DETERMINAN MIGRASI RISEN MASUK TINGKAT KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA TAHUN 2012 Dyah Pramedia Nesya, Omas Bulan Samosir Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia, Jl. Prof. Dr. Sumitro Djojohadikusumo, UI Depok, 16424, Indonesia Email:
[email protected]
Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari determinan sosial, ekonomi dan lingkungan terhadap migrasi risen masuk di Indonesia. Determinan variabel yang digunakan ialah PDRB per kapita, kemiskinan, pendidikan, kesehatan, infrastruktur, lingkungan dan kriminalitas. Metode yang digunakan yaitu regresi OLS menggunakan data cross section, yaitu tahun 2012. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh variabel independen berpengaruh signifikan terhadap migrasi risen masuk. PDRB per kapita, pendidikan, kesehatan, infrastruktur, dan lingkungan berpengaruh positif terhadap migrasi risen masuk, sementara kemiskinan dan kriminalitas berpengaruh negatif terhadap migrasi risen masuk.
Determinants of Recent In-migration at District Level in Indonesia in 2012 Abstract This study is focusing on the socio-economic and amenities determinants of recent in-migration in Indonesia. The determinants are GDP per capita, poverty, education, health, infrastructure, water facilities, and criminality at the level of district/city. The method used in this research is OLS regression with cross section data in 2012. The results indicate that GDP per capita, education, health, infrastructure, and amenities have positive effect on recent inmigration, while poverty and criminality have negative impact on with recent in-migration. Keywords: Determinants of recent in-migration, district, Indonesia
Pendahuluan Indonesia merupakan negara dengan penduduk terbanyak keempat di dunia. Berdasarkan sensus penduduk tahun 2010, jumlah penduduk Indonesia adalah sebesar 237.641.326 jiwa. Dengan penduduk yang berjumlah besar, Indonesia memiliki pertumbuhan ekonomi yang cukup pesat. Pertumbuhan ekonomi Indonesia pada tahun 2012 meningkat sebesar 6,23 persen dibandingkan dengan tahun sebelumnya, dilihat dari nilai Produk Domestik Bruto (PDB) atas dasar harga konstan 2000 pada tahun 2012 mencapai Rp2.618,1 triliun menurut Badan Pusat Statistik. Walaupun pertumbuhan ekonomi Indonesia terus meningkat setiap tahunnya, pembangunan daerah di Indonesia masih tergolong belum merata. 1 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
Permasalahan pembangunan yang tidak merata menyebabkan adanya disparitas pertumbuhan ekonomi antar daerah di Indonesia. Nilai Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia atas dasar harga berlaku pada tahun 2010 ialah sebesar Rp6.446,9 triliun, dan distribusi persentase PDB Nasional tersebut dikuasai oleh Pulau Jawa. Struktur perekonomian Indonesia pada tahun 2010 masih didominasi oleh provinsi di Pulau Jawa yang menyumbangkan kontribusi terhadap PDB sebesar 58,06%, diikuti oleh Pulau Sumatera sebesar 23,12%, Pulau Kalimantan sebesar 9,03%, Pulau Sulawesi sebesar 4,52%, dan sisanya oleh pulau lainnya berdasarkan Badan Pusat Statistik. Masalah pembangunan yang tidak merata ditambah adanya disparitas pendapatan antardaerah menimbulkan masalah lainnya, yaitu persebaran penduduk yang tidak merata. Persebaran penduduk Indonesia masih terkonsentrasi di Pulau Jawa. Berdasarkan hasil sensus penduduk 2010, sebanyak 57,5% penduduk dari keseluruhan penduduk di Indonesia bertempat tinggal di Pulau Jawa, padahal luas Pulau Jawa itu sendiri hanya mencakup 6,8% dari keseluruhan wilayah di Indonesia. Ketidakmerataan dalam pembangunan ekonomi antar-daerah memicu adanya perpindahan penduduk dari wilayah yang kurang berkembang ke wilayah yang memiliki pembangunan lebih baik. Hal ini yang dapat menimbulkan persebaran penduduk yang tidak merata dan menjadi faktor dalam keputusan untuk migrasi. Berdasarkan pengertian Badan Pusat Statistik, migran seumur hidup merupakan penduduk yang tempat tinggal sekarang berbeda dengan tempat tinggal pada saat lahir, sementara migran risen yaitu penduduk yang tempat tinggal sekarang berbeda dengan tempat tinggal pada lima tahun lalu. Sulawesi 10% Kalimantan 6%
Papua 3%
Sumatera 20%
Nusa Tenggara 11% Jawa 50%
Sumber: Sensus Penduduk 2010, diolah kembali
Gambar 1. Distribusi Persentase Daerah Tujuan Migran Risen Tahun 2010
2 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
