FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS - repository.uinjkt.ac.idrepository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/36434/1/IRFAN... · 4.4 Nilai ekspor subsektor industri aplikasi dan game developer

i

PENGARUH INVESTASI, INFLASI, JUMLAH TENAGA KERJA, NILAI

EKSPOR DAN JUMLAH PENGGUNA INTERNET TERHADAP

PENDAPATAN SUBSEKTOR INDUSTRI KREATIF APLIKASI DAN

GAME DEVELOPER DI INDONESIA

SKRIPSI

Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E)

Disusun Oleh:

Irfan Tripurwanta

NIM: 1113084000019

JURUSAN EKONOMI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI

SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

1438 H/2017

ii

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI

iii

LEMBAR PENGESAHAN KOMPREHENSIF

iv

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI

v

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH

vi

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

I. Identitas Pribadi

1. Nama Lengkap : Irfan Tripurwanta

2. Tempat/Tanggal Lahir : Jakarta, 16 April 1996

3. Alamat : Jalan Kampung Baru 3 RT 05/05 No.6

Pondok Pinang, Jakarta Selatan

4. Telepon : 083806170739

5. Email : [email protected]

II. Pendidikan Formal

1. SDN 08 Pagi Jakarta Tahun 2001-2007

2. SMPN 161 Jakarta Tahun 2007-2010

3. SMAN 90 Jakarta Tahun 2010-2013

4. UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2013-2017

III. Pengalaman Organisasi

1. Anggota Departemen Humas & Media Himpunan Mahasiswa Jurusan Ilmu

Ekonomi dan Studi Pembangunan (HMJ IESP) Fakultas Ekonomi dan

Bisnis UIN Jakarta Periode 2015-2016

mailto:[email protected]

vii

IV. Seminar dan Workshop

1. Dialog Jurusan & Seminar Konsentrasi “Mengenal Lebih Dekat dengan

Jurusan Sendiri” HMJ IESP UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2013.

2. Company Visit “Road to Bank Indonesia” HMJ IESP UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta, 2014.

3. Pelatihan Karya Tulis Ilmiah “Mewujudkan Regenerasi Mahasiswa

Ekonomi yang Berprestasi dalam Bidang Akademik” HMJ IESP UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta, 2014

4. Company Visit “Peran Bank Indonesia di Bidang Moneter” di Bank

Indonesia, HMJ Perbankan Syariah UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2014.

viii

THE EFFECT OF INVESTMENT, INFLATION, NUMBER OF LABOR,

EXPORT VALUE AND THE NUMBER OF INTERNET USERS ON THE

INCOME OF CREATIVE INDUSTRY SUBSECTOR APPLICATION AND

DEVELOPER GAME IN INDONESIA

ABSTRACT

This research aims to analyze the effect of investment, inflation, the number

of labor, the value of exports, and the number of internet users to the income

subsector of creative industry applications and game developers in Indonesia. The

population of data used in this research is the Creative Industry and Application

Developer Sub-sector in Indonesia from 2011-2015. The analytical method used is

multiple regression analysis method with EViews 8. The result of this research

shows that investment, number of labor, export value as well as number of internet

users have significant effect to the income of the creative industry subsector

application and game developer in Indonesia, whereas inflation does not have a

significant effect on the income of creative industry subsector application and game

developer in Indonesia.

Keyword: investment, inflation, labor, export, internet users, income of industry

creative industry subsector application and developer game in Indonesia.

ix

PENGARUH INVESTASI, INFLASI, JUMLAH TENAGA KERJA, NILAI

EKSPOR DAN JUMLAH PENGGUNA INTERNET TERHADAP

PENDAPATAN SUBSEKTOR INDUSTRI KREATIF APLIKASI DAN

GAME DEVELOPER DI INDONESIA

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa pengaruh investasi, inflasi, jumlah

tenaga kerja, nilai ekspor, dan jumlah pengguna internet terhadap pendapatan

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di Indonesia. Populasi data

yang digunakan dalam penelitian ini adalah Subsektor Industri kreatif Aplikasi dan

Game developer di Indonesia dari tahun 2011-2015. Metode analisis yang

digunakan adalah metode analisis regresi berganda dengan program EViews 8.

Hasil Penelitian menunjukkan bahwa investasi, jumlah tenaga kerja, nilai ekspor

dan jumlah pengguna internet mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap

pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di Indonesia,

sedangkan inflasi tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di Indonesia.

Kata Kunci: investasi, inflasi, tenaga kerja, ekspor, pengguna internet, dan

pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer.

x

KATA PENGANTAR

Puji syukur kehadirat Allah SWT atas berkat rahmat dan karunia-Nya

dengan segala pengetahuan dan kekuasaan-Nya sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi yang berjudul “PENGARUH INVESTASI, INFLASI,

JUMLAH TENAGA KERJA, NILAI EKSPOR DAN JUMLAH PENGGUNA

INTERNET TERHADAP PENDAPATAN SUBSEKTOR INDUSTRI

KREATIF APLIKASI DAN GAME DEVELOPER DI INDONESIA” dengan

baik. Shalawat serta salam penulis haturkan kepada nabi Muhammad SAW beserta

keluarga dan para sahabatnya. Skripsi ini disusun dalam rangka untuk memenuhi

syarat-syarat memperoleh gelar sarjana Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Pada kesempatan kali ini, penulis menyampaikan terimakasih atas bantuan,

saran, bimbingan, dukungan, semangat dan doa baik langsung maupun tidak

langsung dalam penyelesaian skripsi ini kepada:

1. Kedua orang tua penulis, Bapak Zainudin Wanta dan Ibu Titin Hartini tercinta

yang selalu mendoakan dan memotivasi penulis serta memfasilitasi segala

kebutuhan penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

2. Bapak Dr. M. Arief Mufraini, Lc, M.Si selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan

Bisnis yang telah memberikan ilmu yang sangat berharga.

xi

3. Bapak Aizirman Djusan, Ph.D, M.Sc., Econ. Selaku dosen pembimbing yang

telah meluangkan waktu, memberikan motivasi dan arahan, membantu

mencari data kepada penulis dalam penyelesaian penulisan skripsi ini hingga

skripsi ini selesai. Semoga bapak selalu diberikan kesehatan dan keberkahan

oleh Allah SWT

4. Bapak Arief Fitrijanto, M.Si dan Ibu Najwa Khairina selaku Ketua Jurusan

dan Sekretaris Jurusan Ekonomi Pembangunan yang telah memberikan

arahan serta bimbingan yang berarti dalam penyelesaian perkuliahan ini.

5. Seluruh jajaran dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang telah memberikan

ilmu yang sangat berguna dan berharga bagi penulis selama perkuliahan serta

jajaran karyawan dan staff UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah

melayani dan membantu penulis selama perkuliahan.

6. Teman-teman Forsa UIN Jakarta divisi Basket yang telah memberikan

semangat dan motivasi kepada penulis dalam proses penyelesaian skripsi ini,

“Saling, Solid, Semangat, Smart, UIN JAKARTA, ONE TEAM!”.

7. Teman-teman Wacana-ers yang saling menolong dan memotivasi sama lain.

8. Seluruh teman-teman jurusan IESP angkatan 2013 yang telah memberikan

semangat dan motivasi kepada penulis dalam proses penyelesaian skripsi ini.

9. Yunita Damayanti selaku significant other penulis yang telah bersedia

membantu dan menemani penulis dalam mencari data dan kebutuhan lainnya

untuk menyelesaikan skripsi ini, Love you.

xii

10. Semua pihak yang tidak bisa penulis sebutkan satu-persatu. Terimakasih telah

membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

Penulis menyadari skripsi ini tidak luput dari berbagai kekurangan. Untuk itu,

penulis mengharapkan saran dan kritik demi kesempurnaan dan perbaikannya

sehingga akhirnya skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi bidang pendidikan

dan penerapan dilapangan serta bisa dikembangkan lagi lebih lanjut. Amin.

Jakarta, 07 September 2017

Irfan Tripurwanta

xiii

DAFTAR ISI

COVER DALAM .................................................................................................... i

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ...................................................................... ii

LEMBAR PENGESAHAN KOMPREHENSIF...................................................... iii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI ......................................................... iv

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ..................................... v

DAFTAR RIWAYAT HIDUP .................................................................................. vi

ABSTRACT ........................................................................................................ viii

ABSTRAK ............................................................................................................ ix

KATA PENGANTAR ............................................................................................... x

DAFTAR TABEL ................................................................................................. xvi

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................ xvii

DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................... xviii

BAB I ....................................................................................................................... 1

PENDAHULUAN .................................................................................................... 1

A. Latar Belakang .............................................................................................. 1

B. Rumusan Masalah ......................................................................................... 9

C. Tujuan dan Manfaat Penelitian ...................................................................... 10

1. Tujuan Penelitian ...................................................................................... 10

2. Manfaat Penelitian .................................................................................... 11

BAB II .................................................................................................................. 12

TINJAUAN PUSTAKA ...................................................................................... 12

A. Teori Pendukung ........................................................................................ 12

1. Investasi .................................................................................................. 12

2. Inflasi ...................................................................................................... 14

3. Tenaga Kerja ........................................................................................... 18

xiv

4. Ekspor ..................................................................................................... 21

5. Internet .................................................................................................... 22

6. Industri Kreatif ....................................................................................... 23

7. Produk Domestik Bruto (PDB) .............................................................. 25

B. Penelitian Sebelumnya ............................................................................... 27

C. Keterkaitan Antarvariabel .......................................................................... 34

1. Investasi dan Pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game

developer ........................................................................................................ 35

2. Inflasi dan Pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game

developer ........................................................................................................ 35

3. Tenaga Kerja dan Pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan

game developer .............................................................................................. 36

4. Nilai Ekspor dan Pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game

developer ........................................................................................................ 37

5. Pengguna Internet dan Pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan

game developer .............................................................................................. 37

D. Kerangka Pemikiran ................................................................................... 38

E. Hipotesis ..................................................................................................... 40

BAB III ................................................................................................................. 42

METODE PENELITIAN ................................................................................... 42

A. Ruang Lingkup Penelitian .......................................................................... 42

B. Jenis dan Sumber Data ............................................................................... 42

C. Metode Pengumpulan Data ........................................................................ 43

D. Metode Analisis Data ................................................................................. 43

1. Pendekatan Penelitian ............................................................................. 43

2. Statistik Deskriptif .................................................................................. 45

3. Uji Asumsi Klasik .................................................................................. 46

4. Pengujian Statistik .................................................................................. 48

E. Operasional Variabel Penelitian ................................................................. 50

1. Variabel Bebas (Independent Variabel) .................................................. 50

2. Variabel Terikat (Dependent Variabel) ................................................... 53

xv

BAB IV ................................................................................................................. 54

ANALISIS DAN PEMBAHASAN ..................................................................... 54

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian ............................................... 54

1. Investasi subsektor industri aplikasi dan game developer ........................ 55

2. Inflasi di Indonesia .................................................................................. 56

3. Jumlah tenaga kerja subsektor industri aplikasi dan game developer ....... 57

4. Nilai Ekspor subsektor industri aplikasi dan game developer .................. 58

5. Jumlah pengguna internet di Indonesia .................................................... 59

B. Hasil Uji Penelitian .................................................................................... 60

1. Hasil Statistik Deskriptif ........................................................................ 60

2. Hasil Uji Asumsi Klasik ......................................................................... 62

3. Hasil Uji Koefisien Determinasi ............................................................ 68

4. Hasil Uji Hipotesis ................................................................................. 69

BAB V ................................................................................................................... 77

KESIMPULAN DAN SARAN ........................................................................... 77

A. Kesimpulan ................................................................................................ 77

B. Saran ........................................................................................................... 78

DAFTAR PUSTAKA........................................................................................... 79

Lampiran-Lampiran ........................................................................................... 82

xvi

DAFTAR TABEL

No Keterangan Halaman

1.1 Pendapatan industri video game dunia 3

1.2 Penduduk yang Bekerja di Ekonomi Kreatif Menurut Subsektor

(jiwa)

5

1.3 Investasi dan ekspor subsektor aplikasi dan game developer di

Indonesia tahun 2011-2015

6

1.4 PDB Ekonomi Kreatif Indonesia Tahun 2010-2015 Atas Dasar

Harga Berlaku (Milliar Rupiah)

8

2.1 Penelitian Sebelumnya 32

4.1 Hasil Statistik Deskriptif 56

4.2 Hasil Uji Multikolinearitas 61

4.3 Hasil Uji Autokorelasi 63

4.4 Hasil Uji Heteroskedastisitas 64

4.5 Hasil Uji Koefisien Determinasi 65

4.6 Hasil Uji Statistik F 66

4.7 Hasil Uji Statistik t 67

xvii

DAFTAR GAMBAR


1.1 Pertumbuhan Penetrasi dan Pengguna Internet 2005-2014 2

2.1 Kerangka Pemikiran 39

4.1 Investasi subsektor industri aplikasi dan game developer tahun

2011-2015

55

4.2 Inflasi di Indonesia pada tahun 2011-2015 56

4.3 Jumlah tenaga kerja subsektor industri aplikasi dan game

developer di Indonesia tahun 2011-2015

57

4.4 Nilai ekspor subsektor industri aplikasi dan game developer di


58

4.5 Pengguna Internet di Indonesia pada tahun 2011-2015 59

4.6 Hasil Uji Normalitas 64

xviii

DAFTAR LAMPIRAN


1 Data PDB Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game

developer atas dasar harga berlaku 2011-2015

80

2 Data Investasi Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game

developer 2011-2015

82

3 Data Inflasi di Indonesia 2011-2015 84

4 Data Jumlah Tenaga Kerja Subsektor Industri Kreatif Aplikasi

dan Game developer 2011-2015

86

5 Data Ekspor Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game

developer 2011-2015

88

6 Jumlah Pengguna Internet di Indonesia 2011-2015 90

7 Hasil Uji Statistik Deskriptif 92

8 Hasil Uji Normalitas 92

9 Hasil Uji Multikolinearitas 93

10 Hasil Uji Autokorelasi 94

11 Hasil Uji Heteroskedastisitas 95

12 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) 96

13 Hasil Uji Statistik F 96

14 Hasil Uji Statistik t 96

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Perkembangan dunia ekonomi dan bisnis saat ini telah mengalami

pergeseran paradigma, yaitu dari ekonomi berbasis sumber daya menjadi

paradigma ekonomi berbasis pengetahuan dan kreatifitas. Pergeseran tersebut

terjadi karena paradigma ekonomi berbasis sumber daya yang selama ini

dipandang cukup efektif dalam mempercepat pembangunan ekonomi dan

pengembangan bisnis, dianggap telah gagal mengadaptasi dan mengakomodasi

berbagai perubahan lingkungan bisnis. Seiring dengan dinamika perubahan

lingkungan bisnis, era kehidupan ekonomi pun terus berputar dan bergerak maju.

Toffler menggambarkan bahwa perubahan peradaban manusia itu dibagi

tiga gelombang : 1. Pertanian (the first wave) 2. Industrialisasi (the second wave)

3. Informasi (the third wave) (Leksono, 2013).

Menurut Moelyono, perubahan zaman yang digambarkan oleh Alfin

Toffler hanya berhenti sampai pada gelombang ketiga, yang sering disebut

sebagai era informasi, elektronika dan ekonomi global. Perkembangan inilah

yang diamati oleh John Howkins dengan sangat serius, yang berkesimpulan

bahwa kehidupan ekonomi manusia saat ini telah memasuki era baru, yaitu orbit

ekonomi pengetahuan atau orbit ekonomi kreatif (creativity based economy)

(Leksono, 2013).

2

Pada orbit ini tuntutan akan keunggulan kreasi dan inovasi lebih

dominan. Hal ini terjadi karena di negara-negara maju, lahan pertanian telah

menyusut secara cepat, standar dan kualitas hidup yang tinggi telah

menyebabkan biaya operasional pabrik menjadi semakin mahal, sehingga

pemanfaatan teknologi informasi, mesin-mesin canggih yang optimal akan

sangat mengurangi biaya-biaya tenaga kerja (Leksono, 2013).

Seiring perubahan zaman dan teknologi, rakyat Indonesia sudah mulai

menggunakan teknologi informasi dan komunikasi dalam kehidupannya sehari-

hari, pada tahun 2014 hasil survey Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia

(APJII) mencatat ada 99,1 juta pengguna internet dari total populasi penduduk

indonesia 258,2 juta orang, kurang lebih 38,4% penduduk Indonesia sudah

menggunakan dan mempunyai akses terhadap internet.

Gambar 1.1. Pengguna Internet di Indonesia

Sumber:Data Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) yang diolah.

55 63 71,2 88,199,1

242 245,5 248,9 252,4 258,2

0

50

100

150

200

250

300

2011 2012 2013 2014 2015

Jumlah Pengguna Internet (dalam Juta Jiwa) Jumlah Penduduk Indonesia (dalam Juta Jiwa)

3

Dari angka tersebut sudah terlihat bahwa perkembangan industri aplikasi

dan game developer juga akan berkembang pesat, karena untuk mengakses internet

juga kita membutuhkan aplikasi.

