TESIS - digilib.unhas.ac.iddigilib.unhas.ac.id/uploaded_files/temporary/DigitalCollection/... ·...
137
TESIS BELANJA PUBLIK DAN DAMPAKNYA TERHADAP PENYERAPAN TENAGA KERJA SEKTOR PERTANIAN DI SULAWESI BARAT THE PUBLIC EXPENDITURE AND ITS IMPACT ON THE ABSORPTION OF MANPOWER IN AGRICULTURE SECTOR IN WEST SULAWESI ACHMAD ERVAN PATURUSI PROGRAM MAGISTER AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS HASANUDDIN MAKASSAR 2018
Transcript of TESIS - digilib.unhas.ac.iddigilib.unhas.ac.id/uploaded_files/temporary/DigitalCollection/... ·...
TESIS
BELANJA PUBLIK DAN DAMPAKNYA TERHADAP PENYERAPAN TENAGA KERJA SEKTOR PERTANIAN
DI SULAWESI BARAT
THE PUBLIC EXPENDITURE AND ITS IMPACT ON THE ABSORPTION OF MANPOWER IN AGRICULTURE SECTOR IN
WEST SULAWESI
ACHMAD ERVAN PATURUSI
PROGRAM MAGISTER AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS HASANUDDIN MAKASSAR
2018
TESIS
BELANJA PUBLIK DAN DAMPAKNYA TERHADAP PENYERAPAN TENAGA KERJA SEKTOR PERTANIAN DI
SULAWESI BARAT
THE PUBLIC EXPENDITURE AND ITS IMPACT ON THE ABSORPTION OF MANPOWER IN AGRICULTURE SECTOR IN
WEST SULAWESI
Sebagai Persyaratan untuk memeroleh gelar Magister
disusun dan diajukan oleh
ACHMAD ERVAN PATURUSI
P3400215301
Kepada
PROGRAM MAGISTER AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS HASANUDDIN MAKASSAR
2018
PRAKATA
Seluruh kalimat sempurna puji dan syukur hanya untuk Allah Subhanahu
wa Ta’ala yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis
dapat menyelesaikan tesis yang berjudul “Belanja Publik dan Dampaknya
Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian di Sulawesi Barat”
sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan program pendidikan Magister
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Hasanuddin.
Dalam penyusunan tesis ini penulis memperoleh banyak bantuan dan
dukungan baik moril maupun materil Pada kesempatan ini, penulis ingin
menyampaikan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Penyedia dan pengelola Program Beasiswa S2 STAR BPKP Batch III.
2. Pemerintah provinsi Sulawesi Barat yang telah mengutus penulis untuk
mengikuti seleksi Program Beasiswa S2 STAR BPKP Batch III.
3. Kedua orang tua tercinta, Drs. Ek. M. Syamil Azis P. dan Sriwigayati,
yang selalu memberikan dorongan dan semangat kepada penulis dengan
nasehat-nasehat indah.
4. Bapak dan Ibu mertua, Baharuddin dan Hj. St. Hasnah atas perhatian dan
perlakuannya sebagai orang tua kedua penulis, serta dukungannya.
5. Istri tersayang Anna, S. Pt., M. Kom. dan keenam buah hati penulis yang
telah mengisnpirasi dan memotivasi dalam bermimpi dan bercita-cita.
6. Kakak dan adik-adik penulis, sebagai bagian dari warna-warni lembaran
hidup.
7. Dr. Abdul Hamid Paddu, SE., MA. dan Drs. Harryanto, M.Com.,Ph.D.
sebagai dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan dan
arahan kepada penulis.
8. Dr. Madris, DPS., SE., M. Si., Prof. Dr. Haliah, SE.,Ak.,M.Si.,CA. dan Dr.
Nirwana, SE.,Ak.,M.Si.,CA. sebagai dosen penguji yang telah
memberikan saran dan kritik sehingga tesis ini menjadi lebih baik.
9. Seluruh dosen beserta staf sekretariat Universitas Hasanuddin yang telah
membantu penulis dalam menjalani perkuliahan.
10. Teman-teman kelas C dan D Maksi-STAR dan Rekan-Rekan Magister
Akuntansi,terima kasih atas perjuangan dan kebersamaannya selama 3
tahun ini
11. Seluruh pihak yang telah membantu selama perkuliahan maupun
penyelesaian tesis ini.
Beberapa kekurangan masih terdapat pada tesis ini. Walau demikian
penulis tetap berharap semoga tesis ini dapat memberikan manfaat bagi
pihak yang berkepentingan. Akhirul kala, penulis tetap terbuka terhadap kritik
dan saran dari semua pihak dalam rangka perbaikan tesis ini.
Makassar, 15 Agustus 2018
Penulis
vi
vii
viii
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN SAMPUL ......................................................................... i HALAMAN JUDUL ........................................................................... ii HALAMAN PERSETUJUAN ............................................................ iii HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN PENELITIAN........................ iv PRAKATA……………………….......................................................... v ABSTRAK……………………….......................................................... vi ABSTRACT……………………….......................................................... vii DAFTAR ISI ..................................................................................... viii DAFTAR TABEL ............................................................................ xi DAFTAR GAMBAR .......................................................................... xii DAFTAR LAMPIRAN……………....................................................... xiii DAFTAR SINGKATAN/SIMBOL........................................................ xiv BAB I PENDAHULUAN ............................................................... 1
1.1 Latar Belakang ............................................................ 1
1.2 Rumusan Masalah ...................................................... 8
1.3 Tujuan Penelitian.......................................................... 9
1.4 Kegunaan Penelitian..................................................... 9
1.4.1 Kegunaan Teoretis ............................................. 9
1.4.2 Kegunaan Praktis ............................................... 10
1.4.3 Kegunaan Kebijakan .......................................... 10
1.5 Ruang Lingkup Penelitian ............................................ 10
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ....................................................... 11
2.1 Tinjauan Teori dan Konsep .......................................... 11
2.1.1 Pengertian dan Konsep Belanja Pemerintah....... 11
2.1.2 Model Pembangunan Terkait Pengeluaran
Pemerintah …………………………….................. 13
2.1.3 Belanja Modal ……………………………………... 15
2.1.4 Teori Produksi dan Produksi Pertanian .............. 16
2.1.4.1 Fungsi Produksi dan Teori Produksi
Cobb-Duglass ……………………………….. 16
2.1.4.2 Komposisi Pengeluaran Pemerintah
Sebagai Salah Satu Faktor Fungsi Produksi 19
2.1.4.3 Faktor Produksi Pertanian dan Penerapan
Fungsi Produksi ……………………………... 20
2.1.5 Tenaga Kerja ………........................................... 24
2.1.5.1 Konsep Tenaga Kerja ………………………. 24
2.1.5.2 Penyerapan Tenaga Kerja ………………….. 26
2.1.5.4 Pertumbuhan Ekonomi dan Penyerapan
ix
Tenaga Kerja ………………………………… 26
2.2 Tinjauan Empiris............................................................ 29
BAB III KERANGKA KONSEPTUAL & HIPOTESIS...................... 43
3.1 Kerangka Pemikiran ..................................................... 43
3.2 Hipotesis ...................................................................... 45
BAB IV METODE PENELITIAN ................................................. 51
4.1 Rancangan Penelitian ................................................. 51
4.2 Situs dan Waktu Penelitian ......................................... 51
4.3 Populasi, Sampel, dan Teknik Pengambilan Sampel .. 52
4.4 Jenis dan Sumber Data .............................................. 53
4.5 Metode Pengumpulan Data ........................................ 53
4.6 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional ............... 54
4.7 Teknik analisis Data .................................................... 55
BAB V HASIL PENELITIAN ............................................................. 67
5.1 Gambaran Umum Objek Penelitian ............................. 67 5.2 Deskripsi Data ............................................................. 67
5.2.1 Variabel Independen ...................................... 67 5.2.2 Variabel Dependen ......................................... 72
5.3 Deskripsi Hasil Penelitian ............................................ 76 5.3.1 Uji Asumsi Klasik ............................................. 76 5.3.2 Uji Statistik ....................................................... 82 5.3.3 Interpretasi Model ............................................ 98
BAB VI PEMBAHASAN ............................................................ 94
6.1 Pengaruh Belanja Jalan, Irigasi dan
Bendungan terhadap Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB) Sektor Pertanian ……...................................... 95
6.2 Pengaruh Belanja Peralatan dan Mesin terhadap
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor
Pertanian …….............................................................. 98
6.3 Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Sektor Pertanian terhadap Penyerapan Tenaga Kerja
Sektor Pertanian .......................................................... 99
6.4 Pengaruh Belanja Jalan, Irigasi dan
Bendungan terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor
Pertanian melalui Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB) Sektor Pertanian............................................. 100
6.5 Pengaruh Belanja Peralatan dan Mesin terhadap
Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian melalui
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor
Pertanian...................................................................... 101
BAB VII PENUTUP .................................................................. 107
x
7.1 Kesimpulan .................................................................. 107
7.2 Implikasi......................................................................... 109
7.3 Keterbatasan Penelitian…………………………………. 109
7.4 Saran ...................................................................... 110
DAFTAR PUSTAKA ........................................................................ 111
LAMPIRAN …………….................................................................... 115
xi
DAFTAR TABEL
Tabel Halaman 2.1 Ringkasan Penelitian Terdahulu ............................................ 37 5.1 Data Variabel Independen Belanja Jalan, Irigasi dan Bendungan tahun 2006-2012……………………………………. 68 5.2 Data Variabel Independen Belanja Peralatan dan Mesin Tahun 2006-2012 (Miliar Rupiah)…………………………………. 70 5.3 Data Variabel Dependen Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian Tahun 2007-2013 .................... 72 5.4 Data Variabel Dependen Tenaga Kerja Sektor Pertanian Tahun 2007-2013 (Orang) ............................................... 74 5.5 Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov Test......... 78 5.6 Hasil Uji Multikolonearitas ..................................................... 79 5.7 Hasil Uji Heterokedastisitas (Uji Glejser) ............................... 81 5.8 Hasil Uji Autokorelasi ............................................................ 81 5.9 Koefisien Determinasi Regresi X1 dan X2 Terhadap Y1. …… 83 5.10 Hasil Uji F Regresi X1 dan X2 Terhadap Y1 .......................... 84 5.11 Hasil Uji t Regresi X1 dan X2 Terhadap Y1 ........................... 85 5.12 Koefisiensi Determinasi Regresi Ŷ1 Terhadap Y2 ................. 86 5.13 Hasil Uji F Regresi Ŷ1 Terhadap Y2 ...................................... 87 5.14 Hasil Uji t Regresi Ŷ1 Terhadap Y2 ....................................... 88 5.15 Hasil Pengujian Hipotesis Penelitian.. ......................... ……… 93
xii
DAFTAR GAMBAR
Tabel Halaman 1.1 Perkembangan Share PDRB Sektoral Tahun 2010-2014 ...... 2 1.2 Struktur PDRB Sulawesi Barat Triwulan III 2015 ................... 3 1.3 Perkembangan Total Belanja Modal Pemerintah Kabupaten di Prov Sulbar dan Porsi Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian tahun 2009-2013 ............ 4 1.4 Perkembangan Total Belanja Modal Pemerintah Kabupaten di Prov Sulbar dan Porsi Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian Tahun 2010-2014 ........................................... 5 3.1 Kerangka Pemikiran.................. ............................................ 43 3.2 Kerangka Konseptual........................................................ ..... 45 4.1 Model Kerangka Analisis....................................................... . 58 5.1 Fluktuasi Belanja Jalan, Irigasi dan Bendungan Pemerintah Kabupaten di Prov. Sulbar tahun 2006-2012........................................ ................................ 69 5.2 Proporsi Belanja jalan, irigasi dan Bendungan Terhadap Total Belanja Modal Pemerintah Kabupaten di Prov. Sulbar Tahun 2006-2012................................ ..... 69 5.3 Fluktuasi Belanja Peralatan dan Mesin Pemerintah Kabupaten di Prov. Sulbar Tahun 2006-2012………………………… . 71 5.4 Proporsi Belanja Peralatan dan Mesin Terhadap Total Belanja Modal Pemerintah Kabupaten di Prov. Sulbar Tahun 2006-2012 ....................................................................... 71 5.5 Fluktuasi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian lima Kabupaten di Prov. Sulbar Tahun 2007 -2013 ................................................................................ 73 5.6 Proporsi produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian Lima Kabupaten Terhadap PDRB Sektor Pertanian Prov.Sulbar Tahun 2007-2013.. ....................... 73 5.7 Proporsi Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian lima Kabupaten Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Utama Lainnya pada Masing-masing Kabupaten Tahun 2007 - 2013.. ................................................................... 75
xiii
5.8 Fluktuasi Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian pada Lima Kabupaten di Prov. Sulbar Tahun 2007-2013 ......... 76
xiv
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran Halaman 1 Data Utama ........................................................................... 112 2 Uji Asumsi Klasik ................................................................... 115 3 Uji Regresi ............................................................................ 122 4 Porsi Produksi Sub Sektor Tanaman Bahan Makanan dan . Tanaman Perkebunan Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian Tahun 2007-2013 ................ 121 5 Perkembangan Lahan Irigasi Teknis dan Semi Teknis pada Lima Kabupaten di Provinsi Sulawesi Barat Tahun 2007-2012 (Hektar)................................................................ 121 6 Perkembangan Produktivitas Tanaman Padi pada Lima Kabupaten di Provinsi Sulawesi Barat Tahun 2007-2012 (Kuintal per Hektar)........................................................ ........ 122
xv
DAFTAR SINGKATAN/SIMBOL
Singkatan/simbol Keterangan
PDRB Produk Domestik Regional Bruto
APBD Angggaran Pendapatan dan Belanja Daerah
OLS Ordinary Least Square
2SLS Two Stage Least Square
FEM Fixed Effects Model
REM Random Effects Model
Koefisien Determinasi
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pertanian masih menjadi mesin penggerak roda ekonomi (economic
engine) bagi daerah yang kaya dengan potensi sumber daya alam berupa lahan
pertanian yang masih luas, tanah yang subur, iklim yang mendukung serta masih
tersedianya tenaga kerja. Demikian juga dengan Provinsi Sulawesi Barat dengan
segala potensinya masih menjadikan pertanian sebagai mesin penggerak
ekonominya. Hal ini dapat dilihat pada salah satu dari empat strong point
pembangunannya yaitu “Revitalisasi Pertanian”.
Bidang pertanian mempunyai potensi yang cukup besar, seperti yang
tergambar dari perkembangan kontribusinya terhadap perekonomian Sulbar. Hal
tersebut dapat dilihat pada perkembangan salah satu indikatornya yaitu Produk
Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian. Meskipun ada
kecenderungan menurun, sektor pertanian masih mendominasi dan menjadi
prioritas dalam kegiatan ekonomi dan pembangunan di Provinsi Malaqbi,
Sulawesi Barat.
Pertanian masih menjadi sektor yang memiliki kontribusi Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB) terbesar sampai pada Triwulan akhir pada tahun 2014,
Porsi kontribusi sektor pertanian pada PDRB 2014 sebesar 40,38%, lebih kecil
dibandingkan tahun 2013 yang mencapai 41,38%. Hal tersebut diakibatkan oleh
peningkatan sektor industri pengolahan yang cukup pesat di beberapa tahun
terakhir. Pada tahun 2014 porsi sektor industri pengolahan mencapai 11,06%,
2
meningkat dibandingkan tahun sebelumnya sebesar 8,85% (Bank Indonesia,
2015).
Selanjutnya, hingga triwulan ketiga tahun 2015 kegiatan ekonomi primer,
yang terdiri dari pertanian, perikanan dan kehutanan, telah berkontribusi pada
Produk Domestik Regional Bruto sebesar 45, 31 persen. Walaupun terdapat
kontraksi sebesar – 4,07 %, melanjutkan kecenderungan yang terus menurun
(BPS Sulbar, 2015). Sehingga bisa dikatakan secara ekonomi pembangunan
pertanian di Sulawesi Barat telah menunjukkan peran yang sangat besar.
Sumber: BPS, diolah dan ditampilkan oleh BI Sulbar
Gambar 1.1 Perkembangan share PDRB Sektoral 2010 – 2014
Demikian juga dengan fakta bahwa sektor pertanian masih menjadi
tumpuan hidup sebagian besar masyarakat Sulbar. Tidak kurang dari 300 ribu
tenaga kerja atau lebih dari setengah tenaga kerja Sulawesi Barat (BPS,
Sakernas 2013) menggantungkan hidupnya pada sektor ini. Meskipun sektor
pertanian tidak dapat memberikan kehidupan yang cukup memadai, tapi masih
mampu menjadi sektor utama dalam penyerapan tenaga kerja di Sulawesi Barat.
3
Sumber: BPS Sulbar, 2015
Gambar 1.2 Struktur PDRB Sulawesi Barat Triwulan III 2015
Sejak menjadi pemerintah yang otonomi, Pemerintah Provinsi Sulawesi
Barat telah mendapatkan kewenangan yang terdesentralisasi pada bidang fiskal
dan admnistrasi. Seperti yang tertuang dalam UU No 32 Tahun 2004 tentang
Pemerintah Daerah dan UU No. 33 Tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan
antara Pemerintah Pusat dan Pemerintah Daerah. Sehingga telah memberikan
kebebasan kepada Pemprov. Sulbar dalam merencanakan, mengalokasikan
anggaran dan mengimplementasikan program dan kegiatan pembangunan
pertanian.
Kembali pada filosofi dasar dari desentralisasi fiskal yang sedianya dapat
meningkatkan efisiensi dan kinerja pengeluaran daerah sehingga berdampak
pada kesejahteraan masyarakat. Desentralisasi yang telah dinikmati melalui
otonomi daerah oleh Provinsi Sulawesi Barat seharusnya juga dapat
meningkatkan pertumbuhan ekonomi khususnya pertumbuhan ekonomi sektor
pertanian.
Dalam konteks belanja publik atau pengeluaran pemerintah (government
spending) untuk barang public, yang merupakan salah satu konsen dalam
4
517.95
397.11 426.75
508.61
661.26
49.05 49.79 48.55 47.43 47.44
2009 2010 2011 2012 2013
Belanja Modal (MilyarRupiah)
Porsi PDRB SektorPertanian (Persen)
akuntansi sektor publik. Pemerintah kabupaten di Provinsi Sulbar sejauh ini sejak
otonomi daerah, telah mengalokasikan belanja modal sebagai bagian dari
belanja publik (lihat gambar 1.3). Terdapat kecenderungan yang terus meningkat
walaupun ada fluktuasi pada tahun tertentu. Jika dibandingkan dengan
perkembangan porsi Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian
dan selanjutnya terhadap porsi penyerapan tenaga kerja sektor pertaniaan (lihat
gambar 1.4), maka nampak kesenjangan ataupun ketidak-konsistenan antara
kecenderungan kenaikan belanja modal pemerintah kabupaten di Provinsi Sulbar
dengan kecenderungan penurunan porsi PDRB sektor pertanian dan porsi
penyerapan tenaga kerja sektor pertanian.
Gambar 1.3 Perkembangan Total Belanja Modal Pemerintah Kabupaten di Prov. Sulbar dan Porsi Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian Tahun 2009 - 2013
Sehubungan dengan hal tersebut, sejauh ini beberapa peneliti telah
berupaya untuk melihat hubungan kewenangan belanja pemerintah pada
desentralisasi fiskal dengan pertumbuhan ekonomi. Lebih khusus lagi, ada yang
ingin melihat hubungannya dengan pertumbuhan sektor pertanian. Serta lebih
5
397.11 426.75
508.61
661.26
588.44
61.95 57.85 57.4 58.2 58.35
2010 2011 2012 2013 2014
Belanja Modal (MilyarRupiah)
Penyerapan TenagaKerja Sektor Peranian(Persen)
jauh lagi, hubungan pertumbuhan sektor pertanian dengan penyerapan tenaga
kerja pada sektor pertanian.
Namun demikian hubungan antara desentralisasi fiscal dengan
pertumbuhan ekonomi yang terdapat pada hasil penelitian sebelumnya
menunjukkan hubungan yang bervariasi. Terdapat hubungan yang positif atau
negatif dan bahkan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Akai dan Sakata (2002) dan Faridi (2011) menemukan hubungan positif
dan signifikan antara desentralisasi fiscal dengan pertumbuhan ekonomi.
Sedangkan Bodman et al (2007) dan Asatryan dan Feld (2013) tidak
menemukan hubungan langsung antara desentralisasi fiscal dan pertumbuhan
ekonomi. Sementara itu, hubungan sebaliknya atau negatif antara desentralisasi
fiscal dengan pertumbuhan ekonomi diungkapkan oleh Davoodi dan Zou (1998)
dan Xie et al (2002).
Gambar 1.3 Perkembangan Total Belanja Modal Pemerintah Kabupaten di Prov. Sulbar dan Porsi Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian Tahun 2010 - 2014
6
Lebih spesifik lagi hubungan antara desentralisasi fiscal dan layanan
pertanian, Kannan (2013) menemukan hubungan yang positf namun tidak
signifikan. Sedangkan Sumedi et al (2013) menemukan hubungan positif dan
signifikan antara dana APBN dan APBD dengan PDRB sektor pertanian.
Hubungan pada tahap lebih lanjut antara pertumbuhan ekonomi sektor pertanian
dengan penyerapan tenaga kerja sektor pertanian Yasrizal dan Hasan (2016)
menemukan hubungan positif dan signifikan, sementara Sobita dan Suparta
(2014) menemukan PDRB riil dan harga modal pertanian secara signifikan
berpengaruh positif terhadap penyerapan tenaga kerja.
Namun demikian penilitian-penelitian tersebut hanya mellihat secara
umum hubungan desentralisasi fiscal terhadap pertumbuhan ekonomi, bukan
terhadap komposisi belanja apalagi spesifik terhadap belanja modal. Davoodi
dan Zou (1998) menjelaskan bahwa komposisi belanja pemerintah sebagai salah
satu penyebab mengapa desentralisasi fiscal memiliki pengaruh negatif terhadap
pertumbuhan ekonomi. Sebab Desentralisasi fiscal tidak memberikan informasi
yang lebih jauh tentang belanja pemerintah. Sehingga tidak bisa dibedakan
antara belanja rutin dengan belanja modal, antara pengeluaran untuk
kesejahteraan dan jaminan sosial dengan belanja infrastruktur.
Oleh karena itu sangat penting untuk mempertimbangkan belanja modal
sebagai bagian dari komposisi pengeluaran pemerintah daerah untuk barang
public untuk diteliti lebih jauh. Bukan hanya hubungannya terhadap pertumbuhan
ekonomi tapi juga dampaknya terhadap penyerapan tenaga kerja, sebagai salah
satu faktor yang mempengaruhi kesejahteraan masyarakat.
Beberapa peneilitan sebelumnya tentang belanja modal dan pengaruhnya
terhadap pertumbuhan ekonomi dan tenaga kerja menunjukkan hasil yang
berbeda baik itu tidak signifikan, signifikan positif maupun signifikan negatif.
7
Anwar et al (2016) menemukan pengaruh positif dan signifikan antara
Dana Bagi Hasil (DBH) Sumber Daya Alam, belanja modal, dan infra struktur
jalan dengan pertumbuhan ekonomi sektor primer (pertanian dan
pertambangan), dan hubungan pengaruh negatif antara infrastruktur jalan
dengan pertumbuhan ekonomi sektor primer. Disamping itu, Numainah (2013),
Hartati (2012), dan Arsa (2014) juga memperoleh hasil signifikan dan positif
untuk hubungan belanja modal dengan pertumbuhan ekonomi. Namun di sisi
lain, hubungan yang tidak signifikan antara belanja modal dan pertumbuhan
ekonomi diperoleh oleh Xie et al (1999), Hendarmin (2012), dan Anasmen
(2009).
Terkait dengan tenaga kerja, Anwar et al (2016) juga menemukan dalam
penelitiannya pertumbuhan ekonomi sektor primer berpengaruh signifikan dan
positif terhadap penyerapan tenaga. Hartati (2012) dan Hendarmin (2012)
menemukan belanja modal juga berpengaruh terhadap kesempatan kerja.
Selanjutnya, berdasarkan uraian-uraian tersebut diatas dalam konteks
belanja publik sebagai salah satu fokus studi dalam akuntansi sektor publik,
maka masih terdapat celah yang belum terungkap dan diteliti. Seperti belanja
modal yang lebih terperinci (elemen) dalam bentuk belanja jalan, irigasi dan
jaringan dan belanja peralatan dan mesin. Kedua jenis belanja modal tersebut
dapat diasumsikan berdasarkan teori Produk Cobb-Douglas sebagai faktor
produksi yang akan mempengaruhi produk domestik regional bruto (PDRB)
sektor pertanian dan berdampak lebih lanjut terhadap penyerapan tenaga kerja
sektor pertanian.
Oleh karena itu penelitian ini mencoba menawarkan sebuah pendekatan
yang ingin melihat pengaruh langsung antara belanja modal dalam dimensi
belanja jalan, irigasi dan jaringan dan belanja peralatan dan mesin terhadap
PDRB sektor pertanian. Selanjutnya, penelitian ini lebih jauh lagi ingin melihat
8
dampak belanja jalan, irigasi dan jaringan dan belanja peralatan dan mesin
terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian melalui PDRB sektor
pertanian.
1.2 Rumusan Masalah
Provinsi Sulawesi Barat menawarkan sebuah kebaruan kondisi (novelty)
sebagai salah satu provinsi termuda di Indonesia di era desentralisasi fiscal.
Kebaruan ilmiah dalam penelitian untuk melihat arah dan besar pengaruh belanja
modal sebagai bagian dari belanja publik dalam bentuk yang terperinci; dimensi
belanja jalan, irigasi dan jaringan dan belanja peralatan dan mesin; terhadap
pertumbuhan output sektor pertanian serta selanjutnya dampaknya terhadap
penyerapan tenaga kerja di sektor pertanian.
Oleh karena itu penelitian ini termotivasi oleh beberapa pertanyaan
sebagai berikut:
1. Apakah belanja jalan, irigasi dan jaringan berpengaruh terhadap
pertumbuhan output sektor pertanian.
2. Apakah belanja peralatan dan mesin berpengaruh terhadap pertumbuhan
output sektor pertanian.
3. Apakah pertumbuhan output sektor pertanian berpengaruh terhadap
penyerapan tenaga kerja sektor pertanian
4. Apakah belanja jalan, irigasi dan jaringan berpengaruh terhadap penyerapan
tenaga kerja sektor pertanian secara tidak langsung melalui pertumbuhan
output sektor pertanian.
5. Apakah belanja peralatan dan mesin berpengaruh terhadap penyerapan
tenaga kerja sektor pertanian secara tidak langsung melalui pertumbuhan
output sektor pertanian.
9
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui dan menganalisis:
1. Pengaruh belanja jalan, irigasi dan jaringan terhadap pertumbuhan output
sektor pertanian.
2. Pengaruh belanja peralatan dan mesin terhadap pertumbuhan output sektor
pertanian.
3. Pengaruh pertumbuhan output sektor pertanian terhadap penyerapan tenaga
kerja sektor pertanian
4. Pengaruh belanja jalan, irigasi dan jaringan terhadap penyerapan tenaga
kerja sektor pertanian secara tidak langsung melalui pertumbuhan output
sektor pertanian.
