Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia dan Kebutuhan Hidup Minimum
terhadap Upah Minimum Regional di Indonesia Tahun 2015
Mini Riset Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Ekonometrika
Dosen Pengampu Sunaryati, S.E., M.Si.
Oleh :
Riska Yanty (15830074)
PRODI MANAJEMEN KEUANGAN SYARI’AH
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS ISLAM
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SUNAN KALIJAGA
YOGYAKARTA
2016/2017
A.
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Upah masih menjadi salah satu persoalan yang selalu menjadi sorotan
terutama di negara-negara berkembang seperti
Indonesia. Hal ini mengingat
bahwa upah merupakan
komponen terbesar dari
pendapatan seseorang sehingga
tingkat upah merupakan salah
satu indikator yang dapat
mencerminkan kesejahteraan
masyarakat dari suatu
negara. Salah satu
upaya yang harus
dilakukan adalah perlunya kajian
kritis atas penghidupan
buruh yang selama
ini masih menjadi persoalan ketenagakerjaan di
Indonesia, khususnya pemenuhan
upah buruh yang dirasakan masih rendah (Bakhtiar, 2008).
Penetapan Upah Minimum
sampai saat ini
umumnya masih jauh dibawah Kebutuhan Hidup Layak (KHL).
Upah Minimum setidaknya dapat diarahkan pada pencapaian upah yang
sesuai dengan kebutuhan
hidup minimum. Hal ini dikarenakan pada
faktor kemampuan perusahaan
yang masih cukup kesulitan apabila Upah
Minimum disesuaikan dengan
Kebutuhan Hidup Layak (KHL) sebagaimana yang
diamanatkan oleh Undang-Undang
Nomor 13 Tahun 2003 tentang Ketenagakerjaan.
Secara keseluruhan UMP
belum dapat menutupi
kebutuhan hidup minimum masyarakat, akibatnya UMP
belum dapat meningkatkan pembangunan manusia secara
maksimal.
Rumusan Masalah
1.
Bagaimana
pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Upah Minimum Provinsi di Indonesia?
2.
Bagaimana
pengaruh Kebutuhan Hidup Minimum terhadap Upah Minimum Provinsi di Indonesia?
3.
Bagaimana
pengaruh Indeks Pembangunan Manusia dan Kebutuhan Hidup Minimum terhadap Upah
Minimum Provinsi di Indonesia?
Tujuan
1.
Menganalisis
pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Upah Minimum Provinsi di
Indonesia.
2.
Menganalisis
pengaruh Kebutuhan Hidup Minimum terhadap Upah Minimum Provinsi di Indonesia.
3.
Menganalisis
pengaruh Indeks Pembangunan Manusia dan Kebutuhan Hidup Minimum terhadap Upah
Minimum Provinsi di Indonesia.
B.
KERANGKA TEORI
Upah Minimum Regional/Provinsi (UMR/UMP)
Upah Minimum Provinsi
(disingkat UMP) adalah upah minimum yang
berlaku untuk seluruh kabupaten/kota di satu provinsi. Dahulu Upah Minimum
Provinsi dikenal dengan istilah Upah Minimum Regional Tingkat I.Dasar hukum
penetapan UMP adalah Peraturan Menteri Tenaga Kerja dan Transmigrasi Nomor 7
Tahun 2013 tentang Upah Minimum. UMP ditetapkan oleh gubernur dengan
memperhatikan rekomendasi Dewan Pengupahan Provinsi.
Penetapan upah dilaksanakan setiap tahun
melalui proses yang panjang. Mula-mula Dewan Pengupahan Daerah (DPD) yang
terdiri dari birokrat, akademisi, buruh dan pengusaha
mengadakan rapat,
membentuk tim survei dan
turun ke lapangan mencari tahu harga sejumlah kebutuhan yang dibutuhkan oleh
pegawai, karyawan dan buruh. Setelah survei di sejumlah kota dalam provinsi
tersebut yang dianggap representatif, diperoleh angka Kebutuhan Hidup Layak (KHL) - dulu disebut Kebutuhan Hidup Minimum
(KHM). Berdasarkan KHL, DPD mengusulkan upah minimum regional (UMR) kepada
Gubernur untuk disahkan. Komponen kebutuhan hidup layak digunakan sebagai dasar
penentuan upah minimum berdasarkan kebutuhan hidup pekerja lajang (belum
menikah).