Di Indonesia aplikasi dan game (permainan interaktif) di gabung menjadi

satu dalam subsektor ekonomi kreatif aplikasi dan game developer dibawah Badan

Ekonomi Kreatif atau disingkat Bekraf yang dibentuk pada tahun 2015.

Aplikasi dan game developer adalah suatu media atau aktivitas yang

memungkinkan tindakan bermain berumpan balik dan memiliki karakteristik

setidaknya berupa tujuan (objective) dan aturan (rules) (Bekraf, 2015).

Perkembangan industri aplikasi dan game di dunia ternyata menciptakan

potensi bisnis dengan nilai yang cukup sangat besar, mencapai triliunan rupiah,

termasuk di negara Indonesia.

Tabel 1.1 Pendapatan Industri Video Game dunia

No

Negara

Populasi

Populasi yang

menggunakan

Internet

Total Pendapatan

dari konsumsi

Video Game

14 Australia 25jt jiwa 22jt jiwa US$ 1.234jt

15 Taiwan 23jt jiwa 21jt jiwa US$ 1.029jt

16 Indonesia 264jt jiwa 72jt jiwa US$ 880jt

17 India 1.343jt jiwa 429jt jiwa US$ 818jt

18 Turkey 80jt jiwa 49jt jiwa US$ 774jt

19 Saudi Arabia 33jt jiwa 25jt jiwa US$ 651jt

Sumber: Newzoo, 2017.

4

Indonesia adalah sebuah pasar yang masif dan potensial. Dengan lebih dari

260 juta penduduk, Indonesia menempati posisi sebagai negara keempat dengan

jumlah penduduk terbesar setelah China, India, dan Amerika Serikat.

Kesadaran para konsumen aplikasi dan game untuk beralih ke konten

original sepertinya mulai menjadikan Indonesia sebagai pasar yang menarik untuk

dilirik. Indonesia kini ditempatkan oleh salah satu kelompok penelitian konsumen

di posisi 20 besar.

Newzoo merilis 100 negara yang mereka anggap, berkontribusi terbesar

dalam pendapatan industri game, baik mobile, console, ataupun Personal

Computer. Angka yang mereka rilis didasarkan pada estimasi yang dilahirkan

silang data antara data dari penelitian konsumen primer, data transaksi, laporan

keuangan perusahaan, hingga sensus data. Angka ini sendiri tidak menyuntikkan

angka penjualan hardware, betting, atau gambling secara online. Dengan peringkat

pertama dan kedua masih ditempati China dan Amerika Serikat, Indonesia kini

berada di peringkat ke-16. Sebuah tren positif, mengingat di chart yang sama,

Indonesia berada di posisi ke-24 di tahun 2015 kemarin. Pendapatan industri game

yang dihasilkan oleh Indonesia ternyata satu peringkat lebih tinggi dibandingkan

India yang notabene memiliki jumlah penduduk sekitar 6 kali lipat.

Potensi industri aplikasi di Indonesia juga sangat besar, baik dari sisi talenta

atau dari marketnya. Beberapa aplikasi ciptaan anak bangsa seperti Go-jek untuk

transportasi online, olx dan tokopedia dalam bidang e-commerce, Yogrt dan Imes

(Indonesia messenger) untuk chatting,dan lain sebagainya.

5

Hingga 2020, potensi industri aplikasi, game hingga Internet of Things

(IoT) di Tanah Air diproyeksikan bisa mencapai USD130 miliar atau senilai

Rp1.734 triliun (kurs Rp13.340/USD). Besarnya potensi ini harus dimanfaatkan

oleh para pelaku ekonomi digital, agar Indonesia bisa menjadi tuan di negeri sendiri.

Tabel 1.2

Penduduk yang Bekerja di Ekonomi Kreatif Menurut Subsektor (jiwa)

Tahun Aplikasi dan Game

developer

Total Industri

Kreatif

Total Nasional

2011 50.065,0 13.447.184,0 107.416.309

2012 34.692,0 14.491.426,0 112.504.868

2013 48.536,0 14.734.949,0 112.761.072

2014 44.889,0 15.167.573,0 114.628.026

2015 39.304,0 15.959.590,0 114.819.199

Sumber: Badan Ekonomi Kreatif, 2015.

Dari tabel 1.2 diatas dapat dilihat bahwa jumlah penduduk yang bekerja /

tenaga kerja di Industri kreatif subsektor aplikasi dan game developer di Indonesia

masih sangat sedikit, pada tahun 2015 jumlah tenaga kerja industri kreatif subsektor

aplikasi dan game developer hanya 0,25% dari jumlah tenaga kerja total industri

kreatif dan hanya sekitar 0,03% jika dibandingkan dengan total tenaga kerja

nasional, sedikitnya jumlah tenaga kerja di subsektor ini berbanding terbalik dengan

konsumsi aplikasi dan video game di Indonesia yang sangat tinggi.

Sejak awal tahun 2000-an, begitu banyak developer game luar negeri seperti

dari China, Korea, AS, Eropa, dll yang masuk ke Indonesia, sampai-sampai pada

waktu itu menimbulkan booming game. Saat ini sudah ada beberapa perusahaan

6

game developer luar seperti Gameloft yang membuka cabang di Indonesia dan

publisher game besar seperti Square Enix yang sudah merilis game Final Fantasy

dalam bahasa Indonesia.

Jika dilihat dari sisi internal, jumah developer lokal juga meningkat cukup

pesat dalam dua tahun terakhir, terutama di kota-kota besar seperti Jakarta,

Bandung, Surabaya, Jogjakarta, dan kota-kota lainnya. Institusi pendidikan pun

sudah mulai banyak yang membuat spesialisasi jurusan IT dengan bidang Game

Development. Salah satu yang membanggakan pecinta game tanah air adalah

dengan keluarnya game online pertama di Indonesia bergenre MMORPG, dengan

nama Nusantara Online (Nusol).

Tabel 1.3 Investasi dan ekspor subsektor aplikasi dan game developer di


Sumber: data sekunder yang telah diolah

Dilihat pada tabel 1.3 diatas jumlah investasi subsektor aplikasi dan game

developer di Indonesia mengalami peningkatan hanya saja pada tahun 2015

mengalami penurunan, namun investasi dalam subsektor aplikasi dan game

developer di Indonesia sudah berjumlah cukup besar yang berarti sudah banyak

investor-investor dalam negeri maupun luar negeri yang melirik subsektor ini,

Tahun Investasi subsektor aplikasi

dan game developer

Ekspor subsektor aplikasi dan

game developer

2011 Rp867 miliar US$238.349

2012 Rp1.367 miliar US$394.091

2013 Rp1550 miliar US$238.349

2014 Rp2090 miliar US$429.983

2015 Rp1256 miliar US$353.920

7

hanya saja dalam bidang ekspor subsektor aplikasi dan game developer di Indonesia

ini masih terbilang cukup kecil hanya berjumlah US$353.920 pada tahun 2015

sangat berbanding terbalik dengan nilai konsumsi subsektor ini yang sangat tinggi,

hal ini karena industri aplikasi dan game developer di Indonesia masih termasuk

industri yang sangat baru dan belum matang.

Selain nilai ekspor subsektor aplikasi dan game developer yang relatif kecil,

inflasi yang stabil dan kecenderungan rendah mempunyai pengaruh terhadap nilai

konsumsi subsektor ini yang sangat tinggi. Badan Pusat Statistik (BPS) melaporkan

pada bulan Desember 2015 Indonesia mengalami inflasi 0,96 persen. Dengan

demikian inflasi Januari-Desember 2015 sebesar 3,35 persen. Inflasi tahunan 2015

merupakan yang terendah lima tahun terakhir sejak 2010. Inflasi ringan ini dapat

mendorong terjadinya pertumbuhan ekonomi dan pengembangan industri di

Indonesia. Hal ini karena inflasi mampu memberikan semangat pada pengusaha

untuk lebih meningkatkan produksinya.

Laju pertumbuhan suatu industri dapat dilihat dari sumbangannya terhadap

Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia. PDB adalah Pendapatan total dan

pengeluaran total nasional atas output barang dan jasa (Mankiw, 2003:16). PDB

mengukur nilai barang dan jasa yang diproduksi di wilayah suatu negara tanpa

membedakan kewarganegaraan pada suatu periode waktu tertentu. Dengan

demikian warga negara yang bekerja di negara lain, pendapatannya tidak

dimasukkan kedalam PDB.

8

Tabel 1.4 PDB Ekonomi Kreatif Indonesia Tahun 2010-2015 Atas Dasar Harga

Berlaku (Milliar Rupiah)

Sumber: Laporan Penyusunan PDB Ekonomi Kreatif 2010-2015.

Dilihat dari Tabel diatas Industri ekonomi kreatif pada tahun 2015 telah

menyumbang Rp 852 triliun atau 9,23% dari total PDB Indonesia dan Subsektor

Aplikasi dan Game developer telah menyumbang 15 Trilliun Rupiah hanya

mencapai 0.13% dari total PDB Indonesia.

9

Oleh karena itu, maka penulis memilih judul sebagai berikut : “PENGARUH

INVESTASI, INFLASI, JUMLAH TENAGA KERJA, NILAI EKSPOR DAN

JUMLAH PENGGUNA INTERNET TERHADAP PENDAPATAN

SUBSEKTOR INDUSTRI KREATIF APLIKASI DAN GAME DEVELOPER DI

INDONESIA”.

B. Rumusan Masalah

1. Apakah Investasi subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer

berpengaruh signifikan terhadap pendapatan subsektor industri kreatif

aplikasi dan game developer di Indonesia?

2. Apakah Inflasi di Indonesia berpengaruh signifikan terhadap pendapatan

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di Indonesia?

3. Apakah jumlah tenaga kerja industri kreatif aplikasi dan game developer



4. Apakah nilai ekspor industri kreatif aplikasi dan game developer



5. Apakah jumlah pengguna internet di Indonesia berpengaruh signifikan

terhadap pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer

di Indonesia?

10

C. Tujuan dan Manfaat Penelitian

1. Tujuan Penelitian

a. Untuk mengetahui pengaruh Investasi subsektor industri

kreatif aplikasi dan game developer terhadap pendapatan

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di

Indonesia

b. Untuk mengetahui pengaruh Inflasi di Indonesia terhadap

pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game

developer di Indonesia.

c. Untuk mengetahui pengaruh jumlah tenaga kerja subsektor

industri kreatif aplikasi dan game developer terhadap

pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game

developer di Indonesia

d. Untuk mengetahui pengaruh nilai ekspor subsektor industri

kreatif aplikasi dan game developer terhadap pendapatan

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di

Indonesia

e. Untuk mengetahui pengaruh jumlah pengguna internet di

Indonesia terhadap pendapatan subsektor industri kreatif

aplikasi dan game developer di Indonesia

11

2. Manfaat Penelitian

a. Untuk bahan pertimbangan, terutama bagi pembaca yang

ingin mengetahui pertumbuhan dan pendapatan subsektor

industri kreatif aplikasi dan game developer di Indonesia.

b. Sebagai bahan pertimbangan pemerintah dalam mengambil

keputusan (decision maker) yang berkenaan dengan

pertumbuhan dan pendapatan subsektor industri kreatif

aplikasi dan game developer di Indonesia.

c. Sebagai bahan informasi ilmiah bagi para peneliti

selanjutnya yang berkaitan dengan masalah ini.

12

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Teori Pendukung

1. Investasi

Teori ekonomi mengartikan atau mendefenisikan investasi sebagai

pengeluaran-pengeluaran untuk membeli barang-barang modal dan

peralatan-peralatan produksi dengan tujuan untuk mengganti dan terutama

menambah barang-barang modal dalam perekonomian yang digunakan

untuk memproduksikan barang dan jasa di masa depan. Dengan perkataan

lain, dalam teori ekonomi investasi berarti kegiatan perbelanjaan untuk

meningkatkan kapasitas memproduksi sesuatu perekonomian. Pengeluaran

untuk mengembangkan pabrik pembuatan kertas, atau pengeluaran untuk

mendirikan perkebunan kelapa sawit merupakan penggunaan dana yang

dalam teori ekonomi diartikan sebagai investasi. (Sadono Sukirno,

2007:366).

Investasi perusahaan-perusahaan merupakan komponen yang terbesar

dari investasi dalam suatu negara pada suatu tahun tertentu. Pengeluaran

investasi ini pulalah yang terutama diperhatikan oleh ahli-ahli ekonomi

dalam membuat analisis mengenai investasi. Pengeluaran investasi tersebut

terutama meliputi mendirikan bangunan industri, membeli mesin-mesin dan

peralatan produksi lain dan pengeluaran untuk menyediakan bahan mentah

(seperti menanam kelapa sawit dan pokok karet). Tujuan para pengusaha

13

untuk mewujudkan alat-alat produksi tersebut adalah untuk memperoleh

keuntungan dari kegiatan memproduksi yang akan dilakukannya di masa

depan. Ini berarti investasi yang dilakukan di masa kini sangat erat

hubungannya dengan prospek memperoleh untung di masa depan. Semakin

cerah prospek untuk memperoleh keuntungan yang lumayan di masa depan,

semakin tinggi pula investasi yang akan dilakukan pada masa kini.

Dari segi nilainya dan proporsinya kepada pendapatan nasional, investasi

dari perusahaan-perusahaan tidaklah sepenting seperti pengeluaran

konsumsi rumah tangga. Namun demikian kenyataan tersebut tidaklah

berarti bahwa investasi perusahaan adalah kurang penting peranannya kalau

dibandingkan dengan konsumsi rumah tangga. Yang berlaku adalah

sebaliknya, yaitu kerap kali fluktuasi kegiatan ekonomi sangat erat

hubungannya dengan perubahan-perubahan dalam kegiatan investasi. Di

berbagai negara, terutama di negara-negara industri yang perekonomiannya

sudah sangat berkembang, investasi perusahaan adalah sangat “volatile”-

yaitu selalu mengalami kenaikan dan penurunan yang sangat besar, dan

merupakan sumber penting dari berlakunya fluktuasi dalam kegiatan

perekonomian. (Sadono Sukirno, 2007:367).

14

2. Inflasi

Pada tahun 1970, harga harian New York Times adalah 15 sen, harga

median dari rumah keluarga-tunggal adalah $23.400, dan upah rata-rata

dalam industri manufaktur adalah $3,36 per jam. Pada tahun 2000, harga

harian New York Times 75 sen, harga rumah $166.000, dan upah rata-rata

$14,26 per jam. Seluruh kenaikan dalam harga ini disebut inflasi (inflation).

(Mankiw, 2003:72).

Dalam ilmu ekonomi, inflasi adalah suatu proses meningkatnya harga-

harga secara umum dan terus-menerus (continue) berkaitan dengan

mekanisme pasar yang dapat disebabkan oleh berbagai faktor, antara lain,

konsumsi masyarakat yang meningkat, berlebihnya likuiditas di pasar yang

memicu konsumsi atau bahkan spekulasi, sampai termasuk juga akibat

adanya ketidaklancaran distribusi barang.

Ada dua teori yang membahas tentang inflasi, yaitu (Sadono Sukirno,

2006:320) :

a. Teori Monetaris

Teori Monetaris menganggap bahwa inflasi disebabkan oleh

kelebihan dalam penawaran uang dan permintaan agregat masyarakat.

Pandangan ini sejalan dengan pandangan teori konvensional, yaitu

apabila permintaan terus bertambah, sedangkan kapasitas untuk

memproduksikan barang-barang telah mencapai tingkat maksimal

(berarti penawaran tidak dapat ditambah lagi) makan inflasi akan

15

terjadi. Menurut teori monetaris, inflasi yang terjadi di negara

berkembang juga mempunyai sifat yang demikian.

b. Teori Strukturalis

Teori Strukturalis pada hakikatnya berpendapat bahwa inflasi di

negara berkembang disebabkan oleh kelemahan dalam struktur

ekonomi. Menurut teori strukturalis, walaupun dalam masyarakat tidak

terdapat ekspansi moneter, inflasi dapat juga terjadi. Ia bersumber dari

ketidakmampuan sektor-sektor produktif untuk mengembangkan

produksi dengan cepat dan sesuai dengan yang diperlukan oleh

perubahan-perubahan dalam permintaan.

a. Jenis-jenis Inflasi

Dalam teori ekonomi, inflasi dapat dibedakan menjadi beberapa

jenis dalam pengelompokan tertentu :

1) Penggolongan inflasi atas derajat parah tidaknya inflasi dibedakan

menjadi empat macam, yaitu (Kusnadi, 1996:227 dalam Yusnanto,

2010:41) :

a) inflasi ringan dibawah 10%

b) inflasi sedang antara 10% - 30%

c) inflasi tinggi antara 30% - 100%

d) hiperinflation diatas 100%

2) Penggolongan inflasi didasarkan pada penyebabnya dibedakan

menjadi dua, yaitu (Boediono, 2000 :162 dalam Yusnanto,

16

2010:41) :

a) Demand pull inflation, yaitu inflasi yang disebabkan oleh

terlalu kuatnya peningkatan agregat permintaan masyarakat

terhadap komoditi-komoditi hasil produksi di padar barang.

b) Cost pull inflation, yaitu inflasi yang disebabkan karena

bergesernya agregat penawaran kearah kiri atas. Faktor-faktor

yang menyebabkan kurva agregat penawaran bergeser adalah

meningkatnya harga-harga faktor produksi di pasar faktor

produksi sehingga menaikkan harga komositi dipasar

komoditi.