5. Pengaruh belanja peralatan dan mesin terhadap penyerapan tenaga kerja
sektor pertanian secara tidak langsung melalui pertumbuhan output sektor
pertanian.
1.4. Kegunaan Penelitian
1.4.1. Kegunaan Teoretis
Kegunaan penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat khususnya
terhadap pengembangan ilmu pengetahuan di bidang akuntansi sektor publik
mengenai perencanaan dan pengendalian belanja modal. Belanja modal dalam
bentuk belanja jalan dan irigasi dan bendungan; dan belanja peralatan dan
mesin dengan pendekatan teori Cobb-Douglas untuk melihat pengaruhnya
terhadap Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian sehingga
berdampak pada penyerapan tenaga kerja sektor pertanian.
10
1.4.2. Kegunaan Praktis
Dapat menjadi salah satu sumber informasi dalam penerapan elemen-
elemen prinsip value for money; ekonomis, efisiensi dan efektivitas terhadap
penggunaan belanja jalan, irigasi dan jaringan; dan belanja peralatan dan mesin.
Sebagai bagian dari upaya pengendalian internal pemerintah provinsi Sulawesi
Barat.
1.4.3. Kegunaan Kebijakan
Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan dalam
menyusun kebijakan di Sulawesi Barat dalam hal perencanaan, penganggaran
dan penggunaan anggaran belanja modal sebagai bagian dari belanja publik.
1.5. Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup dalam penelitian ini adalah terbatas pada 8 (delapan)
tahun realisasi belanja modal oleh pemprov dan pemkab di Provinsi Sulawesi
Barat. Periode data yang akan digunakan adalah tahun 2007 s.d 2014 untuk data
keuangan pada pemerintah daerah pada tingkat kabupaten dan provinsi di
Provinsi Sulawesi Barat. Disamping data Produk domestik regional bruto (PDRB)
sektor pertanian, dan penyerapan tenaga kerja sektor pertanian di Provinsi
Sulawesi Barat.
11
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Teori dan Konsep
2.1.1 Pengertian dan Konsep Belanja Pemerintah (government spending)
Richard Musgrave (1959) dalam Fischer (1996) telah mengidentifikasi tiga
fungsi ekonomi tradisional untuk pemerintah, yaitu menjaga stabilisasi ekonomi,
mengubah distribusi sumber daya, dan mendapatkan alokasi sumber daya
masyarakat yang efisien.
Selanjutnya terkait dengan pemerintah daerah Fischer (1996)
menjelaskan bahwa pemahaman konvensional yang umum selama ini bahwa
pemerintah daerah secara inheren terbatas hanya dalam mewujudkan dua fungsi
pertama (stabilisasi dan distribusi) terutama karena kemudahan mobilitas di
antara wilayah yurisdiksi. Oleh karena itu perlu untuk mengkaji dan meneliti lebih
lanjut tentang fungsi alokasi dari pemerintah daerah.
Terkait dengan fungsi alokasi atau pengeluaran tersebut
Mangkoesoebroto (1997) menjelaskan bahwa pengeluaran pemerintah adalah
salah satu unsur permintaan agregat. Konsep perhitungan pendapatan nasional
melalui pendekatan pengeluaran dinyatakan dengan rumus berikut
Y = C + I + G + X-M ………………………………………………(2.1)
Rumus tersebut dikenal dengan rumus identitas pendapatan nasional,
yang sekaligus mencerminkan penawaran agregat. Variable-variabel pada ruas
kanan disebut variabel permintaan agregat. Variable G adalah pengeluaran
pemerintah (government expenditures), I adalah investment, X-M menyatakan
net ekspor. Dengan cara membandingkan nilai G terhadap Y dan mengamatinya
dari waktu ke waktu maka dapat diperoleh informasi seberapa besar kontribusi
12
pengeluaran pemerintah pada pembentukan permintaan agregat atau
pendapatan nasional. Dengan demikian selanjutnya dapat dianalisis seberapa
besar peranan pemerintah dalam perekonomian nasional (Mangkoesoebroto,
1997).
Disamping Pemerintah melakukan pengeluaran, pemerintah juga
memperoleh penerimaan. Penerimaan dan pengeluaran pemerintah merupakan
suatu konsep terpadu mengenai pendapatan dan belanja negara.
Kebijaksanaan-kebijaksanaan yang terkait dengan penerimaan dan pengeluaran
pemerintah (pendapatan dan belanja negara) adalah kebijksanaan fiskal
(Mangkoesoebroto, 1997).
Lebih lanjut Mangkoesoebroto (1997) menjelaskan bahwa pengeluaran
pemerintah biasanya direncanakan jauh sebelum realisasinya. Pemerintah
membuat daftar anggaran rencana pengeluaran setiap tahunnya, di Indonesia
dijabarkan dalam bentuk Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN),
dan oleh Mahmudi (2010) menyebutkan kalau di daerah adalah Anggaran
Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD).
Pengeluaran pemerintah tersebut dibedakan menjadi dua, yakni
pengeluaran negara dan pengeluaran daerah, yang mempunyai struktur
pengeluaran tersendiri dan berbeda (Mangkoesoebroto, 1997).
Selanjutnya Budiono (1999) dalam Prasetya (2012) menjelaskan
pengeluaran pemerintah tersebut dalam arti riil dapat dipakai sebagai indikator
besarnya kegiatan pemerintah yang dibiayai dari pengeluaran pemerintah.
Semakin besar dan banyak kegiatan pemerintah maka semakin besar pula
pengeluaran pemerintah. Menurut teori ekonomi makro, pengeluaran pemerintah
tersebut terdiri atas tiga pos utama yang digolongkan sebagai berikut:
a) Pengeluaran pemerintah untuk pembelian barang dan jasa.
b) Pengeluaran pemerintah untuk gaji pegawai. Perubahan gaji pegawai
13
membawa pengaruh terhadap proses makro ekonomi. Perubahan gaji
pegawai akan mempengaruhi tingkat permintaan secara tidak langsung.
c) Pengeluaran pemerintah untuk transfer payment. Transfer payment
bukan pembelian barang atau jasa oleh pemerintah dipasar melainkan
pencatatan pembayaran atau pemberian langsung kepada warganya
dalam hal misalnya pembayaran subsidi atau bantuan langsung
kepada beberapa golongan masyarakat, pembayaran pensiun,
pembayaran bunga pinjaman pemerintah kepada masyarakat. Dari
sudut pandang ekonomi, transfer payment memiliki status dan
pengaruh yang sama dengan pos gaji pegawai walaupun secara
administrasi keduanya berbeda.
2.1.2 Model Pembangunan Terkait Pengeluaran Pemerintah
Sebuah model pembangunan diperkenalkan dan dikembangkan oleh
Rostow dan Musgrave dengan mengaitkan perkembangan pengeluaran
pemerintah dengan tahap-tahap pembangunan ekonomi yang dibedakan dalam
tahap awal, tahap menengah, dan tahap lanjut (Prasetya, 2012).
Mangkoesoebroto (1997) menjelaskan tahap-tahap tersebut sebagai
berikut:
a. Tahap awal perkembangan ekonomi, porsi inventasi pemerintah
terhadap total porsi investasi adalah besar, sebab dalam tahap ini
pemerintah harus menyediakan sarana prasarana umum, seperti:
pendidikan, kesehatan, dan transportasi.
b. Tahap menengah pembangunan ekonomi, peran investasi swasta
semakin besar, namun investasi pemerintah juga tetap diperlukan
untuk mendorong pertumbuhan ekonomi menuju tinggal landas.
c. Tingkat ekonomi lebih lanjut dalam pembangunan ekonomi, aktiitas
pemerintah beralih dari penyediaan prasarana publik ke bentuk
14
pengeluaran yang bersifat sosial seperti program kesejahteraan hari
tua, program pelayanan kesehatan masyarakat dan sebagainya
Sementara itu, sebuah pandangan lain yang masih terkait dengan
pengeluaran pemerintah dalam pembangunan juga dikemukakan oleh Adolf
Wagner dalam Mangkoesoebroto (1997). Adolf Wagner menyatakan bahwa
pengeluaran dan kegiatan pemerintah semakin lama semakin besar.
Kecenderungan tersebut disebut oleh Wagner dengan hukum selalu
meningkatnya peranan pemerintah. Teori Wagner intinya menyebutkan makin
besarnya peran pemerintah dalam kegiatan dan kehidupan ekonomi masyarakat
secara keseluruhan. Wagner berpendapat bahwa dalam suatu perekonomian jika
pendapatan per kapita meningkat maka secara relatif pengeluaran pemerintah
juga meningkat disebabkan terutama karena pemerintah harus mengatur
hubungan yang terjadi pada masyarakat, seperti hukum, rekreasi, kebudayaan
pendidikan, dan sebagainya.
Di sisi lain, juga masih terdapat pandangan tentang pengeluaran
pemerintah tersebut. Prasetya (2012) menjelaskan teori Peacock dan Wiseman
tentang analisa penerimaan pengeluaran pemerintah. Menurut Peacock dan
Wiseman, pemerintah selalu berusaha meningkatkan pengeluarannya dengan
mengandalkan peningkatan penerimaan dari pajak. Sementara masyarakat tidak
menyukai pembayaran pajak yang besar karena pembiayaan pengeluaran
pemerintah besar tersebut. Peningkatan penerimaan pajak tersebut
menyebabkan pengeluaran pemerintah juga semakin besar. Dalam kondisi
normal peningkatan GNP menyebabkan peningkatan penerimaan pemerintah,
yang juga berakibat terhadap peningkatan pengeluaran pemerintah.
15
2.1.3 Belanja Modal
Penanaman modal adalah kegiatan pengalokasian dana yang bersumber
dari pemerintah atau masyarakat untuk dimanfaatkan dalam menjalankan
kegiatan bisnis dan pengadaan fasilitas atau faktor-faktor produksi seperti mesin-
mesin, pabik, lahan, bahan baku dan sebagainya. Kegiatan penanaman modal
oleh masyarakat dapat berupa investasi swasta ataupun investasi pihak asing.
Sementara penanaman modal oleh pemerintah dapat berupa investasi pada
perusahaan negara baik pada BUMN maupun BUMD ataupun berupa belanja
modal pemerintah.
Halim (2008) berpendapat belanja modal adalah investasi dalam bentuk
pembeliaan/ pengadaan aset yang manfaatnya lebih dari 12 (dua belas) bulan
dan dapat digunakan dalam kegiatan pemerintah yang bermanfaat secara
ekonomis, sosial (public) dan lainnya sehingga dapat meningkatkan kemampuan
pemerintah untuk melayani masyarakat. Dengan demikian belanja modal
bermanfaat untuk peningkatan kesejahteraan masyarakat.
Selanjutnya Halim (2008) membagi belanja modal tersebut dalam dua
bagian: 1) Belanja publik yaitu belanja yang manfaatnya bisa dinikmati secara
langsung oleh masyarakat umum. Belanja publik beberapa contohnya seperti
pembangunan jalan raya dan jembatan, pembelian pembelian mobil ambulans
dan alat transportasi massal.2) Belanja Aparatur adalah belanja yang
manfaatnya dinikmati oleh masyarakat tidak secara langsung, tetapi dinikmati
secara langsung oleh aparatur, seperti pembangunan gedung pemerintah dan
pembangunan rumah dinas serta pembelian kendaraan dinas.
Seperti yang telah diuraikan sebelumnya oleh Rostow dan Musgrave
tentang tahapan pengeluaran terkait pembangunan ekonomi. Oleh karena itu,
belanja modal memilki peran yang sangat penting guna meningkatkan
16
infrastruktur publik, sehingga dapat mendukung peningkatan pertumbuhan
ekonomi dan mempercepat pembangunan daerah.
Lebih jauh lagi, terkait dengan belanja modal sebagai belanja sektor
publik. Mahmudi (2010) menerangkan bahwa belanja pada sektor publik berbeda
dengan belanja pada sektor bisnis. Belanja pada sektor publik sangat terkait
dengan penganggaran. Belanja menunjukkan jumlah uang yang telah
dikeluarkan selama satu tahun anggaran. Belanja pada sektor publik secara
konsep berbeda dengan ―biaya‖ yang umum digunakan pada sektor bisnis. Itulah
keunikan atau ciri khas belanja pada sektor publik.
2.1.4 Teori Produksi dan Produksi Pertanian
2.1.4.1 Fungsi Produksi dan Teori Produksi Cobb-Douglas
Fungsi produksi adalah sebuah metode yang dapat digunakan dalam
mengukur pertumbuhan output potensial dengan cara memperhitungkan
berbagai sumber kapasitas produksi ekonomi, yakni kontribusi produktivitas
tenaga kerja, modal dan produktivitas total. Setelah itu, dengan metode ini kita
bahkan dapat memperoleh informasi tentang efisiensi teknologi dan efesiensi
alokasi sehingga metode juga dapat dinamakan dengan fungsi sisi penawaran
(Hájková dan Hurník, 2007)
Terkait dengan penerapannya, Hájková dan Hurník (2007) selanjutnya
menjelaskan bahwa fungsi produksi merupakan sebuah alat yang berguna dan
ampuh untuk menganalisa dan mengevaluasi makroekonomi dari kebijakan
struktural pemerintah. Dengan fungsi produksi tersebut, perubahan kinerja pada
sisi penawaran dapat dianalisa lebih lanjut berdasarkan perkembangan simultan
yang diamati pada jumlah produktivitas tenaga kerja, modal dan produktivitas
total. Sebagai contoh kenaikan tingkat pertumbuhan modal disertai dengan
kenaikan produktivitas faktor produksi secara umum dapat menandakan adanya
17
beberapa perbaikan kinerja pada sisi penawaran. Jika terjadi kenaikan laju
pertumbuhan modal sementara kecenderungan faktor produktivitas total tetap
(stagnant), kita dapat menyimpulkan bahwa sisi penawaran berfungsi tidak
efektif.
Masih terkait dengan penerapannya, Humphrey (1997) berpendapat
penerapan fungsi produksi bukan hanya pada ekonomi makro tapi juga pada
tingkat perusahaan. Para ekonom menggunakan fungsi produksi pada tingkat
mikro, untuk menghasilkan fungsi biaya dan memasukkan jadwal permintaan
untuk perusahaan. Kondisi yang memaksimalkan profit dapat diperoleh dengan
penggunaan faktor-faktor secara optimal berasal pada fungsi ekonomi mikro
tersebut. Sedangkan pada tingkat makro ekonomi, yaitu dengan cara
menggunakan fungsi produksi agregat untuk menjelaskan penentuan pangsa
pendapatan faktor produksi dan untuk menentukan kontribusi relatif dari
kemajuan teknologi dan perluasan persediaan faktor terhadap pertumbuhan
ekonomi.
Gagasan utama fungsi produksi adalah tentang analisa mendasar
terhadap ekonomi. Fungsi produksi bersama konsep fungsi utilitas bagaikan
tiang kembar dalam ekonomi neoklasik (Humphrey, 1997).
Hal tersebut dapat dilihat pada model yang direfleksikan dalam fungsi
produksi, yaitu hubungan matematika antara masukan (input) dengan luaran
(output) yang dapat dituliskan sebagai berikut:
Q = f ( K, L,M,...) …………………………………………………………..(2.2)
Dimana Q adalah luaran (output) barang tertentu selama satu periode, K
adalah mesin (modal) yang digunakan dalam satu periode, L adalah masukan
(input) jam tenaga kerja, dan M adalah bahan baku yang digunakan. Namun
18
demikian model ini juga masih terbuka terhadap kemungkinan variabel-variabel
lain yang dapat mempengaruhi proses produksi (Nicholson, 2002).
Sementara itu, terkait dengan persamaan fungsi produksi tersebut. Miller
dan Meiners (2000) juga menjelaskan bahwa Q adalah tingkat output per unit
periode, K adalah arus jasa dan cadangan atau sediaan modal per unit periode,
L adalah arus jasa dari pekerja perusahaan per unit periode. Persamaan ini
menunjukkan bahwa kuantitas output secara fisik ditentukan oleh kuantitas
modal dan tenaga kerja.
Lebih jauh lagi mengenai penerapan fungsi produksi, Humphrey (1997)
berpendapat bahwa dari sekian banyak model fungsi produksi pada abad ke-18
dan ke-19 yang paling sering dibahas oleh buku-buku teks dan penelitian adalah
versi Cobb-Douglas.
P = bLkC1−k
. …………………………………………………………….(2.3)
Sebuah model fungsi produksi yang dihasilkan dari kerjasama antara ekonom
University of Chicago Paul Douglas dengan profesor matematika Charles W.
Cobb pada 1927. Pada saat itu Douglas, yang sedang cuti panjang di Amherst,
meminta Cobb untuk menghasilkan sebuah persamaan yang dapat menjelaskan
hubungan antara deret waktu dengan data output manufaktur, input tenaga
kerja, dan modal yang Douglas miliki untuk periode 1889-1922.
Persamaan (2) tersebut menunjukkan hasil konstan terhadap skala,
dengan asumsi teknologi yang juga konstan, dan mengabaikan input lahan dan
bahan baku. Dengan eksponennya k dan 1 – k yang hasil penjumlahannya
adalah satu. Fungsi tersebut tampak menggambarkan keseluruhan teori
produktivitas marjinal distribusi. Bilangan eksponennya merupakan elastisitas
output terkait dengan tenaga kerja dan modal. Elastisitas tersebut dalam
19
keseimbangan kompetitif dimana input digunakan untuk produk marjinal mereka,
yang merupakan bagian pendapatan faktor yang hanya menambah satu
kesatuan sehingga menguras produk nasional sesuai teori (Humphrey, 1997).
2.1.4.2 Komposisi Pengeluaran Pemerintah Sebagai Salah Satu Faktor
Fungsi Produksi
Barro (1990) mengembangkan sebuah model lebih lanjut dari fungsi
produksi Cobb-Douglas. Sebuah model yang memasukkan layanan pemerintah,
yang dibiayai dari pajak, sebagai salah satu faktor yang mempengaruhi produksi
dan utilitas. Lebih jelasnya, model tersebut menyatakan bahwa pengeluaran
pemerintah adalah salah satu input disamping pengeluaran sector swasta dalam
fungsi produksi. Lebih jauh lagi Barro (1990) membedakan pengeluaran
pemerintah (public) tersebut berdasarkan tiga tingkatan pemerintahan: federal,
negara bagian (provinsi), dan lokal (kota/kab).
Davoudi dan Zou (1998), berdasarkan model Barro tersebut, menjelaskan
lebih lanjut mengapa komposisi belanja pemerintah menyebabkan desentralisasi
fiscal memiliki pengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi. Desentralisasi
fiscal dalam penelitiannya tidak memberikan informasi yang lebih jauh tentang
belanja pemerintah. Sehingga tidak bisa dibedakan antara belanja rutin dengan
belanja modal, antara pengeluaran untuk kesejahteraan dan jaminan sosial
dengan belanja infrastruktur. Sementara telah dipahami bersama sebagai
sebuah kesepakatan konvensional bahwa belanja modal dan infrastruktur
memberikan pengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi, dan pengaruh
yang sebaliknya dari pengeluaran kesejahteraan dan pengeluaran rutin.
Lebih jauh lagi, Devarajan et al (1996) juga mengembangkan sebuah
model dengan cara mengkombinasikan pengamatan empiris dengan kerangka
teoritis untuk memasukkan pengeluaran pemerintah ke dalam fungsi produksi.
20
Namun demikian, model ini membedakan antara pengeluaran produktif dan tidak
produktif dari pengeluaran pemerintah pada fungsi produksi tersebut.
2.1.4.3 Faktor Produksi Pertanian dan Penerapan Fungsi Produksi
Faktor produksi pada usaha pertanian meliputi modal, tanah, dan tenaga
kerja. Namun ada beberapa ahli memasukkan faktor keempat, yaitu manajemen
atau pengelolaan (skill) pada faktor produksi tersebut. Pendapat tersebut
sebenarnya bukan masalah. Keduanya benar dan dapat digunakan, tergantung
pada pilihan atau penggunaannya (Daniel, 2004).
Kesemua faktor produksi tersebut mempunyai fungsi berbeda dan saling
terkait. Jika ada satu faktor produksi tidak tersedia maka proses produksi tidak
dapat berjalan, terutama pada tiga faktor pertama seperti tanah, modal, dan
tenaga kerja. Jika hanya ada tanah, modal, dan manajemen, maka proses
produksi pertanian tidak berjalan karena tidak ada tenaga kerja. Tanpa tenaga
kerja, tidak ada yang bisa dilakukan. Demikian juga dengan faktor produksi
lainnya seperti modal. Meskipun ada tanah dan tenaga kerja, tetapi tidak ada
modal, maka produksipun tidak dapat dilakukan. Pembelian bibit, pupuk, dan lain
sebagainya membutuhkan modal. Begitu juga jika hanya memiliki modal dan
tenaga kerja tanpa lahan pertanian, maka produksi pertanian juga tidak bisa
berjalan, karena media penanaman tanaman tidak ada (Daniel, 2004).
Lebih lanjut Daniel (2004) mempertegas bahwa media tempat usaha
produksi pertanian yang dilakukan tetap membutuhkan tanah atau ruang.
Meskipun media penanaman saat ini, dengan adanya perkembangan teknologi
seperti teknik hidroponik, aeroponik dan lain sebagainya teknik bertanam tanpa
tanah, tidak terbatas pada pengertian tanah (soil).
21
Sementara itu Rahim dan Hastuti (2007) menjelaskan beberapa faktor
yang mempengaruhi produksi pertanian seperti berikut:
1. Lahan Pertanian
Lahan pertanian merupakan faktor produksi pertanian. Semakin luas
lahan yang digarap maka semakin besar jumlah produksi dari lahan
tersebut.
Ukuran lahan pertanian bisa dinyatakan dalam hektar (ha) atau are.
Namun demikian petani di pedesaaan masih sering menggunakan istilah
ukuran tradisional, seperti patok, dan jengkal.
2. Tenaga Kerja
Tenaga kerja adalah faktor penting yang diperhitungkan pada proses
produksi pertanian. Penggunaan tenaga kerja bisa dinyatakan sebagai
curahan tenaga kerja, yaitu efektifnya besaran tenaga kerja yang
digunakan.
3. Modal
Modal dibutuhkan dalam setiap kegiatan pencapaian tujuan apalagi
kegiatan proses produksi pertanian. Modal dapat dibagi menjadi dua
bagian dalam kegiatan proses produksi; modal tetap (fixed cost) dan
modal tidak tetap (variable cost). Modal berupa tanah, bangunan, mesin,
dan peralatan pertanian karena tidak habis sekali pakai dalam proses
produksi, sedangkan modal tidak tetap seperti pupuk, benih, pestisida,
dan upah yang dibayarkan kepada tenaga kerja.
Skala usaha produksi pertanian juga menentukan besar kecilnya modal
yang dipakai. Makin besar skala usaha tani makin besar pula modal
yang dipakai, begitu juga sebaliknya. Disamping komoditas yang turut
menentukan besar keilnya modal yang dipakai tertentu dalam proses
22
produksi komoditas pertanian juga menentukan tertentu dalam proses
produksi pertanian.
4. Pupuk
Pupuk berfungsi sebagai nutrisi bagi tanaman seperti pada manusia.
Disamping nutrisi makanan pokok juga dibutuhkan nutrisi tambahan
seperti vitamin. Demikian juga pada tanaman, disamping air sebagai
makanan pokoknya, tananaman juga membutuhkan pupuk untuk
pertumbuhan dan perkembangannya.
Ada dua jenis pupuk utama, yaitu pupuk organic dan anorganik. Pupuk
organic atau pupuk alam adalah hasil penguraian sisa tanaman atau
binatang, seperti pupuk hijau, kompos, bungkil, pupuk kandang, guano,
dan tepung tulang. Sementara itu, pupuk anorganik atau pupuk buatan
adalah hasil dari pabrik pembuat pupuk, seperti pupuk urea, TSP, dan
KCL.
5. Pestisida
Pestisida adalah racun yang mengandung zat-zat aktif untuk membasmi
hama dan penyakit tanaman.
6. Bibit
Keunggulan produksi pertanian juga ditentukan oleh bibit. Biasaya, bibit
unggul tahan terhadap penyakit dan hasil komoditasnya berkualitas
tinggi.
7. Teknologi
Efisiensi yang tinggi dapat dicapai dengan penggunaan teknologi untuk
rekayasa perlakuan tanaman. Seperti pada tanaman padi yang dipanen
dua kali dalam setahun, namun dengan perlakuan teknologi maka
tanaman padi dapat dipanen tiga kali dalam setahun.
23
8. Manajemen
Peranan manajemen sangat penting pada usaha tani modern dalam
memproduksi komoditi pertanian. Manajemen usaha pertanian tersebut
meliputi perencanaan (planning), pengorganisasian (organizing),
pengendalaian (controlling), dan evaluasi (evaluation).
Selanjutnya dalam menjelaskan penerapan fungsi produksi Coob-
Douglas dalam produksi pertanian, Rahim dan Hastuti (2007) menyebutkan
bahwa faktor produksi dikorbankan untuk menghasilkan komoditas pertanian
sehingga produksi hasil komoditas pertanian (on farm) sering disebut korbanan
produksi. Faktor produksi komoditas sering disebut commodity production input,
sehingga untuk menghasilkan suatu produk diperlukan hubungan antara factor
produksi (input) dan komoditas (output).
Selanjutnya untuk menjelaskan hubungan antara input dan output
tersebut, Soekartawi (1995) menamakannya factor relationship (FR). Menurut
Rahim dan Hastuti (2007), secara matematik, dapat dituliskan dengan analisis
fungsi produksi Cobb-Douglas. Dimana fungsi atau persamaan tersebut
melibatkan dua atau lebih variabel (variable bebas/independent variable dan
variabel tidak bebas/dependent variable).
Y = β0 X1 β1 X2
β2 β… Xi βi… Xn
βneπ …………………………………..(2.4)
Dalam proses produksi Y dapat berupa produksi komoditas pertanian dan
X dapat berupa lahan pertanian (X1), tenaga kerja (X2), modal (X3), pupuk (X4),
pestisida (X5), bibit (X6), teknologi (X7), dan manajemen (X8). Lahan pertanian
bisa berbentuk tingkat kesuburan tanah, lokasi, topografi, status lingkungan, dan
status lahan; tenaga kerja, kualitas tenaga kerja, jenis kelamin, tenaga kerja
musiman, dan upah tenaga kerja (mekanisme pasar, jenis kelamin, kualitas,
24
umur, lama waktu bekerja, dan tenaga kerja bukan manusia). Modal dalam
bentuk modal tetap dan modal tidak tetap; pupuk seperti urea, KCL, dan TSP;
pestisida; bibit unggul; teknologi seperti kultur jaringan; dan manajemen dalam
bentuk tingkat pendidikan, tingkat keterampilan, skala usaha, besar-kecilnya
kredit, dan macam komoditas (Rahim dan Hastuti, 2007).
Namun pada pelaksanaannya faktor produksi belum cukup untuk
menjelaskan Y. Ada faktor-faktor sosial ekonomi lainnya, yaitu tingkat
pendidikan, tingkat pendapatan, dan tingkat keterampilan yang turut berperan
dalam mempengaruhi tingkat produksi. Oleh karena itu, dalam merancang untuk
menganalisis kaitan input dan output, sebelumnya diperlukan pemahaman dan
identifikasi variable-variabel yang mempengaruhi proses produksi komoditas
pertanian (Rahim dan Hastuti, 2007).
