BAB IV: ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

             Data yang dikumpulkan yakni 28 (dua puluh delapan) propinsi di Indonesia  minus Propinsi Riau, Kepulauan Riau, Gorontalo, Sulawesi Barat dan Papua Barat. Data yang diambil yakni Upah Minimum Propinsi (UMP), Kebutuhan Hidup Minimum (KHM), Indeks Harga Konsumen (IHK) dan PDRB dalam periode 2001 – 2008.

4.1  Deskripsi Variabel

Untuk memperoleh gambaran secara menyeluruh tentang variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini baik variabel terikat maupun variabel bebas, maka dilakukan terlebih dahulu analisis secara statistik deskriptif  yang mencakup nilai rata-rata (mean), standar deviasi, dan nilai ekstrim (nilai maksimum dan minimum). Berikut ini rangkuman data statistik deskriptif dari variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini seperti yang ditunjukan pada Tabel 4.1 dibawah ini.

Tabel 4.1 Statistik Deskriptif dari Variabel Penelitian

Stat

UMP

PDRB

KHM

IHK

Mean

503269.3

5.53e+07

563354.1

367.3973

Median

467000

2.12e+07

520415.5

359.5

Maximum

1180000

3.54e+08

1475035

657

Minimum

175214

1911043

181682

91

Std. Dev

192388

7.87e+07

212061.2

105.0374

Skewness

0.6518669

2.086284

0.9393071

0.1831441

Kurtosis

2.882656

6.309851

4.43534

2.669194

Sumber: hasil olahan sendiri

Dari hasil statistik deskriptif dapat dilihat besaran nilai rata-rata, nilai tengah, nilai maksimum dan minimum dari UMP, PDRB, KHM, dan IHK. Nilai rata-rata hitung (mean) UMP sebesar Rp.503.269,-, PDRB sebesar Rp.55,3 Triliyun,-, KHM sebesar Rp.563.354,- dan IHK sebesar 367,4. Untuk nilai tengah (median) UMP sebesar Rp.467.000,-, PDRB Rp.21,2 triliyun, KHM Rp.520.415,- dan IHK 359,5.

 

 

 

Gambar 4.1 Grafik KHM dan UMP 28 Propinsi di Indonesia (2001-2008)

Sumber: Olahan sendiri

Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa dalam kurun waktu 2001-2008, untuk 28 propinsi di Indonesia, secara umum terlihat bahwa Upah Minimum Propinsi umumnya lebih rendah dari Kebutuhan Hidup Minimum (KHM). Artinya selama ini bagi para pekerja (buruh) di Indonesia, upah yang mereka terima bahkan tidak mencukupi untuk memenuhi kebutuhan hidup minimum. Hal ini semakin miris mengingat yang dihitung oleh upah minimum adalah buruh lajang dengan masa kerja dibawah satu tahun. Artinya upah yang tidak mencukupi untuk kebutuhan hidup minimum tersebut terpaksa tetap diambil oleh buruh bahkan bagi yang telah memiliki keluarga (istri dan anak) dengan masa kerja bahkan diatas puluhan tahun. Tentu hal tersebut sangat menyedihkan bagi kehidupan para buruh dimasa mendatang, terutama bagi anak-anak mereka mengingat biaya hidup dan sekolah yang akan semakin mahal. Untuk itu sangat dibutuhkan campur tangan pemerintah dalam menangani masalah upah ini agar kondisi hidup para pekerja (buruh) menjadi lebih baik, produktivitas pekerja juga meningkat dan usaha di Indonesia lebih kondusif dan terus berkembang.

