Syntax
Literate: Jurnal Ilmiah
Indonesia p�ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 8, No.
11, November 2023
PENGARUH TEKNOLOGI INFORMASI DAN
KOMUNIKASI TERHADAP PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO INDONESIA
Muhammad
Adi Imam Fikri, Dwini Handayani
Fakultas
Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia
E-mail:
[email protected]
Abstrak
Urgensi mengenai pembangunan TIK dan
interkonektivitas antar daerah menjadi sorotan belakangan ini. Penelitian ini
akan menengahi dan menilai perkembangan TIK dengan menganalisis faktor-faktor
yang dapat berdampak pada perekonomian. Dengan begitu dapat dilihat bagaimana
TIK berpengaruh pada perekonomian Indonesia per provinsi. Penelitian ini
dilakukan untuk menambah kontribusi dan memperkaya studi empiris mengenai
Produk Domestik Regional Bruto serta faktor-faktor yang mempengaruhinya,
sebagai masukan bagi para pembuat kebijakan terutama pemerintah pusat dan
pemerintah daerah dalam memberikan stimulus perekonomian daerah dan perspektif
lain dalam melihat TIK dan pengaruhnya bagi PDRB. Namun untuk menangkap hasil
dari pembangunan yang dampaknya tidak langsung terhadap perekonomian diberikan
lag atau jeda 1 tahun sebelumnya pada masing masing variabel. Periode data
variabel terbatas pada PDRB tahun 2017-2021 dan variabel lainnya tahun
2016-2020 karena tujuan penelitian yang ingin melihat gambaran dalam
pembangunan ekonomi ini. Data tersebut kemudian diolah dengan regresi data
panel. Berdasarkan analisis deskriptif dan statistik, dapat ditarik kesimpulan
bahwa Persentase penduduk umur 5 tahun keatas yang mengakses internet memiliki
kontribusi yang cukup baik dalam perekonomian yang digambarkan melalui PDRB.
Namun, ada beberapa faktor yang lebih signifikan dalam memberikan kontribusi
terhadap PDRB Indonesia. Secara agregat, PDRB Indonesia yang meningkat
terpengaruh oleh adanya kehadiran infrastuktur TIK dalam studi ini.
Kata Kunci: TIK, PDRB, Internet
Abstract
The urgency of ICT development and
interconnectivity among regions has recently gained attention. This research
aims to mediate and assess the progress of ICT by analyzing factors that can
impact the economy. Consequently, it can be observed how ICT influences the
economy of each Indonesian province. This study is conducted to contribute and
enrich empirical studies on Regional Gross Domestic Product (GDP) and its
influencing factors. It provides insights for policymakers, especially the
central and local governments, in stimulating regional economies and gaining a
different perspective on ICT and its impact on GDP. However, to capture the
indirect effects of development on the economy, a lag of one year is applied to
each variable. The data period for the GDP variable is limited to 2017-2021,
while for other variables, it is 2016-2020, aligning with the research
objective of examining the economic development overview. These data are then
processed using panel data regression. Based on descriptive and statistical
analysis, it can be concluded that the percentage of the population aged 5 and
above accessing the internet has a significant contribution to the economy as
depicted by GDP. However, there are other more significant factors contributing
to Indonesia's GDP.
Keyword:
ICT, GDP, Internet
Pendahuluan
Pendapatan Domestik Bruto dan Pendapatan Domestik Regional
Bruto (PDRB) merupakan ukuran
perekonomian yang memiliki perbedaan skala. Dalam PDRB, dapat digambarkan kontribusi tiap daerah terhadap pendapatan secara agregat.
Gambar
1
PDRB Harga Konstan Provinsi 2016-2020 dalam Milyar Rupiah Sumber: Badan Pusat Statistik (hasil olahan)
Grafik diatas
menampilkan PDRB 12 Provinsi
di Indonesia dalam kurun waktu tahun 2016- 2020. Dari data
diatas dapat dilihat bahwa DKI Jakarta menjadi penyumbang paling banyak PDB Indonesia dari tahun ke tahun
sejak 2016-2020. Pada tahun
2020, DKI Jakarta sebanyak 1.792,4 Triliun Rupiah. Angka ini mengalami penurunan dari tahun sebelumnya
yang mencapai 1.836,2 Triliun
Rupiah. Hal yang serupa terjadi
pula pada provinsi-provinsi lainnya
kecuali, Papua.
Provinsi Papua pada tahun
2020 mengalami peningkatan sebesar 2,4% dari yang sebelumnya 134,5 Triliun Rupiah menjadi 137,7 Triliun Rupiah. Provinsi Sumatera Utara mencapai angka 533,7 Triliun Rupiah pada tahun 2020 dari sebelumnya 539,5 Triliun Rupiah
pada tahun 2019. PDRB Provinsi
Riau pada tahun 2020 mencapai
angka 489,9 Triliun Rupiah dari yang sebelumnya 495,6 Triliun Rupiah pada tahun 2019. Penurunan juga terjadi pada Provinsi Jawa Barat dan Jawa Tengah, Jawa Barat turun sebesar 2,5% sedangkan Jawa Tengah turun sebesar 2,7%. Provinsi Jawa Barat
menorehkan angka PDRB pada
2020 1.453,3 Triliun Rupiah. Sedangkan
PDRB Jawa Tengah pada tahun 2020 senilai
965,2 Triliun Rupiah.