2.1.5 Tenaga Kerja
2.1.5.1 Konsep Tenaga Kerja
Menurut Undang-Undang No 13 Tahun 2003 tentang Ketenagakerjaan
Pasal 1, tenaga kerja adalah setiap orang yang mampu melaksanakan pekerjaan
baik didalam maupun diluar hubungan kerja guna menghasilkan barang dan jasa
untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Sementara itu BPS mendefinisikan
pekerja atau tenaga kerja ialah semua orang yang biasanya bekerja di
perusahaan/usaha terkait produksi ataupun administasi.
Tenaga kerja di Indonesia dihitung mulai pada usia 10 tahun tanpa batas
maksimum. Pemilihan usia 10 tahun berdasarkan kenyataan karena adanya
kesulitan ekonomi keluarga maka pada usia tersebut sudah banyak penduduk
yang bekerja. Sementara itu Indonesia belum menganut batas umur maksimal
tenaga kerja karena belum adanya sistem jaminan sosial nasional. Di Indonesia
yang memiliki jaminan nasional dihari tua sebagian kecil saja, yakni hanya
25
pegawai negeri dan sebagian kecil pegawai perusahaan swasta. Kelompok
inipun, memiliki pendapatan yang belum dapat mencukupi kebutuhan mereka
sehari-hari. Oleh karena itu pegawai yang pensiunpun biasanya masih tetap
bekerja sehingga mereka masih dikelompokkan sebagai tenaga kerja (Payaman,
2001).
Penduduk usia kerja terbagi dalam angkatan kerja dan bukan angkatan
kerja. Angkatan kerja merupakan penduduk yang masuk dalam usia kerja dan
memiliki pekerjaan, atau memiliki pekerjaan tapi sementara tidak bekerja dan
yang mencari pekerjaan. Sementara yang bukan angkatan kerja, penduduk
dalam usia kerja yang tidak bekerja atau sedang tidak bekerja atau tidak
mempunyai pekerjaan disebabkan bersekolah, mengurus rumah tangga dan
menerima pendapatan namun bukan merupakan imbalan langsung atas jasanya
seperti pensiunan. Kelompok bukan angkatan kerja tersebut sewaktu-waktu
dapat menawarkan jasanya untuk bekerja. Oleh karena itu kelompok tersebut
sering juga disebut potensial labor force (Simanjuntak, 2001).
Namun demikian, lebih jauh lagi terkait dengan batas usia tenaga kerja
dan kriteria tenaga kerja di Indonesia, Simanjuntak (2001,) menegaskan bahwa
tenaga kerja adalah penduduk yang sudah atau sedang bekerja, yang sedang
mencari pekerjaan, dan melakukan kegiatan lain seperti bersekolah atau
mengurus rumah tangga, dengan batasan umur 15 tahun. Pendapat tersebut
searah dengan pendapat Sitanggang dan Nachrowi (2004) bahwa tenaga kerja
ialah sebagian dari seluruh jumlah penduduk yang potensial dalam menghasilkan
barang dan jasa.
Oleh karena itu bisa dikatakan bahwa tenaga kerja di Indonesia adalah
sebagian penduduk dengan batasan umur minimal 15 tahun, yang dapat
26
menghasilkan barang dan jasa bila terdapat permintaan terhadap barang dan
jasa.
2.1.5.2 Penyerapan Tenaga Kerja
Terdapat perbedaan pada pengertian permintaan tenaga kerja dan jumlah
tenaga kerja yang diminta atau tenaga kerja yang diserap oleh produsen atau
perusahaan. Permintaan tenaga kerja merupaka fungsi hubungan antara tingkat
upah dan jumlah orang yang diminta untuk dipekerjakan. Sementara, jumlah
tenaga kerja yang diminta bermakna jumlah atau kuantitas permintaan tenaga
kerja pada titik upah tertentu (sukirno, 2005)
Selanjutnya, Simanjuntak (2001) menjelaskan bahwa penyerapan
penduduk sebagai tenaga kerja tersebar pada berbagai sector dalam jumlah
besar dan menghasilkan barang dan jasa yang juga relatif besar. Laju
pertumbuhan yang berbeda pada tiap sector tersebut juga berakibat terhadap
perbedaan kemampuan setiap sektor dalam menyerap tenaga kerja. Perbedaan
tersebut disebabkan oleh (1) adanya perbedaan laju peningkatan produktivitas
kerja pada tiap sector; (2) adanya perubahan sektoral secara bertahap dalam
penyerapan tenaga kerja maupun kontribusinya terhadap pendapatan nasional.
2.1.5.3 Pertumbuhan Ekonomi dan Penyerapan Tenaga Kerja
Salah satu indicator yang paling sering digunakan dan penting dalam
penilaian kinerja perekonomian adalah pertumbuhan ekonomi. Utamanya dalam
analisis terhadap pembangunan ekonomi suatu negara atau daerah.
Perekonomian disebut mengalami pertumbuhan jika produksi barang dan jasa
mengalami peningkatan dibandingkan tahun sebelumnya. Oleh karena itu,
pertumbuhan adalah suatu ukuran aktivitas perekonomian dalam menghasilkan
tambahan pendapatan atau kesejahteraan masyarakat pada periode tertentu.
27
Ekonomi negara atau wilayah yang mengalami pertumbuhan adalah suatu
indikasi bahwa perekonomian sedang berkembang.
Lebih jauh, menurut Kuznet dalam Jhingan (2000), ada enam ciri
pertumbuhan ekonomi didasarkan pada produk nasional dan komponen
pembentuknya, yaitu: (1) Laju pertumbuhan penduduk dan produk per kapita; (2)
Peningkatan produktivitas; (3) Laju perubahan structural yang tinggi; (4)
Urbanisasi; (5) Ekspansi Negara maju; serta (6) Arus barang, modal dan orang
antar bangsa. Keenam ciri pertumbuhan ekonomi tersebut saling berkaitan satu
sama lain, yang terjalin dalam urutan sebab akibat.
Dengan demikian pertumbuhan ekonomi tersebut akan menggerakan
sektor lainnya sehingga produksi akan memerlukan tenaga kerja. Selanjutnya
berdasarkan teori pertumbuhan ekonomi Solow tentang fungsi produksi agregat
menyatakan bahwa ouput negara atau nasional (sebagai gambaran
pertumbuhan ekonomi disimbolkan dengan Y) adalah fungsi dari modal
(kapital=K) fisik, tenaga kerja (L) dan kemajuan teknologi yang dicapai (A).
Faktor penting lainnya yang mempengaruhi pengadaan modal fisik adalah
investasi. Dari persamaan (2.2) tersebut dapat dilihat pertumbuhan ekonomi
yang tinggi akan berpengaruh positif terhadap tingkat penyerapan tenaga kerja
(Todaro dan Smith, 2012):
Y = A.F(K,L)................................................................................................. (2.5)
di mana Y adalah output nasional (kawasan), K adalah modal (kapital) fisik, L
adalah tenaga kerja, dan A merupakan teknologi. Y meningkat jika input (K atau
L, atau keduanya) meningkat. Disamping itu, ada faktor penting yang
mempengaruhi pengadaan modal fisik yaitu investasi. Y juga akan meningkat jika
ada kemajuan teknologi yang ditunjukkan oleh kenaikan A. Oleh karena itu,
28
pertumbuhan perekonomian nasional bisa bersumber dari pertumbuhan input
dan perkembangan kemajuan teknologi—yang dikenal juga dengan
pertumbuhan total faktor produktivitas.
Besarnya porsi setiap input terhadap output menggambarkan berapa
besar pengaruh setiap input terhadap pertumbuhan output. Hubungan tersebut
bisa dijelaskan oleh persamaan berikut:
Y = (LS + RL) + (KS + RK) + A ........................................................................(2.6)
dimana:
Y = Pertumbuhan output (Output growth)
LS = Kontribusi tenaga kerja (Labor share)
RL = Pertumbuhan tenaga kerja (Labor growth)
KS = Kontribusi modal/kapital (Capital share)
RK = Pertumbuhan modal/kapital (Capital growth)
A = Teknologi (Technological progress)
Persamaan tersebut menggambarkan tentang perbedaan porsi kontribusi input
tertentu terhadap pertumbuhan output sehingga terdapat perbedaan
pertumbuhan ekonomi pada suatu negara atau daerah. Dalam penghitungan
pertumbuhan ekonomi riil, sebelumnya harus dinafikan pengaruh perubahan
harga yang ada pada angka-angka agregat ekonomi pada harga berlaku
sehingga diperoleh harga agregat ekonomi berdasarkan harga konstan.
Idealnya, pertumbuhan ekonomi yang dapat menambah kesempatan kerja juga
dapat mengurangi jumlah penganggur. jika jumlah angkatan kerja relatif konstan.
Namun demikian, kenyataannya jumlah angkatan kerja terus mengalami
29
peningkatan karena pertumbuhan penduduk, peningkatan partisipasi angkatan
kerja, serta mobilitas tenaga kerja.
2.2 Tinjauan Empiris
Berdasarkan penelusuran yang peneliti lakukan, ditemukan beberapa
penelitian mengenai hubungan antara desentralisasi fiscal dalam berbagai
dimensinya dan pertumbuhan ekonomi serta hubungan antara pertumbuhan
ekonomi sektor pertanian dan penyerapan tenaga kerja. Penjelasan ringkas
tentang tujuan, variabel yang terlibat dan metode analisis statistic yang
digunakan serta hasil penelitian berupa hubungan antara variabel-variabel yang
terlibat, dapat dilihat pada paragraf-paragraf berikut ini dan tabel .
Penelitian yang dilakukan oleh Davoodi dan Zou (1998) terhadap
sejumlah data panel dari 46 negara selama periode 1970-1989, bertujuan untuk
mengetahui hubungan antara desentralisasi fiskal dan pertumbuhan ekonomi.
Penelitian yang menggunakan regresi pada model pertumbuhan endogenus
sederhana (Barro) pada data panel lintas negara menggunakan teknik kuadrat
terkecil biasa (ordinary least square). Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat
hubungan negatif antara desentralisasi fiskal dan pertumbuhan ekonomi selama
lima dan sepuluh tahun pada negara-negara di seluruh dunia dan sampel negara
berkembang. Sementara itu disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan antara
desentralisasi fiskal dan pertumbuhan di negara-negara maju,
Xie et al. (1999) dalam penelitiannya mengevaluasi pengaruh
desentralisasi fiscal terhadap pertumbuhan ekonomi di Amerika Serikat pada
periode 1948 – 1994. Analisa dilakukan terhadap variabel desentralisasi fiskal
yaitu Pajak dan porsi belanja pemerintah sebagai variabel independen dan laju
pertumbuhan ekonomi perkapita yang diukur dengan PDB sebagai variabel
30
dependen pada tiga tingkatan pemerintah yaitu federal, negara bagian (state)
dan daerah (local), dengan estimasi regresi pertumbuhan menggunakan teknik
kuadrat terkecil biasa (OLS). Hasil analisa menunjukkan bahwa hasil penelitian
ini ternyata tidak signifikan.
Bodman et al (2007) mengkaji kembali hubungan antara desentralisasi
fiskal dan pertumbuhan ekonomi dengan menggunakan perataan model
Bayesian (BMA) terhadap data Indikator Pembangunan Dunia Bank Dunia dan
Statistik Keuangan Pemerintah IMF pada basis data Biro Statistik Australia
periode 33 tahun (1972 – 2005). BMA memungkinkan untuk memperhitungkan
berbagai ukuran desentralisasi fiskal dan memungkinkan memasukkan
ketidakpastian model ke dalam metodologi empiris. Hasil perhitungan koefisien
posterior dengan BMA menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan langsung
antara desentralisasi fiskal dan pertumbuhan ekonomi berdasarkan data deret
waktu di Australia.
Akai dan Sakata (2002) dalam penelitiannya yang bertujuan untuk
mengetahui pengaruh desentralisasi fiskal terhadap pertumbuhan ekonomi
dengan menggunakan kumpulan data yang dianggap lebih tepat. Data 50 negara
bagian di Amerika Serikat dimana pengaruh desentralisasi fiskal dapat diteliti
dengan lebih obyektif karena kumpulan data tersebut berlatar belakang dengan
variasi budaya, sejarah, dan kelembagaan yang sangat minim. Teknik ordinary
least square (OLS) pada model regresi panel digunakan terhadap variabel
independen dalam bentuk empat indicator desentralisasi fiscal; yaitu indikator
pendapatan, indikator produksi, dan indikator otonomi serta indikator pendapatan
produksi. Hasil analisis regresi diperoleh hubungan yang positif dan signifikan
pada taraf 1%, 5% dan 10% antara indikator-indikator desentralisasi fiscal
dengan pertumbuhan ekonomi. Hal tersebut memberikan bukti baru bahwa
31
desentralisasi fiskal berkontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi sesuai
dengan teori yang ada.
Sementara Asatryan dan Feld (2013) dalam penelitiannya berusaha untuk
mengisi kesenjangan antara metode yang bias dan teori dengan menerapkan
metode perataan model Bayesian (BMA) dalam estimasi hubungan antara
federalisasi keuangan dan pertumbuhan ekonomi. Dari Data sampel 23 negara-
negara anggota organisasi untuk kerjasama dan pembangunan ekonomi (OECD)
periode 1975 – 2000, ditetapkan empat indicator: ratio belanja pemerintah
wilayah terhadap keseluruhan (ExpDCT), ratio pendapatan pemerintah wilayah
terhadap keseluruhan (RevDCT), dan bagi hasil pendapatan dari pajak yang
diputuskan sepenuhnya oleh pemerintah otonomi (RAut1), serta bagi hasil
pendapatan dari pajak yang diputuskan bersama oleh pemerintah otonomi dan
pemerintah pusat (RAut2) dalam kuantifikasi federalisasi fiscal sebagai variabel
independen. Sedangkan variabel independennya adalah tingkat pertumbuhan
GDP per kapita yang disesuaikan terhadap paritas daya beli; purchasing power
parity (PPP). Selanjutnya dengan mengendalikan heterogenitas negara yang
tidak teramati (unobserved heterogeneity), hasil penelitian menunjukkan bahwa
tidak ada hubungan langsung, baik positif maupun negatif antara pertumbuhan
output (ekonomi) dan federalisme fiskal.
Faridi (2011) melakukan penelitian terhadap provinsi di Pakistan dengan
menggunakan data tahunan seri waktu periode 1972 – 2009 untuk mengetahui
pengaruh desentralisasi fiskal terhadap pertumbuhan ekonomi dan
pembangunan Pakistan. Model autoregresif digunakan pada estimasi kuadrat
terkecil biasa (OLS) terhadap dua variabel desentralisasi yaitu otoritas pajak dan
otonomi pengeluaran sebagai variabel independen untuk melihat hubungannya
terhadap variabel pertumbuhan ekonomi yaitu Produk Domestik Bruto (PDB)
32
sebagai variabel dependen. Penelitian ini berkesimpulan kedua variabel
desentralisasi fiskal (otoritas pajak, otonomi pengeluaran) berpengaruh positif
dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Dalam penelitian yang berjudul Pengaruh Pembangunan Sektor
Pertanian Terhadap Distribusi Pendapatan dan Kesempatan Kerja di Indonesia,
Yasrizal dan Hasan (2016) mengkaji pengaruh pertumbuhan produk domestik
bruto sektor pertanian terhadap distribusi pendapatan dan penyerapan tenaga
kerja sektor pertanian di Indonesia. Dimana PDRB sector pertanian sebagai
variable bebasnya, distribusi pendapatan dan kesempatan kerja sebagai variabel
terikat. Dalam penelitian tersebut, dengan menggunakan analisis regresi
sederhana peneliti menemukan bahwa PDRB sektor pertanian berpengaruh
positif terhadap distribusi pendapatan dengan p-value 0.000 dan koefisien
determinasi (R2) sebesar 0.9943. Sedangkan terhadap variabel penyerapan
tenaga kerja sektor pertanian, PDRB sektor pertanian juga berpengaruh positif
dengan p-value 0.000 dan koefisien determinasi (R2) sebesar 0.99014.
Sementara itu pada penelitian yang dilakukan oleh Kannan (2013) yang
mengkaji dampak desentralisasi struktur pemerintahan terhadap penyediaan
layanan publik di sector pertanian pada salah satu negara bagian di India;
Karnataka. Dengan menggunakan hasil data survey terhadap 36 grama
panchayats (Dewan Desa) melalui diskusi kelompok terfokus, untuk melihat
pengaruh antara desentralisasi kekuasaan terkait pertanian dengan penyediaan
layanan publik pertanian. Dimana desentralisasi terkait kegiatan pertanian
sebagai variabel independen. Sedangkan layanan terkait produksi tanaman
pangan, yang diukur dalam bentuk indeks pemberian layanan pertanian sebagai
variabel dependen. Dengan menggunakan analisis regresi Tobit, maka diperoleh
hasil yang menunjukkan bahwa desentralisasi terkait masalah pertanian secara
33
positif memiliki pengaruh terhadap penyediaan layanan pertanian. Meskipun
hubungan tersebut tidak menunjukkan hubungan sebab akibat.
Sebagai salah satu dari kajian empiris terkait dengan analisis hubungan
desentralisasi fiskal dengan pertumbuhan ekonomi, Sumedi et. al. (2013)
melakukan penelitian yang bertujuan untuk menguji secara empiris efektivitas
dana dekonsentrasi dan alokasi anggaran sektor pertanian APBD dengan
melihat Indikator efektivitas pada dua aspek, yaitu aspek kualitatif dan kuantitatif.
Dimana dana dekonsentrasi dan pengeluaran pemerintah daerah yang
bersumber dari Anggaran dan Pendapatan Belanja Daerah (APBD) sebagai
variabel independen serta indikator PDRB dan penyerapan tenaga kerja sebagai
variabel dependen. Dengan pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini
adalah dengan Instrumental Variabel 2SLS maka diperoleh hasil estimasi model
dana APBN dan APBD sektor pertanian berpengaruh positif terhadap PDRB
sektor pertanian pada taraf nyata berturut-turut 5 dan 1 persen. Sedangkan untuk
nilai elastisitas dan efek multiplier terhadap PDRB, nilai elastisitas dana
dekonsetrasi lebih besar daripada alokasi APBD pada sektor pertanian sebesar
0,33 berbanding 0,24. Sementara multiplier efek, nilai APBD pertanian sebesar
7,4, sementara dari dana dekonsentrasi sebesar 35,4.
Sebuah penelitian yang bertujuan untuk menganalisis pengaruh variabel
independen PDRB riil, Upah riil, harga Modal bidang pertanian, dan Indeks
Harga Implisit terhadap variabel dependen Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi
Lampung, dilakukan oleh Sobita dan Suparta (2014). Dimana hasil yang
diperoleh adalah variabel independen PDRB riil dan harga Modal di bidang
pertanian secara signifikan berpengaruh positif terhadap penyerapan tenaga
kerja, dengan probabilitas masing-masing sebesar 0,0001 dan 0,0088.
34
Sementara itu variabel Upah riil secara signifikan berpengaruh negatif terhadap
penyerapan tenaga kerja dengan probabilitas sebesar 0,0013.
Sementara itu penelitian yang dilakukan Anwar et. al. (2016) yang
bertujuan untuk mengetahui dan menganalisa pengaruh bagi hasil pendapatan
sumberdaya alam, pengeluaran pemerintah, investasi, infrastruktur jalan
terhadap penyerapan tenaga kerja melalui struktur ekonomi yang terdiri dari
sector primer, sekunder dan tersier di Provinsi Kalimantan Timur. Disamping juga
untuk menguji pengaruh secara langsung penyerapan tenaga kerja terhadap
ketimpangan pendapatan di Kalimantan Timur. Selanjutnya Analisa jalur atau
path analysis digunakan dalam menganalisa hubungan antara variabel-variabel
eksogenus dan endogenus. Dimana dana bagi hasil sumber daya alam, belanja
modal, dan investasi serta infrastruktur jalan sebagai variabel independen atau
variabel eksogenusnya. Dan PDRB sektor primer, sekunder dan tersier, masing-
masing sebagai intervening variables terhadap penyerapan tenaga kerja. Lalu
tenaga kerja sebagai intervening variable terhadap masing-masing hubungan
antara PDRB sector primer, sekunder dan tersier dengan variabel dependen
ketimpangan pendapatan. Selanjutnya dengan analisis jalur maka dperoleh
beberapaa hasil diantaranya adalah pengaruh infrastruktur jalan terhadap porsi
PDRB sektor primer (pertanian dan pertambangan) sebesar 0,37 yang signifikan
pada taraf kepercayaan 99%. Sementara pengaruh porsi PDRB sektor primer
(pertanian dan pertambangan) terhadap penyerapan tenaga kerja adalah 0,254
dan signifikan pada taraf kepercayaan 99%. Sedangkan total pengaruh
infrastruktur jalan terhadap penyerapan tenaga kerja melalui porsi PDRB sektor
primer adalah 0,3065.
Arsa (2014) dalam penelitiannya ingin menguji pengaruh langsung
komponen kinerja keuangan pemerintah daerah terhadap alokasi belanja modal
35
dan selanjutnya pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota di Provinsi Bali tahun
2006 hingga. 2013. Dengan menggunakan analisis jalur (path analysis), hasil
penelitian menunjukkan bahwa rasio efektifitas PAD dan derajat desentralisasi
berpengaruh signifikan dan positif terhadap alokasi belanja modal. Sementara
alokasi belanja modal sebagai variabel mediator berpengaruh signifikan dan
positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Bali.
Sementara itu Hartati (2012) dengan penelitiannya menganalisa dampak
komposisi belanja pemerintah terhadap pertumbuhan ekonomi, kesempatan
kerja, dan kemiskinan di Indonesia. Disamping membuat simulasi alternatif
komposisi belanja pemerintah guna meningkatkan pertumbuhan ekonomi,
kesempatan kerja serta pengurangan tingkat kemiskinan di Indonesia. Dengan
penggunaan metode ekonometrika persamaan simultan, hasil penelitian
menunjukkan peningkatan belanja modal berpengaruh terhadap peningkatan
pertumbuhan ekoomi, kesempatan kerja dan pengurangan kemiskinan di
Inodnesia. Sementara untuk hasil simulasi memperlihatkan dengan peningkatan
belanja modal sebesar Rp. 20 triliun maka penurunan terjadi pada tingkat
pengangguran sebesar 0,83 persen dan tingkat kemiskinan sebesar 0,02 persen.
Disamping elastisitas pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan hanya sebesar
0.01 dalam jangka pendek dan 0,05 dalam jangka panjang
Hendarmin (2012) memperoleh hasil penelitian yang menunjukkan
hubungan belanja modal yang tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi
dan sebaliknya signifikan dan positif terhadap kesempatan kerja. Selanjutnya
melalui belanja modal berpengaruh signifikan dan positif terhadap kesejahteraan
masyarakat melalui kesempatan kerja.
Nurmainah (2013) dengan penelitiannya yang bertujuan untuk menguji
pengaruh belanja modal pemerintah daerah, penyerapan tenaga kerja dan
36
Indeks Pembangunan Manusia terhadap pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan
di 35 kabupaten / kota di Provinsi Jawa Tengah. Dengan menggunakan data
sekunder. belanja modal pemerintah daerah, penyerapan tenaga kerja dan
Indeks Pembangunan Manusia sebagai variabel eksogen, sedangkan
pertumbuhan ekonomi dan tingkat kemiskinan sebagai variabel endogennya.
Data dalam bentuk data panel dianalisis dengan menggunakan Structural
Equation Modeling (SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa belanja modal
pemerintah daerah berpengaruh signifikan dan mempunyai hubungan yang
positif terhadap pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota di Provinsi Jawa
Tengah.
Anasmen (2009) yang membahas hubungan antara Belanja Modal
Pemerintah dengan pertumbuhan ekonomi dalam penelitiannya. Penelitian yang
tersebut bertujuan melihat besarnya pengaruh belanja modal pemerintah
kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat, investasi swasta dan jumlah
penduduk terhadap Pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat (2000-2006). Penelitian
yang menggunakan metode regresi berganda pada data panel memperoleh hasil
yang menunjukkan bahwa pengaruh belanja modal pemerintah tidak signifikan
terhadap Pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Sementara
Investasi swasta dan jumlah penduduk berpengaruh signifikan terhadap PDRB.
37
Tabel 2.1 Ringkasan Penelitian Terdahulu
No Nama
Peneliti Variabel Hasil Penelitian
1 Yasrizal dan Hasan, I (2016)
PDRB sektor pertanian sebagai variable bebas, distribusi pendapatan dan kesempatan kerja sebagai variabel terikat.
PDRB sektor pertanian berpengaruh positif terhadap distribusi pendapatan dengan p-value 0.000 dan koefisien determinasi (R2) sebesar 0.9943. Sedangkan terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian, PDRB sektor pertanian juga berpengaruh positif dengan p-value 0.000 dan koefisien determinasi (R2) sebesar 0.99014.
2 Kannan, E. (2013)
Desentralisasi terkait kegiatan pertanian sebagai variabel independen. Sedagkan layanan terkait produksi tanaman pangan, yang diukur dalam bentuk indeks pemberian layanan pertanian sebagai variabel dependen.
Hasil uji regresi menunjukkan bahwa desentralisasi terkait masalah pertanian secara positif memiliki pengaruh terhadap penyediaan layanan pertanian. Meskipun hubungan tersebut tidak menunjukkan hubungan sebab akibat.
3 Sumedi, Simatupang, P., Sinaga, B. M., Firdaus, M. (2013)
Dana dekonsentrasi dan dana APBD sektor pertanian sebagai variabel bebas. Sedangkan indikator PDRB dan penyerapan tenaga kerja sebagai terikatnya
Dana APBN (dekonsentrasi) dan APBD sektor pertanian berpengaruh positif terhadap PDRB sektor pertanian pada taraf nyata (signifikan) berturut-turut 5 dan 1 persen. Sedangkan untuk nilai elastisitas dan efek multiplier terhadap PDRB, nilai elastisitas dana dekonsetrasi lebih besar daripada alokasi APBD pada sektor pertanian sebesar 0,33 berbanding 0,24. Sementara multiplier efek, nilai APBD pertanian sebesar 7,4, sementara dari dana dekonsentrasi sebesar 35,4.
38
4 Sobita, N. E. dan Suparta, I W. (2014)
variabel independen adalah PDRB riil, Upah riil, harga Modal bidang pertanian, dan Indeks Harga Implisit. Sedangkan variabel dependen Penyerapan Tenaga Kerja
Variabel independen PDRB riil dan harga Modal di bidang pertanian secara signifikan berpengaruh positif terhadap penyerapan tenaga kerja, dengan probabilitas masing-masing sebesar 0,0001 dan 0,0088. Sementara itu variabel Upah riil secara signifikan berpengaruh negatif terhadap penyerapan tenaga kerja dengan probabilitas sebesar 0,0013.