3) Penggolongan inflasi menurut asalnya dibedakan menjadi dua,

yaitu (Boediono, 2000 :162 dalam Yusnanto, 2010:41) :

a) Domestik Inflation, yaitu inflaasi yang sepenuhnya

disebabkan oleh kesalahan pengelolaan perekonomian baik

disektor riil maupun disektor moneter dalam negeri oleh para

pelaku ekonomi dan masyarakat. Inflasi tarikan permintaan

dapat terjadi akibat permintaan total yang berlebihan sehingga

terjadi perubahan pada tingkat harga. Bertambahnya

permintaan terhadap barang dan jasa mengakibatkan

bertambahnya permintaan terhadap faktor-faktor produksi.

Meningkatnya permintaan terhadap faktor produksi tersebut

kemudian menyebabkan harga faktor produksi meningkat.

Jadi, inflasi ini terjadi karena suatu kenaikan dalam permintaan

17

total sewaktu perekonomian yang bersangkutan dalam situasi

full employment.

b) Imported Inflation, yaitu inflasi yang disebabkan oleh karena

adanya kenaikan harga-harga komoditi diluar negeri (di negara

asing yang memiliki hubungan perdagangan dengan negara

yang bersangkutan). Inflasi desakan biaya dapat terjadi akibat

meningkatnya biaya produksi (input) sehingga mengakibatkan

harga produk-produk (output) yang dihasilkan ikut naik.

Inflasi memiliki dampak positif dan dampak negatif tergantung

dari parah atau tidaknya inflasi tersebut. Apabila inflasi itu ringan maka

justru mempunyai pengaruh yang positif dalam arti dapat mendorong

perekonomian lebih baik, yaitu meningkatkan pendapatan nasional dan

membuat orang lebih bergairah dalam bekerja, menabung dan mengadakan

investasi. Sebaliknya, dalam masa inflasi yang parah, yaitu pada saat terjadi

inflasi yang tak terkendali (hiperinflasi), keadaan perekonomian menjadi

kacau dan perekonomian dirasakan lesu. Orang menjadi tidak semangat

kerja, menabung atau mengadakan investasi dan produksi karena harga

meningkat dengan cepat. Para penerima pendapatan tetap seperti pegawai

negeri atau karyawan swasta serta kaum buruh juga akan kesusahan

menanggung dan mengimbangi harga sehingga hidup mereka menjadi

semakin merosot dan terpuruk dari waktu ke waktu.

18

3. Tenaga Kerja

Tenaga kerja merupakan penduduk yang berada dalam usia kerja.

Menurut UU No. 13 tahun 2003 Bab I pasal 1 ayat 2 disebutkan bahwa

tenaga kerja adalah setiap orang yang mampu melakukan pekerjaan guna

menghasilkan barang atau jasa baik untuk memenuhi kebutuhan sendiri

maupun untuk masyarakat.

Secara garis besar penduduk suatu negara dibedakan menjadi dua

kelompok, yaitu tenaga kerja dan bukan tenaga kerja. Penduduk tergolong

tenaga kerja jika penduduk tersebut telah memasuki usia kerja. Batas usia

kerja yang berlaku di Indonesia adalah berumur 15 tahun – 64 tahun.

Menurut pengertian ini, setiap orang yang mampu bekerja disebut sebagai

tenaga kerja.

Ada banyak pendapat mengenai usia dari para tenaga kerja ini, ada yang

menyebutkan di atas 17 tahun ada pula yang menyebutkan di atas 20 tahun,

bahkan ada yang menyebutkan di atas 7 tahun karena anak-anak jalanan

sudah termasuk tenaga kerja.

a. Klasifikasi Tenaga Kerja

Klasifikasi adalah penyusunan bersistem atau berkelompok menurut

standar yang di tentukan (KBBI). Maka, klasifikasi tenaga kerja adalah

pengelompokan akan ketenaga kerjaan yang sudah tersusun berdasarkan

kriteria yang sudah di tentukan (Rudi Irawan, 2014). Yaitu:

19

1) Berdasarkan penduduknya

a) Tenaga kerja : Tenaga kerja adalah seluruh jumlah penduduk

yang dianggap dapat bekerja dan sanggup bekerja jika tidak ada

permintaan kerja. Menurut Undang-Undang Tenaga Kerja,

mereka yang dikelompokkan sebagai tenaga kerja yaitu mereka

yang berusia antara 15 tahun sampai dengan 64 tahun.

b) Bukan tenaga kerja : Bukan tenaga kerja adalah mereka yang

dianggap tidak mampu dan tidak mau bekerja, meskipun ada

permintaan bekerja. Menurut Undang-Undang Tenaga Kerja

No. 13 Tahun 2003, mereka adalah penduduk di luar usia, yaitu

mereka yang berusia di bawah 15 tahun dan berusia di atas 64

tahun. Contoh kelompok ini adalah para pensiunan, para lansia

(lanjut usia) dan anak-anak.

2) Berdasarkan batas kerja

a) Angkatan kerja : Angkatan kerja adalah penduduk usia

produktif yang berusia 15-64 tahun yang sudah mempunyai

pekerjaan tetapi sementara tidak bekerja, maupun yang sedang

aktif mencari pekerjaan.

b) Bukan angkatan kerja : Bukan angkatan kerja adalah mereka

yang berumur 10 tahun ke atas yang kegiatannya hanya

bersekolah, mengurus rumah tangga dan sebagainya. Contoh

kelompok ini adalah: anak sekolah dan mahasiswa, para ibu

rumah tangga dan orang cacat, dan para pengangguran sukarela.

20

3) Berdasarkan kualitasnya

a) Tenaga kerja terdidik : Tenaga kerja terdidik adalah tenaga kerja

yang memiliki suatu keahlian atau kemahiran dalam bidang

tertentu dengan cara sekolah atau pendidikan formal dan

nonformal. Contohnya: pengacara, dokter, guru, dan lain-lain.

b) Tenaga kerja terlatih : Tenaga kerja terlatih adalah tenaga

kerjayang memiliki keahlian dalam bidang tertentu dengan

melalui pengalaman kerja. Tenaga kerja terampil ini dibutuhkan

latihan secara berulang-ulang sehingga mampu menguasai

pekerjaan tersebut. Contohnya: apoteker, ahli bedah, mekanik,

dan lain-lain.

c) Tenaga kerja tidak terdidik dan tidak terlatih : Tenaga kerja tidak

terdidik dan tidak terlatih adalah tenaga kerja kasar yang hanya

mengandalkan tenaga saja. Contoh: kuli, buruh angkut,

pembantu rumah tangga, dan sebagainya.

21

4. Ekspor

Ekspor adalah proses transportasi barang atau komoditas dari suatu

negara ke negara lain (Merriam-Webster's: Collegiate Dictionary Online).

Ekspor akan memberikan efek yang positif ke atas kegiatan ekonomi negara

karena ia merupakan pengeluaran penduduk negara lain ke atas barang-

barang yang dihasilkan di dalam negeri (Sadono Sukirno, 2007:109).

Ekspor terjadi karena kebutuhan akan barang dan jasa sudah tercukupi

di dalam negeri atau karena barang dan jasa tersebut memiliki daya saing

baik dalam harga maupun mutu dengan produk sejenis di pasar

internasional. Dengan demikian ekspor memberikan pemasukan devisa bagi

negara yang bersangkutan yang kemudian akan digunakan untuk membiayai

kebutuhan impor maupun pembiayaan program pembangunan di dalam

negeri.

Dalam Perekonomian terbuka, nilai konsumsi total adalah nilai

konsumsi langsung barang dan jasa di pasar domestik ditambah konsumsi

barang dan jasa di mancanegara, demikian pula dengan investasi dan

pengeluaran pemerintah.

Karena impor dimasukkan ke dalam pengeluaran domestik dan karena

barang dan jasa yang diimpor dari luar negeri adalah bagian dari output

suatu negara maka persamaan ini mengurangi pengeluaran pada impor

sehingga dapat didefinisikan bahwa ekspor bersih (net eksport) adalah nilai

ekspor dikurangi impor. Identitasnya dapat dituliskan menjadi (Sadono

Sukirno, 2007:114) :

22

Y = C + I + G + (X-M)

Persamaan di atas merupakan fungsi pendapatan nasional yang dihitung

berdasarkan pengeluaran.

5. Internet

Internet adalah jaringan komunikasi elektronik yang menghubungkan

jaringan komputer dan fasilitas komputer yang terorganisasi di seluruh

dunia melalui telepon atau satelit berinternet melakukan hubungan melalui

jaringan internet (KBBI).

Interconnection Networking atau singkatannya lebih dikenal sebagai

Internet diartikan oleh Randall dan Latulipe, sebagai suatu jaringan global

yang terdapat di dalam jaringan komputer (Tjiptono dalam Ahmad Sultoni,

2013). Berdasarkan pendapat tersebut maka peneliti menegaskan bahwa,

internet adalah suatu jaringan yang bersifat global. Tidak pandang di mana

dan siapa saja bisa berkomunikasi dan mengakses berbagai informasi dalam

segala bidang.

Keistimewaan yang terdapat dalam internet pertama adalah kebebasan

internet. Internet memberi pengguna kuasa untuk memberi dan menerima

informasi dengan bebas. Kedua, internet lebih dinamik, mengikuti

perkembangan waktu.

23

Kebanyakan informasi dalam internet ialah informasi paling baru jika

dibandingkan dengan informasi dalam bahan bercetak. Ketiga, internet

bersifat interaktif. Melalui internet, pengguna dapat berinteraksi dengan

pengguna lain di dunia ini setiap saat (Kayo, Mori, dan Takano, 1996 dalam

Ahmad Sultoni, 2013).

6. Industri Kreatif

Industri Kreatif dapat diartikan sebagai kumpulan aktivitas ekonomi

yang terkait dengan penciptaan atau penggunaan pengetahuan dan

informasi. Industri kreatif juga dikenal dengan nama lain Industri Budaya

(terutama di Eropa) atau juga Ekonomi Kreatif. Kementerian Perdagangan

Indonesia menyatakan bahwa Industri kreatif adalah industri yang berasal

dari pemanfaatan kreativitas, keterampilan serta bakat individu untuk

menciptakan kesejahteraan serta lapangan pekerjaan dengan menghasilkan

dan mengeksploitasi daya kreasi dan daya cipta individu tersebut (Definisi

Industri Kreatif, Indonesia Kreatif).

Dari aspek sejarah, istilah industri kreatif muncul pertama kali pada

tahun 1990-an di Australia dalam kaitannya dengan usulan untuk melakukan

reformasi radikal di bidang justifikasi dan pendanaan yang berkaitan dengan

kebijakan di sektor seni dan budaya. Namun demikian istilah tersebut

menjadi lebih dikenal luas ketika industri kreatif dikembangkangkan oleh

pemerintah Inggris. Pada tahun 1980-an, Inggris mengalami sejumlah

persoalan yaitu tingkat pengangguran yang tinggi, berkurangnya aktivitas

industri dan pengurangan kontribusi dana pemerintah untuk bidang seni.

24

Maka diperkenalkanlah sebuah konsep yaitu culture as an industry. Melalui

konsep ini seni dan budaya tidak lagi di lihat dari sebagai sektor-sektor yang

selalu membutuhkan subsidi melainkan justru didesain untuk mendukung

pertumbuhan ekonomi dan kebijakan yang berkaitan dengan pengembangan

inovasi (Antariksa, 2012 dalam Afif Leksono, 2013).

Menurut Moelyono Industri kreatif digerakkan oleh beberapa faktor.

Dalam hal ini, Richard Florida menawarkan konsep 3 T (Moelyono, 2010

dalam Afif Leksono, 2013) :

a. Talenta (Talent)

Proses kreasi harus dibekali oleh bakat (talenta) yang cukup,

kemampuan ini bisa menggerakkan perusahaan-perusahaan untuk

proaktif, tidak mengikuti trend tetapi menciptakan trend.

b. Toleransi (Tolerance)

Ini berkaitan dengan iklim keterbukaan, di mana adanya toleransi

yang tinggi di antara komunitas, yaitu komunitas yang menghargai

perbedaan dan karya cipta orang lain akan mendorong tumbuh

kembangnya kreativitas.

c. Teknologi (Technology)

Teknologi dapat menunjang produktivitas karena kemudahan

dalam mengakses dan membeli teknologi serta transfer teknologi

adalah faktor penting dalam pengembangan ekonomi kreatif.

Model pengembangan ekonomi kreatif adalah layaknya sebuah

bangunan yang akan menguatkan ekonomi Indonesia :

25

a. Pondasinya adalah sumber daya insani yang kreatif (creative

class).

b. Pilarnya ada 5 yakni industri, teknologi, sumberdaya, institusi, dan

lembaga keuangan.

c. Atapnya adalah aktor penggerak utama kreativitas yang dipayungi

oleh hubungan antara cendekiawan, bisnis, dan pemerintah (triple

helix system).

Di Indonesia aplikasi dan game (permainan interaktif) di gabung

menjadi satu dalam subsektor ekonomi kreatif aplikasi dan game

developer dalam naungan Badan Ekonomi Kreatif atau disingkat

Bekraf.

7. Produk Domestik Bruto (PDB)

Dalam perekonomian suatu negara terdapat suatu indikator yang

digunakan untuk menilai apakah perekonomian berlangsung dengan

baik atau buruk. Indikator dalam menilai perekonomian tersebut harus

dapat digunakan untuk mengetahui total pendapatan yang diperoleh

semua orang dalam perekonomian. Indikator yang pas dan sesuai dalam

melakukan pengukuran tersebut adalah Produk Domestik Bruto (PDB).

Ada dua cara untuk menghitung PDB perekonomian. Salah satunya

adalah dengan melihat PDB sebagai pendapatan total dari setiap orang

di dalam perekonomian. Cara lain untuk melihat PDB adalah sebagai

pengeluaran total atas output barang dan jasa perekonomian

(Mankiw,2003:16).

26

Dalam hal pengukuran, PDB mencoba menjadi ukuran yang

meliputi banyak hal, termasuk di dalamnya adalah barang – barang

yang diproduksi dalam perekonomian dan dijual secara legal di pasaran.

PDB juga memasukkan nilai pasar dari jasa perumahan pada

perekonomian. PDB meliputi barang yang dapat dihitung (makanan,

pakaian, mobil) maupun jasa yang tidak dapat dihitung (potong rambut,

pembersihan rumah, kunjungan ke dokter). PDB mengikutsertakan

barang dan jasa yang sedang diproduksi. PDB mengukur nilai produksi

dalam batas geografis sebuah negara. PDB mengukur nilai produksi

yang terjadi sepanjang suatu interval waktu.

PDB (yang ditunjukkan sebagai Y) dibagi atas empat komponen :

konsumsi (C), investasi (I), belanja negara (G), dan ekspor neto (NX):

Y = C + I + G + NX

Persamaan ini merupakan persamaan identitas – sebuah persamaan

yang pasti benar dilihat dari bagaimana variabel - variabel persamaan

tersebut dijabarkan. Komponen tersebut ialah :

1. Konsumsi (consumption) adalah pembelanjaan barang dan jasa oleh

rumah tangga.

2. Investasi (investment) adalah pembelian barang yang nantinya akan

digunakan untuk memproduksi lebih banyak barang dan jasa

3.Belanja pemerintah (government purchases) mencakup

pembelanjaan barang dan jasa oleh pemerintah daerah, negara

bagian, dan pusat (federal).

27

4. Ekspor neto (net exports) sama dengan pembelian produk dalam

negeri oleh orang asing (ekspor) dikurangi pembelian produk luar

negeri oleh warga negara (impor) (Mankiw,2003:25).

B. Penelitian Sebelumnya

1. (Afif Leksono, 2013) Faktor-faktor yang mempengaruhi Pendapatan

Industri Kreatif di Indonesia (Tahun 2002-2008). Tujuan dari penelitian

ini adalah menganalisis tenaga kerja,nilai ekspor, dan jumlah

perusahaan sebagai faktor-faktor yang mempengaruhi Produk Domestik

Bruto industri kreatif di Indonesia tahun 2002-2008 Penelitian ini

menggunakan data sekunder dengan alat analisis panel data, yang terdiri

dari data time series selama periode 2002-2008 dan data cross section

10 sub sektor industri kreatif di Indonesia. Metode penelitian yang

digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis regresi linear

panel data dengan metode ordinary least square (OLS) Hasil penelitian

menunjukan bahwa variabel tenaga kerja dan nilai impor industri kreatif

berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDB industri kreatif.