4.2  Analisis UMP dan KHM Propinsi

Gambar 4.2 Grafik KHM dan UMP Propinsi Aceh

Sumber: Olahan sendiri

            Untuk Sumatera, dari data yang diperoleh Propinsi Nangro Aceh Darussalam (NAD) adalah propinsi yang besaran KHM dan UMP-nya tertinggi di  Sumatera (minus Riau dan Kepulauan Riau), padahal kita mengetahui bahwa daerah yang banyak industrinya adalah di Sumatera Utara dan Batam. Hal ini bisa saja terjadi mengingat NAD adalah propinsi yang terletak dipaling ujung utara Sumatera sehingga aksesibilitasnya kurang memadai ditambah lagi dengan cukup tertutupnya daerah ini karena merupakan bekas Daerah Operasi Militer (DOM). Hal-hal tersebut mengakibatkan mahalnya biaya hidup di NAD. Ditambah lagi industri yang terdapat disana adalah industri minyak dan gas, sehingga memang secara nominal upah yang diterima buruh-buruhnya lebih tinggi dibanding industri lainnya. Untuk tahun 2008, UMPnya bahkan sudah bisa diatas KHM.

Gambar 4.3 Grafik KHM dan UMP Propinsi Lampung

Sumber: Olahan sendiri

            Propinsi Lampung, walaupun menjadi propinsi yang paling dekat dengan Jawa, namun tidak serta merta membuat UMP di propinsi ini terdongkrak naik, bahkan UMP Lampung adalah yang terkecil di Sumatera. Dari gambar diatas kita lihat bahwa UMPnya selalu berada di bawah KHM, baru pada tahun 2008  UMPnya mengalami peningkatan yang baik, sehingga bisa diatas KHM. Sedangkan untuk upah rill, dapat dilihat bahwa peningkatannya sangat kecil, hal tersebut terjadi karena tingkat inflasi yang juga tinggi.

Gambar 4.4 Grafik KHM dan UMP DKI Jakarta

Sumber: Olahan sendiri

Jakarta sebagai ibukota negara, pusat perputaran uang di Indonesia, mempunyai tingkat kebutuhan hidup yang sangat tinggi. Upah yang didapat para buruh di wilayah Jabodetabek merupakan yang paling tinggi di Pulau Jawa, tetapi besarnya selalu berada di bawah kebutuhan hidup minimum, kecuali pada tahun 2002.

Gambar 4.5 Grafik KHM dan UMP Jawa Timur

Sumber: Olahan sendiri

            Jawa Timur merupakan provinsi dengan tingkat KHM dan UMP terendah di Pulau Jawa, karena sebagian besar penduduknya bekerja di sektor pertanian. Industri hanya terpusat di seputar Surabaya. Upah yang diterima buruh di Jawa Timur hampir selalu berada di bawah KHM, kecuali pada tahun 2004 dan 2005 yang sedikit di atas KHM.

Gambar 4.6 Grafik KHM dan UMP Kalimantan Timur

             Sumber: Olahan sendiri

Provinsi Kalimantan Timur mempunyai besaran KHM dan UMP tertinggi di Pulau Kalimantan, mengingat daerah ini kaya sumber minyak dan gas serta batubara. Upah yang diterima para buruh selalu berada di bawah KHM, kecuali pada tahun 2006 sedikit di atas KHM.

Gambar 4.7 Grafik KHM dan UMP Kalimantan Barat

Sumber: Olahan sendiri

Provinsi Kalimantan Barat merupakan provinsi dengan KHM dan UMP terendah di Pulau Kalimantan, karena sebagian besar mata pencaharian masyarakatnya di sektor pertanian dan kehutanan. Upah yang diterima para buruh selalu jauh di bawah KHM.

Gambar 4.8 Grafik KHM dan UMP Sulawesi Utara

Sumber: Olahan sendiri

            Sebagai provinsi di kawasan timur Indonesia yang relatif jauh dari ibukota, bahkan sebagian daerahnya merupakan pulau-pulau terluar yang berdekatan dengan Filipina, ongkos transportasi yang tinggi menyebabkan kebutuhan hidup minimumnya tertinggi di Pulau Sulawesi. KHM yang tinggi ini dapat diimbangi dengan besaran upah yang hampir selalu berada di atas KHM mulai tahun 2004, setelah sebagian wilayahnya dimekarkan menjadi Provinsi Gorontalo pada 2001, sehingga Sulawesi Utara banyak bertumpu pada industri di seputar Manado dan Bitung.