5 Anwar, Sy., Zain, M. Y., Fattah, S., Paddu, A. H. (2016)
dana bagi hasil sumber daya alam, belanja modal, dan investasi serta infrastruktur jalan sebagai variabel independen atau variabel eksogenusnya. PDRB sektor primer, sekunder dan tersier, masing-masing sebagai intervening variables terhadap penyerapan tenaga kerja. tenaga kerja sebagai intervening variable terhadap masing-masing hubungan antara PDRB sector primer, sekunder dan tersier dengan variabel dependen ketimpangan pendapatan
Dana bagi hasil, belanja modal, dan infrastruktur jalan berpengaruf positif secara tidak langsung terhadap penyerapan tenaga kerja melalui sektor primer di Kalimantan Timur. Lebih lanjut, investasi memiliki pengaruh negatif melalui jalur yang sama. Untuk pengaruh yang sama melalui sektor sekunder, dana bagi hasil dan investasi berpengaruh negatif. Sementara itu pengaruh positif diperoleh dari belanja modal dan infrastruktur jalan. Selanjutnya melalui sektor tersier, baik dana bagi hasil, belanja modal dan investasi berpengaruh positif terhadap penyerapan tenaga kerja, kecuali infrastruktur jalan berpengaruh negatif.
6 Davoodi and Zou (1998)
Desentralisasi fiskal sebagai variabel independen dan PDB perkapita sebagai variabel dependen.
Tidak ada hubungan antara desentralisasi fiskal dengan pertumbuhan ekonomi pada negara maju. Terdapat hubungan negatif antara desentralisasi fiskal dengan pertumbuhan ekonomi pada negara berkembang
39
7 Bodman P., Heaton K., Hodge (2007)
Enam belas indikator desentralisasi fiskal sebagai variabel independen dan pertumbuhan ekonomi sebagai variabel dependen
Tidak terdapat hubungan langsung antara desentralisasi fiskal dan pertumbuhan ekonomi
8 Akai dan Sakata (2002)
Empat indicator desentralisasi fiscal; yaitu pendapatan, produksi, dan otonomi serta pendapatan produksi sebagai variabel independen. Pertumbuhan ekonomi tahunan sebagai variabel dependen
Terdapat hubungan positif dan signifikan antara desentralisasi fiskal dan pertumbuhan ekonomi
9 Asatryan dan Feld (2013)
Federalisasi (baca: desentralisasi) keuangan sebagai variabel independen yang dikuantifikasi melalui empat indicator: ExpDCT, RevDCT dan RAut1 serta RAut2. Variabel independennya adalah laju pertumbuhan GDP per kapita yang disesuaikan terhadap paritas daya beli; purchasing power parity (PPP)
Tidak terdapat hubungan langsung baik secara positif maupun negatif antara federalisasi fiskal dan pertumbuhan ekonomi
10 Faridi (2011)
Dua variabel desentralisasi yaitu otoritas pajak dan otonomi pengeluaran sebagai variabel independen. Sedangkan variabel pertumbuhan ekonomi yaitu Produk Domestik Bruto (PDB) sebagai variabel dependen
kedua variabel desentralisasi fiskal (otoritas pajak, otonomi pengeluaran) berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
40
11 Xie, Zou, dan Davoodi (1999)
Variabe desentralisasi fiskal yaitu Pajak dan porsi belanja pemerintah sebagai variabel independen. Laju pertumbuhan ekonomi perkapita yang diukur dengan PDB sebagai variabel dependen
Hasil penelitian ini ternyata tidak signifikan baik dalam hubungan pertumbuhan ekonomi dengan belanja pada pemerintah tingkat daerah maupun porsi belanja pemerintah negara bagian.
12 Arsa (2015 Variabel independen adalah komponen kinerja keuangan pemerintah daerah. Variabel dependen pertumbuhan ekonomi, sementara belanja modal sebagai variabel mediasi.
Rasio efektifitas PAD dan derajat desentralisasi berpengaruh signifikan dan positif terhadap alokasi belanja modal. Sementara alokasi belanja modal sebagai variabel mediator berpengaruh signifikan dan positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Bali.
13 Hartati (2012)
Belanja pemerintah sebagai variabel bebasnya. Pertumbuhan ekonomi, kesempatan kerja dan tingkat kemiskinan sebagai variabel terikat
Dengan metode ekonomitrika persamaan simultan, hasil penelitian menunjukkan peningkatan belanja modal berpengaruh terhadap peningkatan pertumbuhan ekonomi, kesempatan kerja dan pengurangan kemiskinan di Indonesia. Sementara untuk hasil simulasi memperlihatkan dengan peningkatan belanja modal maka tingkat pengangguran turun sebesar 0,83 persen dan penurunan tingkat kemiskinan sebesar 0,02 persen.
14 Hendarmin (2012)
Belanja modal pemerintah daerah dan Investasi swasta sebagai variabel eksogen . Sedangkan pertumbuhan ekonomi dan kesempatan kerja sebagai variabel intervening. Sementara kesejahteraan masyarakat sebagai variabel endogen.
Hasil penelitian menunjukkan belanja modal pemerintah tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi, berpengaruh signifikan dan positif terhadap kesempatan kerja. Sedangkan terhadap kesejahteraan masyarakat belanja modal berpengaruh signifikan dan positif melalui kesempatan kerja.
41
15 Numainah (2013)
belanja modal pemerintah daerah, penyerapan tenaga kerja dan Indeks Pembangunan Manusia sebagai variabel eksogen, sedangkan pertumbuhan ekonomi dan tingkat kemiskinan sebagai variabel endogennya.
Dengan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) untuk mwnganalisa data panel diperoleh hasil penelitian yang menunjukkan bahwa belanja modal pemerintah daerah berpengaruh signifikan dan memiliki hubungan positif terhadap pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah.
16 Anasmen (2009)
Belanja modal pemerintah kabupaten/kota, investasi swasta dan jumlah penduduk Sebagai variabel independen. Pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sebagai variabel dependen
Penelitian yang menggunakan metode regresi berganda pada data panel memperoleh hasil yang menunjukkan bahwa pengaruh belanja modal pemerintah tidak signifikan terhadap Pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Sementara Investasi swasta dan jumlah penduduk berpengaruh signifikan terhadap PDRB.
17
Alam (2016)
1. PAD. 2. DAU. 3. Rasio Kemandirian. 4. Rasio Efektifitas PAD. 5. Rasio Efisiensi. 6. Alokasi Belanja Modal.
7. Pertumbuhan Ekonomi.
Peneliti menemukan rasio kemandirian dan rasio efektifitas tidak berpengaruh pada alokasi belanja modal sedangkan rasio efisiensi berpengaruh terhadap alokasi belanja modal. Sedangkan PAD dan DAU berpengaruh terhadap alokasi Belanja Modal. Alokasi belanja modal berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi.
18 Wulansari ( 2014)
1. Pajak Daerah. 2. Belanja Modal. 3. Pertumbuhan
Ekonomi. 4. Pengangguran.
Peneliti menemukan bahwa belanja modal tidak berpengaruh terhadap tingkat pengangguran di Kab./Kota Provinsi Sumatera Utara.
42
19 Sularso dan Restianto (2011)
1. Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah.
a. Rasio Kemandirian b. Rasio Efektifitas
PAD. c. Rasio Derajat
Desentralisasi fiskal
d. Rasio Ketergantungan Keuangan.
e. Derajat Kontribusi BUMD.
2. Alokasi Belanja Modal
3. Pertumbuhan Ekonomi
Peneliti menemukan bahwa rasio efektifitas PAD, rasio kemandirian, rasio ketergantungan keuangan dan Derajat Kontribusi BUMD berpengaruh signifikan kepada alokasi belanja modal. Kemudian alokasi belanja modal berpengaruh pada pertumbuhan ekonomi di Provinsi Bali.
43
BAB III
KERANGKA KONSEPTUAL DAN HIPOTESIS
3.1 Kerangka Pemikiran
Penelitian ini terutama difokuskan pada realisasi belanja modal di provinsi
Sulawesi Barat, dalam bentuk lebih rinci Belanja Jalan, irigasi dan jaringan dan
belanja peralatan dan mesin. Lebih jauh lagi, penelitian ini bertujuan untuk
menganalisa bagaimana faktor belanja modal yang merupakan salah satu subjek
dalam akuntansi sektor publik dapat mempengaruhi Pertumbuhan Output Sektor
Pertanian di Sulawesi Barat dan efeknya terhadap penyerapan tenaga kerja
pada sektor pertanian (lihat gambar 3.1).
Gambar 3.1 Kerangka pemikiran
Teori utama yang digunakan dalam merancang penelitian ini adalah teori
model pembangunan terkait pengeluaran pemerintah Rostow dan Musgrave
APBD
Belanja Jalan, irigasi
& Jaringan
Belanja Peralatan
dan Mesin
Pertumbuhan Output
Sektor Pertanian
Penyerapan Tenaga Kerja
Sektor Pertanian
Belanja Modal
44
(grand theory) yang menyatakan bahwa tahap-tahap pembangunan ekonomi
yang dibedakan dalam tahap awal, tahap menengah, dan tahap lanjut.
Disamping itu juga digunakan teori pendukung, fungsi produksi Cobb-Douglas
dengan model penerapannya pada produksi pertanian, sebagai alat untuk
menganalisa dan mengevaluasi makro ekonomi dari kebijakan struktural
pemerintah. Khususnya dalam menganalisa kontribusi modal (realisasi belanja
modal) dan produktivitas total dan pengaruhnya terhadap penyerapan tenaga
kerja,.
Hubungan pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen
didasarkan pada teori, studi empiris dan rasionalisasi penulis. Lebih jelasnya
hubungan tersebut dapat diterangkan berikut ini, yaitu, pertama, belanja jalan,
irigasi dan jaringan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi sektor primer,
salah satunya yaitu sektor pertanian dalam perekonomian Sulawesi Barat.
Kedua, belanja peralatan dan mesin berpengaruh terhadap pertumbuhan output
sektor primer; pertanian.
Selanjutnya, belanja jalan, irigasi dan jaringan dan belanja peralatan dan
mesin mempengaruhi lapangan kerja sektor pertanian secara tidak langsung
melalui produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian. Hal tersebut
disebabkan jika produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian
meningkat maka semakin besar lapangan pekerjaan yang diciptakan pada sektor
pertanian.
Merujuk pada premis-premis tersebut, maka dapat dirancang suatu model
penelitian yang mengambarkan pengaruh belanja jalan, irigasi dan jaringan dan
belanja peralatan dan mesin terhadap PDRB sektor pertanian dan nantinya
secara tidak langsung mempengaruhi penyerapan tenaga kerja.
Keterangan lebih lanjut mengenai kerangka konseptual penelitian ini
dapat dilihat pada gambar berikut ini.
45
Gambar 3.2. Kerangka Konseptual
3.2 Hipotesis
3.2.1 Pengaruh Belanja Jalan, irigasi dan jaringan terhadap Pertumbuhan Output Sektor Pertanian
Model pembangunan Rostow dan Musgrave yang mengaitkan
perkembangan pengeluaran pemerintah dengan tahap-tahap pembangunan
ekonomi yang dibedakan dalam tahap awal, tahap menengah, dan tahap lanjut.
Pada tahap menengah pembangunan ekonomi, peran investasi swasta
semakin besar, namun investasi pemerintah juga tetap diperlukan untuk
mendorong pertumbuhan ekonomi menuju tinggal landas.
Anwar et al (2016) dalam penelitiannya menemukan hubungan positif
antara belanja modal dan infrastruktur dengan pertumbuhan ekonomi sektor
primer (pertanian dan pertambangan minyak dan gas). . Sumedi et al (2013)
menemukan hubungan signifikan dan positif antara dana APBD dan APBN
(dekonsentrasi) sektor pertanian terhadap Produk domestik regional bruto
(PDRB) sektor pertanian. Disamping itu, Numainah (2013), Hartati (2012), dan
46
Arsa (2014) juga memperoleh hasil signifikan dan positif untuk hubungan belanja
modal dengan pertumbuhan ekonomi.
Belanja modal dalam bentuk Belanja Jalan, irigasi dan jaringan tersebut
dapat diasumsikan berdasarkan teori produksi Cobb-Douglas sebagai faktor
produksi yang akan mempengaruhi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Sektor Pertanian. Berdasarkan uraian-uraian tersebut, maka hipotesis yang
diajukan adalah:
H1 : Belanja Jalan, irigasi dan jaringan berpengaruh signifikan dan positif
terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian
3.2.2 Pengaruh Belanja peralatan dan mesin terhadap Pertumbuhan Output Sektor Pertanian
Model pembangunan Rostow dan Musgrave yang menghubungkan
perkembangan pengeluaran pemerintah dengan tahap-tahap pembangunan
ekonomi yang dibedakan dalam tahap awal, tahap menengah, dan tahap lanjut.
Pada tahap menengah pembangunan ekonomi, peran investasi swasta
semakin besar, namun investasi pemerintah juga tetap diperlukan untuk
mendorong pertumbuhan ekonomi menuju tinggal landas.
Anwar et al (2016) dalam penelitiannya menemukan hubungan positif
antara belanja modal dan infrastruktur dengan pertumbuhan ekonomi sektor
primer (pertanian dan pertambangan minyak dan gas). Sumedi et al (2013)
menemukan hubungan signifikan dan positif antara dana APBD dan APBN
(dekonsentrasi) sektor pertanian terhadap Produk domestik regional bruto
(PDRB) sektor pertanian. Disamping itu, Numainah (2013), Hartati (2012), dan
Arsa (2014) juga memperoleh hasil signifikan dan positif untuk hubungan belanja
modal dengan pertumbuhan ekonomi.
Belanja modal dalam bentuk belanja peralatan dan mesin berdasarkan
teori produksi Cobb-Douglas dapat diasumsikan sebagai faktor produksi yang
47
akan mempengaruhi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian.
Berdasarkan uraian-uraian tersebut, maka hipotesis yang dapat diajukan adalah:
H2 : Belanja peralatan dan mesin berpengaruh signifikan dan positif terhadap
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian
3.2.3 Pengaruh Pertumbuhan Output Sektor Pertanian terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian
Bila pertumbuhan ekonomi menggambarkan pendapatan yang
disebabkan peningkatan produksi, maka pertumbuhan ekonomi sangat terkait
erat dengan fungsi produksi. Sebagaimana telah dijelaskan oleh Hájková dan
Hurník (2007) fungsi produksi merupakan sebuah alat yang berguna dan ampuh
untuk menganalisa dan mengevaluasi makroekonomi dari kebijakan struktural
pemerintah. Dengan fungsi produksi tersebut, perubahan kinerja pada sisi
penawaran dapat dianalisa lebih lanjut berdasarkan perkembangan simultan
yang diamati pada jumlah produktivitas tenaga kerja, modal dan produktivitas
total.
Penerapan teori produksi Cobb-Duglas pada produksi pertanian
digunakan untuk menggambarkan hubungan antara input dan output,
Soekartawi (1995) menamakan hubungan tersebut factor relationship (FR).
Daniel (2004) menjelaskan bahwa Jika ada satu faktor produksi tidak tersedia
maka proses produksi tidak dapat berjalan, terutama pada tiga faktor pertama
seperti tanah, modal, dan tenaga kerja. Rahim dan Astuti (2007) dalam
menjelaskan faktor produksi tenaga kerja menyebutkan bahwa Tenaga kerja
adalah faktor penting yang diperhitungkan pada proses produksi pertanian.
Penggunaan tenaga kerja bisa dinyatakan sebagai curahan tenaga kerja, yaitu
efektifnya besaran tenaga kerja yang digunakan.
Salah satu hasil dari penelitian Yasrizal dan Hasan (2016) menunjukkan
bahwa Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian berpengaruh
48
signifikan dan positif terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian. Sobita
dan Suparta (2014) juga menemukan pengaruh signifikan dan positif PDRB riil
dan harga modal di bidang pertanian terhadap penyerapan tenaga kerja..
Demikian juga dengan Anwar et al (2016), pada salah satu hasil penelitiannya,
ditemukan hubugan signifikan dan positif antara PDRB sektor primer (pertanian
dan pertmbangan migas) dengan penyerapan tenaga kerja.
Teori dan temuan empiris tersebut telah memberikan landasan kuat bagi
penulis untuk mengajukan hipotesis berikut ini:
H3 : Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian berpengaruh
signifikan dan positif terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian
3.2.4 Pengaruh Belanja Jalan, irigasi dan jaringan terhadap Penyerapan Tenaga Sektor Pertanian melalui Pertumbuhan Output Sektor Pertanian
Model pembangunan Rostow dan Musgrave yang mengaitkan
perkembangan pengeluaran pemerintah dengan tahap-tahap pembangunan
ekonomi yang dibedakan dalam tahap awal, tahap menengah, dan tahap lanjut.
Pada tahap menengah pembangunan ekonomi, peran investasi swasta
semakin besar, namun investasi pemerintah juga tetap diperlukan untuk
mendorong pertumbuhan ekonomi menuju tinggal landas. Sehingga dapat
diasumsikan bahwa pengeluaran pemerintah sebagai salah satu input juga turut
menentukan pertumbuhan ekonomi dimana pertumbuhan output sektor pertanian
adalah salah satu sub sektor dari sembilan sub sektor ekonomi yang
pertumbuhannya diukur oleh BPS.
Dengan penerapan teori produksi Cobb-Douglas pada produksi pertanian,
seperti yang diungkapkan melalui persamaan oleh Rahim dan Astuti (2007)
dalam menjelaskan faktor produksi tenaga kerja, menyebutkan bahwa Tenaga
kerja adalah faktor penting yang diperhitungkan pada proses produksi pertanian.
49
Sehingga pertumbuhan output sektor pertanian turut menentukan penyerapan
tenaga kerja pada sektor pertanian,
Hartati (2012) dan Hendarmin (2012) menemukan belanja modal juga
berpengaruh terhadap kesempatan kerja. Selanjutnya kembali lagi dalam salah
satu hasil penelitiannya Anwar et al (2016) menemukan bahwa infrastruktur jalan
berpengaruf positif secara tidak langsung terhadap penyerapan tenaga kerja
melalui sektor primer
Berdasarkan teori dan penelitian sebelumnya tersebut, maka bisa
diasumsikan bahwa terdapat hubungan positif antara Belanja Jalan, irigasi dan
jaringan dengan pertumbuhan output sektor pertanian. Disamping terdapat
hubungan positif antara pertumbuhan ekonomi dan penyerapan tenaga. Oleh
karena itu penulis mengajukan hipotesis sebagai berikut:
H4 : Belanja Jalan, irigasi dan jaringan berpengaruh positif terhadap
Penyerapan Tenaga Sektor Pertanian melalui Produk Domestik Regional
Bruto (PDRB) Sektor Pertanian
3.2.5 Pengaruh Belanja peralatan dan mesin terhadap Penyerapan Tenaga Sektor Pertanian melalui Pertumbuhan Output Sektor Pertanian
Model pembangunan Rostow dan Musgrave yang membagi tahap-tahap
pembangunan ekonomi yang dibedakan dalam tahap awal, tahap menengah,
dan tahap lanjut dan mengaitkannya dengan pengeluaran pemerintah. Pada
tahap menengah pembangunan ekonomi, peran investasi swasta semakin
besar, namun investasi pemerintah juga tetap diperlukan untuk mendorong
pertumbuhan ekonomi menuju tinggal landas. Sehingga dapat diasumsikan
bahwa pengeluaran pemerintah sebagai salah satu input juga turut menentukan
pertumbuhan ekonomi dimana pertumbuhan output sektor pertanian adalah
salah satu sub sektor dari sembilan sub sektor ekonomi.
50
Sementara untuk pertumbuhan output sektor pertanian, melalui
penerapan teori produksi Cobb-Douglas pada produksi pertanian tenaga kerja
adalah faktor penting yang diperhitungkan pada proses produksi pertanian
(Rahim dan Astuti, 2007).
Anwar et al (2016) dalam penelitiannya menemukan hubungan positif
antara belanja modal dan infrastruktur dengan pertumbuhan output sektor primer
(pertanian dan pertambangan minyak dan gas) dan sekunder.
Salah satu hasil dari penelitian Yasrizal dan Hasan (2016) menunjukkan
bahwa produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian berpengaruh
signifikan dan positif terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian. Sobita
dan Suparta (2014) juga menemukan pengaruh signifikan dan positif produk
domestik regional bruto (PDRB) riil dan harga modal di bidang pertanian
terhadap penyerapan tenaga kerja.. Demikian juga dengan Anwar et al (2016),
pada salah satu hasil penelitiannya, ditemukan hubugan signifikan dan positif
antara produk domestik regional bruto (PDRB) sektor primer (pertanian dan
pertmbangan migas) dengan penyerapan tenaga kerja. Selanjutnya kembali lagi
dalam salah satu hasil penelitiannya Anwar et al (2016) menemukan bahwa
belanja modal berpengaruh positif terhadap penyerapan tenaga kerja melalui
PDRB sektor primer (pertanian dan pertambangan) meskipun tidak signifikan.
Berdasarkan teori dan penelitian-penelitian tersebut, maka bisa
diasumsikan bahwa terdapat hubungan positif antara belanja langsung dengan
pertumbuhan output sektor pertanian. Disamping terdapat hubungan positif
antara pertumbuhan ekonomi dan penyerapan tenaga. Oleh karena itu penulis
mengajukan hipotesis sebagai berikut:
H5 : Belanja peralatan dan mesin berpengaruh positif terhadap Penyerapan
Tenaga Sektor Pertanian melalui Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB) Sektor Pertanian
51
BAB IV
METODE PENELITIAN
4.1 Rancangan Penelitian
Penelitian ini adalah penelitian yang menggunakan paradigma positivis
dengan pendekatan kuantitatif, melalui pengujian hipotesis untuk melihat korelasi
dan besar pengaruh antara belanja jalan, irigasi dan Jaringan dan belanja
peralatan dan mesin terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor
Pertanian dan implikasinya terhadap penyerapan tenaga kerja di sektor
pertanian. Penelitian yang merupakan studi data runut waktu (time series) ini
dilakukan pada pemerintah kabupaten se-Sulawesi Barat dan provinsi Sulawesi
Barat. Data yang digunakan adalah data sekunder.
Data diperoleh dari berbagai literatur yang terkait dalam bentuk arsip,
artikel dokumen, maupun catatan-catatan. Data yang dikumpulkan dari berbagai
sumber itu disusun dan diolah sesuai dengan tujuan penelitian. Metode analisis
two stage least square (2SLS) digunakan dalam penelitian ini untuk mengetahui
hubungan antar variabel yang diteliti untuk mendapatkan kesimpulan yang bisa
menggambarkan kondisi sebenarnya dari objek yang diteliti.
4.2 Situs dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan pada Pemerintahan Daerah di Provinsi Sulawesi
Barat yang terdiri dari Pemprov. Sulbar, Pemkab Mamuju, dan Pemkab, Majene,
serta Pemkab. Polman, Pemkab. Mamasa dan Pemkab Mamuju Utara,
disamping Pemkab. Mamuju Tengah. Sebagai salah satu provinsi termuda,
diharapkan data yang diperoleh di daerah ini dapat mewakil sebuah kondisi
sebenarnya dalam hal belanja modal sebagai bagian belanja publik. Disamping
52
pengaruhnya terhadap produksi pertanian dan dampaknya terhadap penyerapan
tenaga kerja.
Penelitian ini telah dilakukan pada bulan Agustus hingga Desember
2017.
4.3 Populasi, Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel
Sampling sebagai langkah awal dalam menggali sumber data utama,
adalah tahap penting pada penelitian ini. Data yang diperoleh diharapkan dapat
memberi gambaran seperti yang ingin dicapai dalam tujuan penelitian ini. Di
Provinsi Sulawesi Barat hingga saat penelitian ini dilakukan ada 7 (tujuh)
pemerintah daerah yang bisa menjadi objek penelitian. Namun demikian, tidak
semua pemerintah daerah tersebut dapat dijadikan objek penelitian. Ada
beberapa kriteria yang dipertimbangkan oleh penulis agar data yang diperoleh
dapat mewakili kondisi yang akan diteliti. Beberapa diantaranya adalah:
1. Pemerintah daerah yang diteliti berada pada wilayah administratif Provinsi
Sulawesi Barat.
2. Pemerintah Provinsi Sulawesi Barat dimasukkan karena wilayah administrasi
Pemprov Sulbar adalah total wilayah 6 pemkab di Prov. Sulbar. Objek
tersebut dimasukkan karena data yang akan diolah adalah data time series
(runut waktu), yaitu dengan menjumlahkan total semua variabel yang diteliti
dengan rentang waktu yang sama.
Oleh karena itu metode sampling yang dilakukan pada penelitian ini
adalah sampling jenuh terhadap 7 (tujuh) pemerintah daerah di Provinsi Sulawesi
Barat. Sampling yang memberikan peluang yang sama bagi seluruh pemerintah
daerah di Provinsi Sulawesi Barat (populasi).
Selanjutnya penelitian ini menggunakan data data runut waktu (time
series) dalam kurun waktu 8 (delapan) tahun dari tahun 2007 sampai dengan
53
2014. Sebuah rentang waktu sebagai hasil dari irisan rentang waktu data
realisasi belanja modal yang tersedia (2007-2014) dengan rentang waktu (t+1)
data Produk Domestic Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian atas dasar harga
konstan (2007-2016) di Provinsi Sulawesi Barat. Disamping rentang waktu data
tenaga kerja sektor pertanian (2005-2016) di Provinsi Sulawesi Barat.
4.4 Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data kuantitatif yang
merupakan data sekunder yaitu data realisasi anggaran belanja jalan, irigasi
dan Jaringan dan belanja peralatan dan mesin yang diperoleh dari Badan
Pemeriksa Keuangan (BPK) Prov. Sulbar, disamping data Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian dan penyerapan tenaga kerja sektor
pertanian yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sulawesi
Barat atau Bank Indonesia (BI) Kantor Perwakilan Sulbar. Disamping itu sumber
data juga diperoleh dari internet pada situs www.bps. go.id.
4.5 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang diakukan dalam penelitian ini adalah
dengan metode studi kepustakaan yaitu pengumpulan data dilakukan dengan
cara melakukan penelusuran data dari literatur-literatur dan buku-buku serta
internet, lalu dilakukan pengumpulan, pencatatan dan pengolahan data yang
yang dibutuhkan dalam penelitian. Oleh karena itu pengumpulan data dalam
penelitian ini dilakukan dengan cara:
1. Mengumpulkan data produksi domestik regional bruto (PDRB) sektor
pertanian dan penyerapan tenaga kerja sektor pertanian dari Badan Pusat
Statistik (BPS) Prov. Sulbar.
2. Mengumpulkan data realisasi belanja jalan, irigasi dan jaringan dan belanja
peralatan dan mesin Pemerintah di wilayah Provinsi Sulawesi Barat (6
54
pemkab dan 1 pemprov) tahun 2006-2012 dari Badan Pemeriksa Keuangan
Provinsi Sulawesi Barat.
3. Mengumpulkan data atau informasi tambahan dari buku referensi, jurnal, atau
situs internet.
4.6 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional
Penelitian ini terdiri dari dua variabel independen, satu variabel mediasi
(intervening variable) dan satu variabel dependen. Belanja jalan, irigasi dan
jaringan dan belanja peralatan dan mesin pemerintah daerah sebagai variabel
independen sedangkan untuk variabel mediasi dan variabel dependen masing-
masing adalah pertumbuhan ekonomi sektor ekonomi dan penyerapan tenaga
kerja sektor pertanian.
