB sektor pertambangan.

3. Variabel ekspor sektor pertambangan berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDB

sektor pertambangan.

4. Variabel tenaga kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDB sektor

pertambangan.

5. Variabel independen (Penanaman Modal Dalama Negeri, Ekspor sektor pertambangan, dan

Tenaga kerja secara simultan) berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (PDB

sektor pertambangan).

29

DAFTAR PUSTAKA

Sinaga, Risdauli, Eny Rochaida. 2009. Pengaruh Investasi Pmdn Dan Investasi Pma Serta

Tenaga Kerja Terhadap Ekspor Sektor Pertambangan Dan Pertumbuhan Ekonomi Di

Kalimantan Timur. Samarinda: Universitas Mulawarman

Mudara, I Made Yogatama Pande. 2011. Pengaruh Produk Domestik Bruto, Suku Bunga,

Upah Pekerja, Dan Nilai Total Ekspor Terhadap Investasi Asing Langsung Di Indonesia

(1990-2009). Semarang: Univeritas Diponegoro

Rinaldi, Rafli. 2013. Analisis Pengaruh Konsumsi Pemerintah, Investasi Pemerintah,

Investasi Swasta, dan Angkatan Kerja Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Regional (Studi

Kasus Propinsi Jawa Timur Tahun 2007-2011). Malang: Universitas Brawijaya

http:// www.bps.go.id

http://id.wikipedia.org/wiki/Investasi

http://id.wikipedia.org/wiki/Tenaga_kerja

30