Jika dilihat dari arus migran, perpindahan penduduk Indonesia pada kenyataannya masih terfokus pada beberapa wilayah saja. Arus migrasi risen pada tahun 2010 pada Gambar 1 menunjukkan bahwa provinsi tujuan migran risen masih didominasi oleh Pulau Jawa. Hal ini dapat mengakibatkan penduduk di provinsi tujuan migran di Pulau Jawa semakin besar dan tentunya semakin sulit untuk memenuhi kebutuhan sarana dan prasarana bagi penduduk di daerah tersebut. Daya tarik provinsi besar di Pulau Jawa nyatanya sangat besar, meskipun jika dilihat dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita, provinsi yang memiliki PDRB per kapita tertinggi tahun 2010 ialah Kalimantan Timur, DKI Jakarta, Riau, Kepulauan Riau, dan Papua Barat. Provinsi Jawa Barat yang menjadi tujuan migran yang paling utama di tahun 2010 bukan merupakan provinsi dengan PDRB per kapita paling tinggi. Rata-rata PDRB per kapita yang paling tinggi dimiliki oleh provinsi di Pulau Kalimantan yaitu sekitar Rp35,01 juta, diikuti Pulau Jawa sebesar Rp28,58 juta, Pulau Sumatera sebesar Rp24,7 juta, Pulau Papua sebesar Rp19,19 juta, Pulau Sulawesi sebesar Rp12,49juta, dan terakhir Pulau Nusa Tenggara sebesar Rp11,4 juta menurut Badan Pusat Statistik. Begitu pula jika dilihat dari Upah Minimum Provinsi (UMP) dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) tahun 2010. Berdasarkan Badan Pusat Statistik, provinsi yang memiliki UMP tertinggi adalah Papua, Aceh, Papua Barat, DKI Jakarta, dan Kalimantan Selatan. UMP Papua pada tahun 2010 ialah UMP tertinggi, yaitu sebesar Rp1.316.500. Provinsi Jawa Barat dan Jawa Tengah yang memiliki persentase migran risen cukup tinggi di tahun 2010 merupakan provinsi dengan UMP terendah setelah Jawa Timur. UMP Jawa Barat ialah sebesar Rp671.500. Sebaliknya, provinsi Papua dan Papua Barat yang hanya memiliki sekitar 1% migran risen pada tahun 2010 memiliki UMP di atas Rp1.200.000. Selanjutnya, TPT menggambarkan indikasi pasar tenaga kerja di dalam suatu daerah. TPT tertinggi dimiliki oleh Provinsi Sumatera Utara, Jawa Barat dan DKI Jakarta masing-masing sebesar 4,2 persen, 3,9 persen, dan 3,8 persen. Artinya, dari 100 orang angkatan kerja di provinsi tersebut yang termasuk penganggur ada sekitar 4 orang. Migrasi merupakan salah satu komponen pertumbuhan penduduk yang dialami oleh seluruh wilayah di Indonesia. Migrasi dan pembangunan ekonomi merupakan dua hal yang saling berkaitan. Perpindahan penduduk ke suatu wilayah dapat berkontribusi terhadap pembangunan ekonomi di wilayah tersebut, dan sebaliknya, pembangunan ekonomi yang baik di 3 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
suatu wilayah akan dapat menjadi daya tarik bagi penduduk wilayah lain atau migran untuk berpindah ke wilayah tersebut. Penelitian ini lebih mengkaji migrasi risen, yang merangkum perpindahan penduduk dalam lima tahun, daripada migrasi seumur hidup atau migrasi total, karena lebih mencerminkan dinamika spasial penduduk antardaerah. Pada kenyataannya, migran risen di Indonesia cenderung menuju provinsi-provinsi di Pulau Jawa, walaupun provinsi-provinsi tersebut secara rata-rata bukan merupakan provinsi yang memiliki pendapatan per kapita dan kesejahteraan ekonomi paling tinggi seperti yang dijelaskan sebelumnya. Berdasarkan latar belakang tersebut, pertanyaan utama dari penelitian ini adalah apa saja variabel determinan migrasi risen masuk, apakah ada determinan sosial dan lingkungan, dan bagaimana variabel tersebut dapat mempengaruhi migrasi risen masuk ke kabupaten/kota di Indonesia pada tahun 2012. Penelitian ini memfokuskan pada pengaruh variabel ekonomi, yang terdiri dari PDRB per kapita dan kemiskinan, variabel sosial, yang terdiri dari pendidikan dan kesehatan, serta variabel ekonomi dan lingkungan, yang terdiri dari infrastruktur jalan, lingkungan air bersih dan kriminalitas, sebagai faktor penarik di kabupaten/kota tujuan migran terhadap migrasi risen masuk di Indonesia. Tinjauan Literatur Berdasarkan teori oleh Lee (1966), faktor yang mempengaruhi keputusan migran untuk melakukan migrasi dan proses migrasi adalah 1) faktor yang berhubungan dengan daerah asal migran (push factor), 2) faktor yang berhubungan dengan daerah tujuan migran (pull factor), 3) faktor penghalang atau penghambat migrasi, dan 4) faktor individu migran. Faktor pendorong dari daerah asal migran merupakan faktor negatif yang dapat membuat migran terdorong untuk keluar dari daerah tersebut. Faktor pendorong ini dapat berupa tidak adanya peluang usaha atau lapangan pekerjaan yang baik, rendahnya pendapatan, dan tingginya pajak. Sebaliknya, faktor penarik dari daerah tujuan migran merupakan faktor positif yang dapat menarik migran untuk berpindah atau menahan penduduk untuk tetap tinggal di daerah tersebut. Faktor penarik ini dapat berupa peluang pekerjaan yang lebih baik, adanya institusi pendidikan yang lebih baik, ekspektasi pendapatan yang lebih besar, dan fasilitas kesehatan dan infrastruktur yang lebih baik. Sementara faktor netral merupakan faktor yang tidak berpengaruh bagi para migran, seperti budaya dan sosial. Keputusan untuk migrasi juga dipengaruhi oleh adanya hambatan di antara kedua faktor, yaitu dapat berupa biaya perpindahan.