1. Belanja jalan, irigasi dan jaringan (Independen)
Belanja jalan, irigasi dan jaringan adalah realisasi belanja barang dan jasa
untuk pengadaan barang publik sebagai bagian dari belanja modal berupa
jalan, saluran irigasi dan Jaringan.
2. Belanja peralatan dan mesin (Independen)
Belanja peralatan dan mesin adalah realisasi belanja barang dan jasa untuk
pengadaan barang public sebagai bagian dari belanja modal berupa
peralatan dan mesin.
3. Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian (mediator
atau intervening)
PDRB sektor pertanian adalah salah satu indikator penting untuk
mengetahui kondisi ekonomi sektor pertanian pada suatu daerah.
Perhitungan Produk Domestik Regional Bruto sektor pertanian dengan
pendekatan produksi yang dilakukan terhadap sektor pertanian, peternakan,
55
kehutanan dan perikanan dengan cara dikumpulkan oleh BPS dari
departemen/instansi terkait. Data yang dikumpulkan berupa data produksi,
data harga di tingkat produsen, dan biaya yang dikeluarkan untuk
berproduksi, serta data pengeluaran, yang diperoleh baik melalui survey
maupun estimasi.
4. .Penyerapan tenaga kerja sektor pertanian (dependen)
Penyerapan tenaga kerja sektor pertanian adalah kemampuan sektor
pertanian dalam menyerap tenaga kerja untuk digunakan dalam proses
produksi pertanian di Provinsi Sulawesi Barat selama periode 2007-2014,
dinyatakan dalam satuan jiwa.
4.7 Teknik Analisis Data
4.7.1 Model Regresi Berganda
Metode analisis data dalam penelitian ini akan menggunakan analisis
regresi. Salah satu teknik analisis statistik yang umum digunakan untuk
menganalisis hubungan antara dua variabel atau lebih. Drapper dan Smith
(1992) menjelaskan bahwa analisis regresi merupakan metode analisis yang bisa
diterapkan dalam analisis data dan pengambilan kesimpulan terhadap hubungan
ketergantungan antara variabel terhadap variabel lainnya. Hubungan tersebut
umumnya dinyatakan dalam bentuk persamaan matematika yang
menggambarkan hubungan antara variabel bebas (independent variable) dan
variabel tak bebas (dependent variable) dalam bentuk persamaan sederhana.
y = β 0 + β 1x1 + ɛ……................…………………………………………………..(4.1)
Selanjutnya regresi sederhana tersebut dapat diperluas lagi menjadi
regresi linear berganda. Perluasan tersebut bisa dilihat pada banyaknya variabel
bebas yang terlibat pada model regresi. Bentuk regresi linear berganda
umumnya secara statistik dapat dnyatakan seperti berikut:
56
yi = β 0 + β 1x1i + β 2x2i + β 3x3i + …+ β kxki + ɛi ………………………………..(4.2)
Keterangan
yi = Variabel Dependen
Xki = Variabel Independen
β 1, … β k = Variabel Dependen
ɛi = Variabel Pengganggu
Lebih jauh lagi , parameter-parameter (β 0 …β k) untuk regresi linier
berganda tersebut dapat diestimasi salah satunya dengan metode Ordinary
Least Square (OLS). Konsep metode Ordinary Least Square adalah menaksir
parameter regresi ( ) dengan meminumkan jumlah kuadrat dari error (Dajan,
1986). Taksiran parameter regresi dapat dirumuskan sebagai berikut:
yi = 0 + 1x1i + 2x2i + …+ kxki + ɛi …………………………………..(4.3)
Yang bisa ditulis dengan ringkas dalam notasi matriks seperti berikut:
Y = X +ɛ ……………………………………………………………………..(4.4)
adalah suatu vector kolom k- unsur dari penaksir kuadrat terkecil biasa
parameter regresi dengan ɛ adalah suatu vector kolom n x 1 dari n residual.
Kemudian metode kuadrat terkeci biasa (OLS) diterapkan untuk menaksir
parameter regresi berganda tersebut. Metode OLS dilakukan dengan memilih
nilai parameter yang tidak diketahui sehingga diperoleh jumlah kuadrat
kesalahan (∑ ) sekecil mungkin, sebagaimana dinyatakan dalam persamaan
berikut
∑ ∑( )
……………………………….(4.5)
57
Tujuan OLS tersebut adalah untuk meminimumkan jumlah kuadrat error
(Lains, 2003) karena untuk mengestimasi parameter regresi maka jumlah kuadrat
error harus diminimumkan (Supranto, 2009).
Selanjutnya, dikembangkan model analisis regresi yang sejalan dengan
tujuan penelitian yang didasarkan pada teori dan peneltian sebelumnya.
Hájková dan Hurník (2007) menjelaskan bahwa fungsi produksi adalah
sebuah alat sebuah alat yang berguna dan ampuh untuk menganalisa dan
mengevaluasi makroekonomi dari kebijakan struktural pemerintah. Lebih jauh
lagi, Humphrey (1997) menyatakan bahwa gagasan utama fungsi produksi
adalah analisa mendasar terhadap ekonomi melalui sebuah model. Model fungsi
produksi yang dijelaskan oleh hubungan matematika antara masukan (input)
dengan luaran (output) yang dapat dituliskan sebagai berikut:
Q = f ( K, L,M,...) ………………………………………………………….(4.6)
Q adalah luaran (output) barang tertentu selama satu periode, K adalah
mesin (modal) yang digunakan dalam satu periode, L adalah masukan (input)
jam tenaga kerja, dan M adalah bahan baku yang digunakan.
Lebih jauh lagi Humphrey (1997) mengungkapkan bahwa teori Cobb-
Douglas yang paling sering dibahas dalam menjelaskan penerapan fungsi
produksi tersebut (persamaan 4.7).
P = bLkC
1−k. ………………………………………………………………(4.7)
Namun demikian, model tersebut masih terbuka bagi variabel-variabel
lain yang mungkin dapat mempengaruhi proses produksi (Nicholson, 2002).
58
Selanjutnya Barro (1990) dalam Davoodi dan Zou (1998) menyatakan
bahwa modal swasta dan belanja publik merupakan dua input bagi fungsi
produksi.
Gambar 4.1 Model Kerangka Analisis
Oleh karena itu, penulis mengembangkan model kerangka analisis
(gambar 4.1) berdasarkan uraian tersebut diatas dan penelitian-penelitian
sebelumnya terutama penelitian Davoodi dan Zou (1998) dan Devarajan et al
(1996). Disamping itu kerangka analisis didasarkan pada penjelasan Rahim dan
Hastuti (2007) tentang penerapan analisis fungsi produksi Cobb-Douglas pada
produksi komoditas pertanian. Oleh karena itu, penulis menggunakan metode
analisis two stage least square (2SLS). Metode yang terdiri dari dua tahap
regresi ordinary least square (OLS)
Namun sebelumnya, penulis mengembangkan model persamaan regresi
seperti berikut ini:
Y1 = f ( X1, X2) ……………………………………………………………………(4.8)
Y1 = α0 X1 α1 X2
α2 e 𝞵 1……………………………………………………..……..(4.9)
Y2 = f (Ŷ1) …………………………………………………………………….……(4.10)
Y2 = β0 + β1 Ŷ1 + 𝞵 2 ……………………………………………………………..(4.11)
59
Keterangan
Y1 = PDRB Sektor Pertanian (juta rupiah)
Y2 = Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian (orang)
Ŷ1 = PDRB Sektor Pertanian (juta rupiah) model
X1 = Belanja jalan, irigasi dan bendungan (juta rupiah)
X2 = Belanja peralatan dan mesin (juta rupiah)
α0 dan β0= Intercept (konstanta)
α1, α2dan β1= Koefisien variabel bebas
𝞵 = error term
Namun demikian, sebagaimana terlihat bahwa terdapat perbedaan dalam satuan
dan besaran variabel bebas. Oleh karena itu, persamaan regresi tersebut harus
dibuat dengan model logaritma natural. Ada beberapa pertimbangan
penggunaan logaritma natural seperti yang dijelaskan oleh Ghozali (2011)
sebagai berikut :
a. Menghindari terjadi heteroskedastisitas
b. Mengetahui koefisien yang menunjukkan elastisitas
c. Mendekatkan skala data
Ln Y1 = Ln α0 + α1LnX1 + α 2LnX2+ 𝞵1 ………………………………….………(4.12)
Selanjutnya 2SLS dilakukan dengan cara manual yaitu dengan uji regresi
terhadap data runut waktu (time series) dalam dua tahap. Pertama meregresikan
variabel pertumbuhan domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian terhadap
variabel belanja jalan, irigasi dan bendungan, dan variabel belanja peralatan dan
mesin. Koefisien hasil regresi tersebut kemudian digunakan untuk memperoleh
estimasi produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian atau PDRB
sektor pertanian model. Selanjutnya penyerapan tenaga kerja sektor pertanian
60
diregresikan terhadap produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian
model tersebut.
4.7.2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan sebelum analisis data. Jika terjadi
penyimpangan asumsi klasik maka digunakan pengujian statistik non parametric.
Sebaliknya asumsi klasik terpenuhi jika digunakan statistik parametrik untuk
memperoleh model regresi yang baik. Maka dalam model regresi tersebut bersih
dari multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas. Teknik yang
digunakan dalam pengujian penyimpangan asumsi klasik yaitu uji normalitas, uji
multikolinieritas dan uji heterokedastisitas serta uji autokorelasi.
4.7.2.1 Uji Normalitas
Menurut Ghozali (2011) uji normalitas dimaksudkan untuk mengetahui
apakah variabel dependen (terikat) dan variabel independen (bebas) dalam
model regresi mempunyai kontribusi atau tidak. .Kehandalan suatu metode
dalam pengujian data juga bergantung yaitu dengan terdistribusinya data secara
normal atau tidak, dengan cara melihat Normal Probability Plot -nya. Model
Regresi yang baik adalah data terdistribusi normal atau mendekati normal.
Normalitas suatu data dapat diketahui dengan melihat penyebaran data (titik)
pada sumbu diagonal grafik.
4.7.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu
model regresi linear berganda memiliki korelasi antar variabel bebas. Idealnya
korelasi antar variabel bebas semestinya kecil atau justru tidak ada sama sekali
pada model regresi linear berganda yang baik. Sehingga boleh dipahami bahwa
model regresi linear berganda yang baik adalah yang tidak terjadi
multikolinearitas.
61
Patrick (2007) mengutip Stevens (1992) yang merekomendasikan eliminasi
variabel bebas yang memiliki interkorelasi lebih besar dari (>) 0,80. Sedangkan
rekomendasi untuk eliminasi variabel bebas jika mempunyai interkorelasi
sebesar 0,90 dianjurkan oleh Mertler dan Vannatta (2001) dalam Patrick (2007).
Multikolinieritas dapat diatasi dengan beberapa cara yaitu dengan
penambahan atau pengurangan jumlah data observasi, penambahan variabel
bebas, penggantian data dan transformasi variabel. Cara yang lebih sederhana
adalah dengan penghapusan variabel bebas yang dianggap memiliki
multikolinearitas. Cara tersebut biasanya digunakan pada variabel bebas yang
mengukur informasi yang sama
4.7.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas ditujukan untuk mengetahui apakah terjadi
ketidaksamaan residual antara pengamatan satu dan pengamatan lainnya pada
suatu model regresi. Model regresi yang baik adalah model yang tidak terdapat
heteroskedastisitas pada datanya. Heterokedastisitas dapat diketahui dengan
cara melihat grafik scatterplot Z prediction (ZPRED) dengan nilai residualnya
(SRESID) (Sunyoto, 2011). Pola teratur pada plot menunjukkan terjadi
heteroskedastisitas pada model regresi penelitian. Untuk memperkuat uji
scatterplot terdapat cara lain yaitu dengan pengujian statistik uji park. Apabila
variabel independen memiliki tingkat signifikasinya melebihi 0,05 maka
disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi.
Disamping itu, pendeteksian heterokdastisitas dapat dilakukan dengan uji
Glejser, yaitu dengan meregresikan variabel independen terhadap nilai absolute
residual (AbsRes) (lampiran 1). Heterokedastisitas tidak terjadi jika Sig > 0.05
(H0) dan sebaliknya terjadi heterokedastisitas jika sig < 0.05 (Ha).
62
4.7.2.4 Uji Autokorelasi
Autokorelasi terjadi jika terdapat hubungan antara residual satu
pengamatan dengan residual pengamatan lainnya. Autokorelasi sering terjadi
pada data time series, karena berdasarkan karaketristik datanya, data waktu
sekarang mendapatkan pengaruh dari data periode sebelumnya. Namun
demikian, mungkin juga dapat ditemui pada data cross section. Cara memeriksa
keberadaan autokorelasi yakni dengan melakukan uji Durbin Watson.
Berdasarkan tabel Durbin-Watson, terdapat nilai batas atas/maksimum
(du) dan batas bawah/minimum (dL) pada setiap level kepercayaan dan derajat
kebebasan. Kriteria penilaian didasarkan pada range tersebut, dapat dilihat
berikut ini:
Terdapat
autokorelasi
positif
Tidak dapat
diputuskan
Menerima
Hipoesis , tidak
ada
autokorelasi
Tidak dapat
diputuskan
Terdapat
Korelasi
negatif
0 dL du 4-du 4-dL 4
1,1 1,54 2,46 2,9
1. Jika nilai DW antara 0 hingga dL, bermakna ada korelasi positif.
2. Jika nilai DW antara dL hingga du atau 4 – dL hingga 4 – du, bermakna tidak
jelas apakah ada autokorelasi atau tidak.
3. Jika nilai DW antara du hingga 4 – du, bermakna tidak ada korelasi
4. Jika nilai DW antara 4 – dL hingga 4, bermakna ada korelasi negatif
Jika d berada di antara 1,54 dan 2,46 maka tidak ada autokorelasi, dan jika nilai
d ada di antara 0 hingga 1,10 dapat disimpulkan bahwa data mengandung
autokorelasi positif.
63
4.7.3. Uji Kelayakan Model
Evaluasi terhadap model perlu dilakukan agar diperoleh model yang baik
berdasarkan kriteria statistik. Pengujian tersebut meliputi pengujian koefisien
determinasi R2 (goodness of fit), pengujian signifikansi secara simultan (Uji-F)
serta signifikansi secara parsial (Uji-t).
4.7.3.1 Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien Determinan (R2) Model
Koefisien determinasi (R2) ditujukan untuk melihat seberapa besar
kemampuan model dapat menjelaskan variasi variabel terikat. Pada pengujian
hipotesis, pertama koefisien determinasi dilihat dari besarnya nilai (R2). Nilai (R2))
bernilai antara 0 dan 1. Jika nilai R2 bernilai besar (mendekati 1) berarti variabel
bebas dapat memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variabel dependen. Sedangkan jika (R2) bernilai kecil berarti
kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variabel dependen sangat
terbatas. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang (crossection)
relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing
pengamatan, sedangkan untuk data runtut waktu (time series) biasanya
mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi (Ghozali, 2011).
Uji Koefisien Determinasi (R2) Total
Total keragaman data yang dijelaskan oleh model ukur dengan:
Rm2 = 1 – P2 ei P2 e2 ... P
2 ep ………………………………………………….(4.13)
Dalam hal ini interprestasi terhadap Rm sama dengan interprestasi Koefisien
determinasi (R2) pada analisis regresi. Pei yang merupakan standar error of
estimate dari model regresi dihitung dengan rumus:
Pei = √ …………………………………………………………………..(4.14)
64
4.7.3.1 Uji Signifikansi Secara Simultan (F)
Uji sigifikansi simultan (F) dilakukan terhadap variabel-variabel
independen untuk mengetahui apakah variabel tersebut secara bersama-sama
berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan
dengan cara membandingkan nilai hasil uji (F- Statistik) dari hasil regresi dengan
nilai F-Tabel yang diperoleh dari tabel distribusi F sebagai berikut:
⁄
⁄
Jika F hitung < F tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak, yang bermakna
variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel terikat
secara signifikan. Sebaliknya, jika F hitung > F tabel maka H0 ditolak dan H1
diterima, yang bermakna variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh
terhadap variabel terikat secara signifikan.
Namun demikian, pengunaan software SPSS telah memudahkan
penarikan kesimpulan dalam uji tersebut. Apabila nilai prob. F hitung (ouput
SPSS ditunjukkan pada kolom sig.) lebih kecil (sig < α) dari tingkat
kesalahan/error (alpha) 0,05 maka model regresi yang diestimasi layak.
Sebaliknya, jika nilai prob. F hitung lebih besar dari tingkat kesalahan 0,05 maka
model regresi yang diestimasi tidak layak.
4.7.3.2 Uji Signifikansi Secara Parsial (t)
Uji signifikansi secara parsial atau uji-t digunakan untuk mengetahui
signifikansi pengaruh variabel bebas secara individual terhadap variabel terikat
dengan asumsi variabel lain bersifat konstan. Uji tersebut dapat dilakukan
dengan cara membandingkan t hitung dengan t tabel.
65
Keterangan;
t = nilai yang dicari
bk = koefisien regresi variabel bebas
B0 = nilai hipotesis nol
Se(bk) = simpangan baku koefisien regresi (parameter) b yang ke – k (var bk)
n = jumlah variabel/koefisien regresi
Pengujian signifikasnsi individual atau dikenal dengan Uji t dilakukan
untuk mengetahui pengaruh satu variabel independen secara individu dalam
menjelaskan variasi variabel dependen. Adapun kriteria pertimbangan keputusan
dalam penelitian ini adalah:
1. Apabila t-hitung < t-tabel, maka variabel bebas secara individu tidak
berpengaruh terhadap variabel terikat.
2. Apabila t-hitung > t-tabel, maka variabel bebas secara individu berpengaruh
terhadap variabel terikat.
Namun demikian, penarikan kesimpulan dengan uji t juga telah
dipermudah dengan penggunaan software SPSS. Apabila nilai prob. t hitung
(ouput SPSS pada kolom sig.) lebih kecil (sig < α) daripada tingkat kesalahan
(alpha) 0,05, bermakna variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel
terikatnya. Apabila nilai prob. t hitung lebih besar dari tingkat kesalahan 0,05 (sig
> α) bermakna variabel bebas tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel
terikat.
4.7.4 Uji Hipotesis
Persamaan (4.12) dan (4.13) yang telah diperoleh sebelumnya pada
penjelasan model regresi berganda menjadi dasar untuk menentukan data
variabel-variabel yang akan diregresikan dengan software SPSS 20. Selanjutnya
output dari SPSS tersebut akan memperlihatkan nilai koefisien konstanta dan
parameter-parameter regresi lainnya. Nilai-nilai tersebut kembali disubtitusikan
66
pada koefiesien-koefisien persamaan regresi yang belum diketahui sebelumnya.
Sehingga model tersebut dapat diinterpretasikan dalam bentuk persamaan
regresi dan uji hipotesis.
Namun demikian, sebelum melakukan uji hipotesis perlu ditetapkan jenis
dan kriteria-kriteria pengujian sebelumnya. Pada penelitian ini, uji hipotesis
dilakukan dengan uji t. Ghozali (2011) menjelaskan bahwa uji t ditujukan untuk
mengetahui pengaruh setiap variabel bebas secara individual terhadap
perubahan variasi dari variabel bebas. Uji t pada koefisien regresi parsial pada
regresi berganda adalah dengan mengajukan hipotesis melalui uji dua sisi.
Kriteria pengujian tersebut adalah :
a. Jika Prob. < α maka Ho ditolak dan Ha diterima bermakna ada pengaruh
yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat dengan α
= 0,05
b. Jika Prob. > α maka Ha ditolak dan Ho diterima bermakna tidak terdapat
pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel
dependen dengan α = 0,05
67
BAB V
HASIL PENELITIAN
5.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
Sulawesi Barat menjadi provinsi ke-33 di Indonesia tepatnya pada
tanggal 5 Oktober 2004 berdasarkan Undang-Undang Nomor 26 Tahun 2004.
Provinsi Sulawesi Barat terdiri dari lima kabupaten yaitu Majene, Polewali
Mandar, Mamasa, Mamuju, dan Mamuju Utara, pada awalnya. Namun
kemudian Kabupaten Mamuju Tengah terbentuk sebagai hasil dari pemekaran
Kabupaten Mamuju, pada tanggal 14 Desember 2012. Wilayah Provinsi
Sulawesi Barat dibatasi oleh Provinsi Sulawesi Tengah di sebelah utara dan
Selat Makassar di sebelah barat. Sementara sebelah selatan dan timur dibatasi
oleh Provinsi Sulawesi Selatan. Luas wilayah Provinsi Sulawesi Barat adalah
sekira 16.787,18 kilometer persegi. Jumlah penduduk berdasarkan proyeksi
penduduk tahun 2016 adalah 1.306.478 jiwa (BPS, 2017).
5.2 Deskripsi Data
Statistik deskriptif yang digunakan dalam penelitian ini adalah rerata
(mean), standar deviasi (standard deviation), maksimum dan minimum.
Pengukuran rerata (mean) digunakan untuk mengukur nilai sentral dari suatu
distribusi data, sedangkan standar deviasi merupakan perbedaan nilai data yang
yang diteliti dengan nilai reratanya.
5.2.1 Variabel Independen
Variabel independen terdiri dari belanja jalan, irigasi dan jaringan dan belanja
peralatan dan mesin pemerintah daerah di Provinsi Sulawesi Barat (minus
68
Kabupaten 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Mean Min MaxStandar
Deviasi
Majene 21.84 31.49 38.46 27.22 37.60 61.29 31.68 35.66 21.84 61.29 11.74
Polman 26.54 41.09 48.64 56.45 58.80 69.87 34.54 47.99 26.54 69.87 13.92
Mamasa 40.34 40.34 33.33 64.10 33.66 21.56 21.09 36.35 21.09 64.10 13.47
Mamuju 76.26 88.99 77.82 53.72 32.25 80.64 80.50 70.03 32.25 88.99 18.42
Mamuju Utara 69.90 53.51 64.44 57.94 62.34 43.40 41.82 56.19 41.82 69.90 9.81
Kabupaten Mamuju Tengah). Data yang dirangkum dan ditampilkan adalah data
sejak 2006 hingga tahun 2012.
Tabel 5 .1 Data Variabel Independen Belanja Jalan, Irigasi dan Jaringan Tahun 2006-2012 (Miliar Rupiah)
Sumber: LHP BPK (2006-2012), diolah
Tabel 5.1 menunjukkan bahwa realisasi belanja jalan, irigasi dan jaringan
terbesar terdapat pada Pemkab Mamuju sebesar 88.99 miliar rupiah pada tahun
2007. Sedangkan realisasi belanja jalan, irigasi dan jaringan terkecil terdapat
pada Pemkab Mamasa yaitu sebesar 21.09 miliar rupiah pada tahun 2012.
Sementara itu perbedaan data realisasi belanja jalan, irigasi dan jaringan setiap
tahunnya terhadap nilai rerata yang paling besar juga terdapat pada Kabupaten
Mamuju, dengan nilai standar deviasi sebesar 18.42 miliar rupiah. Secara rerata
dalam tujuh tahun tersebut, realisasi belanja jalan, irigasi dan jaringan terbesar
terdapat pada Pemkab Mamuju sebesar 70.03 miliar rupiah dan yang terkecil
pada Pemkab Majene sebesar 35.66 miliar rupiah. Fluktuasi selama tujuh tahun
tersebut secara lebih jelas dapat dilihat pada gambar 5.1.
Perkembangan belanja jalan, irigasi dan jaringan secara keseluruhan
menunjukkan trend yang meningkat dari tahun ke tahun. Hal tersebut dapat
dilihat pada gambar 5.2 yang menunjukkan persentase belanja jalan, irigasi dan
jaringan terhadap total belanja modal pada masing-masing pemkab. Kabupaten
Majene menunjukkan persentase terendah belanja jalan, irigasi dan jaringan
69
secara rerata dalam periode tersebut, yaitu 34,7%. Sementara, Kabupaten
Mamuju Utara adalah yang tertinggi dengan rerata 44,1%
Gambar 5.1 Fluktuasi Belanja Jalan, Irigasi dan Jaringan Pemerintah Kabupaten di Prov. Sulbar Tahun 2006 - 2012
Gambar 5.2 Proporsi Belanja Jalan, Irigasi dan Jaringan Terhadap Total Belanja Modal Pemerintah Kabupaten di Prov. Sulbar Tahun 2006 - 2012
Tabel 5.2 menunjukkan belanja peralatan dan mesin terbesar terdapat
pada Kabupaten Mamasa yaitu sebesar 38.62 miliar rupiah. Sementara belanja
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Majene Polman Mamasa Mamuju Mamuju Utara
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Majene 29.4% 18.1% 40.0% 32.8% 37.5% 56.8% 28.2%
Polman 30.7% 18.8% 42.0% 46.6% 51.8% 53.7% 27.8%
Mamasa 65.7% 14.4% 43.1% 59.5% 50.2% 47.0% 18.7%
Mamuju 64.7% 18.1% 45.3% 36.8% 31.1% 51.6% 48.2%
Matra 57.1% 21.5% 48.8% 40.5% 55.2% 45.8% 40.0%
70
Kabupaten 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Mean Min MaxStandar
Deviasi
Majene 20.66 16.96 11.58 18.06 26.86 20.44 28.16 20.39 11.58 28.16 5.31
Polman 22.15 20.09 20.39 12.48 13.97 17.86 15.07 17.43 12.48 22.15 3.39
Mamasa 12.74 12.75 9.41 13.93 16.44 10.48 38.62 16.34 9.41 38.62 9.34
Mamuju 15.23 31.20 34.32 33.93 27.17 22.02 30.54 27.77 15.23 34.32 6.45
Mamuju Utara 21.49 24.26 22.82 38.08 37.14 37.07 19.50 28.62 19.50 38.08 7.75
peralatan dan mesin terkecil juga terdapat pada Pemkab Mamasa yaitu sebesar
9.41 miliar rupiah. Oleh karena itu perbedaan data realisasi belanja mesin dan
peralatan setiap tahunnya terhadap nilai rerata yang paling besar juga terdapat
pada Kabupaten Mamasa. Hal tersebut dapat dilihat pada nilai standar deviasi
data realisasi belanja peralatan dan mesin Pemkab Mamasa yaitu sebesar 9.34
miliar rupiah. Namun demikian realisasi belanja peralatan dan mesin terbesar
secara rerata dalam tujuh tahun tersebut, terdapat pada Pemkab Mamuju Utara
dan yang terkecil pada Pemkab Mamasa, dengan masing-masing sebesar 28.62
miliar rupiah dan 16.34 miliar rupiah.
Tabel 5 .2 Data Variabel Independen Belanja Peralatan dan Mesin Tahun
2006-2012 (Miliar Rupiah)
Sumber: LHP BPK (2006-2012), diolah
Perkembangan belanja peralatan dan mesin masing-masing kabupaten
cukup fluktuatif (gambar 5.3). Kelima kabupaten menunjukkan kecenderungan
(trend) kenaikan dalam periode tujuh tahun tersebut. Kecenderungan kenaikan
belanja peralatan dan mesin tiap tahunnya diperlihatkan oleh semua kabupaten
kecuali Polman.
