Sosiodemografis dan rata-rata produktivitas tenaga kerja di Indonesia

Purpose – The purpose of this study is to analyze the impact of sociodemographic factors, including education and health level and the number of non-productive workers, on labor productivity in Indonesia. Methods – The study's observations cover all provinces in Indonesia from the period of 2000 to 2022. The research method used is the Error Correction Model (ECM), which allows for a more in-depth analysis of short-term and long-term effects. Findings – The results indicate that in the short term, education and health levels positively affect labor productivity. Conversely, the presence of non-productive contributes to a decline in labor productivity. In the long term, education and health levels continue to positively impact labor productivity, while the presence of non-productive workers shows no significant effect on productivity. Implication – The government needs to enhance and equalize access to education and healthcare for the population to improve labor productivity and overall workforce welfare in Indonesia. Originality – This study provides an analysis of both short-term and long-term impacts of demographic factors on labor productivity, a topic that has been rarely explored in previous research. Abstrak Tujuan – Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor sosiodemografis yang terdiri dari tingkat pendidikan, tingkat kesehatan, dan jumlah pekerja non produktif terhadap produktivitas tenaga kerja di Indonesia. Metode – Observasi penelitian terdiri dari semua provinsi di Indonesia mulai periode tahun 2000 – 2022. Metode penelitian adalah Error Correcition Model (ECM) untuk lebih jauh menganalisis pengaruh dalam jangka pendek dan jangka panjang. Temuan – Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam jangka pendek, faktor tingkat pendidikan dan kesehatan berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga kerja. Sebaliknya jumlah pekerja non produktif mempengaruhi penurunan produktivitas. Sedangkan dalam jangka panjang, faktor tingkat pendidikan dan kesehatan tetap berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga kerja. Sementara itu jumlah tenaga kerja non produktif tidak memiliki pengaruh terhadap produktivitas. Implikasi – Pemerintah perlu meningkatkan dan memeratakan akses masyarakat terhadap pendidikan dan kesehatan dalam rangka meningkatkan produktivitas dan kesejahteraan tenaga kerja di Indonesia. Orisinalitas – Penelitian ini menganalisis pengaruh jangka pendek dan jangka panjang dari faktor demografis terhadap tingkat produktivitas tenaga kerja dimana topik ini sangat jarang diteliti.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Jurnal Kebijakan Ekonomi dan Keuangan
Published
2024-09-05
DOI
https://doi.org/10.20885/jkek.vol3.iss1.art13
Primary Topic
Economic Growth and Fiscal Policies
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Sosiodemografis dan rata-rata produktivitas tenaga kerja di Indonesia

Rokhedi Priyo Santoso, Teddy Dirgantara
Jurnal Kebijakan Ekonomi dan Keuangan
Economic Growth and Fiscal Policies
article

Sosiodemografis dan rata-rata produktivitas tenaga kerja di Indonesia

Rokhedi Priyo Santoso, Teddy Dirgantara
article en

Abstract

Purpose – The purpose of this study is to analyze the impact of sociodemographic factors, including education and health level and the number of non-productive workers, on labor productivity in Indonesia. Methods – The study's observations cover all provinces in Indonesia from the period of 2000 to 2022. The research method used is the Error Correction Model (ECM), which allows for a more in-depth analysis of short-term and long-term effects. Findings – The results indicate that in the short term, education and health levels positively affect labor productivity. Conversely, the presence of non-productive contributes to a decline in labor productivity. In the long term, education and health levels continue to positively impact labor productivity, while the presence of non-productive workers shows no significant effect on productivity. Implication – The government needs to enhance and equalize access to education and healthcare for the population to improve labor productivity and overall workforce welfare in Indonesia. Originality – This study provides an analysis of both short-term and long-term impacts of demographic factors on labor productivity, a topic that has been rarely explored in previous research. Abstrak Tujuan – Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor sosiodemografis yang terdiri dari tingkat pendidikan, tingkat kesehatan, dan jumlah pekerja non produktif terhadap produktivitas tenaga kerja di Indonesia. Metode – Observasi penelitian terdiri dari semua provinsi di Indonesia mulai periode tahun 2000 – 2022. Metode penelitian adalah Error Correcition Model (ECM) untuk lebih jauh menganalisis pengaruh dalam jangka pendek dan jangka panjang. Temuan – Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam jangka pendek, faktor tingkat pendidikan dan kesehatan berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga kerja. Sebaliknya jumlah pekerja non produktif mempengaruhi penurunan produktivitas. Sedangkan dalam jangka panjang, faktor tingkat pendidikan dan kesehatan tetap berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga kerja. Sementara itu jumlah tenaga kerja non produktif tidak memiliki pengaruh terhadap produktivitas. Implikasi – Pemerintah perlu meningkatkan dan memeratakan akses masyarakat terhadap pendidikan dan kesehatan dalam rangka meningkatkan produktivitas dan kesejahteraan tenaga kerja di Indonesia. Orisinalitas – Penelitian ini menganalisis pengaruh jangka pendek dan jangka panjang dari faktor demografis terhadap tingkat produktivitas tenaga kerja dimana topik ini sangat jarang diteliti.

Jurnal Kebijakan Ekonomi dan Keuangan
Islamic University of Indonesia (ID)
Openalex Percentile: Top 81%
Economic Growth and Fiscal Policies
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.