INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 8661-8670 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Memprediksi Tingkat Pengangguran di Kota Medan dengan Model Regresi Non-Linier Kuadratik
Tiur Malasari Siregar 1 ✉ ,Ema Natalia Situngkir 2 , Josua Jhonatan Purba 3 ,
Mhd. Khori Aulia 4 , Riri Novirta Ramadhani 5
Program Studi Pendidikan Matematika  Fakultas MIPA, Universitas Negeri Medan, Indonesia Email: tiurmalasarisiregar@unimed.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Tingkat  pengangguran  yang  tinggi  menyebabkan  ketidakstabilan  ekonomi,  kemiskinan,  dan konflik  sosial.  Untuk  mengurangi  tingkat  pengangguran,  diperlukan  prediksi  yang  akurat. Beberapa  penelitian  menggunakan  model  regresi  linear  untuk  memprediksi  tingkat pengangguran di Indonesia dan kota besar lainnya. Namun, model tersebut tidak selalu dapat memperhitungkan  bentuk  kurva  yang  tidak  linear,  sehingga  memengaruhi  akurasi  prediksi. Maka, perlu model regresi yang lebih sesuai  untuk  meningkatkan akurasi prediksi. Sehingga, peneliti  menggunakan  model  regresi  nonlinear  kuadratik.  Penelitian  ini  terpusat  pada  kota Medan,  menggunakan  data  sekunder    dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  terkait  tingkat pengangguran terbuka tahun 2018-2022. Variabel data : tingkat pertumbuhan penduduk (X 1 ) dan tingkat pertumbuhan ekonomi (X 2 ). Hipotesis penelitian berupa uji t dan uji f.  Pengujian berganda  menggunakan  Statistik  SPSS – IBM.  Sehingga,  secara  parsial  tingkat  pertumbuhan penduduk tidak signifikan terhadap tingkat pengangguran di Kota Medan. Namun, jika secara bersama  (simultan)  dengan  tingkat  pertumbuhan  ekonomi,  terdapat  pengaruh  signifikan terhadap tingkat pengganguran di Kota Medan.
Kata  Kunci:  Analisis Regresi Non Linier, Pengagguran, Uji Hipotesis

## Abstract
High  unemployment  rate  is  problem  in  a  country.  To  reduce  unemployment  rate,  accurate predictions  are  needed.  Several  researchers  have  used  linear  regression  models  to  predict unemployment rates in Indonesia and other big cities. However, these models are not always accurate. So, need a more appropriate regression model to increase the prediction accuracy. So, researchers used a quadratic nonlinear regression model. This research focuses the city of Medan, using secondary data from the Central Statistics Agency regarding the open unemployment rate for 2018-2022. Data variables: population growth rate (X 1 ) and economic growth rate (X 2 ). The research hypothesis form of t test and f test. Multiple tests using SPSS Statistics – IBM. Thus, partially  population  growth  rate  is  not  significant  to  the  unemployment  rate  in  Medan  City. However, if simultaneously with level of economic growth, there is a significant influence on the unemployment rate in Medan City.
Keyword: Hypothesis Testing, Quadratic Non-Linear Regression Analysis, Unemployment