Kenaikan tersebut dapat dijelaskan lebih jauh dengan melihat persentase
belanja peralatan dan mesin terhadap total belanja modal masing-masing
kabupaten. Perkembangan belanja peralatan dan mesin secara keseluruhan
menunjukkan trend yang meningkat dari tahun ke tahun (gambar 5.4). Kabupaten
Polman menunjukkan persentase terendah belanja peralatan dan mesin secara
71
rerata dalam periode tersebut, yaitu 15.8 %. Sementara, Kabupaten Mamuju
Utara adalah yang tertinggi dengan rerata 24.8%
Gambar 5.3 Fluktuasi Belanja Peralatan dan Mesin Pemerintah Kabupaten
di Prov. Sulbar Tahun 2006 – 2012 (Milyar Rupiah)
Gambar 5.4 Proporsi Belanja Peralatan dan Mesin Terhadap Total Belanja Modal Pemerintah Kabupaten di Prov. Sulbar Tahun 2006 – 2012
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
30.00
35.00
40.00
45.00
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Majene Polman Mamasa Mamuju Mamuju Utara
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Majene 27.8% 18.1% 12.0% 21.7% 26.8% 18.9% 25.1%
Polman 25.6% 18.8% 17.6% 10.3% 12.3% 13.7% 12.1%
Mamasa 20.7% 14.4% 12.2% 12.9% 24.5% 22.9% 34.3%
Mamuju 12.9% 18.1% 20.0% 23.2% 26.2% 14.1% 18.3%
Matra 17.6% 21.5% 17.3% 26.6% 32.9% 39.2% 18.7%
72
Kabupaten 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mean Min MaxStandar
Deviasi
Majene 250.81 251.22 270.98 288.89 306.30 317.59 322.86 286.95 250.81 322.86 30.12
Polman 560.43 589.36 602.59 675.94 725.98 788.20 841.64 683.45 560.43 841.64 106.76
Mamasa 289.59 309.48 316.15 342.42 359.79 378.66 394.54 341.52 289.59 394.54 38.50
Mamuju 574.44 580.44 603.33 656.53 722.00 787.97 837.28 680.28 574.44 837.28 104.60
Mamuju Utara 218.11 235.22 253.21 284.37 326.77 364.42 385.75 295.41 218.11 385.75 65.07
5.2.2 Variabel Dependen
Variabel dependen dalam penelitian ini terdiri dari Produk Domestik Regional
Bruto (PDRB) sektor pertanian dan penyerapan tenaga kerja sektor pertanian
pada wilayah pemerintah kabupaten di Provinsi Sulawesi Barat dari tahun 2007
sampai tahun 2013 seperti berikut ini:
Tabel 5 .3 Data Variabel Dependen Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sector pertanian Tahun 2007-2013 (Miliar Rupiah)
Sumber: BPS (2008-2014), diolah
Tabel 5.3 memperlihatkan nilai PDRB sektor pertanian terbesar yang
pernah dicapai pada periode 2007-2013 ada pada Kabupaten Polman yaitu
sebesar 841.64 miliar rupiah. Sementara Kabupaten Mamuju Utara pernah
menyentuh PDRB sektor pertanian terendah diantara kelima kabupaten, yaitu
sebesar 218.11 miliar rupiah. Perbedaan PDRB sektor pertanian setiap tahunnya
terhadap nilai rerata yang paling besar juga terdapat pada Kabupaten Polman,
dengan standar deviasi senilai 106.76 miliar rupiah. Rerata PDRB sektor
pertanian terbesar terdapat pada Kabupaten Polman sebesar 683.45 miliar
rupiah dan yang terkecil pada Kabupaten Mamuju Utara sebesar 286.95 miliar
rupiah dalam tujuh tahun tersebut. Fluktuasi nilai PDRB sektor pertanian tersebut
dijelaskan pada gambar 5.5.
73
Gambar 5.5 Fluktuasi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian lima Kabupaten di Prov. Sulbar Tahun 2007 – 2013 (Milyar Rupiah)
Gambar 5.6 Proporsi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian lima Kabupaten Terhadap PDRB Sektor Pertanian Prov. Sulbar Tahun 2007 - 2013
Perkembangan PDRB sektor pertanian di Provinsi Sulawesi Barat
mengalami kenaikan setiap tahunnya secara keseluruhan. Gambar 5.6
0.00
100.00
200.00
300.00
400.00
500.00
600.00
700.00
800.00
900.00
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Majene Polman Mamasa Mamuju Mamuju Utara
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Majene 13.2% 12.8% 13.2% 12.9% 12.5% 12.0% 11.6%
Polman 29.6% 30.0% 29.4% 30.1% 29.7% 29.9% 30.3%
Mamasa 15.3% 15.7% 15.5% 15.2% 14.7% 14.4% 14.2%
Mamuju 30.3% 29.5% 29.5% 29.2% 29.6% 29.9% 18.2%
Mamuju Utara 11.5% 12.0% 12.4% 12.6% 13.4% 13.8% 13.9%
74
Kabupaten 2007* 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mean Min MaxStandar
Deviasi
Majene 26,591 23,605 23,601 24,230 29,658 24,909 24,895 25,356 23,601 29,658 2,155
Polman 80,984 94,774 89,958 97,633 100,544 96,885 88,296 92,725 80,984 100,544 6,731
Mamasa 64,190 59,920 61,587 51,285 45,086 48,085 50,101 54,322 45,086 64,190 7,447
Mamuju 70,437 83,794 82,684 104,981 100,773 105,098 96,179 91,992 70,437 105,098 13,251
Mamuju Utara 52,942 39,041 42,527 42,052 39,701 39,313 42,084 42,523 39,041 52,942 4,819
menunjukkan persentase PDRB sektor pertanian masing-masing kabupaten
terhadap total PDRB sektor pertanian seluruh kabupaten di Provinsi Sulawesi
Barat. Kabupaten Polman dan Mamuju adalah dua kabupaten yang
menunjukkan persentase tertinggi PDRB sektor pertanian secara rerata dalam
periode tersebut, masing-masing sebesar 29,9 % dan 28,0 %. Sementara,
Kabupaten Majene dan Mamuju Utara adalah yang terendah dengan rerata
masing-masing 12,6% dan 12,8 %.
Tabel 5.4 Data Variabel Dependen Tenaga Kerja Sektor pertanian Tahun 2007-2013 (Orang)
Sumber: BPS (2008-2014), diolah
Jumlah tenaga kerja yang terbesar diserap pada sektor pertanian pada
lima kabupaten adalah Kabupaten Mamuju, sebanyak 105.098 orang pada tahun
2012. Jumlah tenaga kerja yang terkecil pada sektor pertanian di Kabupaten
Majene yaitu sebanyak 23.601 orang, pada tahun 2009. Fluktuasi terbesar
tenaga kerja sektor pertanian setiap tahunnya juga terjadi pada Kabupaten
Mamuju. Hal tersebut dapat dilihat pada besar standar deviasinya yaitu 13.251.
Namun demikian, Rerata tenaga kerja sektor pertanian terbesar ada pada
Kabupaten Polman sebanyak 92.725 orang per tahun dan yang terkecil pada
Kabupaten Majene yaitu rerata 25.356 orang per tahun. Hal tersebut bermakna
bahwa penyerapan tenaga kerja sektor pertanian terbesar dari segi kuantitas
terjadi di Kabupaten Polman dan yang terkecil di Kabupaten Majene (tabel 5.4).
75
Walaupun demikian, penyerapan tenaga kerja sektor pertanian terbesar
terjadi di Kabupaten Mamasa secara proporsional terhadap sektor-sektor utama
lainnya (industri dan jasa). Gambar 5.7 menunjukkan rerata proporsi penyerapan
tenaga kerja sektor pertanian di Kabupaten Mamasa yaitu 77,8%. Sementara
penyerapan tenaga kerja sektor pertanian di Kabupaten Polman masih lebih
rendah dari pada Kabupaten Mamuju dan Mamuju Utara, meskipun terbesar dari
segi kuantitas. Gambar 5.7 memperlihatkan rerata proporsi penyerapan tenaga
kerja sektor pertanian di Kabupaten Polman yaitu 58,0%. Kabupaten Majene
masih terendah, meskipun secara proporsional yaitu 43,1%.
Gambar 5.7 Proporsi Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian lima Kabupaten Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Utama Lainnya pada Masing-masing Kabupaten Tahun 2007 - 2013
Selanjutnya gambar 5.7 menunjukkan bahwa trend penurunan tenaga
kerja sektor pertanian terjadi hampir pada semua kabupaten kecuali Kabupaten
Polman dan Mamuju. Kedua kabupaten tersebut mengalami kecenderungan
kenaikan dari segi kuantitas pada periode 2007-2013.
2007* 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Majene 41.4% 60.5% 38.4% 38.8% 45.3% 36.1% 41.2%
Polman 59.6% 77.0% 55.3% 56.7% 54.1% 52.7% 50.4%
Mamasa 82.5% 88.2% 80.0% 78.5% 69.6% 71.4% 74.5%
Mamuju 70.3% 79.5% 63.8% 66.8% 64.6% 64.0% 62.2%
Mamuju Utara 79.4% 86.0% 74.0% 72.7% 62.2% 61.2% 63.5%
76
Gambar 5.8 Fluktuasi Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian pada lima Kabupaten di Prov. Sulbar Tahun 2007 - 2013
5.3. Deskripsi Hasil Penelitian
5.3.1 Uji Asumsi Klasik
Penelitian ini menggunakan analisis dengan model regresi linear
berganda. Oleh karena itu uji asumsi klasik perlu dilakukan terhadap suatu model
agar benar-benar mampu memberikan estimasi yang tidak bias dan handal, atau
memenuhi kaidah- kaidah Best Linear Unbiased Estimator atau BLUE.
Uji asumsi klasik tersebut dilakukan dengan lima uji, yaitu uji normalitas,
uji heteroskedastisitas, uji serial korelasi (autokorelasi) dan uji multikolinieritas.
Serta uji autokorelasi. Model regresi yang diperoleh dapat diyakini mempunyai
kemampuan prediktif serta memenuhi asumsi- asumsi jika model regresi diuji
terlebih dahulu. Model akan dipertanyakan apakah telah memenuhi asumsi-
asumsi yang melandasinya. Penyimpangan dari asumsi- asumsi tersebut di
0
20,000
40,000
60,000
80,000
100,000
120,000
2007* 2008 2009 2010 2011 2012 2013Majene PolmanMamasa MamujuMamuju Utara Linear (Majene)Linear (Polman) Linear (Mamasa)
77
atas, bermakna model regresi yang diperoleh tidak banyak bermanfaat dalam
pengambilan keputusan.
Dalam penelitian ini, pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan
model regresi berganda. Oleh karena itu pengujian asumsi klasik sangat penting
dilakukan sebelumnya. Pengujian hipotesis bertujuan untuk keberartian
hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Hasil analisis
hipotesis tersebut dapat diinterpresentasikan dengan lebih akurat dan efisien jika
terbebas dari kesalahan–kesalahan yang disebabkan oleh gejala-gejala asumsi
klasik.
5.3.1.1 Uji Normalitas
Pengujian normalitas atau biasa dikenal juga dengan uji asumsi.
Pengujian asumsi normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Kalau
asumsi ini dilanggar, uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil
(Ghozali, 2011). Pengujian normalitas adalah suatu usaha untuk menentukan
apakah data variabel yang kita miliki mendekati populasi distribusi normal atau
tidak. Dalam uji normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan cara
Kolmogorov-Smirnov Test, Histogram ,dan Normal Probability Plot.
Dalam penelitian ini digunakan uji Kolmogorov-Smirnov untuk mendeteksi
apakah residual berdistribusi normal atau tidak. Jika nilai Sig Kolmogorov-
Smirnov > 0.05, maka asumsi normalitas terpenuhi. Adapun hasil yang diperoleh
dari uji tersebut dengan SPSS 20 (lampiran 2) adalah sebagai berikut :
78
Tabel 5.5 Hasil Uji Nomalitas dengan Kolmogorov-Smirnov Test
No. Variabel Sig.
Kolmogorov-Smirnov Z
Keterangan
1 Belanja Jalan, Irigasi dan Jaringan (X1)
0.866 Normal
2 Belanja Peralatan dan Mesin (X2)
0.967 Normal
3 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sector pertanian (Y1)
0.999 Normal
4 Tenaga Kerja Sektor pertanian (Y2)
0.928 Normal
Sumber: Hasil Olah Data dengan SPSS 20.0, 2017
Tabel 5.5 menunjukkan hasil pengujian asumsi normalitas pada masing-masing
variabel dengan nilai Sig Kolmogorov-Smirnov >0,05. Hasil pengujian asumsi
normalitas pada variabel X1 diketahui nilai Sig. sebesar 0,866 > 0.05, pada X2
diketahui nilai Sig. sebesar 0,967 > 0.05 dan pada variabel Y1 nilai Sig. sebesar
0,999 > 0.05 serta variabel Y2 nilai Sig. sebesar 0,928 > 0.05. Hal ini
mengindikasikan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas.
5.3.1.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bemaksud untuk mengetahui apakah dalam suatu
model regresi linear berganda memiliki korelasi antar variabel bebas. Idealnya
korelasi antar variabel bebas semestinya kecil atau justru tidak ada sama sekali
pada model regresi linear berganda yang baik. Sehingga boleh dipahami bahwa
model regresi linear berganda yang baik adalah yang tidak terjadi
multikolinearitas.
Pada penelitian ini pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat
nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF). Nilai tersebut merupakan nilai
79
yang dapat memperlihatkan ada tidaknya multikolinearitas. Kedua ukuran ini
menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel
independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang
terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai tolerance
yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (VIF = 1/Tolerance). Nilai cut off yang
umumnya dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai
tolerance < 0,1 atau sama dengan nilai VIF > 10.
Dalam penelitian ini, uji multikolinearitas hanya dilakukan pada variabel
X1 dan X2, karena perlu diketahui multikolinearitas antar variabel independen.
Oleh karena itu, pada Y1 tidak dilakukan uji multikolinearitas karena hanya
memiliki satu variabel bebas. Sedangkan hasil uji multikolinearitas dalam
penelitian ini dapat dilihat pada tabel 5.6 (lampiran 3):
Tabel 5.6 Hasil Uji Multikolinearitas
No. Variabel Tolerance VIF Keterangan
1 Belanja Jalan, Irigasi dan Jaringan (X1)
0.717 1.395 Tidak Terjadi Multikolinearitas
2 Belanja Peralatan dan Mesin (X2)
0.717 1.395 Tidak Terjadi Multikolinearitas
Sumber: Hasil Olah Data dengan SPSS 20.0, 2017
Tabel 5.6 menunjukkan bahwa hasil perhitungan nilai tolerance
menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance < 0.10
yang bermakna tidak ada korelasi antar variabel independen. Perhitungan nilai
Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hasil yang sama yaitu tidak ada
variabel independen yang memilki nilai VIF > 10. Oleh karena itu kesimpulan
80
yang dapat diambil dari uji ini adalah diantara variabel independen pada
penelitian ini tidak terjadi multikolinearitas.
5.3.1.3 Uji Heteroskedatisitas
Uji Heteroskedastisitas dilakukan untuk melihat apakah kesalahan (error)
pada data kita memiliki varians (keberagaman) yang sama atau tidak. Kondisi
pada heterokedastisitas adalah error varians (keberagaman kesalahan) berbeda
dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Uji ini diterapkan sebelum uji
regresi linear berganda.
Heterokedastisitas adalah kondisi seluruh faktor gangguan tidak memiliki
varians yang sama. Heterokedastisitas akan menyebabkan penaksiran koefisien-
koefisien regresi menjadi tidak efisien. Pengujian asumsi heteroskedastisitas
bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance
dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari
residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut
homokedasitas dan jika berbeda disebut heterokedatisitas.
Dalam penelitian ini pendeteksian ada tidaknya heterokdastisitas
menggunakan uji Glejser, yaitu dengan meregresikan variabel independen
terhadap nilai absolute residual (AbsRes) (lampiran 1). Heterokedastisitas tidak
terjadi jika Sig > 0.05 (H0) dan sebaliknya terjadi heterokedastisitas jika sig < 0.05
(Ha).
Tabel 5.7 menunjukkan hasil uji Glejser terhadap variabel X1 dan X2
dengan Sig. yang lebih besar daripada 0.05, yaitu masing-masing adalah 0.439
dan 0.895. Sementara terhadap variabel Y1, juga menunjukkan nilai Sig yang
lebih besar daripada 0.05, yaitu sebesar 0.135. Nilai tersebut menunjukkan
bahwa juga tidak terjadi heterokedastisitas pada varibel Y1.
81
Tabel 5.7 Hasil Uji Heterokedastisitas (Uji Glejser)
No. Variabel Sig Keterangan
1 Belanja Jalan, Irigasi dan Jaringan (X1)
0.439 Tidak Terjadi Heterokedastisitas
2 Belanja Peralatan dan Mesin (X2)
0.895 Tidak Terjadi Heterokedastisitas
3 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sector pertanian (Y1)
0.135
Tidak Terjadi Heterokedastisitas
Sumber: Hasil Olah Data dengan SPSS 20.0, 2017
5.3.1.4 Uji Serial Korelasi (Autokorelasi)
Autokorelasi ditujukan untuk mengetahui apakah ada kesalahan (error)
pada suatu data pada periode tertentu berkorelasi dengan periode lainnya.
Idealnya model regresi linear berganda yang baik tidak terdapat autokorelasi.
Dalam penelitian ini diperiksa nilai Durbin-Watson (DW) untuk mengetahui
apakah data mengalami autokorelasi atau tidak (tabel 5.8) dengan persyaratan
agar tidak terjadi autokorelasi adalah 1 < DW < 3.
Tabel 5.8 Hasil Uji Autokorelasi
Sumber: Hasil Olah Data dengan SPSS 20.0, 2017
Angka Durbin-Watson yang ditunjukkan pada kedua model tersebut berada
diantara dua angka batas autokorelasi (1 < DW < 3), yaitu masing-masing 1.297
Model Variabel Independen Variabel Dependen Durbin-Watson
Keterangan
1 Realisasi Belanja Peralatan dan Mesin (X1)
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sector pertanian (Y1)
1.297 Tidak Terjadi Autokorelasi
Realisasi Belanja Jalan, Irigasi dan Jaringan (X2)
2 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sector pertanian (Y1)
Tenaga Kerja Sektor pertanian (Y2)
1.745 Tidak Terjadi Autokorelasi
82
dan 1.745. Nilai tersebut lebih besar dari 1 dan lebih kecil dari 3. Oleh karena itu
dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini tidak mengalami autokorelasi
sehingga memenuhi salah satu syarat untuk uji regresi linear berganda
selanjutnya.
5.3.2 Uji Statistik
5.3.2.1 Uji Regresi
Analisis regresi ini digunakan untuk mengetahui hubungan pengaruh
variabel belanja jalan, irigasi dan jaringan, dan belanja peralatan dan mesin
terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian dan
dampaknya terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian, secara simultan
maupun secara parsial. Sementara itu, pada penelitian ini formulasi atau
persamaan regresi berganda yang digunakan adalah persamaan yang dibahas
sebelumnya pada bab 4 (empat), yaitu persamaan 4.11 dan 4.12i.
5.3.2.1.1 Model Regresi Berganda Pengaruh Belanja Modal (X1 dan X2) Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian (Y1)
Model regresi ini digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel
independen yang terdiri dari belanja jalan, irigasi dan jaringan (X1), dan belanja
peralatan dan mesin (X2) terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
sektor pertanian (Y1). Adapun formulasi regresinya adalah sebagai berikut :
Ln Y1 = Ln α0 + α1LnX1 + α 2LnX3
Keterangan:
X1 = Belanja jalan, irigasi dan jaringan (juta rupiah)
X2 = Belanja peralatan dan mesin (juta rupiah)
Y1 = PDRB sektor pertanian (juta rupiah)
83
α0 = Intercept (konstanta)
α1 dan α2 = Koefisien variabel bebas
𝞵1 = error term
Namun demikian, nilai-nilai koefisien yang diperoleh dari hasil regresi X1
dan X2 terhadap Y1 (lampiran 3) dapat disubtitusikan ke dalam persamaan
tersebut. Sehingga diperoleh persamaan seperti berikut ini:
Ln Y1 = 4.207 + 0.095LnX1 + 0.876LnX2
Atau sama dengan:
Ln Y1 = Ln 67.1548 + 0.095LnX1 + 0.876LnX2
Selanjutnya, uji statistik dilakukan terhadap data belanja jalan, irigasi dan
jaringan dan belanja peralatan dan mesin, dan diperoleh hasil sebagai berikut:
a. Hasil Uji Koefisien Determinasi Regresi X1 dan X2 Terhadap Y1
Uji ini dilakukan untuk mengukur kemampuan variabel-variabel
independen, yaitu belanja jalan, irigasi dan jaringan, dan belanja peralatan dan
mesin terhadap variabel dependen Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
sektor pertanian. Hasil uji koefisien determinasi dapat dilihat pada kolom adjusted
R Square pada tabel hasil SPSS Uji koefisien Determinasi Tabel 5.9.
Tabel 5.9 Koefisien Determinasi Regresi X1 dan X2 Terhadap Y1
R R Square Adjusted R
Square SEE
0.826 0.683 0.556 0.11924
Sumber: Hasil Olah Data dengan SPSS 20.0, 2017 (lampiran 3)
84
Tabel tersebut menunjukkan nilai R Square sebesar 0,683 atau 68,3 %.
Nilai ini bermakna bahwa model dengan variabel bebas realisasi belanja
peralatan dan mesin, dan realisasi belanja jalan, irigasi dan jaringan mampu
menjelaskan hubungan terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor
pertanian sebesar 68,3%. Sedangkan sisanya sebesar 100% - 68,3% = 31,7%
dipengaruhi oleh faktor lain yg tidak diteliti. Dengan kata lain, perhitungan ini juga
menjawab nilai 𝞵1 pada model persamaan regresi X1 dan X2 terhadap Y1, yaitu
sama dengan 31,7%. atau 0,32. Hal ini bermakna bahwa model tersebut cukup
bisa diandalkan. Hanya sekitar sepertiga nilai Y1 dipengaruhi oleh faktor lain
yang tidak diperhitungkan dalam model regresi ini.
b. Hasil Uji Secara Simultan (Uji F) Regresi X1 dan X2 Terhadap Y1
Uji F dilakukan untuk melihat pengaruh simultan variabel-variabel
independen terhadap variabel dependen. Tabel 5.12 menunjukkan bahwa nilai F
hitung yang diperoleh adalah sebesar 5.377 dengan probabilitas sebesar 0.057.
Sementara itu, F tabelnya adalah 5.79 yang berarti F hitung lebih kecil daripada
F tabel (F Hitung < F Tabel). Disamping itu, nilai probabilitas (p-value) F hitung
yang diperoleh masih lebih besar daripada Alpha yang ditetapkan (0.057>0.05).
Dengan demikian H0 diterima, yang bermakna bahwa variabel dependen belanja
jalan, irigasi dan jaringan (X1), dan belanja peralatan dan mesin (X2) secara
simultan atau bersama-sama tidak memiliki pengaruh terhadap Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1).
Tabel 5.10. Hasil Uji F Regresi X1 dan X2 Terhadap Y1
Variabel F Sig
Belanja Jalan, Irigasi dan Jaringan
5.377 0.57 Realisasi Belanja Peralatan dan Mesin
Sumber: Hasil Olah Data dengan SPSS 20.0, 2017 (lampiran 3)
85
c. Hasil Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t) Regresi X1 dan X2 Terhadap Y1
Tabel 5.11 hasil olah SPSS uji t regresi X1 dan X2 terhadap Y1 (lampiran
3) menunjukkan nilai t hitung sebesar masing-masing 0,419 dan 2,53 untuk
variabel bebas belanja jalan irigasi dan jaringan (X1) dan belanja peralatan dan
mesin (X2). Kedua nilai tersebut lebih kecil dari pada t tabel yaitu 2,78 (t hitung <
t tabel).
Disamping itu, hasil uji t juga menunjukkan nilai p-value 0.693 (0.693 >
0.05) untuk variabel bebas belanja jalan irigasi dan jaringan (X1) dan p-value
0.053 (0.053 > 0.05) untuk variabel belanja peralatan dan mesin (X2). Nilai-nilai
tersebut berarti bahwa secara parsial masing-masing variabel bebas tidak
memiliki hubungan linear terhadap variabel dependen Produk Domestik Regional
Bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1).
Tabel 5.11 Hasil Uji t Regresi X1 dan X2 Terhadap Y1
Variabel t Sig
Belanja Jalan, Irigasi dan Jaringan 0,419 0,693
Realisasi Belanja Peralatan dan Mesin 2,53 0,053
Sumber: Hasil Olah Data dengan SPSS 20.0, 2017 (lampiran 3)
5.3.2.1.2 Model Regresi Berganda Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian Model (Ŷ1) Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian (Y2)
Formulasi model regresi yang digunakan untuk mengetahui pengaruh
variabel independen Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian
model (Ŷ1) terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian (Y2) adalah
sebagai berikut :
86
Y2 = β 0 + β 1Ŷ 1 + 𝞵 2
Keterangan:
Y1 = PDRB sektor pertanian model (juta rupiah); hasil estimasi
Y2 = Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian (orang)
β0 = Intercept (konstanta)
β1 = Koefisien variabel bebas
𝞵2 = error term
Selanjutnya nilai-nilai koefisien yang diperoleh dari hasil regresi Y2
terhadap Y1 (lampiran 3) disubtitusikan ke dalam persamaan tersebut. Sehingga
diperoleh persamaan seperti berikut ini:
Y2 = 212,394.042 + 0.013 Ŷ1
Selanjutnya, uji statistik pada hasil olahan data dengan SPSS (lampiran
3) memperlihatkan hasil pengujian sebagai berikut :
a. Hasil Uji Koefisien Determinasi Regresi Ŷ 1 Terhadap Y2
Uji ini dilakukan untuk mengukur kemampuan variabel Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian model terhadap variabel dependen
penyerapan tenaga kerja sektor pertanian. Hasil uji koefisien determinasi
tersebut dapat dilihat pada kolom adjusted R Square pada tabel hasil SPSS Uji
koefisien Determinasi Tabel 5.12.
Tabel 5.12 Koefisien Determinasi Regresi Ŷ1 Terhadap Y2
R R Square Adjusted R
Square SEE
0.874 0.765 0.725 9,421.66712
Sumber: Hasil Olah Data dengan SPSS 20.0, 2017 (lampiran 3)
87
Tabel tersebut nilai R Square sebesar 0.765 atau 76.5%. Hal tersebut
menunjukkan bahwa model dengan variabel bebas Produk Domestik Regional
Bruto (PDRB) sektor pertanian model memiliki kontribusi atau berpengaruh
terhadap variabel dependen penyerapan tenaga kerja sektor pertanian sebesar
76.5%. Sedangkan sisanya sebesar 100% - 76.5% = 23.5% dipengaruhi oleh
faktor lain yg tidak diteliti.
b. Hasil Uji Secara Simultan (Uji F) Regresi Ŷ1 Terhadap Y2
Pengujian secara simultan atau uji F dilakukan untuk melihat pengaruh
simultan variabel-variabel independen terhadap variabel dependen. Meskipun
pada model ini hanya ada satu variabel independen, uji ini tetap ditampilkan
sebagai bagian dari uji kelayakan model. Tabel 5.13 menunjukkan bahwa nilai F
hitung yang diperoleh adalah sebesar 19.483 dengan probabilitas sebesar 0,005.