Sementara itu, variabel nilai ekspor dan jumlah perusahaan berpengaruh

negatif dan signifikan terhadap PDB industri kreatif.

2. (Yusnanto, 2010) Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sektor

Industri Pengolahan di Kabupaten Sukoharjo. Tujuan dari penelitian ini

adalah untuk mengetahui pengaruh variabel investasi, inflasi dan jumlah

unit usaha terhadap PDRB sektor industri pengolahan serta pengaruh

28

PDRB terhadap penyerapan tenaga kerja di Kabupaten Sukoharjo. Data

yang digunakan adalah data time series tahun 1994-2008 yang

bersumber dari Kantor Statistik Kabupaten Sukoharjo, Bappeda,

Disperindag Kabupaten Sukoharjo dan ditunjang oleh studi pustaka.

Untuk menganalisis hipotesis I yaitu pengaruh investasi, inflasi dan

jumlah unit usaha terhadap PDRB sektor industri pengolahan dan

hipotesis II yaitu Pertumbuhan PDRB terhadap penyerapan tenaga kerja,

digunakan regresi linier berganda dengan metode OLS (Ordinary Least

Square) dengan model semi log untuk hipotesis I dan double log untuk

hipotesis II. Proses pengujian yang dilakukan terdiri dari pengujian

secara statistik meliputi uji t, uji F, dan uji determinasi (goodness of fit).

Sedangkan pengujian Ekonometrika (asumsi klasik) meliputi uji

multikolinieritas, uji heteroskedastik dan uji autokorelasi. Hasil

penelitian hipotesis I berdasarkan data yang ada maka diperoleh

koefisien-koefisien regresi sebagi berikut : investasi sebesar

0,00000118, inflasi sebesar 0,006355, jumlah unit usaha sebesar

0,0000309. Setelah dilakukan uji t berdasarkan hasil olah data ternyata

variabel investasi dan jumlah unit usaha secara signifikan berpengaruh

positif terhadap sektor industri pengolahan, setelah dilakukan uji F

ternyata variabel investasi, inflasi dan jumlah unit usaha secara bersama-

sama mempengaruhi sektor industri pengolahan. Sedangkan untuk

hipotesis II koefisien regresi untuk PDRB sebesar 0,466815, setelah

dilakukan uji t ternyata PDRB secara signifikan mempengaruhi

29

penyerapan tenaga kerja di Kabupaten Sukoharjo. Tingkat keyakinan

yang digunakan sebesar 95%. Uji ekonometrika juga menunjukan tidak

ada gangguan multikolinieritas, heteroskedastik dan autokorelasi.

3. (Deddy Rustiono, 2008) Analisis Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja, dan

Pengeluaran Pemerintah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi

Jawa Tengah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh

angkatan kerja, investasi : realisasi PMA, realisasi PMDN dan belanja

pemerintah daerah terhadap PDRB Propinsi Jawa Tengah selama

periode 1985-2006. Penelitian ini menggunakan data time series dan

menggunakan metode analisis Ordinary Least Square (OLS).

Berdasarkan hasil estimasi diketahui bahwa angkatan kerja, investasi

swasta (PMA dan PMDN) dan belanja pemerintah daerah memberi

dampak positif terhadap perkembangan PDRB Propinsi Jawa Tengah.

4. (Zainuddin Ibnurrasyad, 2016) Analisis Pengaruh Investasi, Tenaga

Kerja, Jumlah Penduduk, dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap

Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun

2004-2014. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh

investasi, tenaga kerja, jumlah penduduk, dan pengeluaran pemerintah

terhadap pertumbuhan ekonomi DIY. Dengan penelitian ini nantinya

dapat membantu menentukan kebijakan yang tepat dalam meningkatkan

faktor produksi yang berdampak pada peningkatan pertumbuhan

ekonomi di Provinsi DIY. Metode analisis yang digunakan adalah

regresi data panel. Objek dalam penelitian ini adalah lima

30

kabupaten/kota Provinsi DIY, yaitu Kulonprogo, Bantul, Gunung Kidul,

Sleman, dan Yogyakarta selama periode 2004 sampai 2014. Data

investasi terdiri dari jumlah kumulatif penanaman modal dalam negeri

dan penanaman modal asing, jumlah penduduk, orang yang bekerja,

pengeluaran pemerintah, dan PDRB tiap kabupaten/kota di Provinsi

DIY. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan menggunakan

Eviews 8, model fixed effect terpilih sebagai model terbaik dalam

mengestimasi data panel yang ada. Dari hasil uji F disimpulkan bahwa

investasi, tenaga kerja, jumlah penduduk, dan pengeluaran pemerintah

secara bersama-sama berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi

Provinsi DIY. Secara parsial investasi dan pengeluaran pemerintah

berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi Provinsi DIY,

sedangkan tenaga kerja dan jumlah penduduk tidak berpengaruh

terhadap pertumbuhan ekonomi Provinsi DIY. Berdasarkan koefisiensi

determinasi (R2) diperoleh hasil nilai Adjusted R-squared 0,987992 yang

berarti bahwa 98,80 persen dari variabel terikat yaitu pertumbuhan

ekonomi Provinsi DIY dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas

yaitu investasi, tenaga kerja, jumlah penduduk, pengeluaran pemerintah.

Sisanya sebesar 1,20 persen dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak

dimasukkan kedalam model.

5. (Deny Kurniawan, 2009) Analisis Beberapa Faktor yang

Mempengaruhi Pertumbuhan Industri Kecil di Kota Surabaya. Tujuan

penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh Pendapatan Perkapita

31

(X1), Nilai Produksi (X2), Investasi Industri Kecil (X3), dan Jumlah

Tenaga Kerja Industri Kecil (X4 Penelitian ini menggunakan data

sekunder yang diperoleh dari instansi – instansi terkait seperti BPS

Surabaya. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah

regresi linier berganda yang menunjukkan pengaruh antara variabel

bebas dan variabel terikat. ) baik secara simultan maupun secara parsial

terhadap Jumlah Industri Kecil (Y). Berdasarkan hasil analisis dan hasil

hipotesis diperoleh hasil F hitung = 562,907 > F tabel = 3,48. Sehingga

secara simultan variabel bebas berpengaruh secara nyata terhadap

variabel terikat, sedangkan secara parsial variabel bebas Pendapatan

Perkapita (X1) berpengaruh secara nyata terhadap Jumlah Industri Kecil

(Y) yaitu t-hitung sebesar 6,700 > t-tabel sebesar 2,228. Nilai Produksi

(X2) berpengaruh secara nyata terhadap Jumlah Industri Kecil (Y) yaitu

t-hitung sebesar 2,899 > t tabel sebesar 2,228. Investasi Industri Kecil

(X3) berpengaruh secara nyata terhadap Jumlah Industri Kecil (Y) yaitu

t-hitung sebesar -11,830 > t tabel sebesar 2,228. Jumlah Tenaga Kerja

Industri Kecil (X4) berpengaruh secara nyata terhadap Jumlah Industri

Kecil (Y) yaitu t-hitung sebesar 11,122 > t tabel sebesar 2,228.

32

Tabel 2.1

Penelitian Sebelumnya

No Penulis dan

Tahun

Judul Variabel dan Alat

Analisis

Hasil Penelitian

1. Afif Leksono

(2013)

Faktor-faktor

yang

mempengaruhi

Pendapatan

Industri Kreatif di

Indonesia (Tahun

2002-2008)

Variabel: Tenaga

Kerja, Nilai

Ekspor, Nilai

Impor, dan Jumlah

Perusahaan.

Alat Analisis:

analisis regresi

linear panel data

dengan metode

ordinary least

square (OLS)

Hasil penelitian menunjukan

bahwa variabel tenaga kerja dan

nilai impor industri kreatif

berpengaruh positif dan

signifikan terhadap PDB

industri kreatif. Sementara itu,

variabel nilai ekspor dan jumlah

perusahaan berpengaruh negatif

dan signifikan terhadap PDB

industri kreatif.

2. Yusnanto (2010) Analisis Faktor-

Faktor yang

Mempengaruhi

Sektor Industri

Pengolahan di

Kabupaten

Sukoharjo

Variabel:

investasi, inflasi,

jumlah unit usaha,

PDRB, dan

penyerapan

tenaga kerja.

Alat Analisis:

Regresi linier

berganda dengan

metode OLS

(Ordinary Least

Square) dengan

model semi log

untuk hipotesis I

dan double log

untuk hipotesis II

A. Hasil penelitian hipotesis I

berdasarkan hasil olah data

ternyata variabel investasi

dan jumlah unit usaha secara

signifikan berpengaruh

positif terhadap sektor

industri pengolahan, setelah

dilakukan uji F ternyata

variabel investasi, inflasi dan

jumlah unit usaha secara

bersama-sama

mempengaruhi sektor

industri pengolahan.

B. Hipotesis II PDRB secara

signifikan mempengaruhi

penyerapan tenaga kerja di

Kabupaten Sukoharjo.

Tingkat keyakinan yang

digunakan sebesar 95%.

33

3. Deddy Rustiono

(2008)

Analisis Pengaruh

Investasi, Tenaga

Kerja, dan

Pengeluaran

Pemerintah

Terhadap

Pertumbuhan

Ekonomi Di

Provinsi Jawa

Tengah

Variabel:

angkatan kerja,

investasi :

realisasi PMA,

realisasi PMDN,

belanja

pemerintah daerah

dan PDRB

Alat Analisis:

menggunakan

data time series

dan menggunakan

metode analisis

Ordinary Least

Square (OLS)

Berdasarkan hasil estimasi

diketahui bahwa angkatan

kerja, investasi swasta (PMA

dan PMDN) dan belanja

pemerintah daerah memberi

dampak positif terhadap

perkembangan PDRB Propinsi

Jawa Tengah.

4. Zainuddin

Ibnurrasyad

(2016)

Analisis Pengaruh

Investasi, Tenaga

Kerja, Jumlah

Penduduk, dan

Pengeluaran

Pemerintah

Terhadap

Pertumbuhan

Ekonomi Provinsi

Daerah Istimewa

Yogyakarta Tahun

2004-2014.

Variabel:

investasi, tenaga

kerja, jumlah

penduduk,

pengeluaran

pemerintah dan

pertumbuhan

ekonomi.

Alat Analisis:

Regresi data panel

Dari hasil uji F disimpulkan

bahwa investasi, tenaga kerja,

jumlah penduduk, dan

pengeluaran pemerintah secara

bersama-sama berpengaruh

terhadap pertumbuhan ekonomi

Provinsi DIY. Secara parsial

investasi dan pengeluaran

pemerintah berpengaruh positif

terhadap pertumbuhan ekonomi

Provinsi DIY, sedangkan tenaga

kerja dan jumlah penduduk

tidak berpengaruh terhadap

pertumbuhan ekonomi Provinsi

DIY. Berdasarkan koefisiensi

determinasi (R2) diperoleh

hasil nilai Adjusted R-squared

0,987992 yang berarti bahwa

98,80 persen dari variabel

terikat yaitu pertumbuhan

ekonomi Provinsi DIY dapat

dijelaskan oleh variabel-

variabel bebas yaitu investasi,

tenaga kerja, jumlah penduduk,

pengeluaran pemerintah.

Sisanya sebesar 1,20 persen

dijelaskan oleh variabel lainnya

yang tidak dimasukkan

kedalam model

34

5. Deny

Kurniawan

(2009)

Analisis Beberapa

Faktor yang

Mempengaruhi

Pertumbuhan

Industri Kecil di

Kota Surabaya

Variabel:

Pendapatan

Perkapita, Nilai

Produksi,

Investasi Industri

Kecil, Jumlah

Tenaga Kerja

Industri Kecil, dan

Jumlah Industri

Kecil

Alat Analisis:

regresi linier

berganda yang

menunjukkan

pengaruh antara

variabel bebas dan

variabel terikat.

Secara simultan variabel bebas

berpengaruh secara nyata

terhadap variabel terikat,

sedangkan secara parsial

variabel bebas Pendapatan

Perkapita (X1) berpengaruh

secara nyata terhadap Jumlah

Industri Kecil (Y) yaitu t-hitung

sebesar 6,700 > t-tabel sebesar

2,228. Nilai Produksi (X2)


terhadap Jumlah Industri Kecil

(Y) yaitu t-hitung sebesar

2,899 > t tabel sebesar 2,228.

Investasi Industri Kecil (X3)


terhadap Jumlah Industri Kecil

(Y) yaitu t-hitung sebesar -


Jumlah Tenaga Kerja Industri

Kecil (X4) berpengaruh secara

nyata terhadap Jumlah Industri

Kecil (Y) yaitu t-hitung sebesar


C. Keterkaitan Antarvariabel

Dalam rumusan masalah telah ditetapkan akan meneliti tentang pengaruh

investasi, inflasi, jumlah tenaga kerja, nilai ekspor dan jumlah pengguna

internet terhadap pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game


35

1. Investasi dan Pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan

game developer

Teori ekonomi mengartikan atau mendefenisikan investasi sebagai

pengeluaran-pengeluaran untuk membeli barang-barang modal dan

peralatan-peralatan produksi dengan tujuan untuk mengganti dan terutama

menambah barang-barang modal dalam perekonomian yang digunakan

untuk memproduksikan barang dan jasa di masa depan. Dengan perkataan

lain, dalam teori ekonomi investasi berarti kegiatan perbelanjaan untuk

meningkatkan kapasitas memproduksi sesuatu perekonomian.

Pengeluaran untuk mengembangkan pabrik pembuatan kertas, atau

pengeluaran untuk mendirikan perkebunan kelapa sawit merupakan

penggunaan dana yang dalam teori ekonomi diartikan sebagai investasi.

(Sadono Sukirno, 2007:366).

Semakin tinggi investasi yang dilakukan pada suatu perusahaan atau

industri maka akan berpengaruh terhadap pendapatan suatu perusahaan

atau industri tersebut di masa yang akan datang. Penelitian yang dilakukan

oleh Yusnanto (2010) menemukan bahwa investasi berpengaruh positif

terhadap sektor industri pengolahan.

2. Inflasi dan Pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game

developer

Pada tahun 1970, harga harian New York Times adalah 15 sen, harga

median dari rumah keluarga-tunggal adalah $23.400, dan upah rata-rata

dalam industri manufaktur adalah $3,36 per jam. Pada tahun 2000, harga

36

harian New York Times 75 sen, harga rumah $166.000, dan upah rata-rata

$14,26 per jam. Seluruh kenaikan dalam harga ini disebut inflasi

(inflation). (Mankiw, 2003:72).

Dalam ilmu ekonomi, inflasi adalah suatu proses meningkatnya harga-

harga secara umum dan terus-menerus (continue) berkaitan dengan

mekanisme pasar yang dapat disebabkan oleh berbagai faktor, antara lain,

konsumsi masyarakat yang meningkat, berlebihnya likuiditas di pasar

yang memicu konsumsi atau bahkan spekulasi, sampai termasuk juga

akibat adanya ketidaklancaran distribusi barang. Penelitian yang dilakukan

oleh Afif Leksono (2013) menemukan bahwa pendapatan industri kreatif

dipengaruhi oleh inflasi secara negatif, semakin tinggi inflasi yang terjadi

maka akan menurunkan pendapatan industri kreatif..

3. Tenaga Kerja dan Pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan

game developer

Tenaga kerja merupakan penduduk yang berada dalam usia kerja.

Menurut UU No. 13 tahun 2003 Bab I pasal 1 ayat 2 disebutkan bahwa

tenaga kerja adalah setiap orang yang mampu melakukan pekerjaan guna

menghasilkan barang atau jasa baik untuk memenuhi kebutuhan sendiri

maupun untuk masyarakat.

Penambahan atau pengurangan jumlah tenaga kerja dalam suatu

perusahaan atau industri mempengaruhi produksi yang dilakukan oleh

suatu perusahaan atau industri tersebut yang akan meningkatkan atau

menurunkan pendapatan dari suatu perusahaan atau industri tersebut.

37

Penelitian yang dilakukan oleh Afif Leksono (2013) menyimpulkan bahwa

variabel tenaga kerja berpengaruh positif terhadap PDB Industri kreatif,

yang berarti setiap peningkatan variabel tenaga kerja akan meningkatkan

PDB industri kreatif.

4. Nilai Ekspor dan Pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan

game developer

Ekspor adalah proses transportasi barang atau komoditas dari suatu

negara ke negara lain (Merriam-Webster's: Collegiate Dictionary Online).

Ekspor akan memberikan efek yang positif ke atas kegiatan ekonomi

negara karena ia merupakan pengeluaran penduduk negara lain ke atas

barang-barang yang dihasilkan di dalam negeri (Sadono Sukirno,

2007:109).

Semakin tinggi Ekspor yang dilakukan pada suatu perusahaan atau

industri maka akan meningkatkan pendapatan suatu perusahaan atau

industri tersebut. Penelitian yang dilakukan oleh Afif Leksono (2013)

menemukan bahwa Ekspor berpengaruh positif terhadap pendapatan

industri kreatif.