Indeks
Pembangunan Manusia
- IPM menjelaskan bagaimana penduduk dapat mengakses hasil pembangunan dalam memperoleh pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan sebagainya.
- IPM diperkenalkan oleh United Nations Development Programme (UNDP) pada tahun 1990 dan dipublikasikan secara berkala dalam laporan tahunan Human Development Report (HDR).
IPM dibentuk oleh 3 (tiga) dimensi dasar:
- Umur panjang dan hidup sehat
- Pengetahuan
- Standar hidup layak
Manfaat IPM
·
IPM merupakan indikator
penting untuk mengukur keberhasilan dalam upaya membangun kualitas hidup
manusia (masyarakat/penduduk).
·
IPM dapat menentukan
peringkat atau level pembangunan suatu wilayah/negara.
·
Bagi
Indonesia, IPM merupakan data strategis karena selain sebagai ukuran kinerja
Pemerintah, IPM juga digunakan sebagai salah satu alokator penentuan Dana
Alokasi Umum (DAU).
Kebutuhan Hidup Minimum/Layak (Khm/Khl)
Berdasarkan Peraturan Presiden No.78 tahun 2015
tentang Pengupahan, Kebutuhan Hidup
Layak yang selanjutnya disingkat KHL adalah standar kebutuhan seorang
pekerja/buruh lajang untuk dapat hidup layak secara fisik dalam 1 bulan.
Sejak diluncurkannya UU No. 13 tahun 2003
tentang Ketenagakerjaan, Pemerintah menetapkan standar KHL sebagai dasar dalam
penetapan Upah Minimum seperti yang diatur dalam pasal 88 ayat 4.
Penetapan Upah Minimum oleh Gubernur dilakukan
setiap tahun berdasarkan KHL dan dengan memperhatikan produktivitas dan
pertumbuhan ekonomi. Peraturan Presiden No.78 tahun 2015 tentang Pengupahan
mengatur mengenai formula perhitungan
Upah Minimum sebagai berikut : Upah Minimum tahun berjalan
ditambah dengan hasil perkalian antara Upah Minimum tahun berjalan dengan
penjumlahan tingkat inflasi nasional tahun berjalan dan tingkat pertumbuhan
produk domestic bruto tahun berjalan. KHL terdapat pada Upah Minimum
tahun berjalan.
KHL terdiri dari beberapa komponen kebutuhan
hidup. Berbeda dengan sistem sebelumnya dimana tiap tahun dewan pengupahan
melakukan peninjauan KHL
dengan melakukan survey pasar , kali ini komponen KHL ditinjau dalam jangka
waktu per 5 (lima) tahun.
Berdasarkan penjelasan diatas, maka dapat dirumuskan dengan
hipotesis:
H1: Terdapat pengaruh yang signifikan antara Indeks
Pembangunan Manusia terhadap Upah Minimum Regional
H2: Terdapat pengaruh yang signifikan antara Kebutuhan
Hidup Minimum terhadap Upah Minimum Regional
H3: Secara simultan terdapat pengaruh yang signifikan
antara Indeks Pembangunan Manusia dan Kebutuhan Hidup Minimum terhadap Upah
Minimum Regional
C.
METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan menggunakan data sosial kependudukan
dan perekonomian provinsi-provinsi di Indonesia. Dalam penelitian ini tidak
dilakukan metode sampling dikarenakan secara umum akan menggambarkan keadaan
provinsi-provinsi di Indonesia.