Nilai F hitung jauh lebih besar dari pada F tabel atau F hitung > F tabel (19.483>
5.79). Disamping itu, nilai probabilitas F hitung yang diperoleh lebih kecil
daripada Alpha yang ditetapkan (0,005<0,05). Dengan demikian, hasil tersebut
memberi kesimpulan bahwa H0 ditolak, yang bermakna bahwa variabel
dependen Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian model (Ŷ1)
memiliki pengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian (Y2).
Tabel 5.13. Hasil Uji F Regresi Ŷ1 Terhadap Y2
Variabel F Sig
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian model
19.483 0.005
Sumber: Hasil Olah Data dengan SPSS 20.0, 2017 (lampiran 3)
88
c. Hasil Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t) Regresi Ŷ1 Terhadap Y2
Hasil perhitungan uji t menunjukkan nilai sebesar 4.414. Nilai t hitung
tersebut lebih besar dari pada dari pada t tabel (4.414 > 2.44691).
Selanjutnya tabel 5.14 hasil olah SPSS uji t pada regresi Ŷ1 terhadap Y2
pada lampiran 3 menunjukkan nilai p-value 0,005 (0,005 < 0,05) untuk variabel
bebas Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian model (Ŷ1).
Oleh karena itu kita dapat menyimpulkan bahwa secara parsial variabel bebas
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian memiliki hubungan
linear terhadap variabel dependen penyerapan tenaga kerja sektor pertanian
(Y1).
Tabel 5.14 Hasil Uji t Regresi Ŷ1 Terhadap Y2
Variabel t Sig
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian
4.414 0.005
Sumber: Hasil Olah Data dengan SPSS 20.0, 2017 (lampiran 3)
5.3.3 Interpretasi Model
Berdasarkan hasil pengujian terhadap model regresi berganda hubungan
antara variabel bebas belanja jalan, irigasi dan jaringan dan variabel bebas
belanja peralatan dan mesin terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian
melalui produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian maka diperoleh
hasil analisis bahwa tidak semua hubungan antar variabel itu yang signifikan.
Oleh karena itu, interprestasi model selanjutnya akan dilakukan melalui
pengujian hipotesis.
89
Hipotesis 1 : Belanja jalan, irigasi dan jaringan berpengaruh positif dan
signifikan terhadap Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB) Sektor Pertanian.
Hasil Uji parameter statistic t (tabel 5.11) menunjukkan bahwa nilai t
variabel belanja jalan, irigasi dan jaringan adalah 0.419 (ttabel= 2.78; thitung < ttabel).
Disamping tingkat signifikansi koefisien yang diukur dalam bentuk nilai
probabilitas (nilai p-value) sebesar 0.693. Angka tersebut lebih besar dari pada
probabilitas 0.05 atau 5 %, sehingga korelasi diantara variabel belanja jalan,
irigasi dan jaringan dengan tingkat Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor
pertanian adalah tidak nyata. Hal tersebut memberikan makna bahwa secara
parsial tidak terdapat hubungan linear antara variabel independen realisasi
belanja jalan, irigasi dan jaringan (X1) terhadap variabel dependen Produk
Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1). Oleh karena itu hipotesis
pertama tidak dapat diterima.
Hipotesis 2 : Belanja peralatan dan mesin berpengaruh positif dan
signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Sektor
Pertanian.
Hasil Uji t (tabel 5.11) menunjukkan bahwa nilai t variabel belanja
peralatan dan mesin adalah 2.53 (t tabel = 2.78; t hitung < ttabel) serta memiliki nilai
probabilitas (nilai p-value) sebesar 0.053 (Sig > 0.05). Angka-angka tersebut
menunjukkan bahwa korelasi antara variabel belanja peralatan dan mesin
dengan tingkat Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian adalah
tidak nyata. Hal ini berarti bahwa secara parsial tidak terdapat hubungan linear
antara variabel independen belanja peralatan dan mesin (X2) terhadap variabel
90
dependen Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1). Oleh
karena itu hipotesis kedua juga tidak dapat diterima.
Hipotesis 3 : Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor Pertanian
berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penyerapan
Tenaga Kerja Sektor Pertanian.
Seperti pengujian hipotesis 1 dan 2, pengujian hipotesis 3 juga
berdasarkan kriteria nilai probabilitasnya disamping nilai hasil uji t. Jika nilai
probability t lebih kecil dari 0,05 maka Ha (terdapat hubungan linear) diterima dan
Ho (tidak terdapat hubungan linear) ditolak, sedangkan jika nilai probability t
lebih besar dari 0,05 maka Ha ditolak dan Ho diterima.
Alat analisis yang digunakan pada penelitian untuk menguji hubungan
tersebur hanya menggunakan analisis regresi berganda sebagai bagian dari
analisis regresi 2SLS.
Penulis melakukan regresi variabel endogen produk domestik regional
bruto (PDRB) sektor pertanian terhadap variabel eksogen belanja jalan, irigasi
dan jaringan. Hasil estimasi produk domestik regional bruto (PDRB) sektor
pertanian (Ŷ1) diperoleh dari persamaan dengan koefisien estimasi dari hasil
regresi variabel produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1)
terhadap variabel belanja jalan, irigasi dan jaringan (X1). Variabel penyerapan
tenaga kerja sektor pertanian (Y2) kemudian diregresikan terhadap hasil estimasi
tersebut.
Pengujian hipotesis hanya dilakukan dengan melihat signifikansi
hubungan antara variabel eksogen dengan variabel endogen, Ŷ1 dan Y2. Tidak
seperti Uji Sobel yang menguji signifikansi hubungan tidak langsung antara
variabel independen dengan varibel dependen melalui variabel mediasi.
91
Pengujian hipotesis 4 berdasarkan kriteria nilai signifikansinya disamping
nilai hasil uji t. Jika nilai signifikansi (probability) t lebih kecil dari 0,05 maka
hipotesis Ha (ada hubungan linear) diterima dan Ho (tidak ada hubungan linear)
ditolak, sedangkan jika nilai probability t lebih besar dari 0,05 maka Ha ditolak
dan Ho diterima.
Hasil Uji t (tabel 5.14) menunjukkan bahwa nilai t variabel Produk
Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian model adalah 4.414 (t tabel =
2.44691; t hitung > t tabel) serta memiliki nilai probabilitas (nilai p-value) sebesar
0,005 (Sig < 0.05). Hal itu bermakna bahwa secara parsial terdapat hubungan
linear antara variabel independen Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Sektor Pertanian (Ŷ1) model terhadap variabel dependen penyerapan tenaga
kerja sektor pertanian (Y2). Oleh karena itu hipotesis ketiga (H3) diterima, dan
hipotesis nol (H0) ditolak, yang berarti terdapat pengaruh variabel independen
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian terhadap variabel
dependen penyerapan tenaga kerja sektor pertanian (Y2).
Hipotesis 4 : Belanja jalan, irigasi dan jaringan berpengaruh positif
terhadap Penyerapan Tenaga Sektor Pertanian melalui
produk domestik regional bruto (PDRB) sektor Pertanian.
Hasil pengujian hipotesis 1 dan 3 dapat menjadi bagian dari pengujian
terhadap hipotesis 4. Hipotesis tersebut (1 dan 3) merupakan bagian-bagian dari
model pengaruh belanja jalan, irigasi dan jaringan terhadap penyerapan tenaga
kerja sektor pertanian melalui produk domestik regional bruto (PDRB) sektor
Pertanian.
Berdasarkan hasil uji hipotesis 1 dan 3 tersebut, dapat dijelaskan bahwa
hanya pengaruh variabel produk domestik regional bruto (PDRB) sektor
pertanian terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian yang signifikan.
92
Sementara pengaruh belanja jalan, irigasi dan jaringan terhadap produk domestik
regional bruto (PDRB) sektor pertanian tidak signifikan.
Dengan kata lain, secara parsial tidak terdapat hubungan linear antara
variabel independen belanja jalan, irigasi dan jaringan (X1) terhadap variabel
dependen penyerapan tenaga kerja sektor pertanian (Y2) melalui Produk
Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1). Oleh karena itu hipotesis
keempat juga tidak dapat diterima.
Hipotesis 5 : Belanja peralatan dan mesin berpengaruh positif terhadap
Penyerapan Tenaga Sektor Pertanian melalui produk
domestik regional bruto (PDRB) sektor Pertanian.
Selanjutnya, hasil pengujian hipotesis 2 dan 3 dapat menjadi bagian dari
pengujian terhadap hipotesis 5. Hipotesis 2 dan 3 merupakan bagian dari model
pengaruh belanja peralatan dan mesin terhadap penyerapan tenaga kerja sektor
pertanian melalui produk domestik regional bruto (PDRB) sektor Pertanian.
Hasil uji hipotesis 2 dan 3 dapat menjelaskan bahwa hanya pengaruh
variabel produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian terhadap
penyerapan tenaga kerja sektor pertanian yang signifikan. Sedangkan pengaruh
belanja peralatan dan mesin terhadap produk domestik regional bruto (PDRB)
sektor pertanian tidak signifikan.
Hasil tersebut menunjukkan bahwa antara variabel belanja peralatan dan
mesin dengan penyerapan tenaga kerja sektor pertanian terdapat korelasi yang
tidak nyata melalui Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian.
Dengan kata lain, secara parsial tidak terdapat hubungan linear antara variabel
independen belanja peralatan dan mesin (X2) terhadap variabel dependen
penyerapan tenaga kerja sektor pertanian (Y2) melalui Produk Domestik
93
Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1). Oleh karena itu hipotesis kelima
tidak dapat diterima.
Seluruh hasil pengujian terhadap hipotesis yang diajukan pada penelitian
ini, secara ringkas dapat dijelaskan pada tabel berikut ini:
Tabel 5.15 Hasil Pengujian Hipotesis Penelitian
No Hipotesis Hasil
Pengujian
H1 Belanja jalan, irigasi dan jaringan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian.
Ditolak
H2 Belanja peralatan dan mesin berpengaruh positif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Sektor Pertanian.
Ditolak
H3 Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor Pertanian berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian.
Diterima
H4
Belanja jalan, irigasi dan jaringan berpengaruh positif terhadap Penyerapan Tenaga Sektor Pertanian melalui produk domestik regional bruto (PDRB) sektor Pertanian.
Ditolak
H5
Belanja peralatan dan mesin berpengaruh positif terhadap Penyerapan Tenaga Sektor Pertanian melalui produk domestik regional bruto (PDRB) sektor Pertanian
Ditolak
94
BAB VI
PEMBAHASAN
Setelah melalui beberapa tahap uji statistik terhadap model dan hipotesis
yang diajukan dalam penelitian ini, maka telah diperoleh beberapa hipotesis yang
diterima dan ditolak. Dari lima hipotesis yang diajukan berdasarkan model
analisis regresi berganda yang dikonstruksi atas dasar beberapa teori dan
penelitian sebelumnya, hanya satu hipotesis yang dapat dterima. Hipotesis
tersebut adalah hipotesis ketiga.
Selanjutnya interpretasi dilakukan terhadap hasil tersebut secara
deskriptif. Dengan memperhatikan luaran dari pengolahan data, membandingkan
dengan hasil-hasil penelitian sebelumnya dan menganalisis lebih lanjut dengan
data pendukung.
Data pendukung difokuskan utamanya pada sub sektor tanaman bahan
makanan dan perkebunan. Jumlah kedua sektor tersebut memiliki rerata porsi
diatas 70% terhadap PDRB sektor pertanian (lampiran 4 ).
Namun demikian, sebelum membahas lebih jauh hasil uj hipotesis perlu
dikemukakan beberapa kriteria uji statistik yang digunakan sebagai alat
menganalisis antara variabel. Uji yang utamanya digunakan untuk menjelaskan
secara keseluruhan hipotesis yang diajukan adalah uji t. Uji t adalah alat uji
statistik yang dapat menjelaskan hubungan secara parsial atau individu antara
variabel independen dan variabel dependen. Sementara seluruh hipotesis yang
diajukan adalah hipotesis yang ingin melihat hubungan secara individu atau
parsial antara variabel independen dan variabel dependen.
95
Adapun uji F sebagai salah satu uji kelayakan statistik dalam regresi,
tidak digunakan dalam pembahasan hipotesis penelitian ini. Model kerangka
analisis (gambar 4.1) yang dibangun berdasarkan teori dan penelitian terdahulu
serta rasionalisasi penulis menggambarkan hubungan antara variabel
independen terhadap variabel dependen secara individual atau parsial. Oleh
karena itu, penulis memasukkan hasil uji F hanya pada uji kelayakan model.
Disamping itu, kadang hasil uji F menunjukkan nilai probabilitas yang signifikan
namun uji t menunjukkan hasil yang tidak signifikan. Hasil tersebut bermakna
bahwa secara individu hubungan sebuah variabel independen terhadap variabel
dependen tidak signifikan, namun jika bersama atau dikombinasikan dengan
variabel independen yang lain maka kemungkinan nilai probailitasnya signifikan.
6.1. Pengaruh Belanja Jalan, Irigasi dan Bendungan terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian.
Hasil perhitungan parameter statistik t (0.419) menunjukkan nilai yang
lebih kecil dari pada t tabel (2.78) dan nilai probabilitas (0.693) yang lebih besar
dari pada 0,05. Hasil tersebut berarti bahwa secara parsial tidak terdapat
hubungan linear antara variabel independen belanja jalan, irigasi dan bendungan
(X1) terhadap variabel dependen Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor
pertanian (Y1). Oleh karena itu, secara empiris penelitian ini menjelaskan bahwa
hipotesis pertama tidak dapat diterima.
Hasil tersebut tidak mendukung beberapa penelitian sebelumnya yang
masih terkait dengan penjelasan hubungan dan pengaruh antara anggaran atau
realisasinya di pemerintah daerah terhadap pertumbuhan ekonomi sektor
pertanian. Seperti penelitian Sumedi et al (2013) yang membuktikan bahwa
terdapat hubungan signifikan dan positif antara dana konsentrasi dan anggaran
pendapatan dan belanja daerah (APBD) sektor pertanian terhadap pertumbuhan
96
ekonomi sektor pertanian. Lebih khusus lagi dengan hasil penelitian Anwar et al
(2016), yang menunjukkan hubungan signifikan positif antara inftastruktur jalan
dengan porsi produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian. Hasil
penelitian ini juga tidak dapat mendukung atau menjelaskan lebih lanjut hasil
penelitian Alam (2016) yang membuktikan bahwa belanja modal secara
signifikan berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi. Namun demikian
peneltian ini dapat mendukung atau menjelaskan lebih lanjut temuan Xie et al
(1999); Hendarmin (2012); dan Anasmen (2009) bahwa tidak terdapat hubungan
yang signifikan antara belanja modal dan pertumbuhan ekonomi.
Temuan tersebut bertentangan dengan teori model pembangunan oleh
Rostow dan Musgrave tentang tahapan pengeluaran terkait pembangunan
ekonomi. Sementara itu belanja modal merupakan bagian dari pengeluaran
pemerintah yang memilki peran yang sangat penting dalam peningkatan belanja
publik, sehingga dapat mendukung peningkatan pertumbuhan ekonomi dan
mempercepat pembangunan daerah.
Disamping itu, penelitian ini juga bertentangan dengan teori Produksi
Cobb-Douglas yang dijelaskan melalui model Barro (1990) dalam Davoodi dan
Zou (1998) bahwa modal swasta dan belanja publik merupakan dua input bagi
fungsi Produksi.
Selanjutnya, analisis terhadap hubungan belanja jalan, irigasi dan
bendungan dan belanja peralatan dan mesin dengan PDRB Sektor Pertanian
tidak menggunakan pendekatan pengeluaran tapi menggunakan pendekatan
produksi. Kedua jenis belanja tersebut merupakan bagian dari belanja publik
pemerintah yang diasumsikan sebagai input (teori Cobb-Douglas) terhadap
produksi pertanian yang diukur dengan PDRB Sektor Pertanian.
97
Oleh karena itu, analisis lebih lanjut terhadap hubungan belanja jalan,
irgasi dan bendungan dengan PDRB Sektor Pertanian bukan melihat besarnya
(persen atau rupiah) kontribusi belanja tersebut sebagai bagian dari belanja
pemerintah (G). Temuan hubungan yang tidak nyata antara belanja jalan, irigasi
dan bendungan dengan PDRB sektor pertanian disebabkan karena belanja
tersebut tidak memberikan informasi lebih jauh tentang alokasi dan komposisi
belanja yang terkait langsung dengan produksi pertanian.
Variabel tersebut tidak dapat menjelaskan lebih lanjut apakah memang
belanja tersebut terkait langsung atau berkontribusi terhadap PDRB sektor
pertanian. Lebih tegas lagi, apakah belanja tersebut merupakan belanja bersifat
produktif (Devarajan et al, 1996) terhadap PDRB Sektor Pertanian.
Perkembangan lahan irigasi teknis dan semi teknis terlihat nyata pada
Kabupaten Polman dan sangat jauh perbedaannya jika dibandingkan dengan
kabupaten lainnya (lampiran 5). Rerata luas lahan irigasi teknis dan semi teknis
di Kabupaten Polman mencapai 13.579 Ha per tahun. Sementara rerata
kabupaten lainnya tidak lebih dari 1000 Ha/tahun, kecuali Kabupaten Mamasa.
Sebuah fakta yang tidak paralel dengan data belanja jalan, irigasi dan
bendungan yang sangat fluktuatif pada kelima kabupaten.
Oleh karena itu, bisa dikatakan bahwa alokasi dan komposisi pada
belanja jalan, irigasi dan bendungan yang mungkin menyebabkan hubungan
tidak nyata terhadap PDRB sektor pertanian. Proporsi alokasi dan komposisi
elemen-elemen belanja jalan, irigasi dan bendungan kemungkinan tidak terkait
langsung dengan produksi pertanian pada lima kabupaten di Provinsi Sulawesi
Barat.
98
6.2 Pengaruh Belanja peralatan dan mesin terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian.
Nilai parameter statistik t variabel belanja peralatan dan mesin adalah -
2.53 (t tabel= 2.78; t hitung < t tabel) serta memiliki nilai probabilitas (nilai p-value)
sebesar 0.053 (Sig > 0.05).. Hasil tersebut berarti bahwa hubungan antara
variabel belanja peralatan dan mesin (X2) dengan tingkat Produk domestik
regional bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1) adalah tidak nyata. Hal ini bermakna
bahwa secara parsial tidak terdapat hubungan linear antara variabel independen
belanja peralatan dan mesin (X2) terhadap variabel dependen Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1). Oleh karena itu hipotesis kedua
juga tidak dapat diterima.
Sama dengan hipotesis pertama, variabel belanja peralatan dan mesin
adalah salah satu diantara jenis-jenis belanja modal yang ada di pemerintah
daerah, Hasil penelitian ini tidak mendukung beberapa penelitian sebelumnya
yang membuktikan hubungan negatif antara belanja modal dan pertumbuhan
ekonomi seperti hasil penelitian Alam (2016). Namun demikian peneltian ini
sejalan dan dapat menjelaskan lebih lanjut temuan Xie et al (1999); Hendarmin
(2012); dan Anasmen (2009) bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan
antara belanja modal dan pertumbuhan ekonomi. Disamping itu, terkait dengan
PDRB sektor pertanian sebagai variabel dependen, hasil tersebut juga tidak
sejalan dengan penelitian Sumedi et al (2013) yang membuktikan bahwa
terdapat hubungan signifikan dan positif antara Dana dekonsentrasi dan
Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) Sektor Pertanian terhadap
pertumbuhan ekonomi sektor pertanian.
99
Temuan tersebut bertentangan dengan teori model pembangunan oleh
Rostow dan Musgrave dan teori Produksi Cobb-Douglas. Semestinya sebagai
salah satu faktor produksi (teknologi), variabel belanja peralatan dan mesin dapat
memiliki hubungan yang nyata terhadap PDRB sektor pertanian.
Penggunaan peralatan dan mesin oleh petani dalam penyiapan lahan dan
panen diharapkan dapat meningkatkan produktivitas tanaman bahan makanan
atau perkebunan. Namun demikian, data produktivitas salah satu komoditi
tabama, seperti padi, menunjukkan kecenderungan produktivitas tetap atau
bahkan turun pada kelima kabupaten kecuali Polman (lampiran 6 ). Data tersebut
tidak sejalan dengan kecenderungan belanja peralatan dan mesin secara
keseluruhan yang menunjukkan kenaikan dari tahun ke tahun.
Belanja tersebut juga tidak dapat menjelaskan lebih lanjut apakah
memang belanja tersebut terkait langsung atau berkontribusi terhadap PDRB
sektor pertanian. Hal tersebut kemungkinan disebabkan oleh alokasi dan
komposisi belanja peralatan dan mesin yang tidak memiliki kontribusi langsung
terhadap produksi pertanian.
6.3 Pengaruh Produk domestik regional bruto (PDRB) Sektor Pertanian terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian.
Hasil Uji t variabel belanja peralatan dan mesin menghasilkan nilai t
sebesar 4.414 (t tabel= 2.44691; t hitung > t tabel) dan nilai probabilitas (nilai p-value)
sebesar 0,005 (Sig < 0.05). Hasil tersebut menunjukkan bahwa terdapat
hubungan linear antara variabel independen Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB) Sektor Pertanian model (Ŷ1) terhadap variabel dependen penyerapan
tenaga kerja sektor pertanian (Y2). Oleh karena itu hipotesis ketiga diterima yang
berarti terdapat pengaruh antara variabel independen Produk Domestik Regional
100
Bruto (PDRB) Sektor Pertanian terhadap variabel dependen penyerapan tenaga
kerja sektor pertanian.
Hasil tersebut sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yasrizal dan
Hasan (2016) yang menemukan hubungan signifikan dan posistif antara
pertumbuhan ekonomi sektor pertanian terhadap penyerapan tenaga kerja;
disamping penelitian Anwar et al (2016) yang memperoleh hasil hubungan yang
signifikan dan positif antara porsi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor
primer (pertanian dan pertambangan) dengan penyerapan tenaga kerja.
Temuan ini menunjukkan bahwa sektor pertanian masih mampu
menyerap tenaga sektor pertanian dengan porsi yang masih dominan. Namun
demikian kecenderungannya terus menurun. Persentase tenaga kerja pada
sektor pertanian mengalami penurunan sebesar 7,37% pada periode 2008-2012
(BPS, 2014). Disamping itu, laju penurunan produksi (porsi) tidak diikuti laju
penurunan tenaga kerja di sektor pertanian sehingga menghasilkan elastisitas
kesempatan kerja yang tidak elastis, yaitu sebesar 0,41%. Hal tersebut
bermakna setiap satu persen kenaikan produksi hanya mampu menyerap tenaga
kerja sebesar 0.41 persen (BPS, 2012).
6.4 Pengaruh Belanja jalan, irigasi dan bendungan terhadap Penyerapan Tenaga Sektor Pertanian melalui produk domestik regional bruto (PDRB) sektor Pertanian.
Kedua hubungan, yaitu antara variabel belanja jalan, irigasi dan
bendungan dengan variabel Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor
pertanian, dan variabel Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor
pertanian dengan penyerapan tenaga kerja sektor pertanian, masing-masing
menunjukkan hubungan yang tidak siginifikan dan signifikan.
101
Hasil tersebut bermakna bahwa hubungan tidak langsung tersebut tidak
signifikan. Hal itu menunjukkan hipotesis keempat (H4) ditolak dan hipotesis nol
(H0) diterima, yang bermakna bahwa belanja jalan, irigasi dan bendungan (X1)
tidak berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian (Y2)
melalui Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1).
Hasil tersebut tidak sejalan dengan penelitian Anwar et al (2016) yang
menemukan hubungan yang signifikan dan positif antara infrastruktur jalan
terhadap penyerapan tenaga kerja melalui porsi PDRB sektor primer dengan
total pengaruh sebesar 0,3065.
Hasil uji tersebut bermakna bahwa belanja jalan, irigasi dan bendungan
tidak memiliki dampak yang nyata terhadap penyerapan tenaga kerja sektor
pertanian. Belanja tersebut belum efektif terhadap sasaran (outcome)
penyerapan tenaga kerja, jika dilihat dari prinsip value for money (Mardiasmo,
2009). Belanja tersebut tidak memiliki hubungan nyata terhadap output apalagi
terhadap outcome. Hal tersebut terjadi karena variabel belanja jalan, irigasi dan
bendungan tidak dapat menjelaskan lebih lanjut apakah memang belanja
tersebut terkait langsung atau berkontribusi terhadap PDRB sektor pertanian. Hal
ini terjadi karena kemungkinan alokasi dan komposisi belanja tidak berkontribusi
langsung terhadap PDRB sektor pertanian. Sehingga tidak berdampak terhadap
penyerapan tenaga kerja sektor pertanian.
6.5 Pengaruh Belanja peralatan dan mesin terhadap Penyerapan
Tenaga Sektor Pertanian melalui produk domestik regional bruto
(PDRB) sektor Pertanian
Demikian pula hasil pengujian hipotesis kelima yang menunjukkan hasil
yang tidak berbeda dengan hasil pengujian hipotesis keermpat. Pengujian
102
hipotesis dilakukan dengan cara yang sama dengan pengujian hipotesis
keempat.
Hasil uji regresi sebelumnya menunjukkan hubungan antara variabel
belanja peralatan dan mesin dengan variabel Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB) sektor pertanian tidak signifikan. Sementara hubungan antara variabel
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian dengan penyerapan
tenaga kerja sektor pertanian menunjukkan hubungan yang signifikan.
Hasil tersebut menunjukkan bahwa hubungan tidak langsung tersebut
tidak signifikan. Konsekuensinya, hipotesis kelima (H5) juga ditolak dan hipotesis
nol (H0) diterima. Hal ini bermakna bahwa belanja peralatan dan mesin (X1)
tidak berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian (Y2)
melalui Produk domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian (Y1).
Hasil yang diperoleh juga tidak sejalan dengan penelitian sebelumnya
oleh Anwar et al (2016) yang menemukan hubungan yang signifikan dan positif
antara infrastruktur jalan terhadap penyerapan tenaga kerja melalui porsi PDRB
sektor primer (pertanian dan pertambangan).
Belanja peralatan dan mesin,belum memiliki dampak yang nyata terhadap
penyerapan tenaga kerja sektor pertanian. Belanja tersebut belum efektif
terhadap sasaran penyerapan tenaga kerja. Belanja tersebut tidak memiliki
hubungan nyata terhadap PDRB Sektor Pertanian (output) apalagi berdampak
terhadap penyerapan tenaga sektor pertanian (outcome). Belanja tersebut tidak
dapat menjelaskan lebih lanjut apakah memang belanja tersebut terkait langsung
atau berkontribusi terhadap PDRB sektor pertanian. Hal tersebut mungkin
disebabkan alokasi dan komposisi belanja peralatan dan mesin yang tidak
103
berkontribusi langsung terhadap PDRB sektor pertanian. Kemudian tidak
berdampak terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian.