5. Pengguna Internet dan Pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi

dan game developer

Internet adalah jaringan komunikasi elektronik yang menghubungkan

jaringan komputer dan fasilitas komputer yang terorganisasi di seluruh

dunia melalui telepon atau satelit berinternet melakukan hubungan melalui

jaringan internet (KBBI).

38

Perkembangan jumlah pengguna internet akan mempengaruhi

pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer karena

untuk memasarkan dan mendistribusikan produk dari subsektor industri

kreatif aplikasi dan game developer menggunakan jaringan internet

sebagai infrastruktur pasarnya. Semakin tinggi jumlah pengguna internet

maka akan meningkatkan pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi

dan game developer, dengan demikian jumlah pengguna internet

berpengaruh positif terhadap pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi

dan game developer di Indonesia.

D. Kerangka Pemikiran

Berdasarkan konsep-konsep dasar teori yang dijelaskan di atas dan

penelitian terdahulu, maka dapat disusun sebuah kerangka pemikiran teoritis

seperti yang tersaji dalam Gambar 2.1 sebagai berikut :

39

Gambar 2.1. Kerangka Pemikiran

Judul: PENGARUH INVESTASI, INFLASI, JUMLAH TENAGA

KERJA, NILAI EKSPOR DAN JUMLAH PENGGUNA INTERNET

TERHADAP PENDAPATAN SUBSEKTOR INDUSTRI KREATIF

APLIKASI DAN GAME DEVELOPER DI INDONESIA

Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer di Indonesia

periode 2011-2015

Teori Pendukung

Model Analisis Regresi Berganda

Hasil Pengujian dan Pembahasan

Kesimpulan dan Saran

40

E. Hipotesis

Berdasarkan perumusan masalah yang ada maka untuk menguji

signifikansi masing-masing variabel independen dapat dilakukan dengan uji t,

dengan membandingkan probability value t-statistik dengan nilai α=5%, bila

probability value t-statistik < α=5% maka H0 ditolak, dan juga sebaliknya.

Untuk melihat signifikansi dari variabel independen secara keseluruhan

terhadap variabel dependen dapat membandingkan probability value F-statistik

dengan nilai α=5%, bila probability value F-statistik < α=5% maka H0 ditolak,

dan juga sebaliknya. Maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:

1. H0: investasi subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer

tidak berpengaruh signifikan terhadap Pendapatan Subsektor Industri

Kreatif Aplikasi dan Game developer di Indonesia.

Ha1: investasi subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game

developer berpengaruh signifikan terhadap Pendapatan Subsektor

Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer di Indonesia.

2. H0: inflasi di Indonesia tidak berpengaruh signifikan terhadap

Pendapatan Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer

di Indonesia.

Ha2: inflasi di Indonesia berpengaruh signifikan terhadap Pendapatan

Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer di

Indonesia.

3. H0: Jumlah Tenaga Kerja subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan

Game developer tidak berpengaruh signifikan terhadap Pendapatan

41


Indonesia.

Ha3: Jumlah Tenaga Kerja subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan

Game developer berpengaruh signifikan terhadap Pendapatan


Indonesia.

4. H0: Nilai Ekspor subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game

developer tidak berpengaruh signifikan terhadap Pendapatan


Indonesia.

Ha4: Nilai Ekspor subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game

developer berpengaruh signifikan terhadap Pendapatan Subsektor

Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer di Indonesia.

5. H0: Jumlah Pengguna Internet di Indonesia tidak berpengaruh

signifikan terhadap Pendapatan Subsektor Industri Kreatif Aplikasi

dan Game developer di Indonesia.

Ha5: Jumlah Pengguna Internet di Indonesia berpengaruh signifikan

terhadap Pendapatan Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game


42

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini menggunakan metode Analisis Regresi Linear Berganda.

Penelitian ini fokus kepada subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game

developer di Indonesia pada tahun 2011-2015. Dalam Penelitian ini,

menggunakan satu variabel dependen dan lima variabel independen. Variabel

independen yang digunakan di penelitian ini adalah Pendapatan Subsektor

Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer di Indonesia. Sedangkan variabel

independen adalah Investasi, Inflasi, Jumlah Tenaga Kerja, Nilai Ekspor, dan

Jumlah Pengguna Internet.

B. Jenis dan Sumber Data

Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder.

Sumber sekunder merupakan sumber yang tidak langsung memberikan data

kepada pengumpul data, misalnya melalui orang lain atau melalui dokumen

(Syarifah, 2017). Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini berupa

laporan atas investasi subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di

Indonesia, inflasi di Indonesia, jumlah tenaga kerja subsektor industri kreatif

aplikasi dan game developer di Indonesia, nilai ekspor subsektor industri

kreatif aplikasi dan game developer di Indonesia, pengguna internet di

Indonesia, dan PDB subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di

43

Indonesia per bulan dari tahun 2011-2015. Sumber data yang digunakan dalam

penelitian ini diperoleh melalui berbagai sumber yaitu; Badan Ekonomi Kreatif

(Bekraf), Badan Pusat Statistik (BPS), Asosiasi Jasa Penyelenggara Internet

Indonesia (APJII), Badan Koordinasi Penanaman Modal (BKPM).

C. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data merupakan hal yang harus dilakukan dalam penyusunan

penelitian ini untuk memperoleh hasil yang sesuai dengan tujuan penelitian ini.

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang

diperoleh dari lembaga-lembaga resmi terkait, maka metode pengumpulan data

yang digunakan adalah metode dokumentasi. Dokumen merupakan catatan

peristiwa yang sudah berlalu, dokumen bisa berbentuk tulisan, gambar atau

karya-karya monumental dari seseorang, dokumen yang berbentuk tulisan

misalnya catatan harian, sejarah kehidupan (life histories), cerita, biografi,

peraturan dan kebijakan (Sugiyono, 2013).

D. Metode Analisis Data

1. Pendekatan Penelitian

Penelitian ini menggunakan alat analisis regresi linear berganda

dengan metode Ordinary Least Square (OLS) yang dirumuskan sebagai

berikut :

44

Linier Y = α0 + α1 X1 + α2 X2+ α3 X3+ α4 X4+ α5 X5 + ε

Dimana :

Y = Pendapatan Subsektor Industri Kreatif

Aplikasi dan Game developer di Indonesia

X1 = Investasi

X2 = Inflasi

X3 = Jumlah Tenaga Kerja

X4 = Nilai Ekspor

X5 = Jumlah Pengguna Internet

α0 = konstanta

α1 α2 α3 α4 α5 = koefisien penjelas masing-masing input

nilai parameter

ε = error term

Metode Ordinary Least Square (OLS) dipersembahkan oleh Carl

Friedreich Gauss, seorang ahli matematika Jerman. Untuk asumsi

tertentu, metode OLS memiliki beberapa sifat-sifat statistik yang sangat

menarik dan telah membuat metode ini sebagai salah satu metode

paling kuat dan dikenal dalam analisis regresi. Metode OLS adalah

metode untuk meminimalkan jumlah kuadrat kesalahan dari setiap

observasi terhadap garis tersebut (Damodar N. Gujarati dan Dawn C.

Porter, 2013:71).

45

Asumsi yang mendasari metode OLS atau Classical Linear

Regression Model (CLRM) memiliki 7 asumsi, yaitu (Damodar N.

Gujarati dan Dawn C. Porter, 2013:79) :

1. Model regresi ini linear dalam parameter-parameternya

2. Nilai X selalu tetap atau Nilai X yang independen terhadap faktor

kesalahan

3. Nilai rerata nol dari faktor gangguan ui

4. Homoskedastisitas atau keseragaman varians dari ui

5. Tidak adanya Otokorelasi di antara gangguan

6. Jumlah observasi n harus lebih besar daripada jumlah parameter

yang akan diestimasi

7. Kriteria dasar pada variabel X

Untuk memenuhi analisis regresi tersebut perlu diuji asumsi klasik

dan uji hipotesis teori sehingga hasil estimasi tersebut dapat terhindar

dari masalah regresi.

2. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data

yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian,

maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness

(kemencengan distribusi) (Ghozali dalam Syarifah, 2017). Jadi dalam

penelitian ini analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui

gambaran mengenai variabel investasi, inflasi, jumlah tenaga kerja,

46

ekspor, jumlah pengguna internet dan pendapatan subsektor industri

kreatif aplikasi dan game developer.

3. Uji Asumsi Klasik

Suatu model dikatakan baik untuk alat prediksi apabila mempunyai

sifat-sifat tidak bias linier terbaik suatu penaksir. Disamping itu suatu

model dikatakan cukup baik dan dapat dipakai untuk memprediksi

apabila sudah lolos dari serangkaian uji asumsi klasik yang

melandasinya. Uji asumsi klasik dalam penelitian ini terdiri dari :

a. Uji Normalitas

Digunakan untuk mengetahui apakah variabel dependen dan

independen berdistribusi normal atau tidak. Menggunakan Jarque-

Bera test atau J-B test, membandingkan JB hitung dengan X2 tabel.

Jika JB hitung < nilai X2 tabel maka data berdistribusi normal atau

nilai Probability > derajat kepercayaan yang ditentukan (Insukindro

dalam Fatmi Ratna Ningsih, 2010:52).

b. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas dimaksudkan untuk mengetahui

apakah terdapat interkorelasi yang sempurna di antara beberapa

variabel bebas yang digunakan dalam persamaan regresi. Uji

multikoliniaritas menggunakan nilai tolerance dan Variance

47

Inflation Factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap

variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya.

Dalam pengertian sederhana setiap variabel bebas menjadi

variabel terikat dan diregresi terhadap variabel bebas lainnya.

Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang

tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi nilai

tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF =

1/tolerance) dan menunjukkan adanya kolonieritas yang tinggi.

Lebih ditegaskan oleh Ghozali bila korelasi antara dua variabel

bebas melebihi 90% maka VIF-nya diatas 10 maka dapat dikatakan

bahwa model tersebut terkena multikolinieritas (Ghozali dalam

Fatmi Ratna Ningsih, 2010:53).

c. Uji Autokorelasi

Autokorelasi adalah terjadinya korelasi antara variabel itu

sendiri pada pengamatan yang berbeda. Pengujian autokorelasi

dilakukan dengan uji Breusch-Godfrey Serial Correlation Lagrange

Multiplier Test (uji LM). Uji ini sangat berguna untuk

mengidentifikasi masalah autokorelasi tidak hanya pada derajat

pertama tetapi bisa juga digunakan pada tingkat derajat. Dikatakan

terjadi autokorelasi jika nilai X2 (Obs* R-Squared) hitung > X2 tabel

atau nilai Probability < derajat kepercayaan yang ditentukan

(Insukindro dalam Fatmi Ratna Ningsih, 2010:53).

48

d. Uji heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas adalah variansi data yang digunakan

untuk membuat model menjadi tidak konstan. Pengujian terhadap

ada tidaknya masalah heteroskedastisitas dalam suatu model empiris

yang sedang diamati juga merupakan langkah penting sehingga

dapat terhindar dari masalah regresi lancung. Metode untuk dapat

mendeteksi ada tidaknya masalah heteroskedastisitas dalam model

empiris dengan menggunakan uji White (Insukindro dalam Fatmi

Ratna Ningsih, 2010:54).

Untuk menguji heteroskedastisitas, program olah data

Eviews menyediakan metode pengujian dengan menggunakan uji

White, dimana dalam program olah data Eviews dibedakan menjadi

dua bentuk uji White Heteroskedasticity (no cross term) dan White

Heteroskedasticity (cross term). Dikatakan terdapat masalah

heteroskedastisitas dari hasil estimasi model OLS, jika X2 (Obs* R-

Squared) untuk uji White baik cross term ataupun no cross term >

X2 tabel atau nilai Probability < derajat kepercayaan yang ditentukan

(Insukindro dalam Fatmi Ratna Ningsih, 2010:54).

4. Pengujian Statistik

Pengujian ini digunakan untuk mengetahui apakah variabel-

variabel independen secara individu dan bersama-sama

mempengaruhi signifikan terhadap variabel dependen. Uji statistik

meliputi Uji t, Uji F dan koefisien determinasi (R2).

49

a. Uji Signifikansi Individual (Uji Statistik t)

Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu

variabel independen secara individual dalam menjelaskan variasi

variabel dependen. Untuk melakukan uji t dengan cara Quick Look,

yaitu : melihat nilai Probability dan derajat kepercayaan yang

ditentukan dalam penelitian atau melihat nilai t tabel dengan t

hitungnya. Jika nilai Probability < derajat kepercayaan yang

ditentukan dan jika nilai t hitung lebih tinggi dari t tabel maka suatu

variabel independen secara individual mempengaruhi variabel

dependennya (Kuncoro dalam Fatmi Ratna Ningsih, 2010:55).

b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel

independen dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-

sama terhadap variabel dependennya. Untuk melakukan uji F

dengan cara Quick Look, yaitu : melihat nilai Probability dan derajat

kepercayaan yang ditentukan dalam penelitian atau melihat nilai t

tabel dengan F hitungnya. Jika nilai Probability < derajat

kepercayaan yang ditentukan dan jika nilai F hitung lebih tinggi dari

F tabel maka suatu variabel independen secara bersama-sama

mempengaruhi variabel dependennya (Kuncoro dalam Fatmi Ratna

Ningsih, 2010:55-56).

50

c. Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan

model dalam menerangkan variasi variabel dependennya. Nilai

koefisien determinasi adalah antara nol dan satu, nilai R2 yang kecil

berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam

menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas dan nilai yang

mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan

hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi

variasi variabel dependennya (Kuncoro dalam Fatmi Ratna Ningsih,

2010:56).

E. Operasional Variabel Penelitian

Pada bagian ini akan diuraikan definisi dari masing-masing variabel

yang digunakan berikut dengan operasional dan cara pengukurannya adalah

sebagai berikut :

1. Variabel Bebas (Independent Variabel)

Variabel bebas adalah suatu variabel yang variasinya

mempengaruhi variabel lain. Dapat pula dikatakan bahwa variabel

bebas adalah variabel yang pengaruhnya terhadap variabel lain

ingin diketahui (Azwar dalam Fatmi Ratna Ningsih, 2010:56).

Dalam Penelitian ini yang menjadi variabel bebas antara lain :

51

a. Investasi subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer

di Indonesia (X1)

Investasi adalah pengeluaran-pengeluaran untuk membeli

barang-barang modal dan peralatan-peralatan produksi dengan

tujuan untuk mengganti dan terutama menambah barang-barang

modal dalam perekonomian yang digunakan untuk

memproduksikan barang dan jasa di masa depan. (Sadono

Sukirno, 2007:366). Satuan Miliar Rupiah (Rp).

b. Inflasi di Indonesia (X2)

Inflasi adalah suatu proses meningkatnya harga-harga secara

umum dan terus-menerus (continue) berkaitan dengan

mekanisme pasar yang dapat disebabkan oleh berbagai faktor,

antara lain, konsumsi masyarakat yang meningkat, berlebihnya

likuiditas di pasar yang memicu konsumsi atau bahkan

spekulasi, sampai termasuk juga akibat adanya ketidaklancaran

distribusi barang (Mankiw, 2003:72). Satuan persen (%).

c. Jumlah Tenaga Kerja subsektor industri kreatif aplikasi dan

game developer di Indonesia (X3)

Tenaga kerja merupakan penduduk yang berada dalam usia

kerja 15-64 tahun. Menurut UU No. 13 tahun 2003 Bab I pasal

1 ayat 2 disebutkan bahwa tenaga kerja adalah setiap orang yang

mampu melakukan pekerjaan guna menghasilkan barang atau

jasa baik untuk memenuhi kebutuhan sendiri maupun untuk

52

masyarakat. Satuan jiwa.

d. Nilai Ekspor subsektor industri kreatif aplikasi dan game

developer di Indonesia (X4)

Ekspor adalah proses transportasi barang atau komoditas dari

suatu negara ke negara lain (Merriam-Webster's: Collegiate

Dictionary Online). Ekspor akan memberikan efek yang positif

ke atas kegiatan ekonomi negara karena ia merupakan

pengeluaran penduduk negara lain ke atas barang-barang yang

dihasilkan di dalam negeri (Sadono Sukirno, 2007:109). Satuan

US Dollar ($).

e. Jumlah Pengguna Internet di Indonesia (X5)

Internet adalah jaringan komunikasi elektronik yang

menghubungkan jaringan komputer dan fasilitas komputer yang

terorganisasi di seluruh dunia melalui telepon atau satelit

berinternet melakukan hubungan melalui jaringan internet

(KBBI). Interconnection Networking atau singkatannya lebih

dikenal sebagai Internet diartikan oleh Randall dan Latulipe,

sebagai suatu jaringan global yang terdapat di dalam jaringan

komputer (Tjiptono dalam Ahmad Sultoni, 2013). Berdasarkan

pendapat tersebut maka peneliti menegaskan bahwa, internet

adalah suatu jaringan yang bersifat global. Tidak pandang di

mana dan siapa saja bisa berkomunikasi dan mengakses

berbagai informasi dalam segala bidang. Satuan jiwa.