Untuk menjawab
permasalahan yang diungkapkan dalam
penelitian ini, digunakan metode ekonometrika dengan alat Uji Asumsi Klasik dan
Analisis Regresi.
Model ekonometrik dalam bentuk fungsi regresi linear bergandanya
sebagai berikut:
Yi =β1+β2X1+β3X2+ei
Dimana: Y = UMR
X1 = IPM
X2 = KHM
UMR
UMR atau juga disebut UMP merupakan Upah Minimum Regional/Provinsi
per bulan pada tahun 2015. Data dinyatakan dalam satuan Rupiah dan bersumber
dari Badan Pusat Statistik.
IPM
IPM merupakan Indeks Pembangunan Manusia menurut provinsi pada
tahun 2015. Data dinyatakan dalam satuan persen dan bersumber dari Badan Pusat
Statistik.
KHM
KHM atau juga disebut KHL merupakan Kebutuhan Hidup Minimum selama
sebulan menurut provinsi pada tahun 2015. Data dinyatakan dalam satuan Rupiah
dan bersumber dari Badan Pusat Statistik.
D.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan analisis data panel dengan menggunakan
aplikasi SPSS. Setelah mengestimasi dengan metode asumsi klasik dan regresi
linear, dapat dilihat hasil estimasi sebagai berikut:
Uji Asumsi Klasik
Normalitas
|
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
|
||
|
|
Unstandardized
Residual
|
|
|
N
|
33
|
|
|
Normal
Parametersa,b
|
Mean
|
,0000000
|
|
Std.
Deviation
|
204533,05787685
|
|
|
Most
Extreme Differences
|
Absolute
|
,108
|
|
Positive
|
,085
|
|
|
Negative
|
-,108
|
|
|
Kolmogorov-Smirnov
Z
|
,618
|
|
|
Asymp.
Sig. (2-tailed)
|
,839
|
|
|
a.
Test distribution is Normal.
b.
Calculated from data.
|
||
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai Asymp. Sig. K-S >
0,05, yang artinya menerima H0 sehingga, NILAI RESIDUAL
terdistribusi normal.
Multikolinearitas
|
Coefficientsa
|
|||||||
|
Model
|
Unstandardized
Coefficients
|
Standardized
Coefficients
|
Collinearity
Statistics
|
||||
|
B
|
Std.
Error
|
Beta
|
Tolerance
|
VIF
|
|||
|
1
|
(Constant)
|
-1004053,663
|
655229,421
|
|
|
|
|
|
IPM
|
20203,167
|
8943,245
|
,221
|
,973
|
1,027
|
||
|
KHM
|
,766
|
,087
|
,857
|
,973
|
1,027
|
||
|
a.
Dependent Variable: UMR
|
|||||||
Hasil perhitungan nilai tolerance menunjukkan tidak ada variabel
independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 dan nilai Variance
Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan tidak ada data yang lebih dari 10
sehingga dapat dikatakan tidak terjadi multikolinieritas.
Autokorelasi
|
Runs Test
|
|
|
|
Unstandardized
Residual
|
|
Test
Valuea
|
13968,06319
|
|
Cases
< Test Value
|
16
|
|
Cases
>= Test Value
|
17
|
|
Total
Cases
|
33
|
|
Number
of Runs
|
17
|
|
Z
|
,000
|
|
Asymp.
Sig. (2-tailed)
|
1,000
|
|
a.
Median
|
|
Nilai Asymp. Sig. > 0,05 yang berarti data tidak terdapat
autokorelasi.
Heteroskedastisitas
|
Coefficientsa
|
||||||
|
Model
|
Unstandardized
Coefficients
|
Standardized
Coefficients
|
T
|
Sig.
|
||
|
B
|
Std.
Error
|
Beta
|
||||
|
1
|
(Constant)
|
388086,640
|
418313,208
|
|
,928
|
,361
|
|
IPM
|
-4989,589
|
5709,569
|
-,156
|
-,874
|
,389
|
|
|
KHM
|
,062
|
,056
|
,197
|
1,104
|
,278
|
|
|
a.