4 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
Karakteristik migran yang pindah karena faktor positif pada daerah tujuan atau migran yang pindah karena faktor positif pada daerah tujuan, menurut Lee ialah migran yang tidak memiliki kebutuhan untuk pindah, namun tertarik untuk mendapatkan peluang lebih baik di tempat lain. Teori faktor penarik dan pendorong migrasi ini banyak dikembangkan salah satunya oleh Riley (2011). Tabel 1. Klasifikasi Faktor Penarik dan Pendorong Variabel Sosial-Budaya
Faktor Pendorong Diskriminasi sosial, kriminalitas, batasan agama, ketidakadilan sosial
Politik
Ketidakstabilan politik, konflik suku/etnis Kemiskinan, pengangguran, pertumbuhan ekonomi yang lambat, upah rendah, sumber daya terbatas
Ekonomi
Degradasi lingkungan, bencana alam, wabah penyakit, perubahan iklim
Lingkungan
Faktor Penarik Komitmen keluarga atau kelompok, peluang pendidikan atau budaya, fasilitas kesehatan Akses terhadap publik Peluang pekerjaan dan bisnis, upah tinggi, infrastruktur memadai, kehidupan yang lebih layak Kualitas lingkungan yang baik (air, tanah, udara)
Sumber: Riley, 2011
Klasifikasi faktor penarik pada Tabel 1 menjadi landasan dalam memilih variabel bebas dalam penelitian. Pemilihan variabel bebas juga didukung oleh penelitian terdahulu yang menjelaskan pengaruh variabel bebas terhadap migrasi. Hubungan antara variabel ekonomi pendapatan dan migrasi dijelaskan oleh penelitian yang dilakukan Filiztekin dan Gokhan serta Chotib dan Darmawan. Filiztekin dan Gokhan (2005)
menggunakan variabel pendapatan di daerah tujuan, sedangkan dan Chotib dan
Darmawan (2007) menggunakan variabel Produk Domestik Regional Bruto sebagai determinan migrasi. Kedua variabel tersebut menghasilkan arah hubungan yang positif dan signifikan. Sementara itu, penelitian yang dilakukan oleh Geis, dkk. (2008) menggunakan variabel sosial, yaitu pendidikan dan kesehatan sebagai determinan dari migrasi. Pendidikan yang ditunjukkan oleh variabel nilai PISA (Program for International Student Assessment) menghasilkan pengaruh positif terhadap migrasi, sementara kesehatan yang ditunjukkan oleh variabel angka kematian bayi menghasilkan arah hubungan yang negatif terhadap migrasi.
5 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
Morten dan Oliveira (2014) selanjutnya meneliti hubungan antara infrastruktur jalan dan migrasi. Hasil penelitiannya ialah terdapat pengaruh positif yang signifikan antara infrastruktur jalan yang baik dengan migrasi masuk ke suatu daerah. Selanjutnya, arah hubungan yang positif yang dihasilkan variabel sarana air bersih terhadap migrasi ditunjukkan dalam penelitian oleh Brauw dan Mu (2012). Migrasi menuju suatu daerah ditentukan pula oleh besarnya persentase penduduk yang menggunakan air bersih di daerah yang akan dituju migran. Penelitian yang melihat hubungan antara kemiskinan dan migrasi lebih banyak yang menunjukkan bahwa kemiskinan sebagai akibat dari migrasi, bukan pengaruh sebaliknya. Karena itu, Schulzek (2012) menjelaskan hubungan antara variabel kesejahteraan dan migrasi, sebagai variabel invers dari kemiskinan. Dalam penelitian Schulzek (2012), kesejahteraan memiliki arah hubungan yang positif dan signifikan terhadap migrasi. Sementara untuk pengaruh variabel kriminalitas terhadap migrasi dijelaskan dalam penelitian Mariangela dan Oreste (2009). Hasil penelitian menunjukkan variabel kriminalitas memiliki pengaruh negatif terhadap arus migrasi ke suatu daerah. Dengan pemilihan variabel bebas sebagai determinan dari migrasi masuk ke kabupaten/kota di Indonesia, hipotesis penelitian dan ekspektasi arah hubungan variabel determinan migrasi terhadap migrasi risen masuk adalah sebagai berikut. 1. Produk Domestik Regional Bruto per kapita di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh positif terhadap migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut. 2. Persentase kemiskinan di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh negatif terhadap migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut. 3. Rata-rata lama sekolah di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh positif terhadap migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut 4. Jumlah fasilitas kesehatan di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh positif terhadap migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut. 5. Infrasturktur jalan dengan kondisi baik di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh positif terhadap migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut. 6. Persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh positif terhadap migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut. 7. Jumlah kriminalitas di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh negatif terhadap migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut. 6 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