53

2. Variabel Terikat (Dependent Variabel)

Variabel terikat adalah variabel penelitian yang diukur untuk

mengetahui besarnya efek atau pengaruh variabel yang lain.

Besarnya efek tersebut diamati dari ada tidaknya, timbul-

hilangnya, membesar-menegecilnya, atau berubahnya variasi yang

tampak sebagai akibat perubahan pada variabel lain (Azwar dalam

Fatmi Ratna Ningsih, 2010:57).

Variabel terikat dalam penelitian ini adalah Pendapatan

Domestik Bruto Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Video

Game di Indonesia dalam satuan miliar rupiah (Rp).

54

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan populasi subsektor

Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer di Indonesia dalam naungan

Badan Ekonomi Kreatif Indonesia selama tahun 2011 sampai tahun 2015.

Salah satu sektor riil yang sangat layak menjadi prioritas adalah ekonomi

kreatif. Presiden Joko Widodo optimistis bahwa ekonomi kreatif kelak

menjadi tulang punggung perekonomian Indonesia. Berbeda dengan sektor

lain yang sangat tergantung pada eksploitasi sumber daya alam, kekuatan

ekonomi kreatif lebih bertumpu kepada keunggulan sumber daya manusia.

Karya seni, arsitektur, buku, inovasi teknologi, dan animasi, berasal dari ide-

ide kreatif pemikiran manusia. Untuk mewujudkan upaya tersebut, pada 20

Januari 2015, melalui Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 6

Tahun 2015 Tentang Badan Ekonomi Kreatif, Presiden Joko Widodo

membentuk lembaga baru non kementerian bernama Badan Ekonomi

Kreatif (Bekraf). Badan ini bertanggung jawab terhadap perkembangan

ekonomi kreatif di Indonesia. Bekraf bertugas membantu presiden dalam

merumuskan, menetapkan, mengoordinasikan, dan sinkronisasi kebijakan

di bidang ekonomi kreatif. Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game

developer telah menyumbang 15 Trilliun Rupiah terhadap PDB Indonesia dan

terus berkembang setiap tahunnya.

55

Ada beberapa faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan dari

subsektor industri aplikasi dan game developer di Indonesia, peneliti memilih

lima variabel faktor yang sekiranya mempengaruhi pendapatan dari subsektor

industri aplikasi dan game developer di Indonesia.

1. Investasi subsektor industri aplikasi dan game developer

Gambar 4.1

Investasi subsektor industri aplikasi dan game developer tahun 2011-2015

Sumber : Badan Koordinasi Penanaman Modal (BKPM), 2016.

Investasi subsektor industri aplikasi dan game developer di Indonesia

dari tahun 2011 – 2014 mengalami peningkatan yang cukup signifikan,

namun pada tahun 2015 mengalami penurunan, menurut Kepala Badan

Koordinasi Penanaman Modal (BKPM) Franky Sibarani (2015),

mengatakan kendala hukum berpengaruh pada menurunnya realisasi

investasi di industri kreatif subsektor industri aplikasi dan game developer,

867

1367

1550

2090

1256

0

500

1000

1500

2000

2500

2011 2012 2013 2014 2015

Investasi subsektor aplikasi dan game developer (dalam miliar

rupiah)

56

pelemahan permintaan di pasar ekspor dan menurunnya daya beli

masyarakat di dalam negeri juga mempengaruhi investasi pada subsektor

aplikasi dan game developer. Investasi subsektor aplikasi dan game

developer pada tahun 2015 turun sebesar 39,9 persen dibandingkan tahun

2014.

2. Inflasi di Indonesia

Gambar 4.2

Inflasi di Indonesia pada tahun 2011-2015

Sumber : Badan Pusat Statistik (BPS), 2016.

Inflasi di Indonesia pada tahun 2011-2015 mengalami fluktuasi, pada

tahun 2013 inflasi tinggi sebesar 8,38 persen, hal ini karena pada tahun

2013 pemerintah mengeluarkan kebijakan kenaikan harga bahan bakar

minyak (BBM) bersubsidi, sedangkan terendah pada tahun 2015 sebesar

3,35 persen, hal ini terjadi karena beberapa faktor seperti melemahnya daya

3,794,3

8,38 8,36

3,35

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

2011 2012 2013 2014 2015

Inflasi (dalam persen)

57

beli masyarakat akibat berkurangnya lapangan pekerjaan, tingkat

pegangguran di bulan Februari 2015 yang tercatat oleh badan pusat statistik

(BPS) meningkat 300.000 orang bila dibandingkan dengan Februari 2014,

sehingga total mencapai 7,45 juta orang.

Mulai menghilangnya efek kenaikan administered price, seperti efek

kenaikan BBM di pertengahan tahun 2013 sudah menghilang pada

pertengahan tahun 2014. Hal yang sama pada tahun 2015, efek kenaikan

bbm pada akhir tahun 2014 diperkirakan menghilang pada bulan November

atau desember 2015.

3. Jumlah tenaga kerja subsektor industri aplikasi dan game developer

Gambar 4.3

Jumlah tenaga kerja subsektor industri aplikasi dan game developer

di Indonesia tahun 2011-2015

Sumber : Badan Ekonomi Kreatif (Bekraf), 2016.

50065

34692

4853644889

39304

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

2011 2012 2013 2014 2015

Jumlah tenaga kerja subsektor aplikasi dan game

developer di Indonesia (dalam satuan jiwa)

58

Jumlah tenaga kerja subsektor industri aplikasi dan game developer di

Indonesia mengalami fluktuasi ringan, jumlah tenaga kerja pada subsektor

industri aplikasi dan game developer di Indonesia masih rendah. Pada tahun

2015 jumlah tenaga kerja subsektor industri aplikasi dan game developer

di Indonesia hanya sebesar 39.304 jiwa.

4. Nilai Ekspor subsektor industri aplikasi dan game developer

Gambar 4.4

Nilai ekspor subsektor industri aplikasi dan game developer di Indonesia

tahun 2011-2015

Sumber : Badan Ekonomi Kreatif (Bekraf), 2016.

Nilai ekspor subsektor industri aplikasi dan game developer

mengalami fluktuasi pada tahun 2011-2015, Nilai ekspor pada tahun 2015

sebesar US$353.920, nilai ekspor yang rendah ini karena permintaan pasar

akan produk dari subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di

238349

394091

238349

429983

353920

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000

450000

500000

2011 2012 2013 2014 2015

Nilai ekspor subsektor industri aplikasi dan game developer

di Indonesia (dalam US$)

59

Indonesia juga masih rendah, konsumen subsektor aplikasi dan game

developer ini masih didominasi oleh produk-produk dari negara maju.

5. Jumlah pengguna internet di Indonesia

Gambar 4.5

Pengguna Internet di Indonesia pada tahun 2011-2015

Sumber : Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII), 2016.

Jumlah pengguna internet di Indonesia mengalami trend kenaikan

pada tahun 2011-2015, setiap tahun peningkatan akan jumlah pengguna

internet di Indonesia lebih dari 10 persen, pada tahun 2015 jumlah

pengguna internet sebesar 99,1 juta jiwa dari total 258,2 juta jiwa penduduk

Indonesia, yang berarti 38,4 persen dari penduduk Indonesia sudah

menggunakan internet.

55

63

71,2

88,1

99,1

0

20

40

60

80

100

120

2011 2012 2013 2014 2015

Jumlah Pengguna Internet di Indonesia (Dalam jutaan jiwa)

60

B. Hasil Uji Penelitian

1. Hasil Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif dapat memberikan gambaran tentang suatu data

yang dilihat dari nilai minimum, maksimum, rata-rata (mean) dan standar

deviasi yang dihasilkan pada penelitian ini. Variabel- variabel yang

digunakan dalam penelitian ini meliputi investasi, inflasi, jumlah tenaga

kerja, ekspor, dan jumlah pengguna internet sebagai variabel independen,

serta PDB subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer sebagai

variabel dependen. Variabel tersebut akan diuji secara statistik deskriptif

seperti yang terlihat dalam tabel 4.1 dibawah ini:

Tabel 4.1

Hasil Statistik Deskriptif

Sumber : Data sekunder yang diolah EViews 8.

a. Variabel Independen

1) Investasi

Ekspor Inflasi Internet Investasi PDB Tenaga

Kerja

Mean 24532.03 0.457833 70136786 118.8333 1036.183 43438

Median 29787.27 0.350000 66505131 120.3899 1023.842 43702

Maximum 39414.14 3.290000 99130000 179.5411 1301.475 50260

Minimum 1853.148 -0.36000 43179285 39.28414 785.4750 34692

Std. Dev. 12878.44 0.623419 16334743 38.62436 154.8123 4846

Observations 60 60 60 60 60 60

61

Hasil deskriptif statistik pada tabel 4.1 menunjukkan bahwa

investasi minimum sebesar Rp39.28414 miliar dan investasi maksimum

sebesar Rp179.5411 miliar dengan investasi rata-rata sebesar

Rp118.8333 miliar pada tahun 2011-2015, sedangkan standar deviasi

investasi sebesar Rp38.62436 miliar pada tahun 2011-2015.

2) Inflasi

Hasil deskriptif statistik pada tabel 4.1 menunjukkan bahwa inflasi

minimum sebesar -0.36% dan inflasi maksimum sebesar 3.29% dengan

inflasi rata-rata sebesar 0.457833% pada tahun 2011-2015, sedangkan

standar deviasi inflasi sebesar 0.623419% pada tahun 2011-2015.

3) Ekspor

Hasil deskriptif statistik pada tabel 4.1 menunjukkan bahwa ekspor

minimum sebesar US$1853.148 dan ekspor maksimum sebesar

US$39414.14 dengan ekspor rata-rata sebesar US$24532.03 pada tahun

2011-2015, sedangkan standar deviasi ekspor sebesar US$12878.44

pada tahun 2011-2015.

4) Jumlah Tenaga Kerja

Hasil deskriptif statistik pada tabel 4.1 menunjukkan jumlah tenaga

kerja minimum sebesar 34692 jiwa dan jumlah tenaga kerja maksimum

sebesar 50260 jiwa dengan jumlah tenaga kerja rata-rata sebesar 43438

jiwa pada tahun 2011-2015, sedangkan standar deviasi jumlah tenaga

kerja sebesar 4846 jiwa pada tahun 2011-2015.

5) Jumlah Pengguna Internet

62

Hasil deskriptif statistik pada tabel 4.1 menunjukkan jumlah

pengguna internet minimum sebesar 43179285 jiwa dan jumlah

pengguna internet maksimum sebesar 99130000 jiwa dengan jumlah

pengguna internet rata-rata sebesar 70136786 jiwa pada tahun 2011-

2015, sedangkan standar deviasi jumlah pengguna internet sebesar

16334743 jiwa pada tahun 2011-2015.

b. Variabel Independen

1) PDB Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer

Hasil deskriptif statistik pada tabel 4.1 menunjukkan PDB subsektor

industri kreatif aplikasi dan game developer minimum sebesar

Rp785.4750 miliar dan PDB subsektor industri kreatif aplikasi dan

game developer maksimum sebesar Rp1301.475 miliar dengan PDB

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer rata-rata sebesar

Rp1036.183 miliar pada tahun 2011-2015, sedangkan standar deviasi

PDB subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer sebesar

Rp154.8123 miliar pada tahun 2011-2015.

2. Hasil Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik dilakukan dengan menggunakan analisis regresi

terhadap variabel independen dan variabel dependen. Uji asumsi klasik

bertujuan untuk mengetahui kelayakan penggunaan model regresi dalam

penelitian ini. Uji asumsi klasik pada penelitian ini terdiri atas uji

normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji

heteroskedastisitas.

63

Adapun dalam penelitian ini variabel independen yang digunakan

adalah investasi, inflasi jumlah tenaga kerja, ekspor, dan jumlah pengguna

internet. Sedangkan variabel dependen yang digunakan adalah PDB

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer. Agar model regresi

yang digunakan menghasilkan nilai yang sesuai, data yang diolah harus

memenuhi empat uji asumsi klasik. Berikut adalah empat uji asumsi klasik

yang telah dilakukan beserta hasil yang diperoleh:

a. Hasil Uji Normalitas

Digunakan untuk mengetahui apakah variabel dependen dan

independen berdistribusi normal atau tidak. Menggunakan Jarque-

Bera test atau J-B test, membandingkan JB hitung dengan X2 tabel.

Jika JB hitung < nilai X2 tabel maka data berdistribusi normal atau

nilai Probability > derajat kepercayaan yang ditentukan (Insukindro

dalam Fatmi Ratna Ningsih, 2010:52). Hasil uji normalitas dapat

dilihat pada gambar 4.1

64

Gambar 4.6

Hasil Uji Normalitas

Menggunakan Jarque-Bera Test

0

2

4

6

8

10

-10 -5 0 5 10 15

Series: Residuals

Sample 2011M01 2015M12

Observations 60

Mean 2.25e-13

Median -0.935313

Maximum 16.64538

Minimum -10.46029

Std. Dev. 6.617925

Skewness 0.528616

Kurtosis 2.562482

Jarque-Bera 3.272908

Probability 0.194669

Sumber : data sekunder yang diolah Eviews 8

Berdasarkan hasil uji normalitas pada gambar 4.1 diatas dapat

dilihat bahwa nilai probability sebesar 0.194669 dimana 0.194669 >

0.05. Dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa data

berdistribusi normal, sehingga asumsi normalitas terpenuhi.

b. Hasil Uji Multikolinearitas

Uji multikoliniaritas dimaksudkan untuk mengetahui apakah

terdapat interkorelasi yang sempurna di antara beberapa variabel

bebas yang digunakan dalam persamaan regresi. Uji

multikoliniaritas menggunakan nilai tolerance dan Variance Inflation

Factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas

manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya.

65

Dalam pengertian sederhana setiap variabel bebas menjadi

variabel terikat dan diregresi terhadap variabel bebas lainnya.

Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang

tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi nilai

tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF =

1/tolerance) dan menunjukkan adanya kolonieritas yang tinggi.

Lebih ditegaskan oleh Ghozali bila korelasi antara dua variabel

bebas melebihi 90% maka VIF-nya diatas 10 maka dapat dikatakan

bahwa model tersebut terkena multikolinieritas (Ghozali dalam

Fatmi Ratna Ningsih, 2010:53). Regresi yang bebas dari problem

multikolinearitas memiliki VIF < 10. Berikut adalah tabel yang

menunjukkan hasil uji multikolinearitas.

Tabel 4.2

Hasil Uji Multikolinearitas

Variable Coeffecient

Variance

Uncentered

VIF

Centered VIF

C 96.66964 121.2103 NA

INVESTASI 0.000785 15.35284 1.444815

INFLASI 2.174113 1.613226 1.041819

TENAGAKERJA 4.88E-08 116.9011 1.413444

EKSPOR 7.23E-09 6.931435 1.477881

INTERNET 3.98E-15 25.85509 1.309219

Sumber: Data sekunder yang diolah EViews 8

66

Berdasarkan tabel 4.2 diatas, dapat diketahui bahwa uji

multikolinearitas menunjukkan nilai VIF disekitar angka 1 untuk

setiap variabel. Nilai VIF yang dihasilkan untuk variabel investasi,

inflasi, jumlah tenaga kerja, ekspor , dan jumlah pengguna internet

adalah 1.444815; 1.041819; 1.413444; 1.477881; dan 1.309219.

Berdasarkan hasil uji multikolinearitas tersebut, maka dapat

disimpulkan bahwa semua variabel independen dalam persamaan

regresi tidak terdapat problem multikolinearitas dan dapat digunakan

dalam penelitian ini.

c. Hasil Uji Autokorelasi

Autokorelasi adalah terjadinya korelasi antara variabel itu

sendiri pada pengamatan yang berbeda. Pengujian autokorelasi

dilakukan dengan uji Breusch-Godfrey Serial Correlation Lagrange

Multiplier Test (uji LM). Uji ini sangat berguna untuk

mengidentifikasi masalah autokorelasi tidak hanya pada derajat

pertama tetapi bisa juga digunakan pada tingkat derajat. Dikatakan

terjadi autokorelasi jika nilai X2 (Obs* R-Squared) hitung > X2

tabel atau nilai Probability < derajat kepercayaan yang ditentukan

(Insukindro dalam Fatmi Ratna Ningsih, 2010:53). Berikut adalah

tabel yang menunjukkan hasil uji autokorelasi.

67

Tabel 4.3

Hasil Uji Autokorelasi

F-statistic 0.112807 Prob. F(2,50) 0.8935

Obs*R-

squared

0.265030 Prob. Chi-

Square(2)

0.8759

Sumber: data sekunder yang diolah EViews 8.