Pemerintah Indonesia dalam
mengoptimalisasi arah pembangunan dalam mendukung tujuan Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2020-2024 telah
dilengkapi dengan Kerangka Infrastruktur 2020-2024.
Dalam proyek prioritas strategis (major project) RPJMN 2020-2024 disebutkan bahwa infrastruktur TIK untuk mendukung transformasi digital sebagai salah satu proyeknya. Manfaat dari proyek ini adalah
untuk mengurangi kesenjangan digital dan menyediakan
layanan internet cepat�� untuk
mendukung digitalisasi
sektor ekonomi, sosial, dan pemerintahan. Stigler
(1961), mengatakan
bahwa identifikasi penjual dan penemuan harga mereka hanya
satu contoh peran besar pencarian
informasi dalam kehidupan ekonomi. Serupa ada masalah
dalam mendeteksi bidang yang menguntungkan untuk investasi dan dalam pilihan pekerja
terhadap industri, lokasi, dan pekerjaan. Hal ini secara langsung
mengatakan bahwa terdapat information cost yang dilibatkan
dalam aktivitas jual-beli. Oleh karena itu diharapkan dengan adanya perkembangan
teknologi informasi dan komunikasi dapat mengurangi biaya ini. Selain itu, perkembangan teknologi informasi dan komunikasi ini juga mempengaruhi faktor produksi dalam tiap kegiatan
ekonomi.
Terdapat beberapa
kebijakan di Indonesia terkait
pembangunan infrastruktur
TIK dan pemanfaatannya. Antara lain adalah pembangunan infrastruktur kabel optik fiber yang terdapat pada
program �Palapa Ring�. Palapa Ring Broadband adalah sebuah inisiatif untuk membangun infrastruktur jaringan serat optik di 57 kabupaten/kota yang terletak di daerah terpencil dengan kondisi geografis yang sulit dan memiliki potensi pengguna yang relatif kecil.
Tujuan dari
proyek ini adalah menciptakan sebuah kerangka utama bagi sistem
telekomunikasi nasional
yang dapat mencakup seluruh wilayah Indonesia, termasuk
514 kabupaten/kota lainnya. Pembangunan ini juga didukung dengan pembangunan Base Transceiver Station (BTS) di berbagai kabupaten/kota di Indonesia. Selanjutnya adalah penataan spektrum frekuensi dalam jaringan TIK yang disebut farming and refarming frequency spectrum.
Spektrum frekuensi
saat ini masih dikuasai oleh stasiun televisi analog. Hal ini menghalangi program penyelenggaraan layanan 5G yang dianggap membutuhkan frekuensi pita lebar yang luas. Oleh karena itu, terdapat program Analog
Switch Off (ASO) yang mengharuskan tiap stasiun televisi
beralih kepada frekuensi televisi digital. Apabila program ini berjalan maka penataan
frekuensi di Indonesia akan
lebih baik. Sehingga konektivitas layanan 5G bisa berjalan secara leluasa. Program lainnya terkait pendidikan yaitu literasi digital. Pemerintah menjalankan program literasi digital yang diinisiasi
oleh Kementerian Komunikasi dan Informatika.
Program ini berisi dengan program Digital Leadership Academy, Gerakan Nasional
Literasi Digital Siberkreasi
dan Digital Talent Scholarship.
Indeks Pembangunan Teknologi
Informasi dan Komunikasi
(IP-TIK) merupakan suatu ukuran standar yang dapat menggambarkan tingkat pembangunan teknologi informasi dan komunikasi suatu wilayah, kesenjangan digital, serta potensi pengembangan TIK. IP-TIK disusun oleh 11 indikator yang dikombinasikan menjadi 3 subindeks, yaitu subindeks akses dan infrastruktur, subindeks penggunaan, dan subindeks keahlian. Skala IP-TIK berada
pada rentang 0-10, dimana semakin tinggi nilai indeks menunjukkan
pembangunan TIK suatu wilayah
semakin pesat, demikian pula sebaliknya, semakin rendah nilai indeks menunjukkan
pembangunan TIK di suatu
wilayah relatif masih lambat.
Menurut data yang dirilis
oleh Badan Pusat Statistik, pada tahun
2020 Indikator Pembangunan Teknologi
Informasi dan Komunikasi
(IP-TIK) Indonesia sebesar 5,59. Angka tersebut naik dari tahun sebelumnya yang hanya 5,32 pada tahun 2019. Hal ini memberikan sinyal positif bahwa perkembangan TIK di
Indonesia sudah semakin maju, dari angka
tersebut, provinsi DKI
Jakarta menjadi provinsi
yang nilai IP-TIK nya
paling tinggi yaitu 7,46. Sedangkan untuk provinsi yang mendapatkan nilai paling rendah dalam IP-TIK adalah Provinsi Papua.