104
BAB VII
PENUTUP
7.1. Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh belanja modal dalam
bentuk yang lebih rinci yaitu belanja jalan, irigasi dan bendungan, dan belanja
peralatan dan mesin terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor
Pertanian dan dampaknya terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian.
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan sebelumnya, diperoleh kesimpulan
sebagai berikut:
1. Belanja jalan, irigasi dan bendungan tidak berpengaruh terhadap Produk
Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian. Hal tersebut bermakna
bahwa perubahan belanja jalan, irigasi dan bendungan tidak berpengaruh
terhadap perubahan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor
Pertanian. Hal ini disebabkan belanja tersebut tidak dapat menjelaskan
lebih lanjut apakah belanja tersebut terkait langsung atau berkontribusi
terhadap PDRB sektor pertanian. Alokasi dan komposisi belanja jalan,
irigasi dan bendungan yang mungkin menyebabkan hubungan tidak nyata
terhadap PDRB sektor pertanian
2. Belanja peralatan dan mesin tidak berpengaruh terhadap Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian. Hal tersebut menunjukkan bahwa
perubahan belanja peralatan dan mesin tidak memberi pengaruh terhadap
perubahan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian. Hal
tersebut juga disebabkan belanja tersebut juga tidak dapat menjelaskan
105
apakah belanja tersebut terkait langsung atau berkontribusi terhadap PDRB
sektor pertanian. Kemungkinan alokasi dan komposisi belanja peralatan
dan mesin tidak berkontribusi langsung terhadap produksi pertanian pada
lima kabupaten di Provinsi Sulawesi Barat.
3. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian berpengaruh
terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian. Artinya perubahan nilai
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian memberi
pengaruh terhadap penyerapan tenaga sektor pertanian. Hal ini disebabkan
sektor pertanian masih mampu menyerap tenaga sektor pertanian dengan
porsi yang masih dominan dibandingkan sektor lain.
4. Belanja jalan, irigasi dan bendungan tidak berpengaruh terhadap
penyerapan tenaga kerja sektor pertanian melalui Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian. Hal ini berarti bahwa perubahan
belanja jalan, irigasi dan bendungan dapat memberi dampak terhadap
penyerapan tenaga kerja sektor pertanian. Belanja tersebut belum efektif
dalam pencapaian sasaran (outcome) penyerapan tenaga kerja. Belanja
tersebut tidak memiliki hubungan nyata terhadap output apalagi terhadap
outcome. Hal ini terjadi kemungkinan karena alokasi dan komposisi belanja
jalan, irigasi dan bendungan tidak berkontribusi langsung terhadap PDRB
sektor pertanian. Sehingga tidak berdampak terhadap penyerapan tenaga
kerja sektor pertanian.
5. Belanja peralatan dan mesin tidak berpengaruh terhadap penyerapan
tenaga kerja sektor pertanian melalui Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB) sektor pertanian. Hal tersebut bermakna bahwa perubahan belanja
peralatan dan mesin tidak memberi dampak terhadap penyerapan tenaga
kerja sektor pertanian. Belanja peralatn dan mesin belum efektif terhadap
106
sasaran (outcome) penyerapan tenaga kerja. Hal ini disebabkan belanja
tidak memiliki hubungan nyata terhadap luaran (output) selanjutnya
terhadap hasil atau sasaran (outcome). Hal ini terjadi kemungkinan juga
karena alokasi dan komposisi belanja peralatan dan mesin tidak
berkontribusi langsung terhadap PDRB sektor pertanian dan tidak
berdampak terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian.
7.2. Implikasi
Hasil penelitian diharapkan memiliki implikasi bagi pengembangan ilmu
pengetahuan maupun bagi para pengguna akuntansi sektor publik, seperti
berikut ini:
1. Hasil penelitian ini dapat menjelaskan lebih jauh tentang pengaruh belanja
modal dalam bentuk yang diasumsikan berkontribusi terhadap Produksi
Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian serta dampaknya
terhadap penyerapan tanaga kerja sektor pertanian
2. Hasil penelitian ini dapat menjadi dasar bagi penelitian selanjutnya untuk
meneliti lebih jauh alokasi dan komposisi belanja modal yang berkontribusi
langsung terhadap Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor
Pertanian.
3. Hasil penelitian ini dapat menjadi rujukan bagi pemerintah daerah di
Provinsi Sulawesi Barat dalam mengukur belanja jalan, irigasi dan
bendungan dan belanja peralatan dan mesin berdasarkan elemen-elemen
prinsip value for money; ekonomis, efisiensi dan efektifitas.
7.3. Keterbatasan Penelitian
Penelitian ini memiliki kelemahan atau keterbatasan yang membutuhkan
perbaikan untuk penelitian-penelitian selanjutnya, sebagaimana diuraikan berikut
ini:
107
1. Hasil penelitian ini tidak dapat digeneralisasikan karena keterbatasan data
dalam hal periode Data selama tujuh tahun dari lima kabupaten adalah
sangat terbatas untuk memperoleh informasi secara utuh tentang pengaruh
belanja modal terkait dengan Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB)
Sektor Pertanian serta dampaknya terhadap penyerapan tenaga kerja
sektor pertanian.
2. Penelitian ini masih belum bisa menjelaskan besar alokasi dan apa saja
komponen-komponen dari belanja jalan, irigasi dan bendungan dan belanja
peralatan dan mesin yang berkontribusi langsung terhadap Produksi
Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian.
3. Variabel-variabel lain yang berpengaruh secara teknis terhadap Produksi
Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian tidak dimasukkan dalam
model pada penelitian ini.
7.4 Saran
1. Periode data dan wilayah objek studi sebaiknya di-upscale bagi penelitian
selanjutnya untuk memperoleh gambaran yang lebih utuh tentang belanja
modal terkait produksi domestik regional bruto (PDRB) sektor pertanian dan
dampaknya terhadap penyerapan tenaga sektor pertanian.
2. Bagi pengambil kebijakan dan praktisi akuntansi sektor publik di daerah
sebaiknya menerapkan elemen-elemen prinsip value for money; ekonomis,
efisiensi dan efektifitas, dalam mengukur dan mengendalikan penggunaan
anggaran belanja modal terkait dengan produksi pertanian dan dampaknya
terhadap penyerapan tenaga kerja sektor pertanian.
108
DAFTAR PUSTAKA
Akai, N and M. Sakata. 2002. Fiscal Decentraliztion Countributes to Economic Growth: Evidence from State-Level Cross-Section Data for the United States. Journal of Urban Economics, 52:93-108.
Alam, N. 2016. Analisis Flypaper Effect dan Kinerja Keuangan terhadap Alokasi Belanja
Modal serta Dampaknya pada Pertumbuhan Ekonomi, Tesis. Makassar: Program Pasca Sarjana Magister Akuntansi Universitas Hasanuddin
Anasmen. 2009. Pengaruh Belanja Modal Pemerintah Terhadap Pertumbuhan
Ekonomidi Provinsi Sumatera Barat: 2000-2006. Tesis. Depok: Fakultas Ekonomi Program Studi Perencanaan dan Kebijakan Publik Kekhususan Ekonomi Keuangan Negara dan Daerah.
Anwar, Sy., Zain, M. Y., Fattah, S., Paddu, A. H. 2016. Determinants and Effects
of Structural Economic Change on Employment and Income Inequality in East Kalimantan. International Journal of Education and Research. Vol. 4 No. 2: 179 – 196.
Arsa, I Ketut 2015. Pengaruh Kinerja Keuangan terhadap Alokasi Belanja Modal
dan Pertumbuhan Ekonomi. Tesis Program Pasca Sarjana Magister Ilmu Ekonomi Universitas Udayana
Asatryan, Zareh; Feld, Lars P. 2013 : Revisiting the link between growth and
federalism: A Bayesian model averaging approach, ZEW Discussion Papers, No. 13-049
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Barat. 2013. Potensi Pertanian Provinsi Sulawesi Barat: Analisis Hasil Pencacahan ,Lengkap Sensus Pertanian 2013. Mamuju: Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Barat.
BI Kantor Perwakilan Bank Indonesia Provinsi Sulawesi Selatan. 2015. Kajian
Ekonomi dan Keuangan Regional Provinsi Sulawesi Barat Triwulan IV 2014. Makassar: Kantor Perwakilan Bank Indonesia Provinsi Sulawesi Selatan.
Bodman P., Heaton K., Hodge, A. 2007. Fiscal Decentralisation and Economic
Growth: A Bayesian Model Averaging Approach. In Macroeconomics research group, The University of Queensland.. ISSN 1833-4474.
BPS. 2010 Sulawesi Barat dalam Angka . Katalog BPS No. 1102001.76 BPS. 2012 Indikator Makro Ekonomi Provinsi Sulawesi Barat. Katalog BPS No.
9201006.76 BPS. 2014 Produksi Tanaan Padi dan Palawija Provinsi Sulawesi Barat. Katalog
BPS No. 5203007.76 BPS. 2015 Sulawesi Barat dalam Angka . Katalog BPS No. 1102001.76
109
BPS. 2016 Sulawesi Barat dalam Angka . Katalog BPS No. 1102001.76 Dajan, Anto. 1986. Pengantar Metode Statistika. Jakarta: LP3ES Daniel, Moehar. 2004. Pengantar Ekonomi Pertanian. Jakarta: Bumi Aksara. Davoodi, H. and H. Zou. 1998. Fiscal Decentralization and Economic Growth: A
Cross-Country Study. Journal of Urban Economics, 43: 244–257. Draper, N.R. and H. Smith. 1998. Applied regression analysis. 3rd edn. New
York: Wiley. Faridi, M. Zahir. 2011. Contribution of Fiscal Decentralization to Economic
Growth: Evidence from Pakistan. Pakistan Journal of Social Sciences (PJSS). Vol. 31, No. 1, pp. 1-13.
Firdaus, M. 2012. Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series. IPB Press.
Bogor. Ghozali, Imam. 2011. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS
19, Edisi 5. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Semarang. Gujarati, N. Damodar dan Dawn C. Porter. 2010. Basic Econometrics. Jilid I
Terjemahan Eugenia Mardanugraha dkk. Jakarta: Salemba Empat. Halim, Abdul 2008 Analisis Investasi (Belanja Modal) Sektor Publik –Pemerintah
Daerah UPP STIM YKPN Yogyakarta Hájková, D., Hurník, J. Cobb-Douglas Production Function: The Case of a
Converging Economy. Finance a úvČr - Czech Journal of Economics and Finance, 57, 2007, no. 9-10.
Harryanto, Kartini, Haliah. 2014. Budget Process of Local Government in
Indonesia. Review of Integrative Business and Economics Research. Vol 3 (2).
Hartati, Enny 2012. Dampak Komposisi Belanja Pemerintah Terhadap
Pertumbuhan Ekonomi, Kesempatan Kerja dan Tingkat Kemiskinan .
Pasca Sarjana Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian
Bogor 2012
Hendarmin. 2012. Pengaruh Belanja Modal Pemerintah Daerah dan Investasi Swasta terhadap Pertumbuhan Ekonomi, Kesempatan Kerja dan Kesejahteraan Masyarakat di Kabupaten/Kota Provinsi Kalimantan Barat. Jurnal Eksos. Vol. 8 No. 3; 144 -155.
Humphrey, Thomas M., Algebraic Production Functions and Their Uses Before
Cobb-Douglas. Federal Reserve Bank of Richmond Economic Quarterly Winter 1997 Volume 83/1
Jhingan, ML. 2000. Ekonomi Perencanaan dan Pembangunan, edisi pertama.
Jakarta: Penerbit CV. Rajawali.
110
Kannan, E. 2013. Does Decentralization Improve Agricultural Services Delivery? — Evidence from Karnataka. Agricultural Economics Research Review, Vol. 26 (No.2): pp 199-208.
Kementerian Pertanian Republik Indonesia. 2015. Rencana Strategis
Kementerian Pertanian Tahun 2015 – 2019. Jakarta: Kementerian Pertanian Republik Indonesia.
Kerlinger, Fred. N. 2003. Asas-asas Penelitian Behavioral. Terj. Landung R
Simatupang, Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Lains, Alfian. 2003. Ekonometrika Teori dan Aplikasi. Jakarta: Pustaka LP3ES
Indonesia Mahmudi. 2010. Manajemen Keuangan Daerah. Jakarta: Erlangga.
Mangkoesoebroto, Guritno. 1997. Ekonomi Publik. Edisi Ketiga. Yogyakarta: BPFE
Mardiasmo 2009 Akuntansi Sektor Pubik Edisi Revisi . Penerbit Andi Yogyakarta Miller, R. L., Meiners, R. E. 2000. Teori Ekonomi Intennediate. Terjemahan
Hans Munandar. Pt Raja Grafindo Persada. Jakarta. Muhidin, Sambas A, dan Maman Abdurahman. 2009. Analisis Korelasi, Regresi,
dan Jalur dalam Penelitian, Bandung: Pustaka Setia. Nachrowi, Djalal. 2002. Penggunaan Teknik Ekonometrika. Jakarta: PT Rija
Grafindo Persada. Nicholson, W. 2002. Mikroekonomi intermediate dan aplikasinya. Jakarta:
Erlangga. Nurmainah, S. 2013. Analisis Pengaruh Belanja Modal Pemerintah Daerah
,Tenaga Kerja Terserap dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan. Jurnal Bisnis dan Ekonomi (JBE). Vol. 20 No. 2.: 131-141.
Patrick, Patricia A. 2007 The Determinant of Organizational innovative : The
Adoption of GASB 34 in Pennsylvania local government Ph.D Dissertation
. The Pennsylvania State University, United State – Pennsylvania.
Retrieved August 8 2011 from accounting & tax perodicals ( Publication
No.AAT 3266180)
Prasetya, Ferry. 2012. Modul Ekonomi Publik Bagian V: Teori Pengeluaran Pemerintah. Malang: Fakultas Ekonomi dan Bisnis.
Rahim, Abd. dan Hastuti. D. R. D.. 2007. Ekonomika Pertanian: Pengantar, Teori,
dan Kasus. Jakarta. Penebar Swadaya. Simanjuntak, Payaman . 2001. Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia.
Jakarta: LPFE UI.
111
Sitanggang, Ignatia Rohana dan Nachrowi Djalal Nachrowi. 2004. Pengaruh Struktur Ekonomi Pada Penyerapan Tenaga Kerja Sektoral: Analisis Model Demometrik di 30 Propinsi pada 9 Sektor di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia. Vol. V No. 01, 2004 Juli, hal. 103 – 133.
Sobita, N. E. dan Suparta, I W. 2014. Pertumbuhan Ekonomi dan Penyerapan
Tenaga Kerja di Provinsi Lampung. Jurnal Ekonomi Pembagunan. Vol. 3 No. 2: 141 – 166.
Sudihartono, Yudi and Muhyiddin. 2008. Structural Transformation from
Agricultural To Manufacturing Sector in Indonesia. Journal of Development Planning Edition 03/Tahun XIV, 2008.
Sugiyono. 2012. Metode Penelitian kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung:
ALFABETA. Sukartawi. 1995. Analisis Usahatani. Jakarta. Penerbit Universitas Indonesia (UI-
Press) Sumedi, Simatupang, P., Sinaga, B. M., Firdaus, M. 2013. Dampak Dana
Dekonsentrasi Kementerian Pertanian dan Pengeluaran Daerah pada Sektor Pertanian Terhadap Kinerja Pertanian Daerah. Jurnal Agro Ekonomi. Volume 31 No. 2: 97-113.
Sunyoto, D. 2011. Analisis Regresi dan Uji Hipotesis. Cet. 1. Yogyakarta: CAPS Supranto. 2009. Statistik Teori dan Aplikasi Jilid II. Jakarta: Erlangga. Todaro,Michael P,1997.Pembangunan Ekonomi.Jakarta :Erlangga. Todaro, M.P and Smith S.C. (2012). Economic Development (11thed.). Adisson-
Wesley. Tran, Tuyen., Tinh Doan. 2010. Industrialization, Economic and Employment
Structures Changes in Vietnam During Economic Transition. ASEAN Business Case Studies.
Undang-Undang Nomor 32 Tahun 2004 tentang Pemerintah Daerah. 2004.
Jakarta: Kementerian Dalam Negeri Republik Indonesia. Undang-Undang Nomor 33 Tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan Negara
dan Daerah. 2004. Jakarta: Departemen Keuangan Republik Indonesia. Widarjono, A.. 2007. Ekonometrika Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis.
Yogyakarta: .Ekonisia. Yasrizal dan Hasan, I. 2016. Pengaruh Pembangunan Sektor Pertanian
Terhadap Distribusi Pendapatan dan Kesempatan Kerja di Indonesia. JIEP-Vol. 18, No 1.
Xie, D., H. Zou, and H. Davoodi. 1999. Fiscal Decentralization and Economic
Growth in the United State. Journal of Urban Economics, 45: 228-239.
112
X1 (t) X2 (t) Y1 (t+1) Y2 (t+1)
(Juta Rupiah) (Juta Rupiah) (Juta Rupiah) (Orang)
2007 Sulbar 27,630.60 34,396.62 6,312,182.63 301,134
Majene 31,487.51 16,956.01 251,222.21 23,605
Polman 41,091.86 20,089.18 589,364.22 94,774
Mamasa 40,344.51 12,745.93 309,482.29 59,920
Mamuju 88,990.62 31,201.26 580,439.25 83,794
Mamuju Utara 53,510.82 24,262.18 235,222.44 39,041
Total 283,055.92 139,651.18
2008 Sulbar 62,626.16 26,806.69 6,575,615.80 300,357
Majene 38,463.98 11,578.78 270,979.08 23,601
Polman 48,639.98 20,387.59 602,587.86 89,958
Mamasa 33,334.65 9,410.67 316,149.23 61,587
Mamuju 77,821.72 34,315.61 603,327.58 82,684
Mamuju Utara 64,441.82 22,815.20 253,209.83 42,527
Total 325,328.32 125,314.56
2009 Sulbar 104,456.27 48,084.55 7,486,608.81 320,181
Majene 27,218.18 18,059.06 288,886.91 24,230
Polman 56,453.11 12,475.80 675,935.85 97,633
Mamasa 64,104.50 13,925.56 342,418.95 51,285
Mamuju 53,717.32 33,930.04 656,527.43 104,981
Mamuju Utara 57,941.05 38,084.74 284,374.86 42,052
Total 363,890.42 164,559.75
2010 Sulbar 100,063.27 47,344.39 8,115,114.72 315,762
Majene 37,600.59 26,861.20 306,300.15 29,658
Polman 58,802.76 13,965.19 725,984.53 100,544
Mamasa 33,655.46 16,444.56 359,787.88 45,086
Mamuju 32,248.20 27,174.36 721,999.38 100,773
Mamuju Utara 62,339.98 37,144.87 326,765.84 39,701
Total 324,710.26 168,934.56
Observasi
Lampiran 1: Data Utama
Data Panel Belanja Jalan, Irigasi dan Bendungan (X1), Belanja Peralatan dan
Mesin (X2) dan Produk Domestik Regonal Bruto (PDRB) Sektor Pertanian (Y1)
serta Tenaga Kerja Sektor Pertanian (Y2) Tahun 2007 – 2014 di Provinsi
Sulawesi Barat.
113
Lanjutan lampiran 1.
Sumber: BPS Sulbar, 2007 – 2015.
114
Data Panel Belanja Jalan, Irigasi dan Bendungan (X1), Belanja Peralatan dan
Mesin (X2) dan Produk Domestik Regonal Bruto (PDRB) Sektor Pertanian (Y1)
serta Produk Domestik Regonal Bruto (PDRB) Sektor Pertanian Model (Ŷ1) dan
Tenaga Kerja Sektor Pertanian (Y2) Tahun 2007 – 2014 di Provinsi Sulawesi
Barat.
Sumber: BPS Sulbar, diolah.
X1 (t) X2 (t) Y1 (t+1) Ŷ1 (t+1) Y2 (t+1)
(Juta Rupiah) (Juta Rupiah) (Juta Rupiah) (Juta Rupiah) (Orang)
2007 283,055.92 139,651.18 6,312,182.63 7,113,180.57 301,134.00
2008 325,328.32 125,314.56 6,575,615.80 6,555,363.71 300,357.00
2009 363,890.42 164,559.75 7,486,608.81 8,411,405.59 320,181.00
2010 324,710.26 168,934.56 8,115,114.72 8,514,328.91 315,762.00
2011 349,341.19 141,241.97 8,709,502.43 7,329,154.60 314,290.00
2012 245,744.52 171,270.96 9,207,147.85 8,392,276.83 301,555.00
2013 437,678.50 178,995.16 9,753,263.93 9,214,580.91 338,649.00
2014 515,189.71 201,545.45 10,313,540.46 10,383,517.84 348,779.00
Observasi
115
Lampiran 2: Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Belanja Jalan Irigasi
dan Jaringan (X1)
Belanja Peralatan dan
Mesin (X2)
PDRB Sektor
Pertanian (Y1)
Tenaga Kerja Sektor
Pertanian (Y2)
N 8 8 8 8
Normal Parametersa Mean 355,617.3550 161,439.1987 8.3091E6 317588.38
Std. Deviation 85,786.34401 24,689.32768 1.45293E6 17976.483
Most Extreme Differences Absolute .212 .175 .134 .193
Positive .212 .168 .134 .193
Negative -.109 -.175 -.109 -.169
Kolmogorov-Smirnov Z .598 .496 .378 .545
Asymp. Sig. (2-tailed) .866 .967 .999 .928
a. Test distribution is Normal.
116
Uji Multikolinearitas Variance Inflation Factor (VIF)
Coefficientsa
Model
Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 (Constant)
Belanja Jalan Irigasi dan Jaringan (X1) .717 1.395
Belanja Peralatan dan Mesin (X2) .717 1.395
a. Dependent Variable: PDRB Sektor Pertanian (Y1)
Uji Heteroskedastisitas dengan Uji Glejser
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) 1.667 1.889 .883 .418
Belanja Jalan Irigasi dan
Jaringan (X1) -.101 .120 -.399 -.841 .439
Belanja Peralatan dan Mesin
(X2) -.025 .183 -.066 -.138 .895
a. Dependent Variable: AbsY1
117
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) -1.135 .672 -1.689 .142
PDRB Sektor Pertanian (Y1) .073 .042 .577 1.729 .135
a. Dependent Variable: AbsY2
Uji Autokorelasi Durbin - Watson (DW)
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .826a .683 .556 .11924 1.297
a. Predictors: (Constant), Belanja Peralatan dan Mesin (X2), Belanja Jalan Irigasi dan
Jaringan (X1)
b. Dependent Variable: PDRB Sektor Pertanian (Y1)
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .733a .537 .459 .03984 1.745
a. Predictors: (Constant), PDRB Sektor Pertanian (Y1)
b. Dependent Variable: Tenaga Kerja Sektor Pertanian (Y2)
118
Lampiran 3: Uji Regresi
Model Regresi Pengaruh X1 dan X2 terhadap Y1
Uji Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .826a .683 .556 .11924
a. Predictors: (Constant), Belanja Peralatan dan Mesin (X2), Belanja
Jalan Irigasi dan Jaringan (X1)
b. Dependent Variable: PDRB Sektor Pertanian (Y1)
Uji F
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .153 2 .076 5.377 .057a
Residual .071 5 .014
Total .224 7
a. Predictors: (Constant), Belanja Peralatan dan Mesin (X2), Belanja Jalan Irigasi dan Jaringan
(X1)
b. Dependent Variable: PDRB Sektor Pertanian (Y1)
119
Uji t
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) 4.207 3.580 1.175 .293
Belanja Jalan Irigasi dan
Jaringan (X1) .095 .228 .125 .419 .693
Belanja Peralatan dan
Mesin (X2) .876 .346 .753 2.530 .053
a. Dependent Variable: PDRB Sektor Pertanian (Y1)
Model Regresi Pengaruh Ŷ1 terhadap Y2
Uji Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .874a .765 .725 9,421.66712
a. Predictors: (Constant), PDRB Sektor Pertanian Model
b. Dependent Variable: Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian
120
Uji F
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1.729E9 1 1.729E9 19.483 .005a
Residual 5.326E8 6 8.877E7
Total 2.262E9 7
a. Predictors: (Constant), PDRB Sektor Pertanian Model
b. Dependent Variable: Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian
Uji t
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) 212394.042 24063.833 8.826 .000
PDRB Sektor Pertanian
Model .013 .003 .874 4.414 .005
a. Dependent Variable: Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian
121
Lampiran 4: Porsi Produksi Sub Sektor Tanaman Bahan Makanan dan Tanaman Perkebunan Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Pertanian Tahun 2007-2013
Sumber: BPS, Data diolah
Lampiran 5: Perkembangan lahan irigasi teknis dan semi teknis pada lima Kabupaten di Provinsi Sulawesi Barat Tahun 2007-2012 (Hektar)
Kabupaten 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Rerata
Majene 135 135 135 166 166 148 148
Polewali Mandar 13,366 13,514 13,911 13,680 13,502 13,503 13,579
Mamasa 112 1,075 157 719 1,481 2,864 1,068
Mamuju 0 0 0 550 2,425 2,525 917
Mamuju Utara 0 15 15 237 1,279 1,221 461 Sumber: BPS (2007-2012)
Kabupaten Sub Sektor Pertanian 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Rerata
Majene
Tanaman Bahan Makanan 33.9% 34.0% 31.5% 31.3% 30.9% 28.3% 27.1% 31.0%
Tanaman Perkebunan 40.3% 39.9% 40.4% 39.2% 39.3% 40.7% 41.0% 40.1%
Polman
Tanaman Bahan Makanan 45.2% 45.0% 41.2% 42.1% 42.4% 42.6% 43.1% 43.1%
Tanaman Perkebunan 27.2% 24.3% 25.5% 24.5% 24.3% 24.8% 24.0% 24.9%
Mamasa
Tanaman Bahan Makanan 47.9% 50.2% 50.5% 52.2% 50.5% 50.5% 51.7% 50.5%
Tanaman Perkebunan 42.6% 40.1% 39.7% 37.8% 39.5% 39.6% 38.7% 39.7%
Mamuju
Tanaman Bahan Makanan 31.9% 37.6% 37.0% 38.9% 36.8% 35.2% 35.3% 36.1%
Tanaman Perkebunan 56.8% 50.1% 49.9% 47.6% 48.3% 50.0% 46.8% 49.9%
Mamuju Utara
Tanaman Bahan Makanan 11.8% 12.1% 12.1% 13.7% 12.6% 11.6% 11.4% 12.2%
Tanaman Perkebunan 84.1% 83.6% 83.6% 82.4% 83.8% 84.9% 85.2% 83.9%
122
Lampiran 6: Perkembangan Produktivitas Tanaman Padi pada Lima Kabupaten di Provinsi Sulawesi Barat Tahun 2007-2012 (Kuintal per Hektar)
Sumber : BPS (2008-2014)
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Majene 37.21 38.14 49.82 56.04 44.37 36.82 28.38
Polewali Mandar 50.13 50.16 48.23 49.36 54.14 52.38 54.87
Mamasa 42.36 44.06 40.99 45.22 37.34 44.75 42.93
Mamuju 45.28 46.95 53.02 46.92 46.21 49.68 49.71
Mamuju Utara 49.25 45.60 42.40 46.62 49.18 48.10 44.63
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