Berdasarkan tabel 4.3 diatas, dapat diketahui bahwa nilai p

value uji Breusch-Godfrey Serial Correlation LM, yaitu sebesar

0.8759 lebih besar dari derajat kepercayaan (0.8759 > 0.05) yang

berarti tidak ada masalah autokolerasi.

d. Hasil Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas adalah variansi data yang digunakan

untuk membuat model menjadi tidak konstan. Pengujian terhadap

ada tidaknya masalah heteroskedastisitas dalam suatu model empiris

yang sedang diamati juga merupakan langkah penting sehingga

dapat terhindar dari masalah regresi lancung. Metode untuk dapat

mendeteksi ada tidaknya masalah heteroskedastisitas dalam model

empiris dengan menggunakan uji White (Insukindro dalam Fatmi

Ratna Ningsih, 2010:54).

Untuk menguji heteroskedastisitas, program olah data

Eviews menyediakan metode pengujian dengan menggunakan uji

White, dimana dalam program olah data Eviews dibedakan menjadi

dua bentuk uji White Heteroskedasticity (no cross term) dan White

68

Heteroskedasticity (cross term). Dikatakan terdapat masalah

heteroskedastisitas dari hasil estimasi model OLS, jika X2 (Obs* R-

Squared) untuk uji White baik cross term ataupun no cross term >

X2 tabel atau nilai Probability < derajat kepercayaan yang

ditentukan (Insukindro dalam Fatmi Ratna Ningsih, 2010:54). Hasil

uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel 4.4 berikut.

Tabel 4.4

Hasil Uji Heteroskedastisitas

F-statistic 2.076572 Prob. F(5,54) 0.825

Obs*R-

squared

9.676046 Prob. Chi-

Square(5)

0.0850

Scaled

explained SS

6.123051 Prob. Chi-

Square(5)

0.2944

Sumber: data sekunder yang diolah EViews 8.

Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas pada tabel 4.4

diatas dapat dilihat bahwa nilai p value yang ditunjukan dengan nilai

Prob. Chi-Square(5) yaitu sebesar 0.0850. Oleh karena nilai p value

0.0850 > 0.05 berarti model regresi bersifat homoskedastisitas atau

dengan kata lain tidak ada masalah heteroskedastisitas.

3. Hasil Uji Koefisien Determinasi

Uji koefisien determinasi dilakukan untuk mengukur kemampuan

variabel independen, yaitu investasi subsektor industri kreatif aplikasi dan

69

game developer di Indonesia, inflasi di Indonesia, jumlah tenaga kerja

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di Indonesia, ekspor

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di Indonesia, dan

jumlah pengguna internet di Indonesia menjelaskan variabel dependen

yaitu PDB subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di

Indonesia. Hasil uji koefisien determinasi dapat dilihat dalam tabel 4.5.

Tabel 4.5

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)

R-Squared 0.998173

Sumber: Data sekunder yang diolah EViews 8.

Berdasarkan tabel 4.5 didapatkan koefisien determinasi sebesar

0.998173 atau 99.81%. Dengan ini terlihat bahwa 99.81% PDB

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer dapat dijelaskan

oleh investasi, inflasi, jumlah tenaga kerja, ekspor, dan jumlah

pengguna internet. Sedangkan sisanya (100% - 99.81% = 0.19%) PDB

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer dijelaskan oleh

variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

4. Hasil Uji Hipotesis

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan

menggunakan regresi berganda (multiple regression analysis), yaitu

dilakukan melalui uji statistik F dan uji statistik t

a. Hasil Uji Statistik F

70

Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen

dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap

variabel dependennya. Untuk melakukan uji F dengan cara Quick

Look, yaitu : melihat nilai Probability dan derajat kepercayaan yang

ditentukan dalam penelitian atau melihat nilai t tabel dengan F

hitungnya. Jika nilai Probability < derajat kepercayaan yang

ditentukan dan jika nilai F hitung lebih tinggi dari F tabel maka suatu

variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel

dependennya. Hasil uji statistik F dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut.

Tabel 4.6

Hasil Uji Statistik F

F-statistic Prob(F-statistic)

5899.248 0.000000

Sumber: Data sekunder yang diolah EViews 8.

Berdasarkan tabel 4.6 diatas, hasil uji F menunjukkan bahwa

nilai probability sebesar 0.000000 yang dimana 0.000000 < 0.05 yang

berarti bahwa investasi, inflasi, jumlah tenaga kerja, ekspor, dan

jumlah pengguna internet berpengaruh signifikan secara simultan

terhadap PDB subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer.

b. Hasil Uji Statistik t

Uji statistik t digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya

71

pengaruh masing-masing variabel independen secara individual

terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikansi 0.05.

Jika nilai probability t lebih kecil dari 0.05 maka Ha diterima dan

menolak H0, sedangkan jika nilai probability t lebih besar dari 0.05

maka H0 diterima dan menolak Ha. Berikut tabel 4.7 yang

menunjukkan hasil uji statistik t.

Tabel 4.7

Hasil Uji Statistik t

Sumber: Data sekunder yang diolah Eviews 8.

Pada tabel 4.7 diatas menunjukkan hasil uji statistik t antara

variabel independen dengan variabel dependen sebagai berikut:

Hasil uji hipotesis 1: Pengaruh investasi terhadap Pendapatan

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer.

Tabel 4.7 menunjukkan hasil bahwa variabel investasi

memiliki nilai probabilitas t-statistic sebesar 0.0000 < 0.05 yang

berarti Ha1 diterima. Sehingga dapat dikatakan bahwa investasi

mempunyai pengaruh signifikan terhadap Pendapatan subsektor

industri kreatif aplikasi dan game developer pada tahun 2011-2015.

Hal ini sesuai dengan teori Sadono Sukirno (2007)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 338.2373 9.832072 34.40143 0.0000

INVESTASI 0.338034 0.028027 12.06122 0.0000 INFLASI -1.547922 1.474487 -1.049803 0.2985

TENAGAKERJA 0.000582 0.000221 2.633736 0.0110 EKSPOR 0.001095 8.50E-05 12.88230 0.0000

INTERNET 9.41E-06 6.31E-08 149.1862 0.0000

72

Pengeluaran untuk mengembangkan pabrik pembuatan kertas, atau

pengeluaran untuk mendirikan perkebunan kelapa sawit merupakan

penggunaan dana yang dalam teori ekonomi diartikan sebagai

investasi. Investasi perusahaan-perusahaan merupakan komponen

yang terbesar dari investasi dalam suatu negara pada suatu tahun

tertentu. Pengeluaran investasi ini pulalah yang terutama diperhatikan

oleh ahli-ahli ekonomi dalam membuat analisis mengenai investasi.

Pengeluaran investasi tersebut terutama meliputi mendirikan

bangunan industri, membeli mesin-mesin dan peralatan produksi lain

dan pengeluaran untuk menyediakan bahan mentah (seperti menanam

kelapa sawit dan pokok karet). Tujuan para pengusaha untuk

mewujudkan alat-alat produksi tersebut adalah untuk memperoleh

keuntungan dari kegiatan memproduksi yang akan dilakukannya di

masa depan. Ini berarti investasi yang dilakukan di masa kini sangat

erat hubungannya dengan prospek memperoleh untung di masa depan.

Semakin cerah prospek untuk memperoleh keuntungan yang lumayan

di masa depan, semakin tinggi pula investasi yang akan dilakukan

pada masa kini.

Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian Afif Leksono

(2013) yang menunjukkan bahwa investasi berpengaruh signifikan

terhadap pendapatan industri kreatif.

Hasil uji hipotesis 2: Pengaruh inflasi terhadap Pendapatan


73

Tabel 4.7 menunjukkan hasil bahwa variabel inflasi memiliki

nilai probabilitas t-statistic sebesar 0.2985 > 0.05 yang berarti Ha2

ditolak. Sehingga dapat dikatakan bahwa inflasi tidak mempunyai

pengaruh signifikan terhadap Pendapatan subsektor industri kreatif

aplikasi dan game developer pada tahun 2011-2015.

Hasil penelitian ini bertolak belakang dengan hasil penelitian

Yusnanto (2010) yang menunjukkan bahwa inflasi berpengaruh positif

secara signifikan terhadap sektor industri.

Hal ini mungkin disebabkan karena pada tahun 2011 – 2015

sumbangan PDB subsektor industri kreatif aplikasi dan game

developer di Indonesia masih sangat kecil yaitu 15 triliun rupiah yang

hanya mencapai 0.13% dari total PDB Nasional, sehingga inflasi di

Indonesia tidak mempengaruhi secara signifikan pendapatan

subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di Indonesia.

Hasil uji hipotesis 3: Pengaruh jumlah tenaga kerja terhadap

PDB subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer.

Tabel 4.7 menunjukkan hasil bahwa variabel jumlah tenaga

kerja memiliki nilai probabilitas t-statistic sebesar 0.0110 < 0.05 yang

berarti Ha3 diterima. Sehingga dapat dikatakan bahwa jumlah tenaga

kerja mempunyai pengaruh signifikan terhadap PDB subsektor

industri kreatif aplikasi dan game developer pada tahun 2011-2015.

Hasil Penilitian ini mendukung hasil penelitian Afif Leksono

(2013) yang menunjukkan bahwa variabel tenaga kerja berpengaruh

74

signifikan terhadap pendapatan industri kreatif.

Industri kreatif di Indonesia khususnya subsektor aplikasi

dan game developer, masih dalam usia yang sangat muda dan sangat

berpotensial untuk bertumbuh dan menyumbang pertumbuhan

ekonomi di Indonesia, oleh karena itu peningkatan jumlah tenaga

kerja dalam industri kreatif berpengaruh signifikan terhadap

pendapatan industri kreatif.

Hasil uji hipotesis 4: Pengaruh ekspor terhadap PDB subsektor

industri kreatif aplikasi dan game developer.

Tabel 4.7 menunjukkan hasil bahwa variabel ekspor memiliki

nilai probabilitas t-statistic sebesar 0.0000 < 0.05 yang berarti Ha4

diterima. Sehingga dapat dikatakan bahwa ekspor mempunyai

pengaruh signifikan terhadap PDB subsektor industri kreatif aplikasi

dan game developer pada tahun 2011-2015.

Hal ini sesuai dengan teori sadono sukirno, ekspor akan

memberikan efek yang positif ke atas kegiatan ekonomi negara karena

ia merupakan pengeluaran penduduk negara lain ke atas barang-

barang yang dihasilkan di dalam negeri (Sadono Sukirno,2007:109).

Hal ini mendukung hasil penelitian Afif Leksono (2013)

yang menunjukkan bahwa nilai ekspor berpengaruh signifikan

terhadap pendapatan industri kreatif

Hasil uji hipotesis 5: Pengaruh jumlah pengguna internet

terhadap PDB subsektor industri kreatif aplikasi dan game

75

developer.

Tabel 4.7 menunjukkan hasil bahwa variabel jumlah

pengguna internet memiliki nilai probabilitas t-statistic sebesar 0.0000

< 0.05 yang berarti Ha4 diterima. Sehingga dapat dikatakan bahwa

jumlah pengguna internet mempunyai pengaruh signifikan terhadap

PDB subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer pada

tahun 2011-2015.

Internet adalah infrastruktur dalam industri kreatif aplikasi

dan game developer, karena pemasaran dan penjualan produk aplikasi

dan video game sebagian besar melalui online menggunakan internet

dan diperjualbelikan melalui toko aplikasi online contohnya appstore

(dalam apple ios) atau playstore (dalam android). Oleh karena itu

internet mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap PDB


Berdasarkan tabel 4.7, maka diperoleh model persamaan

regresi sebagai berikut:

PDB = 338.237343975 + 0.338034446448INVESTASI -

1.54792184719INFLASI + 0.000581885533167TENAGAKERJA +

0.00109515321047EKSPOR + 9.41125031258e-06INTERNET + ε

Persamaan regresi berganda diatas dapat dibaca sebagai berikut:

1. Nilai Konstanta sebesar 338.237343975, artinya apabila nilai

76

variabel – variabel independen sebesar 0, maka Nilai PDB

subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer sebesar

338.237343975.

2. Nilai Investasi sebesar 0.338034446448, setiap peningkatan

investasi subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer

sebesar 1 rupiah akan menaikkan PDB subsektor Industri Kreatif

Aplikasi dan Game developer sebesar 0.338034446448 rupiah

dengan asumsi variabel independen lainnya tetap.

3. Nilai Inflasi tidak signifikan pada alpha sebesar 5%.

4. Nilai Tenaga Kerja sebesar 0.000581885533167, artinya setiap

peningkatan jumlah tenaga kerja subsektor Industri Kreatif

Aplikasi dan Game developer sebanyak 1 jiwa akan menaikkan

PDB subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer

sebesar 0.000581885533167 rupiah dengan asumsi variabel

independen lainnya tetap.

5. Nilai Internet sebesar 9.41125031258e-06, artinya setiap

peningkatan jumlah pengguna internet di Indonesia sebanyak 1

jiwa akan menaikkan PDB subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan

Game developer sebesar 0.0000009941125031258 rupiah dengan

asumsi variabel independen lainnya tetap.

77

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh investasi,

inflasi, jumlah tenaga kerja, nilai ekspor, dan jumlah pengguna internet

terhadap pendapatan subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer

pada tahun 2011-2015. Berdasarkan pada data yang telah dikumpulkan dan

pengujian yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai

berikut:

1. Investasi subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer

mempunyai pengaruh yang signifikan dan positif terhadap pendapatan

subsektor industri aplikasi dan game developer.

2. Inflasi di Indonesia tidak mempunyai pengaruh yang signifikan

terhadap pendapatan subsektor industri aplikasi dan game developer.

3. Jumlah tenaga kerja subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game

developer mempunyai pengaruh yang signifikan dan positif terhadap

pendapatan subsektor industri aplikasi dan game developer.

4. Nilai ekspor subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer

mempunyai pengaruh yang signifikan dan positif terhadap pendapatan

subsektor industri aplikasi dan game developer.

5. Jumlah Pengguna Internet di Indonesia mempunyai pengaruh yang

signifikan dan positif terhadap pendapatan subsektor industri aplikasi

dan game developer.

78

B. Saran

Berdasarkan kesimpulan-kesimpulan diatas, maka diajukan

beberapa saran sebagai berikut:

1. Bagi Pemerintah

Subsektor industri kreatif aplikasi dan game developer di Indonesia

masih sangat muda, masih banyak potensial dari masyarakat

Indonesia dalam industri ini, masih sedikitnya nilai investasi dan

jumlah tenaga kerja merupakan hambatan yang dihadapi industri ini

untuk terus maju, oleh karena itu pemerintah disarankan untuk

membantu industri kreatif ini dalam hal investasi dan permodalan

karena sebenarnya banyak sumber daya manusia berkualitas dan

sangat berkompeten dalam industri ini yang membutuhkan modal

untuk memulai startup perusahaannya sendiri.

2. Bagi Civitas Akademika

a. Dapat menggunakan variabel lain maupun subsektor industi

kreatif lainnya untuk memperkaya wawasan tentang industri

kreatif di Indonesia.

b. Jangka waktu yang digunakan dalam penelitian hanya lima tahun,

yaitu tahun 2011 sampai 2015. Untuk penelitian selanjutnya,

diharapkan dapat menambah jangka waktu penelitian agar dapat

terlihat konsistensi variabel penelitian dari sampel yang

digunakan.

79

DAFTAR PUSTAKA

Buku 2 Laporan Analisis Hasil Kegiatan Laporan Penyusunan PDB Ekonomi

Kreatif 2010-2015. Jakarta: BEKRAF, 2016.

Gujarati, Damodar N. Porter, Dawn C., Dasar-dasar Ekonometrika Edisi 5 Buku 1.

Jakarta: Salemba Empat, 2013.

Ibnurrasyad, Zainuddin. “Analisis Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja, Jumlah

Penduduk, Dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Pertumbuhan

Ekonomi Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2004-2014”.

Yogyakarta: Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, 2016.

Indonesia Kreatif. “Definisi Industri Kreatif”. Artikel diakses pada 15 juni 2017

dari http://www.indonesiakreatif.net/index.php/id/page/read/definisi-

industri-kreatif

Internet Live Stats. “Indonesia Internet Users”. Artikel diakses pada 19 Juni 2017

dari http://www.internetlivestats.com/internet-users/indonesia/

Irawan, Rudi. “TENAGA KERJA INDONESIA (TKI) DAN KEHIDUPAN SOSIAL

EKONOMI (Studi tentang Masyarakat yang Bekerja Sebagai Tenaga

Kerja Indonesia di Desa Lembah Kecamatan Dolopo Kabupaten

Madiun”. Surabaya: Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya,

2014.

KBBI. “Internet”. Artikel diakses pada 15 juni 2017 dari

https://www.kbbi.web.id/internet

http://www.indonesiakreatif.net/index.php/id/page/read/definisi-industri-kreatif

http://www.indonesiakreatif.net/index.php/id/page/read/definisi-industri-kreatif

http://www.internetlivestats.com/internet-users/indonesia/

https://www.kbbi.web.id/internet

80

Kurniawan, Deny. “Analisis Beberapa Faktor yang Mempengaruhi Pertumbuhan

Industri Kecil di Kota Surabaya”. Jawa Timur: Universitas Pembangunan

Nasional “VETERAN”, 2009.