Metode Penelitian Kriteria migrasi yang digunakan dalam penelitian ini ialah migrasi risen karena lebih mencerminkan dinamika spasial penduduk antar-daerah dibandingkan migrasi seumur hidup yang cenderung statis dan migrasi total yang tidak memasukkan batasan waktu antara tempat tinggal sekarang dan sebelumnya. Data migrasi yang digunakan ialah data sekunder dengan bentuk data raw yang diperoleh dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2012. Data jumlah fasilitas kesehatan diperoleh dari Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, sementara data PDRB per kapita, persentase kemiskinan, rata-rata lama sekolah, panjang jalan kondisi baik, rumah tangga yang menggunakan air bersih, dan kriminalitas diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik pada tahun 2010 atau beberapa tahun sebelum migran risen masuk ke kabupaten/kota di tahun 2012. Penggunaan data sebelum tahun migrasi yaitu karena migran membutuhkan waktu untuk mempertimbangkan kondisi kabupaten/kota sebelum memutuskan untuk pindah ke kabupaten/kota tujuannya tersebut. Kondisi kabupaten/kota tahun 2010 menentukan migrasi masuk ke setiap kabupaten/kota pada tahun 2012. Dengan melihat kondisi kabupaten/kota tujuan tahun sebelumnya, jumlah migrasi risen masuk pada tahun 2012 benar menunjukkan hasil atau akibat dari kondisi kabupaten/kota tujuan sebagai faktor penarik atau penghambat. Oleh karena adanya data provinsi, model penelitian dibedakan menjadi dua. Model pertama yaitu migrasi risen masuk ke kabupaten/kota dipengaruhi oleh variabel kabupaten/kota, yaitu PDRB per kapita, kemiskinan, pendidikan, dan kesehatan. Model kedua sama dengan model pertama namun disertai dengan dua variabel provinsi yang cukup merepresentasikan kondisi kabupaten/kota, yakni lingkungan air bersih dan kriminalitas. Model penelitian adalah sebagai berikut. Model 1:
Model 2:
INMIG merupakan variabel dependen, yaitu jumlah migrasi risen masuk ke kabupaten/kota, yang diperoleh dari banyaknya penduduk yang masuk ke suatu kabupaten/kota 7 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
yang memiliki kabupaten/kota tempat tinggal sekarang berbeda dengan kabupaten/kota tempat tinggalnya lima tahun yang lalu pada saat pengambilan data dilakukan. Penduduk yang dihitung dalam migrasi risen ialah penduduk usia lima tahun atau lebih, karena penduduk usia 0-4 tahun tidak tersedia datanya dimana penduduk yang lahir dalam kelompok umur tersebut merupakan penduduk yang lahir pada periode antar dua survei atau sensus. PDRBcap merupakan Produk Domestik Regional Bruto per kapita di kabupaten/kota tujuan, diperoleh dari PDRB kabupaten/kota dibagi dengan jumlah penduduk kabupaten/kota tersebut. POV merupakan persentase kemiskinan di kabupaten/kota tujuan. Penduduk yang tergolong miskin ialah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan di bawah garis kemiskinan kabupaten/kota. EDUC merupakan rata-rata lama sekolah di kabupaten/kota tujuan. Rata-rata lama sekolah yang digunakan dalam penelitian yaitu jumlah tahun belajar penduduk yang telah diselesaikan dalam pendidikan formal dan tidak termasuk tahun yang mengulang. HEALTH merupakan jumlah fasilitas kesehatan di kabupaten/kota tujuan. Fasilitas kesehatan yang dimaksud ialah pusat kesehatan masyarakat (puskesmas) dan puskesmas pembantu, karena pasti dimiliki oleh setiap kabupaten/kota. INFRAS merupakan panjang jalan yang kondisinya baik di kabupaten/kota tujuan. Jalan yang tergolong kondisi baik merupakan pendekatan dari infrastruktur ekonomi yang baik di suatu daerah. ENV merupakan persentase rumah tangga pengguna air bersih di provinsi tujuan sebagai pendekatan dari variabel lingkungan. CRIME merupakan jumlah kriminalitas per 100.000 penduduk di provinsi tujuan. Analisis dan Pembahasan Analisis yang dilakukan ialah menggunakan analisis deskriptif dan analisis hasil regresi. Tabel 2. Ringkasan Statistik Data Kabupaten/Kota Indonesia Variable lnINMIG lnPDRBcap POV EDUC HEALTH INFRAS ENV CRIME
Obs 497 497 497 497 497 497 497 497
Mean 8,86 15,61 15,48 7,79 62,61 168,25 55,85 180,81
Std. Dev. 1,36 0,76 9,42 1,57 37,75 295,42 12,588 112,28
Min 0 13,08 1,67 2,07 5 1,32 22,9 46
Max 12,03 18,88 49,58 12,09 214 2980,2 90,64 512
8 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
Rata-rata PDRB per kapita tahun 2010 ialah Rp8.589.249/kapita dari seluruh kabupaten/kota di Indonesia yang ditampilkan dalam bentuk log pada Tabel 2. Dari 497 kabupaten/kota, rata-rata persentase penduduk yang berada di bawah garis kemiskinan kabupaten/kota tahun 2010 ialah 15,48% dari total penduduk Indonesia. Rata-rata lama sekolah keseluruhan kabupaten/kota tahun 2010 ialah 7,79 tahun, artinya rata-rata penduduk Indonesia sudah tamat pendidikan setara Sekolah Dasar. Selanjutnya, rata-rata kabupaten/kota di Indonesia memiliki jumlah fasilitas kesehatan sebanyak 62-63 unit pada tahun 2010. Panjang jalan kabupaten/kota yang dalam kondisi baik di tahun 2010 rata-rata ialah 168,25 kilometer. Dari segi lingkungan, rata-rata sebanyak 55,85% rumah tangga di Indonesia pada tahun 2010 sudah menggunakan air bersih. Sementara dari sisi kriminalitas, rata-rata kriminalitas di Indonesia tahun 2010 ialah sebanyak 180 per 100.000 penduduk. Model dalam penelitian menggambarkan pengaruh determinan variabel bebas terhadap migrasi risen tingkat kabupaten/kota di Indonesia tahun 2012. Hasil yang diperoleh merupakan signifikansi dan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependennya dalam lingkup Indonesia. Total variabel yang digunakan ialah delapan variabel dengan jumlah observasi sebanyak 497 observasi dari seluruh jumlah kabupatenn/kota di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini memiliki keterangan yaitu sebagai berikut. 1.
Data jumlah migrasi risen masuk dinyatakan dalam bentuk logaritma natural (ln).
2.
Data Produk Domestik Regional Bruto dinyatakan dalam bentuk logaritma natural (ln).
3.
Data persentase kemiskinan dinyatakan dalam satuan persen.
4.
Data rata-rata lama sekolah dinyatakan dalam satuan tahun.
5.
Data jumlah fasilitas kesehatan dinyatakan dalam satuan unit.
6.
Data panjang jalan yang kondisi baik dinyatakan dalam satuan km.
7.
Data persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih dinyatakan dalam persen.
8.
Data jumlah kriminalitas dinyatakan dalam satuan unit.