Urgensi mengenai
pembangunan TIK dan interkonektivitas
antar daerah menjadi sorotan belakangan ini. Penelitian ini akan menengahi dan menilai p bagaimana teknologi informasi dan komunikasi berpengaruh pada PDRB
Indonesia serta pengaruh variabel pembentuk lainnya terhadap PDRB. Dengan begitu dapat
dilihat bagaimana teknologi informasi dan komunikasi berpengaruh pada perekonomian Indonesia per provinsi.
Hal ini
dilakukan untuk menambah kontribusi dan memperkaya studi empiris mengenai Produk Domestik Regional Bruto serta faktor-faktor yang mempengaruhinya, sebagai masukan bagi para pembuat kebijakan terutama pemerintah pusat dan pemerintah daerah dalam memberikan
stimulus perekonomian daerah
dan perspektif lain dalam melihat teknologi informasi dan komunikasi dan pengaruhnya bagi PDRB.
Robert Solow mengembangkan
model pertumbuhan (Solow Growth Model) yang menghubungkan antara pertumbuhan ekonomi dengan perkembangan faktor-faktor produksi. Dalam modelnya, Solow (1957) menghubungkan
faktor besaran modal, tenaga kerja dan kemajuan tekologi dalam suatu perekonomian
memiliki pengaruh terhadap hasil (output) barang dan jasa. Pendapat Abramovitz (1973) dalam pengembangan model yang menunjukan
variasi dalam sumber pertumbuhan ekonomi.
Pentingnya transformasi
dalam pembangunan tidak hanya terbatas
dalam kerangka efisiensi ataupun akumulasi dari faktor kapital, tenaga kerja dan sumber daya manusia
saja. Akan tetapi, peran teknologi sudah dapat dirasakan
dalam faktor sumber daya manusia.
Dalam kerangka Solow, pertumbuhan
teknologi adalah peningkatan dalam pengetahuan, inovasi, dan efisiensi yang mengarah pada peningkatan produktivitas. Kemajuan teknologi memungkinkan masyarakat untuk melakukan lebih banyak hal
dengan sumber daya yang sama atau bahkan lebih
sedikit, meningkatkan efisiensi tenaga kerja.
Cronin (1993) menyatakan
temuannya yang mengatakan
di level negara ataupun yang lebih
kecil terdapat pengaruh terhadap kegiatan ekonomi yang disebabkan investasi telekomunikasi maupun sebaliknya. Wang (1999) dengan
risetnya yang mengatakan bahwa meskipun tidak ditemukan secara langsung hubungan penggunaan teknologi informasi terhadap pertumbuhan ekonomi, apabila pemerintah lebih memfokuskan kepada strategi pengembangan yang didasarkan pada
teknologi akan lebih baik. Colecchia A. (2002) melihat
bahwa tidak hanya investasi TIK saja yang berpengaruh tetapi, penggunaan TIK dan adopsi dari TIK dalam produksi.
TIK juga berdampak
baik pada produktivitas tenaga kerja dan total faktor produksi. Dengan adanya investasi
terhadap TIK akan membawa pertumbuhan faktor produksi total kearah yang positif (Stiroh,
2002). Splezia
(2013) menemukan
dampak positif dari investasi teknologi informasi dan komunikasi. Albiman (2017) memperlihatkan
adanya dampak signifikan dari TIK terhadap perekonomian di
negara-negara sub-sahara Afrika.
Dengan penggunan
TIK yang tepat sasaran maka perekonomian dapat tumbuh secara
signifikan. Haftu (2019) peningkatan
penetrasi telepon seluler dan internet berhubungan erat dengan peningkatan
pertumbuhan ekonomi di
negara-negara tersebut. Faktor-faktor
lain seperti stabilitas politik, investasi dalam sektor TIK, dan akses ke keuangan
juga memainkan peran penting dalam memperkuat
hubungan antara TIK dan pertumbuhan ekonomi.
Toader (2018) menemukan
dampak positif dari infrastruktur TIK terhadap pertumbuhan ekonomi. Peningkatan infrastruktur TIK, termasuk peningkatan tingkat penetrasi telepon seluler dan internet, serta peningkatan kecepatan internet, secara erat terkait
dengan pertumbuhan ekonomi. Myovella (2020) membuktikan
bahwa dengan adanya TIK bisa membawa dampak positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal ini dibuktikan melalui penggunaan telepon genggam dan penggunaan internet dalam masyarakat. Tidak hanya itu, Biaya transaksi
dalam layanan keuangan secara drastis berkurang berkat kehadiran teknologi informasi dan komunikasi (Myovella
et al., 2020).