Leksono, Afif. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Industri Kreatif

di Indonesia (Tahun 2002-2008)”. Semarang: Universitas Diponegoro,

2013.

Mankiw, N. Gregory. Teori Makroekonomi edisi kelima. Jakarta: Erlangga, 2003.

Merriam-Webster Dictionaries Online. “Export”. Artikel diakses pada 15 Juni 2017

dari https://www.merriam-webster.com/dictionary/export

Ningsih, Fatmi Ratna. “Pengaruh Inflasi dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap

Pengangguran di Indonesia Periode Tahun 1988-2008”. Jakarta:

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, 2010.

Rustiono, Deddy. “Analisis Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja, Dan Pengeluaran

Pemerintah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Propinsi Jawa Tengah”.

Semarang: Universitas Diponegoro, 2008.

Sugiyono, "Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D", Alfabeta, Bandung,

2013.

Suharyadi. S.K., Purwanto. STATISTIKA: Untuk Ekonomi dan Keuangan Modern,

Edisi 2 Buku2. Jakarta: Salemba Empat, 2013.

Sukirno, Sadono. Makroekonomi Modern Perkembangan Pemikiran dari Klasik

Hingga Keynesian Baru. Jakarta: PT RajaGrafindo Persada, 2007.

https://www.merriam-webster.com/dictionary/export

81

Sultoni, Ahmad. “Pengaruh Pemanfaatan Internet Sebagai Sumber Belajar Sejarah

Terhadap Motivasi Belajar Siswa Kelas XI IPS SMA N 1 Wiradesa

Kabupaten Pekalongan Tahun Pelajaran 2011/2012”. Semarang:

Universitas Negeri Semarang, 2013.

Syarifah. “Pengaruh Corruption Perception Index, Good Corporate Governance,

dan Price Earning Ratio Terhadap Harga Saham pada Perusahaan yang

Terdaftar dalam IICG Periode 2012-2015”. Jakarta: Universitas Islam

Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, 2017.

Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 13 Tahun 2003 Tentang

Ketenagakerjaan. Artikel diakses pada 15 Juni 2017 dari

http://pelayanan.jakarta.go.id/download/regulasi/undang-undang-nomor-

13-tahun-2003-tentang-ketenagakerjaan.pdf

Yusnanto. “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sektor Industri

Pengolahan di Kabupaten Sukoharjo”. Surakarta: Universitas Sebelas

Maret, 2010.

http://pelayanan.jakarta.go.id/download/regulasi/undang-undang-nomor-13-tahun-2003-tentang-ketenagakerjaan.pdf

http://pelayanan.jakarta.go.id/download/regulasi/undang-undang-nomor-13-tahun-2003-tentang-ketenagakerjaan.pdf

82

Lampiran-Lampiran

83

Lampiran 1: Data PDB Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer

di Indonesia (dalam miliar rupiah)

Tahun Bulan PDB

2011 Januari Rp785,475

2011 Februari Rp793,645

2011 Maret Rp801,81

2011 April Rp809,972

2011 Mei Rp818,129

2011 Juni Rp826,282

2011 Juli Rp834,432

2011 Agustus Rp842,577

2011 September Rp850,718

2011 Oktober Rp858,855

2011 November Rp866,988

2011 Desember Rp875,117



2012 Maret Rp899,48

2012 April Rp907,593

2012 Mei Rp915,702

2012 Juni Rp923,807

2012 Juli Rp931,907








2013 Maret Rp993,239

2013 April Rp1001,78

2013 Mei Rp1010,48

2013 Juni Rp1019,34

2013 Juli Rp1028,35





84




2014 Maret Rp1110,65

2014 April Rp1120,40

2014 Mei Rp1130,08

2014 Juni Rp1139,69

2014 Juli Rp1149,24








2015 Maret Rp1223,26

2015 April Rp1232,21

2015 Mei Rp1241,10

2015 Juni Rp1249,92

2015 Juli Rp1258,68






85

Lampiran 2: Data Investasi Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game

developer di Indonesia (dalam miliar rupiah)

Tahun Bulan Investasi



2011 Maret Rp56,214

2011 April Rp61,337

2011 Mei Rp66,277

2011 Juni Rp71,034

2011 Juli Rp75,607








2012 Maret Rp105,59

2012 April Rp108,51

2012 Mei Rp111,25

2012 Juni Rp113,8

2012 Juli Rp116,17








2013 Maret Rp120,41

2013 April Rp122,31

2013 Mei Rp124,4

2013 Juni Rp126,71

2013 Juli Rp129,22




86





2014 Maret Rp177,61

2014 April Rp178,97

2014 Mei Rp179,54

2014 Juni Rp179,32

2014 Juli Rp178,29








2015 Maret Rp141,5

2015 April Rp133,33

2015 Mei Rp124,35

2015 Juni Rp114,59

2015 Juli Rp104,02






87

Lampiran 3: Data Inflasi di Indonesia

Tahun Bulan Inflasi

2011 Januari 0,89%

2011 Februari 0,13%

2011 Maret -0,32%

2011 April -0,31%

2011 Mei 0,12%

2011 Juni 0,55%

2011 Juli 0,67%

2011 Agustus 0,93%

2011 September 0,27%

2011 Oktober -0,12%

2011 November 0,34%

2011 Desember 0,57%

2012 Januari 0,76%

2012 Februari 0,05%

2012 Maret 0,07%

2012 April 0,21%

2012 Mei 0,07%

2012 Juni 0,62%

2012 Juli 0,7%

2012 Agustus 0,95%


2012 Oktober 0,16%

2012 November 0,07%

2012 Desember 0,54%

2013 Januari 1,03%

2013 Februari 0,75%

2013 Maret 0,63%

2013 April -0,1%

2013 Mei -0,03%

2013 Juni 1,03%

2013 Juli 3,29%

2013 Agustus 1,12%

2013 September -0,35%

2013 Oktober 0,09%

2013 November 0,12%

88

2013 Desember 0,55%

2014 Januari 1,07%

2014 Februari 0,26%

2014 Maret 0,08%

2014 April -0,02%

2014 Mei 0,16%

2014 Juni 0,43%

2014 Juli 0,93%

2014 Agustus 0,47%


2014 Oktober 0,47%

2014 November 1,5%

2014 Desember 2,46%

2015 Januari -0,24%

2015 Februari -0,36%

2015 Maret 0,17%

2015 April 0,36%

2015 Mei 0,5%

2015 Juni 0,54%

2015 Juli 0,93%

2015 Agustus 0,39%

2015 September -0,05%

2015 Oktober -0,08%

2015 November 0,21%

2015 Desember 0,96%

89

Lampiran 4: Data Jumlah Tenaga kerja Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan

Game developer di Indonesia (dalam satuan jiwa)

Tahun Bulan

Tenaga

Kerja

2011 Januari 35148

2011 Februari 37474

2011 Maret 39722

2011 April 41854

2011 Mei 43831

2011 Juni 45614

2011 Juli 47164

2011 Agustus 48442

2011 September 49410

2011 Oktober 50029

2011 November 50261

2011 Desember 50065

2012 Januari 49424

2012 Februari 48398

2012 Maret 47067

2012 April 45513

2012 Mei 43816

2012 Juni 42056

2012 Juli 40313

2012 Agustus 38670


2012 Oktober 36000

2012 November 35136

2012 Desember 34692

2013 Januari 34725

2013 Februari 35190

2013 Maret 36020

2013 April 37144

2013 Mei 38496

2013 Juni 40006

2013 Juli 41604

2013 Agustus 43224


2013 Oktober 46251

90

2013 November 47520

2013 Desember 48536

2014 Januari 49246

2014 Februari 49665

2014 Maret 49825

2014 April 49758

2014 Mei 49497

2014 Juni 49072

2014 Juli 48516

2014 Agustus 47862


2014 Oktober 46382

2014 November 45621

2014 Desember 44889

2015 Januari 44211

2015 Februari 43589

2015 Maret 43016

2015 April 42490

2015 Mei 42003

2015 Juni 41552

2015 Juli 41131

2015 Agustus 40736


2015 Oktober 40000

2015 November 39649

2015 Desember 39304

91

Lampiran 5: Data Ekspor Subsektor Industri Kreatif Aplikasi dan Game developer

di Indonesia (dalam satuan US$)

Tahun Bulan Ekspor

2011 Januari US$1853,15

2011 Februari US$6080,98

2011 Maret US$10022,8

2011 April US$13678,6

2011 Mei US$17048,3

2011 Juni US$20132,1

2011 Juli US$22929,8

2011 Agustus US$25441,4

2011 September US$27667,1

2011 Oktober US$29606,7

2011 November US$31260,3

2011 Desember US$32627,9

2012 Januari US$33709,4


2012 Maret US$35014,4

2012 April US$35237,9

2012 Mei US$35175,3

2012 Juni US$34826,7

2012 Juli US$34192,1

2012 Agustus US$33271,5


2012 Oktober US$30572,1



2013 Januari US$7728,01


2013 Maret US$4264,16

2013 April US$3151,08

2013 Mei US$2450,57

2013 Juni US$2162,63

2013 Juli US$2287,25

2013 Agustus US$2824,45


2013 Oktober US$5136,53

92



2014 Januari US$27744,8


2014 Maret US$32162,8

2014 April US$33980,8

2014 Mei US$35538,0

2014 Juni US$36834,6

2014 Juli US$37870,5

2014 Agustus US$38645,8


2014 Oktober US$39414,1



2015 Januari US$38611,6


2015 Maret US$36773,1

2015 April US$35462,8

2015 Mei US$33891,8

2015 Juni US$32060,2

2015 Juli US$29967,8

2015 Agustus US$27614,8


2015 Oktober US$22126,7



93

Lampiran 6: Jumlah Pengguna Internet di Indonesia (dalam satuan jiwa)

Tahun Bulan Pengguna Internet

2011 Januari 43179285

2011 Februari 44354544

2011 Maret 45521752

2011 April 46676881

2011 Mei 47815907

2011 Juni 48934803

2011 Juli 50029543

2011 Agustus 51096101

2011 September 52130452

2011 Oktober 53128570

2011 November 54086428

2011 Desember 55000000

2012 Januari 55866393

2012 Februari 56687244

2012 Maret 57465321

2012 April 58203392

2012 Mei 58904226

2012 Juni 59570592

2012 Juli 60205259

2012 Agustus 60810994

2012 September 61390567

2012 Oktober 61946747

2012 November 62482302

2012 Desember 63000000

2013 Januari 63503984

2013 Februari 64003886

2013 Maret 64510715

2013 April 65035478

2013 Mei 65589180

2013 Juni 66182829

2013 Juli 66827432

2013 Agustus 67533996

2013 September 68313528

2013 Oktober 69177035

2013 November 70135523

94

2013 Desember 71200000

2014 Januari 72376758

2014 Februari 73653229

2014 Maret 75012130

2014 April 76436179

2014 Mei 77908094

2014 Juni 79410592

2014 Juli 80926390

2014 Agustus 82438207

2014 September 83928758

2014 Oktober 85380763

2014 November 86776937

2014 Desember 88100000

2015 Januari 89336804

2015 Februari 90490746

2015 Maret 91569359

2015 April 92580175

2015 Mei 93530729

2015 Juni 94428553

2015 Juli 95281179

2015 Agustus 96096140

2015 September 96880970

2015 Oktober 97643202

2015 November 98390367

2015 Desember 99130000

95

Lampiran 7: Hasil Uji Statistik Deskriptif

Lampiran 8: Hasil Uji Normalitas

0

2

4

6

8

10

-10 -5 0 5 10 15

Series: Residuals

Sample 2011M01 2015M12

Observations 60

Mean 2.25e-13

Median -0.935313

Maximum 16.64538

Minimum -10.46029

Std. Dev. 6.617925

Skewness 0.528616

Kurtosis 2.562482

Jarque-Bera 3.272908

Probability 0.194669

Sumber: Data sekunder yang diolah Eviews 8

Date: 08/08/17 Time: 21:07

Sample: 2011M01 2015M12 EKSPOR INFLASI INTERNET INVESTASI PDB TENAGAKERJA Mean 24532.03 0.457833 70136786 118.8333 1036.183 43438

Median 29787.27 0.350000 66505131 120.3899 1023.842 43702

Maximum 39414.14 3.290000 99130000 179.5411 1301.475 50260

Minimum 1853.148 -0.360000 43179285 39.28414 785.4750 34692

Std. Dev. 12878.44 0.623419 16334743 38.62436 154.8123 4846

Skewness -0.636434 2.088545 0.275648 -0.124618 0.097017 -0.238562

Kurtosis 1.872466 9.699702 1.913457 2.235743 1.770060 1.854172

Observations 60 60 60 60 60 60

96

Lampiran 9: Hasil Uji Multikolinearitas

Sumber: Data sekunder yang diolah EViews 8

Coefficient Uncentered Centered

Variable Variance VIF VIF

C 96.66964 121.2103 NA

INVESTASI 0.000785 15.35284 1.444815

INFLASI 2.174113 1.613226 1.041819

TENAGAKERJA 4.88E-08 116.9011 1.413444

EKSPOR 7.23E-09 6.931435 1.477881

INTERNET 3.98E-15 25.85509 1.309219

97

Lampiran 10: Hasil Uji Autokorelasi


Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.112807 Prob. F(2,50) 0.8935

Obs*R-squared 0.265030 Prob. Chi-Square(2) 0.8759

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 08/08/17 Time: 20:59

Sample: 2011M02 2015M12

Included observations: 59

Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.702965 6.733395 -0.104400 0.9173

INVESTASI -0.000780 0.007560 -0.103116 0.9183

INFLASI -0.003894 0.197860 -0.019680 0.9844

TENAGAKERJA -8.66E-09 3.09E-05 -0.000280 0.9998

EKSPOR 2.01E-06 2.38E-05 0.084558 0.9330

INTERNET -1.84E-08 1.86E-07 -0.098898 0.9216

LAGPDB 0.001984 0.019753 0.100426 0.9204

RESID(-1) -0.030099 0.143739 -0.209403 0.8350

RESID(-2) -0.063310 0.144418 -0.438381 0.6630 R-squared 0.004492 Mean dependent var 3.35E-13

Adjusted R-squared -0.154789 S.D. dependent var 0.844702

S.E. of regression 0.907726 Akaike info criterion 2.783822

Sum squared resid 41.19834 Schwarz criterion 3.100735

Log likelihood -73.12276 Hannan-Quinn criter. 2.907532

F-statistic 0.028202 Durbin-Watson stat 1.986890

Prob(F-statistic) 0.999992

98

Lampiran 11: Hasil Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedasticity Test: White F-statistic 2.076572 Prob. F(5,54) 0.0825

Obs*R-squared 9.676046 Prob. Chi-Square(5) 0.0850

Scaled explained SS 6.123051 Prob. Chi-Square(5) 0.2944

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2


Date: 08/08/17 Time: 20:54

Sample: 2011M01 2015M12

Included observations: 60 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 15.46003 37.68335 0.410262 0.6832

INVESTASI^2 0.002413 0.000922 2.618041 0.0115

INFLASI^2 -4.940434 4.334455 -1.139805 0.2594

TENAGAKERJA^2 -4.81E-09 1.94E-08 -0.247953 0.8051

EKSPOR^2 -1.90E-08 1.58E-08 -1.196923 0.2366

INTERNET^2 3.20E-15 3.20E-15 1.001295 0.3212 R-squared 0.161267 Mean dependent var 43.06698

Adjusted R-squared 0.083607 S.D. dependent var 54.28771

S.E. of regression 51.96876 Akaike info criterion 10.83380

Sum squared resid 145840.6 Schwarz criterion 11.04324

Log likelihood -319.0141 Hannan-Quinn criter. 10.91572

F-statistic 2.076572 Durbin-Watson stat 0.773733



99

Lampiran 12: Hasil uji Koefisian Determinasi (R2)

R-squared 0.998173


Lampiran 13: Hasil uji Statistik F

F-statistic 5899.248



Lampiran 14: Hasil uji Statistik t


Dependent Variable: PDB


Date: 08/08/17 Time: 21:01

Sample: 2011M01 2015M12

Included observations: 60 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 338.2373 9.832072 34.40143 0.0000

INVESTASI 0.338034 0.028027 12.06122 0.0000

INFLASI -1.547922 1.474487 -1.049803 0.2985

TENAGAKERJA 0.000582 0.000221 2.633736 0.0110

EKSPOR 0.001095 8.50E-05 12.88230 0.0000

INTERNET 9.41E-06 6.31E-08 149.1862 0.0000

Documents

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS - repository.uinjkt.ac.idrepository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/36434/1/IRFAN... · 4.4 Nilai ekspor subsektor industri aplikasi dan game developer