9 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
Hasil uji korelasi dan regresi model penelitian adalah sebagai berikut: Tabel 3. Hasil Uji Korelasi Antar-Variabel INMIG PDRBcap POV EDUC HEALTH INFRAS ENV CRIME
INMIG 1,00 0,32 -0,51 0,44 0,27 0,16 0,36 -0,16
PDRBcap
POV
EDUC
HEALTH
INFRAS
ENV
CRIME
1,00 -0,40 0,43 -0,03 0,05 0,29 0,14
1,00 -0,52 -0,09 -0,06 -0,34 0,05
1,00 -0,12 0,05 0,30 0,21
1,00 0,12 0,12 -0,21
1,00 0,009 0,006
1,00 0,18
1,00
Hasil uji korelasi antar variabel dapat digunakan untuk melihat adanya masalah multikolinearitas atau hubungan erat yang dihasilkan antara variabel bebas. Untuk menguji masalah tersebut, dapat dilihat dari nilai korelasi antar-variabel, hasil uji yang bernilai 0,8 atau lebih menunjukkan adanya hubungan yang kuat diantara kedua variabel. Dari hasil pengujian tersebut tidak terlihat adanya hubungan yang sangat erat diantara masing-masing variabel, terutama diantara variabel bebas. Jika dilihat dari nilai vif dalam tabel 4 juga tidak menunjukkan nilai yang lebih dari 10 baik pada model 1 maupun model 2, artinya semua variabel layak dan tidak perlu ada yang diganti atau dikeluarkan dari model. Hasil uji korelasi tersebut juga menunjukkan arah hubungan diantara dua variabel. Arah hubungan yang dihasilkan dari uji korelasi ini yaitu bahwa variabel PDRB per kapita, rata-rata lama sekolah, jumlah fasilitas kesehatan, dan kondisi jalan yang baik berpengaruh secara positif terhadap migrasi risen masuk, sementara variabel kemiskinan menunjukkan pengaruh yang negatif terhadap migrasi risen masuk. Arah hubungan ini kemudian dapat dibuktikan kembali secara statistik dalam hasil regresi model pada bagian selanjutnya. Tabel 4 menjelaskan hasil regresi model penelitian menggunakan jumlah observasi sebanyak 497 pada tingkat kabupaten/kota di Indonesia. Pada tabel 4 ditampilkan pula besar koefisien, nilai t-statistik, dan tingkat signifikansi variabel. Model 1 dan model 2 yang digunakan menunjukkan adanya masalah heteroskedastisitas dilihat dari nilai hettest (0,000) yang tidak lebih besar dari alfa (0,005). Oleh karena itu, regresi yang dilakukan perlu menggunakan robust agar menghilangkan masalah heteroskedastisitas.
10 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
Tabel 4. Hasil Regresi Model Variable Konstanta PDRB per kapita Persentase Kemiskinan Rata-Rata Lama Sekolah Jumlah Fasilitas Kesehatan Panjang Jalan Kondisi Baik Persentase Rumah Tangga Pengguna Air Bersih Jumlah Kriminalitas R-squared N F-Prob. VIF Hettest
Jumlah Migrasi Risen Masuk 4,62 (4,15)*** 0,153 (2,07)** -0,044 (-6,84)*** 0,235 (4,82)*** 0,009 (7,06)*** 0,0003 (3,28)*** 0,3961 497 0,0000 1,32 0,0000
Jumlah Migrasi Risen Masuk 3,836 (3,49)*** 0,147 (1,97)** -0,032 (-5,01)*** 0,260 (5,35)*** 0,007 (5,83)*** 0,0004 (3,61)*** 0,019 (4,5)*** -0,002 (-3,49)*** 0,4509 497 0,0000 1,32 0,0000
Keterangan: Nilai koefisien dan t-statistik * signifikan pada tingkat 10%; ** signifikan pada tingkat 5%; *** signifikan pada tingkat 1%
Hasil regresi pada kedua model menunjukkan probabilitas F bernilai 0,0000 (<0,05) yang artinya bahwa variabel independen secara serentak dapat menjelaskan variabel dependen tersebut. Kemudian yang sedikit berbeda ialah nilai R-squared pada model 1 yaitu sebesar 0,3961, artinya variasi variabel independen dapat menjelaskan variasi variabel dependen sebesar 39,61%, sementara nilai R-squared pada model 2 adalah sebesar 0,4509, artinya variasi variabel independen dapat menjelaskan variasi variabel dependen sebesar 45,09%. Variabel PDRB per kapita berpengaruh positif terhadap jumlah migrasi risen masuk dilihat dari hasil regresi model pertama dan kedua. Di tingkat keyakinan yang sama, nilai koefisien variabel PDRB per kapita lebih besar pada model pertama. Dengan mengontrol variabel bebas lainnya, peningkatan 1% PDRB per kapita akan mengakibatkan peningkatan jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,153% secara signifikan di tingkat keyakinan 95%. Hasil tersebut sejalan dengan hipotesis dan analisis diagram pencar dimana PDRB per kapita di daerah 11 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
tujuan dapat menarik migran masuk ke daerah tersebut. Arah hubungan ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan Chotib dan Darmawan (2007), yaitu bahwa migrasi masuk ke daerah yang memiliki PDRB yang lebih tinggi, dan penelitian oleh Filiztekin dan Gokhan (2005) bahwa tingkat pendapatan di daerah tujuan berpengaruh terhadap arus migrasi ke daerah tersebut. Nilai PDRB per kapita yang tinggi di suatu daerah tujuan menggambarkan tingkat pertumbuhan ekonomi per kapita yang lebih baik sehingga migran memiliki ekspektasi akan mendapatkan pendapatan yang lebih baik dan memutuskan untuk masuk ke daerah tujuan tersebut. Variabel POV atau persentase penduduk miskin di kabupaten/kota tujuan memiliki pengaruh yang negatif terhadap jumlah migrasi risen masuk berdasarkan hasil regresi model pertama dan kedua. Nilai koefisien yang lebih tinggi ditunjukkan dalam model pertama. Dengan mengontrol variabel bebas lainnya, adanya peningkatan pada persentase penduduk miskin sebesar 1 satuan akan menurunkan jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,044% secara signifikan di tingkat keyakinan 99%. Hipotesis tidak ditolak karena semakin tinggi persentase penduduk miskin di kabupaten/kota tujuan akan menyebabkan jumlah migrasi risen masuk ke daerah tersebut berkurang. Hal ini