Dependent Variable: abs_res
|
||||||
Dari hasil tabel di atas koefisien variabel independen tidak ada
yang signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terdapat
heteroskedasitas.
Setelah data lolos dengan uji asumsi klasik, dilakukan analisis
regresi dengan hasil sebagai berikut:
Regresi Linear
|
Model Summary
|
||||
|
Model
|
R
|
R
Square
|
Adjusted
R Square
|
Std.
Error of the Estimate
|
|
1
|
,849a
|
,721
|
,702
|
211240,834
|
|
a.
Predictors: (Constant), KHM, IPM
|
||||
|
Coefficientsa
|
||||||||||||
|
Model
|
Unstandardized
Coefficients
|
Standardized
Coefficients
|
T
|
Sig.
|
||||||||
|
B
|
Std.
Error
|
Beta
|
||||||||||
|
1
|
(Constant)
|
-1004053,663
|
655229,421
|
|
-1,532
|
,136
|
||||||
|
IPM
|
20203,167
|
8943,245
|
,221
|
2,259
|
,031
|
|||||||
|
KHM
|
,766
|
,087
|
,857
|
8,763
|
,000
|
|||||||
|
a.
Dependent Variable: UMR
|
||||||||||||
|
ANOVAb
|
||||||||||||
|
Model
|
Sum
of Squares
|
df
|
Mean
Square
|
F
|
Sig.
|
|||||||
|
1
|
Regression
|
3,458E12
|
2
|
1,729E12
|
38,744
|
,000a
|
||||||
|
Residual
|
1,339E12
|
30
|
4,462E10
|
|
|
|||||||
|
Total
|
4,796E12
|
32
|
|
|
|
|||||||
|
a.
Predictors: (Constant), KHM, IPM
b.
Dependent Variable: UMR
|
||||||||||||
Output SPSS tersebut di atas dapat ditulis persamaan regresi
sebagai berikut:
Yi = -1004053,663
+ 20203,167X1i + 0,766X2i
Dari tampilan output SPSS model summary, besarnya R2 adalah 0,721,
hal ini berarti 72,1% variasi UMR dapat dijelaskan oleh variasi dari kedua
variabel independen IPM dan KHM. Sedangkan sisanya, (100% - 72,1% = 27,9%)
dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain diluar model.
Dari tabel Coefficients kita bisa melihat bahwa nilai signifikansi
variabel IPM sebesar 0,031 dan KHM sebesar 0,000 signifikan pada 0,05, dapat
disimpulkan bahwa variabel UMR dipengaruhi oleh IPM dan KHM. Jadi, H1
dan H2 diterima.
Dari uji ANOVA atau F test didapat nilai F hitung sebesar 38,744
dengan probabilitas 0.000. Karena probabilias jauh lebih kecil dari 0,05, maka
model regresi dapat digunakan untuk memprediksi UMR atau dapat dikatakan bahwa
IPM dan KHM secara bersama-sama berpengaruh terhadap UMR. Jadi, H3
diterima.
E.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil estimasi, didapati bahwa:
1.
Variabel
Indeks Pembangunan Manusia memiliki pengaruh yang positif dan signifikan
terhadap pembentukan Upah Minimum Regional.
2.
Variabel
Kebutuhan Hidup Minimum memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap
pembentukan Upah Minimum Regional.
3.
Variabel
Indeks Pembangunan Manusia dan Kebutuhan Hidup Minimum secara simultan memiliki
pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pembentukan Upah Minimum Regional.
Dan variabel indpenden yang memiliki pengaruh paling besar terhadap variabel dependen Upah Minimum Regional
adalah Indeks Pembangunan Manusia.
DAFTAR PUSTAKA
Gujarati, Damodar N. 2015. Dasar-Dasar Ekonometrika.
Jakarta: Salemba Empat.
Wikipedia. Upah Minimum Provinsi. https://id.wikipedia.org/wiki/Upah_minimum_provinsi. Diakses pada 30 Desember 2016.