Gambar 4.9 Grafik KHM dan UMP Sulawesi Tenggara

Sumber: Olahan sendiri

Provinsi Sulawesi Tenggara mempunyai tingkat KHM dan UMP terendah di Pulau Sulawesi, karena daerahnya yang relatif tertinggal. Upah yang diterima para buruh selalu berada di bawah KHM kecuali pada 2001 dan 2008.

Gambar 4.10 Grafik KHM dan UMP Papua

Sumber: Olahan sendiri

            Sebagai provinsi terjauh di Kawasan Timur Indonesia, dan akses darat pulau ini yang sangat minim karena hambatan geografis dan penduduknya yang jarang, membuat harga barang-barang sangat tinggi. Kebutuhan hidup minimum yang tinggi tidak diimbangi dengan besar upah yang hampir selalu berada di bawah KHM, kecuali mulai 2007.

Gambar 4.11 Grafik KHM dan UMP Nusa Tenggara Timur

Sumber: Olahan sendiri

            Dengan kondisi alam yang kering dan kurang subur untuk pertanian, dan tidak berkembangnya industri, provinsi Nusa Tenggara Timur mempunyai tingkat kebutuhan hidup yang rendah di Kawasan Timur Indonesia. Upah yang diterima buruh cukup untuk memenuhi kebutuhan hidup sampai dengan 2005, hingga terjadi lonjakan kenaikan kebutuhan hidup pada 2006 akibat dampak kenaikan BBM yang tidak lagi dapat diimbangi dengan UMP.

4.3 Uji Multikollinearitas

Tabel 4.2 Hasil Estimasi Uji Multicollinearity Regresi Linear

      

PDRB

KHM

IHK

PDRB

1.0000

KHM

-0.0061

1.0000

IHK

0.0373

0.6302

1.0000

Sumber: hasil olahan sendiri

            Dari tabel tersebut dapat dilihat antara KHM dan PDRB angkanya -0,0061, antara IHK dan PDRB 0,0373 dan antara IHK dengan KHM angkanya 0,632. artinya angka yang semakin mendekati nilai 1 antar variabelnya mempunyai hubungan antar variabel bebas yang lebih kuat. Dilihat dari hasil tersebut maka pada persamaan ini memang tidak mengandung multikolinearitas atau tidak ada hubungan antar variabel bebasnya, karena masih dibawah 0,8, tidak terlalu serius.

Tabel 4.3 Hasil Estimasi Uji Multicollinearity Regresi Log Nat

      

LnPDRB

LnKHM

LnIHK

LnPDRB

1.0000

LnKHM

-0.0536

1.0000

LnIHK

0.1090

0.5947

1.0000

Sumber: hasil olahan sendiri

            Dari tabel tersebut dapat dilihat antara LnKHM dan LnPDRB angkanya -0,0536, antara LnIHK dan LnPDRB 0,1090 dan antara LnIHK dengan LnKHM angkanya 0,5947. Artinya angka yang semakin mendekati nilai 1 antar variabelnya mempunyai hubungan antar variabel bebas yang lebih kuat. Dilihat dari hasil tersebut maka pada persamaan ini memang tidak mengandung multikolinearitas atau tidak ada hubungan antar variabel bebasnya, karena masih dibawah 0,8, tidak terlalu serius.

 

 

4.4 Hasil Estimasi dengan Regresi Linear

Tabel 4.4 Hasil Estimasi Terhadap Upah Minimum Propinsi Regresi Linear

Variabel PLS Fixed Effect Random Effect
Constanta -48757.95

(22406.39)***

-100878.7

(18328.79)***

-107422.8

(20792.46)***

PDRB 0.0000635

(0.0000764)

-0.0007285

(0.0003298)

-0.0000849

(0.0001547)

KHM 0.5826192

(0.0364971)***

0.293812

(0.0377991)***

0.3604604

(0.0368513)***

IHK 599.6087

(73.73446)***

1303.535

(78.0946)***

1122.277

(74.45326)***

Jumlah Observasi 224 224 224

F-statistic

0.7857

268.83***

0.9173

713.44***

0.7337
Autokorelasi Test:

F-statistic

Prob

4.253***

0.0489

4.253***

0.0489

4.253***

0.0489

Heteroskedastisitas Test:

F-statistic

Prob

247.66***

0.0000

***): signifikan pada 1 persen

Jadi dengan menggunakan regresi linear didapatkan hasil bahwa fixed effect lebih baik dibanding random effect, akan tetapi dipenelitian ini yang dicari bukanlah model terbaiknya tapi bagaimana persamaan regresi bisa menggambarkan bagaimana hubungan antara variabel yang mempengaruhi Upah Minimum Propinsi di Indonesia. Dari tabel-tabel diatas, kita mendapatkan persamaan:

UMP =  -100878.70.0007285 PDRBruto + 0.293812 KHM+ 1303.535

(18328.79)  (0.0003298)                    (0.0377991)         (78.0946)

               IHK

Dari persamaan tersebut kita mendapatkan bahwa jika KHM naik 1 unit satuan maka UMP akan naik 0,3 unit satuan. Karena satuannya sama yakni dalam ratus ribu, maka bisa dikatakan jika KHM naik Rp. 100.000,-, UMP hanya mengalami kenaikan 0,3nya, yakni Rp. 30.000,-. Dengan demikian hal ini menggambarkan bahwa  jika dilihat dari besaran Upah Minimum Propinsi maka tidak akan mampu memberikan kesejahteraan bagi para pekerja, minimal untuk memenuhi kebutuhan hidup minimumnya dengan asusmsi variabel yang lain bersifat tetap.

4.5 Uji Chow Test

Tabel 4.5 Hasil Uji Chow Test

Model F-statistik Probabilitas rho
Fixed Effect 16.40*** 0.0000 0.82298779

***): signifikan pada 1 persen

4.6 Uji Hausman Test

Tabel 4.6 Hasil Uji Hausman Test

Model Chi2 Probabilitas
Random Effect 66.76*** 0.0000

***): signifikan pada 1 persen

4.7 Uji LM Test

Tabel 4.7 Hasil Uji LM Test

Model Chi2 Probabilitas
Random Effect 201.18*** 0.0000

***): signifikan pada 1 persen

4.8 Hasil Estimasi dengan Regresi Logaritma Natural

Tabel 4.8 Hasil Estimasi Terhadap Upah Minimum Propinsi Regresi Log Nat

Variabel PLS Fixed Effect Random Effect
Constanta 2.062517

(0.4113919)***

3.134104

(1.330923)***

2.062517

(0.4113919)***

LnPDRB 0.9212298

(0.0183893)

0.0075951

(0.0930541)

0.0212298

(0.0183893)

LnKHM 0.4857279

(0.0398316)***

0.3140075

(0.0421056)***

0.4857279

(0.0398316)***

LnIHK 0.722188

(0.0527433)***

0.9649575

(0.0603266)***

0.722188

(0.0527433)***

Jumlah Observasi 224 224 224

F-statistic

0.9418 0.9472

1153.03***

0.9418
Autokorelasi Test:

F-statistic

Prob

2.264

0.1440

2.264

0.1440

2.264

0.1440

Heteroskedastisitas Test:

F-statistic

Prob

1313.58

0.0000***

***): signifikan pada 1 persen

Berdasarkan tabel 11 diatas, hasil estimasi dengan menggunakan logaritma natural dengan fixed effect menunjukkan bahwa variabel PDRB, KHM dan IHK memberikan pengaruh terhadap UMP selama kurun waktu 2001-2008. Hal ini dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0.9472 yang berarti secara keseluruhan variabel bebas dalam persamaan tersebut mampu menjelaskan variasi UMP sebesar 94,72% selama periode pengamatan, sedangkan sisanya 5,28% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam persamaan tersebut.

Juga dapat dilihat hasil estimasi dengan menggunakan logaritma natural dengan random effect menunjukkan bahwa variabel PDRB, KHM dan IHK memberikan pengaruh terhadap UMP selama kurun waktu 2001-2008. Hal ini dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0.9418 yang berarti secara keseluruhan variabel bebas dalam persamaan tersebut mampu menjelaskan variasi UMP sebesar 94,18% selama periode pengamatan, sedangkan sisanya 5,82% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam persamaan tersebut.