Pertumbuhan pesat
TIK telah menciptakan lapangan kerja baru, mendukung perdagangan elektronik, meningkatkan pengembangan modal manusia, memfasilitasi penyebaran informasi, dan dampak jaringan (Adeleye
& Eboagu, 2019). Secara
tidak langsung, ICT meningkatkan pertumbuhan dengan mendorong kebebasan ekonomi, stabilitas sosial dan politik, dampak jaringan dan efisiensi produktif (Thompson
Jr & Garbacz, 2011).
Dengan adanya
kebijakan yang sesuai akan membuat perkembangan
ekosistem digital lebih baik. Hal ini diperlukan
kebijkan yang relevan dan mendukung kepada kemudahan pembentukan ekosistem digital yaitu pembangunan infrastruktur layanan digital, konektivitas layanan digital, digitalisasi kegiatan rumah tangga dan faktor-faktor produksi digital (Katz
& Callorda, 2018).
Dasar pemikiran
yang digunakan pada penelitian
ini merupakan model neo-klasik fungsi produksi
agregat yang dibentuk oleh
Solow (1956). Fungsi ini menghubungkan antara masukan (input) dari produksi dengan keluaran (output) dari produksi. Hal ini digambarkan dengan model persamaan berikut:
Yit = Ait x f(kit,lit)
Pada persamaan tersebut digambarkan Yit sebagai�kapital/modal, kit menggambarkan�tenaga�kerja dan lit menggambarkan�Ait menggambarkan�total
factor productivity (TFP). i merupakan individu observasi
dan t adalah tahun/bulan observasi. Untuk mengidentifikasi pengaruh�TIK terhadap perekonomian maka fungsi dari variabel
Ait ditransformasi�menjadi TIK. Maka persamaannya menjadi:
Ait = f(TIK)
Lalu disubtitusi ke dalam persamaan sebelumnya yaitu:
Yit = (kit,lit�TIKit)
Dalam ekonometri persamaan ini digambarkan seperti:
Yit = α + β1 kit
+ β2 lit + β3 TIKit
+ β4it uit
Dengan begitu dapat dikatakan bahwa total keluaran (output) merupakan hasil dari fungsi persamaan dari modal/kapital, tenaga kerja dan fungsi TIK yang diambil pada penelitian ini. Hal ini diambil dengan asumsi bahwa variabel lainnya yang diluar persamaan dianggap tidak berubah atau tetap sama (ceteris paribus).
Metode Penelitian
Data yang
digunakan dalam analisis adalah data sekunder, yaitu data resmi yang berasal
dari institusi negara yaitu Kementrian Komunikasi dan Informatika, dan Badan
Pusat Statistik. Periode data yang digunakan adalah data tahunan periode tahun
2017-2021. Namun untuk menangkap hasil dari pembangunan yang dampaknya tidak
langsung terhadap perekonomian diberikan lag atau jeda 1 tahun sebelumnya pada
masing masing variabel. Periode data variabel terbatas pada PDRB tahun
2017-2021 dan variabel lainnya tahun 2016-2020 karena tujuan penelitian yang
ingin melihat fenomena kontemporer dalam pembangunan ekonomi ini. Data tersebut
kemudian diolah dengan regresi data panel.
Tabel 1
Data-Data yang Digunakan Serta Sumber Data
|
No |
Data |
Jenis Variabel |
Satuan |
Sumber Data |
|
1. |
Produk Domestik Bruto
Per Kapita Harga Konstan Tahun
2017-2021 |
Variabel Dependen |
Ribu Rupiah |
Badan Pusat Statistik |
|
2. |
Persentase Penduduk Umur 5 Tahun Keatas Yang Mengakses Internet 3 Bulan Terakhir Tahun
2016-2020 |
Variabel Independen |
Persentase |
Badan Pusat Statistik |
|
3. |
Persentase Angkatan Kerja
yang Berkerja terhadap jumlah penduduk umur
15 tahun keatas
Tahun 2016- 2020 |
Variabel Independen |
Persentase |
Badan Pusat Statistik |
|
4. |
Investasi (Penanaman Modal
Dalam Negeri dan Penanaman� Modal Luar Negeri) Tahun 2016-2020 |
Variabel Independen |
Miliar Rupiah |
Badan Pusat Statistik |
|
5. |
Persentase Penduduk Berumur
15 Tahun ke Atas menurut
Provinsi dan Ijazah/STTB Tertinggi yang Dimiliki (Diploma I) keatas, 2016-2020 |
Variabel Independen |
Jumlah tahun |
Badan Pusat Statistik |
Model persamaan
regresi linier yang akan digunakan adalah sebagai berikut:
Ln_PDRB= α + β1
Lag_INTit-1 + β2 Lag_LnINVit-1 + β3 Lag_EMPit-1 + β7 Lag_EDU
it-1 + β9it uit
PDRB = Produk Domestik
Regional Bruto 2017-2021
INT = Persentase penduduk
Umur 5 Tahun Keatas Yang Mengakses Internet 3 Bulan Terakhir 2016-2020
EMP��� = Densitas Angkatan kerja yang berkerja per penduduk usia kerja
2016-2020 (persen) INV��������� =
Penanaman modal dalam negeri dan luar negeri 2016-2020
EDU��� = Tingkat Pendidikan (Persentase Penduduk Laki-Laki dan Perempuan
Berumur 15 Tahun ke Atas di Daerah Perkotaan dan Perdesaan menurut Provinsi dan
Ijazah/STTB minimal diploma I yang Dimiliki) 2016-2020
�������� = Konstanta.