Badan Pusat Statistik. Indeks Pembangunan Manusia. https://www.bps.go.id/Subjek/view/id/26#subjekViewTab1|accordion-daftar-subjek2. Diakses pada 30 Desember 2016.
Gajimu.com. Standar Kebutuhan Hidup Layak (KHL). http://www.gajimu.com/main/gaji/gaji-minimum/komponen-khl. Diakses pada 30 Desember 2016.
Badan Pusat Statistik. 2016. Upah Minimum Regional/Provinsi
(UMR/UMP) per bulan (Dalam Rupiah), 2005-2016. https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/917. Diakses pada 30 Desember 2016.
Badan Pusat Statistik. 2016. Indeks Pembangunan Manusia menurut
Provinsi, 2010-2015 (Metode Baru). https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/1211. Diakses pada 30 Desember 2016.
Badan Pusat Statistik. 2016. Kebutuhan Hidup Minimum/Layak (Khm/Khl)
Selama Sebulan (Rupiah) Menurut Provinsi 2005-2015. https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/1212. Diakses pada 30 Desember 2016.
LAMPIRAN
|
Provinsi
|
IPM
|
KHM
|
UMR
|
|
ACEH
|
69.45
|
1732413
|
1900000
|
|
SUMATERA UTARA
|
69.51
|
1271058
|
1625000
|
|
SUMATERA BARAT
|
69.98
|
1474227
|
1615000
|
|
RIAU
|
70.84
|
1872000
|
1878000
|
|
JAMBI
|
68.89
|
1708174
|
1710000
|
|
SUMATERA SELATAN
|
67.46
|
1974346
|
1974346
|
|
BENGKULU
|
68.59
|
1499826
|
1500000
|
|
LAMPUNG
|
66.95
|
1442898
|
1581000
|
|
KEP. BANGKA BELITUNG
|
69.05
|
2082000
|
2100000
|
|
KEP. RIAU
|
73.75
|
1902598
|
1954000
|
|
DKI JAKARTA
|
78.99
|
2538174
|
2700000
|
|
JAWA BARAT
|
69.50
|
946689
|
1000000
|
|
JAWA TENGAH
|
69.49
|
857728
|
910000
|
|
DI YOGYAKARTA
|
77.59
|
924284
|
988500
|
|
JAWA TIMUR
|
68.95
|
825000
|
1000000
|
|
BANTEN
|
70.27
|
1403556
|
1600000
|
|
BALI
|
73.27
|
1612818
|
1621172
|
|
NUSA TENGGARA BARAT
|
65.19
|
1430064
|
1330000
|
|
NUSA TENGGARA TIMUR
|
62.67
|
1652137
|
1250000
|
|
KALIMANTAN BARAT
|
65.59
|
1504000
|
1560000
|
|
KALIMANTAN TENGAH
|
68.53
|
2254000
|
1896367
|
|
KALIMANTAN SELATAN
|
68.38
|
1691000
|
1870000
|
|
KALIMANTAN TIMUR
|
74.17
|
2026126
|
2026126
|
|
SULAWESI UTARA
|
70.39
|
1641969
|
2150000
|
|
SULAWESI TENGAH
|
66.76
|
1499791
|
1500000
|
|
SULAWESI SELATAN
|
69.15
|
1950000
|
2000000
|
|
SULAWESI TENGGARA
|
68.75
|
1621741
|
1652000
|
|
GORONTALO
|
65.86
|
1864379
|
1600000
|
|
SULAWESI BARAT
|
62.96
|
1981507
|
1655500
|
|
MALUKU
|
67.05
|
2197450
|
1650000
|
|
MALUKU UTARA
|
65.91
|
2333166
|
1577617
|
|
PAPUA BARAT
|
61.73
|
2255113
|
2015000
|
|
PAPUA
|
57.25
|
2171944
|
2193000
|
Tidak ada komentar:
Posting Komentar