Jadi model persamaan regresi Upah Minimum Propinsi di Indonesia yang menggunakan Logaritma Natural (Ln)sebagai berikut:

LnUMP=  3.134104 + 0.0075951 LnPDRB + 0.3140075 LnKHM +

                 (1.330923)  (0.0930541)                  (0.0421056)

0.9649575 LnIHK

(0.0603266)

Dari model persamaan regresi Upah Minimum Propinsi di Indonesia dipengaruhi oleh faktor Produk Domestik Bruto (PDRB), Kebutuhan Hidup Minimum (KHM) dan Indeks Harga Konsumen (IHK). Dari nilai koefisien masing-masing variabel diketahui besarnya persentase pengaruh variabel tersebut. Dengan asumsi variabel input lainnya tetap, maka: PDRB: setiap peningkatan 1% PDRB propinsi maka akan menyebabkan kenaikan Upah Minimum Propinsi sebesar 0.0075951 %. KHM: setiap peningkatan 1% KHM propinsi maka akan menyebabkan kenaikan UMP sebesar 0,3140075 % . IHK: setiap peningkatan IHK propinsi sebesar 1% maka menyebabkan kenaikan UMP di propinsi sebesar 0.9649575 %.

Jika dianalisis secara parsial dari masing-masing variabel bebasnya ternyata tidak seluruh variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini memberikan pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap UMP selama kurun waktu 2001 – 2008 yaitu variabel PDRB, sedangkan  KHM dan IHK mempunyai pengaruh yang signifikan secara statistik..

Berdasarkan hasil estimasi diatas, variabel LnPDRB memiliki tanda positif sebesar 0.0075951, hal ini dapat menjelaskan bahwa PDRB berkontribusi positif tapi tidak signifikan pengaruhnya secara statistik sebesar 0.0075951 % terhadap UMP. Dengan demikian dapat diartikan apabila PDRB naik 1%, maka akan berdampak menaikkan UMP sebesar 0.0075951 %. Hasil empiris ini sejalan dengan hipotesis yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang positif antara PDRB dengan UMP. Hanya saja ternyata pengaruhnya tidak signifikan secara statistik dan sangat kecil. Hal ini dapat saja terjadi karena pada periode pengamatan yakni tahun 2001-2008, Indonesia mengalami krisis dan stagnasi ekonomi, jika kita melihat kenyataan di lapangan, misal untuk Papua, PDRBnya kecil akan tetapi UMPnya tinggi, artinya memang PDRB bukanlah faktor utama yang menentukan.

Untuk variabel KHM memiliki tanda koefisien regresi yang positif sebesar 0.3140075, hal ini dapat menjelaskan bahwa KHM berpengaruh positif dan signifikan secara statistik sebesar 0.3140075 terhadap UMP. Ini dapat diartikan apabila KHM naik sebesar 1%, maka menyebabkan meningkatnya UMP sebesar 0.3140075 %. Hasil temuan ini sejalan dengan hipotesis yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang positif antara KHM dengan UMP.

Sementara untuk variabel IHK memiliki tanda koefisien regresi yang positif sebesar 0.9649575, hal ini dapat menjelaskan bahwa IHK berpengaruh positif dan signifikan secara statistik sebesar 0.9649575 terhadap UMP. Ini dapat diartikan apabila IHK naik sebesar 1%, maka akan meningkatnya UMP sebesar 0.9649575 %. Dengan demikian hasil temuan ini sejalan dengan hipotesis yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang positif antara IHK dengan UMP.

4.9 Uji Chow Test

Tabel 4.9 Hasil Uji Chow Test

Model F-statistik Probabilitas rho
Fixed Effect 18.67*** 0.0000 0.87473273

***): signifikan pada 1 persen

 

4.10 Uji Hausman Test

Tabel 4.10 Hasil Uji Hausman Test

Model Chi2 Probabilitas
Random Effect 255.27*** 0.0000

***): signifikan pada 1 persen

4.11 Uji LM Test

Tabel 4.11 Hasil Uji LM Test

Model Chi2 Probabilitas
Random Effect 133.20*** 0.0000

***): signifikan pada 1 persen

 

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s