β1-9���������������� = Koefisien regresi variabel independen TIK. Prediksi awal tanda dari koefisien ini diharapkan bernilai Positif karena dampak pemanfaatan infrastuktur TIK seharusnya menambah tingkat PDRB
uit��������� = Komponen eror.
Hasil dan Pembahasan
Secara deskriptif variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini bisa dijelaskan melalui tabel berikut:
Tabel 2 Statistik Deskriptif Sampel Penelitian
|
Variable |
Obs |
Mean |
Std. Dev. |
Min |
Max |
|
|
|
|
|
|
|
|
lnPDRB |
170 |
10,48 |
0,54 |
9,38 |
12,07 |
|
Lag_INT |
170 |
37,36 |
1,36 |
11,62 |
77,61 |
|
Lag_EMP |
170 |
70,02 |
3,45 |
61,64 |
79,68 |
|
Lag_EDU |
170 |
9,88 |
2,58 |
4,93 |
19,40 |
|
Lag_lnINV |
170 |
9,14 |
1,25 |
5,78 |
11,58 |
Pada tabel
diatas, nilai terendah dari variabel
penduduk yang mengakses
internet (INT) adalah 11,62% dengan
nilai tertinggi 77,61% dan nilai rata-rata sebesar 37,36%. Sedangkan nilai terendah dari variabel
Angkatan kerja yang berkerja
terhadap total Angkatan kerja
(EMP) adalah 61,64% dengan nilai tertinggi 79,68% dan nilai rata-rata sebesar 70,02%.
Tabel 2 Menjelaskan tingkat
pendidikan penduduk yang memiliki ijazah Diploma I keatas memilki nilai terendah
5,78% dengan nilai tertinggi 11,58% dan nilai
rata-rata sebesar 9,14%.
Persentase Penduduk Umur 5 Tahun Keatas
Yang Mengakses Internet 3 Bulan Terakhir
1.
Indonesia secara agregat mengalami penurunan yang cukup signifikan dari
angka 25,37% pada tahun 2016 menjadi 53,73% pada tahun 2020.
2.
Nilai terkecil pada tahun 2016 dicatatkan oleh provinsi Papua Barat
dengan nilai 11,62% sedangkan di tahun 2020 sebesar 25,52%.
3.
Proporsi persentase penduduk umur 5 tahun keatas yang mengakses internet
3 bulan terakhir terbesar dipimpin oleh DKI Jakarta. Dengan persentase pada
tahun 2016 sebesar 50,14% dan di tahun 2020 senilai 77,61%
Program pemerintah
terkait infrastruktur TIK seperti palapa ring, pembangunan
BTS, dan pembangunan infrastruktur
pendukung lainnya telah berjalan. Terutama semenjak program terkait infrastruktur digital
pada tahun 2016 berjalan yaitu palapa ring. Program yang disebut
dengan �tol udara� ini, dimulai
pada tahun 2016 dan berakhir
pada tahun 2019 awal. Bentuk pembangunan dalam program ini adalah pembangunan kabel optik yang dibangun di dasar laut guna mendukung
layanan internet yang lebih
baik.
Pada program ini
juga mendukung konektivitas
daerah terpencil dan terjauh untuk mendapatkan
akses yang sama terhadap layanan internet guna mendukung pembangunan nasional. Peningkatan penggunaan internet
yang terjadi baik di daerah perkotaan maupun perdesaan, membuktikan indikasi bahwa adanya infrastruktur
TIK yang membaik. Albiman
(2017) menemukan bukti bahwa internet memang berkontribusi pada Pembangunan ekonomi.
Kontribusi ini harus diiringi dengan arah pembangunan
yang baik salah satunya dalam pengembangan kemampuan sumber daya manusia, kualitas
institusi, pengembangan finansial dan investasi domestik.
Secara kasat mata peningkatan ini terus terjadi
dari tahun ke tahun. Apabila
pemanfaatan internet ini tepat guna, maka
dapat mendorong kegiatan ekonomi yang ada. Falck (2020) menemukan bukti bahwa keterampilan
TIK mendukung adanya kenaikan upah. Dengan adanya keterampilan
TIK yang tinggi memberikan manfaat kemungkinan upah yang lebih tinggi. Dengan adanya keterampilan TIK dan peningkatan akses internet yang mudah dan cepat maka akan memberikan
insentif ke perekonomian secara langsung maupun tidak langsung.