sesuai dengan arah hubungan hipotesis yang diharapkan dan hasil penelitian Schulzek (2012). Semakin tinggi persentase penduduk miskin menunjukkan taraf hidup dan kesejahteraan di kabupaten/kota yang lebih buruk, sehingga dapat menghambat migran untuk masuk ke daerah tujuan tersebut. Variabel EDUC atau rata-rata lama sekolah memiliki pengaruh positif terhadap migrasi risen masuk berdasarkan hasil regresi model pertama dan kedua. Dengan mengontrol variabel bebas lainnya, adanya peningkatan pada rata-rata lama sekolah sebesar 1 satuan akan meningkatkan jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,26% secara signifikan di tingkat keyakinan 99% pada model kedua. Hasil tersebut sesuai dengan hipotesis dan analisis diagram pencar yang dilakukan, serta didukung oleh hasil penelitian oleh Geis dkk. (2008), yaitu bahwa daerah yang memiliki tingkat pendidikan lebih tinggi akan memiliki migran masuk ke daerah tersebut lebih besar. Semakin tinggi tingkat pendidikan di suatu daerah menunjukkan modal manusia yang lebih tinggi dan kesempatan pendidikan yang lebih baik, sehingga dapat menarik migran masuk ke daerah tersebut. Variabel HEALTH atau jumlah fasilitas kesehatan berpengaruh positif terhadap migrasi risen masuk dari hasil regresi model pertama dan kedua. Dengan mengontrol variabel bebas lainnya, adanya peningkatan pada jumlah fasilitas kesehatan sebesar 1 satuan akan meningkatkan 12 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,009% secara signifikan di tingkat keyakinan 99% pada model pertama. Hasil ini sesuai dengan hipotesis dan analisis diagram pencar serta didukung oleh penelitian Geis dkk. (2008), yaitu semakin banyak jumlah fasilitas kesehatan di suatu kabupaten/kota, semakin tinggi pula migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut. Fasilitas kesehatan yang memadai menunjukkan kondisi kesehatan penduduk yang baik serta menunjukkan mudahnya akses terhadap pelayanan kesehatan, dengan itu dapat berkontribusi pada modal manusia yang lebih baik pula. Variabel INFRAS atau panjang jalan dengan kondisi baik dari hasil regresi pertama dan kedua menunjukkan pengaruh yang positif terhadap migrasi risen masuk, walaupun pengaruhnya tidak cukup besar. Nilai koefisien yang dihasilkan regresi pertama dan kedua sangat sedikit perbedaanya. Dengan mengontrol variabel bebas lainnya, adanya peningkatan pada panjang jalan dengan kondisi baik sebesar 1 satuan akan meningkatkan jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,0004% secara signifikan di tingkat keyakinan 99%. Hasil tersebut sesuai dengan hipotesis dan diagram pencar deskriptif bahwa semakin banyak jalan yang berkondisi baik akan mengakibatkan semakin tingginya jumlah migrasi masuk ke suatu daerah. Infrastruktur yang baik dapat mendorong kegiatan pembangunan ekonomi serta kesehatan, pendidikan dan lainnya lebih baik atas efisiensi waktu dan biaya, sehingga dapat menarik bagi migran untuk masuk. Variabel ENV atau persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih sebagai variabel provinsi ternyata mampu merepresentasikan kondisi kabupaten/kota yang sama di satu provinsi. Persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih memiliki pengaruh positif terhadap jumlah migrasi risen masuk dilihat dari hasil regresi model kedua. Dengan mengontrol variabel bebas lainnya, adanya peningkatan pada persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih sebesar 1 satuan akan meningkatkan jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,019% secara signifikan di tingkat keyakinan 99%. Hasil arah hubungan sesuai dengan hipotesis dan penelitian Brauw dan Mu (2012), artinya migran risen akan menuju daerah yang kebanyakan penduduknya menggunakan air bersih atau adanya sarana air bersih yang memadai. Kondisi air bersih yang baik dapat berkontribusi terhadap kesehatan dan aktivitas ekonomi, sehingga migran tertarik masuk untuk mendapatkan kehidupan yang lebih layak. Variabel CRIME atau jumlah kriminalitas sebagai variabel provinsi juga mampu merepresentasikan kondisi kabupaten/kota. Hal ini ditunjukkan oleh pengaruh negatif yang signifikan variabel tersebut terhadap migrasi risen masuk pada hasil regresi model kedua. 13 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
Dengan mengontrol variabel bebas lainnya, adanya peningkatan pada jumlah kriminalitas sebesar 1 satuan akan menurunkan jumlah migrasi risen masuk sebesar 0,002% secara signifikan di tingkat keyakinan 99%. Hasil arah hubungan sesuai dengan hipotesis yang juga didukung oleh hasil penelitian yang dilakukan Mariangela dan Moreste (2009), yakni kriminalitas yang tinggi di suatu kabupaten/kota akan menghambat migran masuk ke kabupaten/kota tersebut. Kriminalitas menunjukkan ketidakamanan di daerah tempat tinggal yang merupakan salah satu faktor penting bagi setiap orang. Adanya kriminalitas di suatu daerah dapat membuat kerugian dari sisi ekonomi dan sosial sehingga bukan menjadi faktor penarik bagi migran untuk pindah. Secara keseluruhan, hasil regresi dengan menggunakan robust menunjukkan seluruh variabel dalam model 1 dan model 2 signifikan dan arah hubungannya sesuai dengan hipotesis. Variabel kabupaten/kota secara konsisten berpengaruh terhadap migrasi risen masuk dengan atau tanpa disertai variabel provinsi dalam model. Variabel jumlah fasilitas kesehatan, kemiskinan, dan rata-rata lama sekolah merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap migrasi risen masuk, dilihat dari nilai t-statistik yang paling besar dalam kedua model. Kesimpulan Kesimpulan dari penelitian ini adalah determinan migrasi risen masuk yang terdiri dari faktor ekonomi, sosial dan faktor ekonomi dan lingkungan, memiliki pengaruh terhadap migrasi risen masuk di Indonesia tahun 2012. Determinan variabel merupakan faktor penarik dan faktor penghambat dari kabupaten/kota tujuan. Berdasarkan hasil dari analisis deskriptif, migrasi risen masuk lebih tinggi di kabupaten/kota yang memiliki PDRB per kapita, rata-rata lama sekolah, dan jumlah fasilitas kesehatan tinggi. Hubungan antara PDRB per kapita dengan migrasi risen masuk dibuktikan dengan salah satu contoh yaitu Kabupaten Tambrauw di Provinsi Papua Barat dan Kota Tidore Kepulauan di Provinsi Maluku Utara. Kabupaten Tambrauw dan Kota Tidore Kepulauan memiliki PDRB per kapita yang tergolong paling rendah di tahun 2010 dan memiliki jumlah migran risen masuk yang juga terendah pada tahun 2012. Begitu pula hubungan antara pendidikan dan migrasi risen masuk, sebagai contoh yaitu Kabupaten Pegunungan Bintang dan Kabupaten Yalimo di Provinsi Papua dan Kota Subulussalam di Provinsi Aceh yang menujukkan tingkat pendidikan paling rendah di tahun 2010 dan termasuk dalam kabupaten dengan jumlah migran risen masuk terendah pada tahun
14 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
2012. Sebaliknya, Kota Sidoarjo dan Kota Sleman memilki tingkat pendidikan paling tinggi di tahun 2010 dan termasuk kota dengan jumlah migran risen masuk paling tinggi pula tahun 2012. Hubungan antara kesehatan dan migrasi risen masuk juga ditunjukkan dalam contoh Kotamadya Jakarta Timur yang memiliki jumlah fasilitas kesehatan dan jumlah migran risen masuk paling tinggi, sementara Kabupaten Tambrauw, Kabupaten Mamberamo Tengah, dan Kabupaten Maybrat yang memiliki jumlah fasilitas kesehatan paling rendah di tahun 2010, jumlah migran risen masuk ke kabupaten tersebut juga paling rendah di tahun 2012. Hubungan variabel juga didukung oleh analisis inferensial yang memperlihatkan pengaruh positif yang signifikan antara variabel PDRB per kapita, rata-rata lama sekolah, dan jumlah fasilitas kesehatan terhadap migrasi risen masuk ke suatu daerah. Variabel kondisi jalan yang baik lebih dapat dijelaskan oleh analisis diagram pencar dalam pengaruhnya terhadap migrasi risen masuk. Hasil diagram pencar menunjukkan kedua variabel memiliki korelasi positif, namun hubungan antara variabel infrastruktur jalan baik dan migrasi risen masuk tidak cukup kuat korelasinya. Sementara untuk variabel lingkungan, hubungannya dengan migrasi risen masuk dapat dilihat dari hasil regresi. Pengaruh variabel dibuktikan dalam analisis regresi yang menghasilkan pengaruh positif dan signifikan antara variabel kondisi jalan yang baik dan variabel lingkungan air bersih terhadap migrasi risen masuk. Sebaliknya, berdasarkan analisis deskriptif, migrasi risen masuk lebih rendah di kabupaten/kota yang memiliki tingkat kemiskinan dan kriminalitas tinggi. Data deskriptif menunjukkan persentase penduduk miskin yang tinggi di kabupaten/kota yang terletak di Provinsi Papua dan Papua Barat menghasilkan jumlah migrasi risen masuk ke kabupaten/kota tersebut paling rendah pada tahun 2012. Begitu pula dengan Kota Depok, yang memiliki persentase kemiskinan yang tergolong terendah di tahun 2010 ternyata memiliki jumlah migrasi risen masuk yang paling tinggi di tahun 2012. Hasil tersebut juga didukung oleh analisis inferensial yang menghasilkan pengaruh yang negatif dari persentase kemiskinan dan kriminalitas terhadap migrasi risen masuk dengan pengaruh yang cukup kuat dan signifikan. Variabel indikator kemiskinan dan kriminalitas tersebut berhasil sebagai faktor penghambat migrasi risen masuk ke kabupaten/kota. Secara keseluruhan, ketika terjadi peningkatan faktor penarik di kabupaten/kota tujuan maka akan meningkatkan probabilitas migran untuk pindah ke kabupaten/kota tersebut. Lain
15 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
halnya ketika terjadi perubahan faktor penghambat yang meningkat di kabupaten/kota tujuan maka akan mengecilkan kemungkinan migran untuk pindah menuju kabupaten/kota tersebut. Saran Migrasi bukan suatu fenomena baru atau sebuah kegagalan dari pembangunan dan bukan juga merupakan substitusi dari pembangunan. Migrasi merupakan sebuah proses yang akan mempengaruhi migran yang pindah, penduduk yang tetap tinggal di daerah asal, dan penduduk di tempat tujuan baru migran. Oleh karena itu, angka migrasi tinggi atau rendah bukan merupakan hal yang patut diintervensi, melainkan bagaimana dampak atas proses migrasi tersebut bagi daerah yang ditinggal serta daerah yang dituju. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan maka saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut: 1. Bagi Pemerintah Migrasi risen masuk yang terjadi di Indonesia memiliki persebaran arus yang belum merata. Dalam mengatasi permasalahan pemerataan persebaran penduduk, migrasi masuk sebaiknya dapat berperan untuk mendorong peningkatan pembangunan dan peningkatan kesejahteraan. Dari hasil penelitian ternyata migran tidak hanya pindah karena alasan ekonomi dan peluang pendapatan riil yang lebih baik, namun keputusan migran juga ditentukan oleh keinginan mendapatkan kehidupan yang lebih layak dan baik dengan tersedianya fasilitas publik. Migran dengan alasan non-ekonomi seperti ini belum tentu memiliki keahlian dan kualitas sumber daya manusia yang baik, sehingga kedatangan migran di daerah tujuan perlu diperhatikan agar tidak menjadi beban baru bagi penduduk di daerah tujuan. Mengingat fasilitas kesehatan yang paling berpengaruh terhadap migrasi masuk, cara yang bisa dilakukan pemerintah antara lain dengan mengevaluasi fasilitas kesehatan di setiap kabupaten/kota sehingga dapat menjadi efektif dan efisien dalam kontribusi terhadap kesehatan masyarakat di masing-masing kabupaten tersebut. Pengaruh tingkat pendidikan juga cukup besar dalam menarik migran masuk ke suatu daerah, sehingga penyediaan institusi pendidikan yang lebih baik di setiap kabupaten/kota dapat dilakukan. Fasilitas kesehatan dan pendidikan yang berkualitas dan merata dapat mengakibatkan arus migran tidak terfokus pada satu daerah saja, sehingga persebaran penduduk dapat lebih merata. 2. Bagi Penelitian Selanjutnya Keterbatasan penelitian ialah dalam menentukan asumsi migran risen yang masuk ke kabupaten/kota pada tahun 2012 melakukan perpindahan pada tahun 2012 saja, tidak 16 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
mempertimbangkan waktu perpindahan yang terjadi dalam tahun sebelumnya. Padahal, migran risen dapat melakukan migrasi dalam kurun waktu lima tahun, yaitu antara tahun 2007 hingga tahun 2012. Untuk itu, penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan waktu pindah yang dilakukan migran risen tersebut. Kemudian, penelitian selanjutnya sebaiknya lebih membedakan antara kabupaten dan kota dengan menggunakan variabel dummy, sehingga dapat terlihat jelas perbandingan pengaruh variabel bebas dalam perbedaan karakteristik kabupaten dan karakteristik kota. Variabel provinsi juga dapat dikelompokkan (cluster) saat pengolahan data agar lebih merepresentasikan karakteristik kabupaten/kota. Selain itu, peneliti dapat menambah variabel bebas untuk melihat apakah ada variabel determinan migrasi lainnya pada tingkat kabupaten/kota, selain variabel yang sudah digunakan.
Daftar Pustaka Badan Pusat Statistik. (2008-2012). Produk Domestik Regional Bruto Provinsi Indonesia Menurut Kabupaten/Kota. Jakarta: Indonesia. Badan Pusat Statistik. (2010). Data dan Informasi Kemiskinan Kabupaten/Kota Tahun 2010. Jakarta: Indonesia Badan
Pusat
Statistik.
(2010).
Publikasi
Sensus
Penduduk
2010.
Indonesia.
http://sp2010.bps.go.id/index.php/publikasi/index Badan Pusat Statistik. (2011). Statistik Lingkungan Hidup Indonesia 2011. Jakarta: Indonesia. Badan Pusat Statistik. (2013). Berita Resmi Statistik: Pertumbuhan Ekonomi Indonesia.5 Februari 2013. Indonesia. http://www.bps.go.id/brs_file/pdb_05feb13.pdf Borjas, George J. (2013). Labor Economics. New York: McGraw-Hill. Brauw, Alan de dan Ren Mu. (2012). Unattended but Not Undernourished; Young Children Left Behind in Rural China. International Food Policy Research Institute: IFPRI Discussion Paper 01191. Budiasriati, Nurshesari B. (2008). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Migrasi Risen Masuk Antar Propinsi di Indonesia Pada Tahun 2005. Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
17 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014
Darmawan, Beny dan Chotib. (2007). Perkiraan Pola Migrasi Antarprovinsi di Indonesia Berdasarkan “Indeks Ketertarikan Ekonomi”. Lembaga Demografi Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Filiztekin, Alpay dan Ali Gokhan. (2005). The Determinants of Internal Migration In Turkey. Faculty of Arts and Social Sciences Sabanci University. Geis, Wido, Silke Uebelmesser, dan Martin Werding. (2008). How do Migrants Choose Their Destination Country? An Analysis of Institutional Determinants. Institute for Economic Research, Department of Social Policy and Labor Markets, University of Munich. Gujarati, Damodar. (2006). Basic Econometrics. Mc-Graw-Hill. Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. (2011). Data Dasar Puskesmas Kondisi Desember Tahun 2010. Jakarta: Indonesia. Kementrian Keuangan Republik Indonesia, Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan. (2012). Tinjauan Ekonomi & Keuangan Daerah. Desember 2012. Jakarta: Indonesia. http://www.djpk.kemenkeu.go.id Kurekova, Lucia. (2011). Theories of Migration: Conceptual Review and Empirical Testing in the Context of the EU East-West Flows. Central European University. Lee, Everett S. (1966). A Theory of Migration.Demography, Vol. 3, No.1, 47-57. University of Pennsylvania. Lembaga Demografi Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. (2010). Dasar-Dasar Demografi (Edisi 2). Jakarta: Salemba Empat. Mariangela, Bonasia dan Napolitano Oreste. (2009). Determinants of Different Internal Migration Trends: The Italian Experience. Department of Economic Studies, University of Naples “Parthenope”. Morten, Melanie dan Jaqueline Oliveira. (2014). Migration, Roads and Labor Market Integration: Evidence from a Planned Capital City. Stanford University. Riley, Chris. (2011). Push and Pull Factors Behind Migration. Schulzek, Nina. (2012). The impact of welfare systems on immigration: An analysis of welfare magnets as a pull-factor for asylum seekers and labour migrants. Migration Studies Unit London School od Economics and Political Science, Working Papers No. 2012/02. Todaro, Michael P. (1980). Population and Economic Change in Developing Countries. University of Chicago Press, 361-402. 18 Analisis determinan..., Dyah Pramedia Nesya, FE UI, 2014