Bagaimana pun, pentingnya
keterampilan ataupun infrastruktur TIK tidak hanya sekedar terkait
kenaikan upah atau peluang kerja
saja. Akan tetapi memungkinkan adanya kenaikan permintaan terhadap keterampilan TIK dan akses internet yang cepat dan mudah karena adanya
perkembangan teknologi.
Angkatan kerja yang berkerja terhadap penduduk usia kerja
1.
Indonesia secara agregat mengalami penurunan pada tahun 2020 sebesar
0,15% menjadi 69,21%. Namun dari rentang waktu 2016-2019 terjadi peningkatan
yang cukup signifikan dari angka 68,06% pada tahun 2016 menjadi 69,37% pada
tahun 2019.
2.
Nilai terkecil pada tahun 2016 dicatatkan oleh provinsi Sulawesi Selatan
dengan nilai 61,64% sedangkan di tahun 2020 nilai terkecil masih dicatatkan
oleh provinsi Maluku sebesar 61,85%.
3.
Proporsi Angkatan kerja yang berkerja terhadap penduduk usia kerja
terbesar dipimpin oleh Bali. Dengan persentase pada tahun 2018 sebesar 79,68%
dan di tahun 2020 senilai 77,02%.
Tingkat pendidikan berdasarkan ijazah yang dimiliki
(Diploma I keatas)
Dalam rentang
waktu tahun 2016 hingga tahun 2020, Tingkat pendidikan berdasarkan ijazah
yang dimiliki (Diploma I keatas)
mengalami fluktuasi peningkatan.� Sebagai contoh, DI Yogyakarta sebagai kota pelajar
yang harusnya Tingkat pendidikan
berdasarkan ijazah yang dimiliki
(Diploma I keatas) selalu meningkat. Secara berturut-turut pada tahun 2016-
2018 persentase Tingkat pendidikan
berdasarkan ijazah yang dimiliki
(Diploma I keatas) sebesar
12,89%, 12,39%, 13,79% lalu meningkat
kembali pada tahun 2019 menjadi 15,09%.
Pada tahun
2020 terjadi peningkatan hingga 15,73%. Hal yang berbeda terjadi dengan provinsi Kalimantan Timur. Provinsi
Kalimantan Timur mengalami peningkatan
angka persentase dari tahun 2016 hingga tahun 2020. Jumlah Tingkat pendidikan berdasarkan ijazah yang dimiliki
(Diploma I keatas) provinsi
Kalimantan Timur pada tahun 2016 mencapai
10,2%. Persentase tersebut terus meningkat pada tahun 2017 yang berakhir pada peningkatan di tahun 2020 menjadi 11,84%.
Gyimah-Brempong
(2006) menganalisis hubungan
antara sumber daya manusia berpendidikan
tinggi dengan pertumbuhan ekonomi per kapita. Dalam penelitian ini, disimpulkan bahwa sumber daya
manusia dengan pendidikan yang tinggi berdampak positif dan signifikan. Bahkan menurut tulisan ini jenjang pendidikan harus dipisahkan berdasarkan tingkatannya untuk melihat bagaimana
tiap tingkatan pendidikan berpengaruh dalam perekonomian.
Dalam pertumbuhan
ekonomi endogen, Romer (1986) menjelaskan
bahwa pengetahuan merupakan salah satu faktor penting dalam pertumbuhan ekonomi. Hal ini membedakan dengan teori pertumbuhan ekonomi Solow yang mengedepankan faktor eksogen. Dalam hal ini dianggap
bahwa pengetahuan atau pendidikan memainkan peran penting dalam pertumbuhan
ekonomi.
Investasi (Penanaman modal dalam negeri dan luar negeri)
Penanaman modal baik
dalam negeri maupun luar negeri berdampak signifikan pada perekonomian nasional. Dengan adanya penanaman modal dalam negeri dapat mendorong pertumbuhan ekonomi, peningkatan daya saing, pengembangan
infrastruktur dan peningkatan
keterampilan dan produktivitas
tenaga kerja. Sedangkan penanaman modal luar negeri menjamin adanya transfer teknologi dan pengetahuan, peningkatan ekspor, peningkatan investasi dan penciptaan lapangan kerja, peningkatan kompetisi dan efisiensi.
1. Proporsi
nilai investasi yang terbesar berdasarkan catatan adalah Jawa Barat sebesar 106.559 (dalam miliar rupiah).
2. Nilai yang terkecil
adalah Papua pada tahun
2018 hanya mendapatkan sebesar 830 (dalam miliar rupiah).
Hasil analisis
regresi data panel menggunakan
metode estimasi generalized
least square dan Newey-West standard errors (HAC) terlihat
pada Tabel 3.
Tabel 3
Hasil Estimasi Metode Generalized Least Square dan Newey-West Standard
Errors.
|
Variable |
gls |
newey |
|
|
|
|
|
INT |
.00956851 ** |
.00956851 ** |
|
EMP |
-.00333671 |
-.00333671 |
|
EDU |
.060492*** |
.060492*** |
|
INV |
.16036851*** |
.16036851*** |
|
_cons |
8.2936658*** |
8.2936658*** |
|
|
|
|
|
N |
170������������������ 170 |
|
|
|
|
|
|
Legend: |
*p<0.05;
** p<0.01; *** p<0.001 |
|
Persentase Penduduk
Umur 5 Tahun Keatas Yang Mengakses Internet dengan taraf signifikansi
1% memiliki hubungan positif terhadap Produk Domestik Regional Bruto dengan koefisien sebesar 0,095 dari hasil estimasi kedua metode baik
GLS ataupun Newey (HAC). Persentase
Angkatan Kerja yang Berkerja
terhadap jumlah penduduk umur 15 tahun keatas tidak
berpengaruh dari hasil estimasi kedua metode baik
GLS ataupun Newey (HAC).
Kemudian, Investasi
(Penanaman Modal Dalam Negeri dan Penanaman
Modal Luar Negeri) dengan taraf
signifikansi 0,1% memiliki hubungan positif terhadap Produk Domestik Regional Bruto dengan koefisien sebesar 0,160 dari hasil estimasi
kedua metode baik GLS ataupun Newey (HAC). Persentase penduduk berumur 15 tahun ke atas menurut
provinsi dan ijazah/STTB Tertinggi
yang Dimiliki (Diploma I) keatas
dengan taraf signifikansi 0,1% memiliki hubungan positif terhadap Produk Domestik Regional Bruto dengan koefisien sebesar 0,0604 dari hasil estimasi
kedua metode baik GLS ataupun Newey (HAC).
Pada tinjauan literatur sebelumnya diketahui bahwa Erumban (2016) dan Pradhan (2014) menemukan
kesimpulan dalam penelitiannya infrastruktur telekomunikasi memiliki pengaruh positif terhadap perekonomian. Dalam menganalisis temuan ini, penelitian ini melihat bagaimana
internet berpengaruh pada perekonomian.
Persentase penduduk umur 5 tahun keatas
yang mengakses internet dalam
kontribusi PDRB di Indonesia.
Secara rata-rata apabila
persentase penduduk umur 5 tahun keatas
yang mengakses internet dapat
ditingkatkan sebesar 1 (satu) persen maka
akan dapat meningkatkan PDRB per kapita sebanyak 0,095%. Ini mendukung asumsi Albiman (2017), Haftu (2019) dan Toader (2018) bahwa
infrastruktur telekomunikasi
memiliki pengaruh positif terhadap perekonomian terutama internet. Dengan adanya perkembangan
TIK mendorong kegiatan-kegiatan
ekonomi dan pengembangan sumber daya manusia.
Hal yang serupa
terjadi pada Investasi (Penanaman Modal Dalam Negeri dan Penanaman
Modal Luar Negeri). Apabila terjadi
peningkatan sebanyak 1 (satu) persen maka
akan dapat meningkatkan PDRB sebanyak
0,160%. Dengan adanya hubungan yang positif ini pemerintah bisa mengambil kebijakan untuk memperluas peluang investasi. Perkembangan ekonomi sangat bergantung dengan pertumbuhan investasi yang ada.
Dengan adanya
perkembangan kapital/modal ini menjadi salah satu faktor pertumbuhan
ekonomi. Adanya instrumen-instrumen
pemerintah yang memudahkan bagi pemilik modal melakukan investasi dapat mendorong perekonomian secara langsung. Apabila investasi ini dikolaborasikan
dengan perkembangan TIK
yang sudah ada, ini akan memperluas
pasar.
Adanya perluasan pasar dan peluang dari adanya investasi
merupakan salah satu bentuk bagaimana investasi berpengaruh pada perekonomian. Pada tingkat pendidikan yang tinggi, penelitian ini menemukan bahwa Persentase penduduk berumur 15 tahun ke atas menurut
provinsi dan ijazah/STTB Tertinggi
yang Dimiliki (Diploma I) keatas
memiliki hubungan positif terhadap Produk Domestik Regional Bruto.
Apabila terjadi
peningkatan sebanyak 1 (satu) persen dari
persentase ini maka akan dapat
meningkatkan PDRB sebanyak
0,0604%. tingkat pendidikan
yang tinggi memberikan dasar pengetahuan, keterampilan, kolaborasi, dan budaya yang mendukung inovasi dalam ekonomi.
Melalui pendidikan yang baik, individu dan masyarakat dapat menciptakan, mengadopsi, dan mengimplementasikan ide-ide baru
yang berdampak positif pada
pertumbuhan ekonomi, efisiensi, dan daya saing.
Kesimpulan
Berdasarkan
analisis deskriptif, Persentase penduduk umur 5 tahun keatas yang mengakses
internet berdampak sangat besar dalam perekonomian di Indonesia. Bahkan secara
garis besar dapat ditarik kesimpulan bahwa Persentase penduduk umur 5 tahun
keatas yang mengakses internet memiliki kontribusi yang cukup baik dalam
perekonomian yang digambarkan melalui Produk Domestik Regional Bruto. Namun,
ada beberapa faktor yang lebih signifikan dalam memberikan kontribusi terhadap
PDRB Indonesia. Secara agregat, PDRB Indonesia yang meningkat terpengaruh oleh
adanya kehadiran infrastuktur TIK dalam studi ini. Secara deskriptif, masih terdapat
disparitas dalam variabel pembentuk infrastuktur TIK di Indonesia.
Berdasarkan
analisis regresi data panel dari 34 provinsi di Indonesia, langkah terbaik
dalam meningkatkan PDRB di Indonesia adalah dengan meningkatkan penggunaan
internet yang tepat guna. Hal ini dibuktikan melalui nilai kontribusi yang
positif pada hasil� analisis regresi data
panel tersebut. Internet juga memfasilitasi kolaborasi dan pertukaran informasi
antara individu, kelompok, dan organisasi. Apabila hal ini diaplikasikan ke
dalam kegiatan ekonomi, maka akan muncul efisiensi produktivitas.
Selain
itu, sebagai sumber informasi yang tidak terbatas internet menawarkan
peluang-peluang ekonomi yang ada dalam masyarakat. Perluasan pasar juga menjadi
salah satu dampak penting melihat fenomena e- commerce belakangan ini. Dengan
adanya perluasan pasar ini, indikator ekonomi�
akan lebih mudah bergerak kearah yang positif. Dengan kata lain, adanya
studi ini menunjukan bahwa pengaruh telekomunikasi masih erat keterkaitannya
terhadap PDRB.
Abramovitz, Moses, & David, Paul A. (1973).
Reinterpreting economic growth: parables and realities. The American
Economic Review, 63(2), 428�439.
Adeleye,
Ngozi, & Eboagu, Chiamaka. (2019). Evaluation of ICT development and
economic growth in Africa. NETNOMICS: Economic Research and Electronic
Networking, 20, 31�53. https://doi.org/10.1007/s11066-019-09131-6
Albiman,
Masoud Mohammed, & Sulong, Zunaidah. (2017). The linear and non-linear
impacts of ICT on economic growth, of disaggregate income groups within SSA
region. Telecommunications Policy, 41(7�8), 555�572.
https://doi.org/10.1016/j.telpol.2017.07.007
Colecchia,
Alessandra, & Schreyer, Paul. (2002). ICT investment and economic growth in
the 1990s: is the United States a unique case?: a comparative study of nine
OECD countries. Review of Economic Dynamics, 5(2), 408�442.
https://doi.org/10.1006/redy.2002.0170
Cronin,
Francis J., Parker, Edwin B., Colleran, Elisabeth K., & Gold, Mark A.
(1993). Telecommunications infrastructure investment and economic development. Telecommunications
Policy, 17(6), 415�430.
Erumban,
Abdul A., & Das, Deb Kusum. (2016). Information and communication
technology and economic growth in India. Telecommunications Policy, 40(5),
412�431. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2015.08.006
Haftu,
Girmay Giday. (2019). Information communications technology and economic growth
in Sub-Saharan Africa: A panel data approach. Telecommunications Policy,
43(1), 88�99. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2018.03.010
Katz,
Raul, & Callorda, Fernando. (2018). The economic contribution of broadband,
digitization and ICT regulation. International Telecommunication Union,
Published in Switzerland, Geneva.
Myovella,
Godwin, Karacuka, Mehmet, & Haucap, Justus. (2020). Digitalization and
economic growth: A comparative analysis of Sub-Saharan Africa and OECD
economies. Telecommunications Policy, 44(2), 101856.
https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.101944
Pradhan,
Rudra P., Arvin, Mak B., Bahmani, Sahar, & Norman, Neville R. (2014).
Telecommunications infrastructure and economic growth: comparative policy
analysis for the G-20 developed and developing countries. Journal of
Comparative Policy Analysis: Research and Practice, 16(5), 401�423.
https://doi.org/10.1080/13876988.2014.960227
Spiezia,
Vincenzo. (2013). ICT investments and productivity: Measuring the contribution
of ICTS to growth. OECD Journal: Economic Studies, 2012(1),
199�211. https://doi.org/10.1787/19952856
Stigler,
George J. (1961). The economics of information. Journal of Political Economy,
69(3), 213�225.
Stiroh,
Kevin J. (2002). Are ICT spillovers driving the new economy? Review of
Income and Wealth, 48(1), 33�57.
Thompson
Jr, Herbert G., & Garbacz, Christopher. (2011). Economic impacts of mobile
versus fixed broadband. Telecommunications Policy, 35(11),
999�1009. https://doi.org/10.1016/ j.telpol.2011.07.004
Wang,
Eunice Hsiao hui. (1999). ICT and economic development in Taiwan: analysis of
the evidence. Telecommunications Policy, 23(3�4), 235�243.
|
Copyright holder: Muhammad Adi Imam Fikri, Dwini Handayani (2023) |
|
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia |
|
This article is licensed under: |