## PENDAHULUAN
Pengangguran  merupakan  salah  satu  permasalahan  serius  dalam  perekonomian suatu negara. Tingkat pengangguran yang tinggi dapat memicu ketidakstabilan ekonomi, kemiskinan, dan konflik sosial. Di Indonesia, terutama di kota-kota besar seperti Medan, tingkat pengangguran terbilang cukup tinggi. Dalam lima tahun terakhir, menurut Badan Pusat  Statistik  (BPS),  tingkat  pengangguran  di  Kota  Medan  mengalami  fluktuasi  yang signifikan.  Pada  pada  tahun  2018  menjadi  8,25%.  Namun,  pada  tahun  2019  tingkat pengangguran  kembali  naik  menjadi  8,53%  dan  meningkat  drastis  pada  tahun  2020 mencapai 10,74%. Pada tahun 2021, meskipun terjadi sedikit peningkatan mencapai 10,81%. Pada tahun 2022, tingkat pengangguran di Kota Medan mengalami penurunan tetapi masih di atas tingkat pengangguran pada tahun 2018, yakni mencapai 8,89%. Untuk mengurangi tingkat  pengangguran  di  kota  Medan,  diperlukan  prediksi  yang  akurat  terkait  tingkat pengangguran.  Sejumlah  penelitian  telah  menggunakan  berbagai  model  regresi  untuk memprediksi  tingkat  pengangguran  di  Indonesia  dan  kota-kota  besar  lainnya.  Namun, model regresi linear yang umum digunakan tidak selalu dapat memperhitungkan bentuk kurva  yang  tidak  linear,  sehingga  memengaruhi  akurasi  prediksi.  Oleh  karena  itu,  perlu mempertimbangkan  penggunaan  model  regresi  yang  lebih  sesuai  untuk  meningkatkan akurasi prediksi. Penelitian ini akan menggunakan model regresi nonlinear kuadratik untuk memprediksi  tingkat  pengangguran  di  kota  Medan.  Model  ini  dipilih  karena  mampu menyesuaikan  bentuk  kurva  yang  tidak  linear,  sehingga  dapat  meningkatkan  akurasi prediksi. Selain itu, penggunaan model regresi nonlinear kuadratik dalam prediksi tingkat
pengangguran di kota Medan masih terbatas dalam penelitian sebelumnya.
Penelitian  ini bertujuan untuk memprediksi tingkat pengangguran terbuka di Kota Medan dengan menggunakan model regresi nonlinear kuadratik. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi pada perencanaan pembangunan ekonomi di kota Medan, terutama dalam mengurangi tingkat pengangguran yang ada.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS)  Kota  Medan  terkait  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Kota  Medan  dalam  rentang waktu 2018-2022. Penelitian ini termasuk penelitian kuantitatif dengan menggunakan teknik analisis regresi non-linier kuadratik, dengan  bantuan hitung Statistik SPSS-IBM. Adapun, variabel data yang akan dihitung pada penelitian ini adalah: tingkat pertumbuhan penduduk ( 𝑋 1 ) dan tingkat pertumbuhan ekonomi ( 𝑋 2 ) terhadap tingkat pengangguran terbuka (Y). Penelitian ini menggunakan pengujian hipotesis yaitu uji t (uji parsial) dan uji f (uji simultan).
Tabel 1. Variabel Penelitian
Tingkat
Pertumbuhan Penduduk (X 1 ) (%)
Tingkat Pertumbuhan
Ekonomi (X 2 ) (%) Tingkat Pengangguran Terbuka (Y) (%) 74 5.92 8.25 69 5.93 8.53 6.81 1.98 10.74 1.05 2.62 10.81 1.36 4.71 8.89

## Regresi Non-Linier
Regresi  non-linier  merupakan  metode  analisis  regresi  dengan  tujuan  memperoleh model non-linier untuk mendapatkan hubungan antara variabel terikat (dependen) dengan variabel  bebas  (independen).  Variabel  terikat  (dependen)  merupakan  variabel  yang dipengaruhi oleh variabel bebas (independen) atau variabel X. Sedangkan variabel bebas (independen)  merupakan  variabel  yang  mempengaruhi  penyebab  perubahan  variabel dependen atau variabel Y.
Uji T dan Uji F
Uji t merupakan uji hipotesis statistic untuk mendapatkan perbedaan signifikan rata- rata dari sekumpulan kelompok dengan kelompok lainnya. Uji t digunakan untuk melihat seberapa jauh pengaruh satu variabel bebassecara individual dalam menunjukkan variansi variabel tak bebas. Sedangka, uji f merupakan metode pengujian statistic yang digunakan untuk membandingkan berapa rata-ratapopulasi secara serentak (simultan). Uji f digunakna untuk melihat ada atau tidaknya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara bersamaan.
Menurut Ghozali (2016), berikut adalah kriteria uji statistik t dan uji F:
1. Kriteria Uji Statistik t:
• Jika nilai signifikansi uji t > 0,05, maka H ₀ diterima dan Ha ditolak. Ini berarti tidak ada pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen.
• Jika nilai signifikansi uji t < 0,05, maka H₀ ditolak dan Ha diterima. Ini menunjukkan adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen.
2. Kriteria Uji F:
• Jika  nilai  signifikansi  uji  F  <  0,05,  maka  H₀  ditolak  dan  H₁  diterima.  Ini mengindikasikan  bahwa semua variabel independen memiliki  pengaruh  secara signifikan terhadap variabel dependen.
• Jika nilai signifikansi uji F > 0,05, maka H₀ diterima dan H₁ ditolak. Ini berarti semua variabel independen tidak memiliki pengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Regresi adalah metode statistik untuk menemukan hubungan antara satu atau lebih variabel  independen  (juga  dikenal  sebagai  variabel  prediktor)  dan  variabel  dependen. Tujuan  utama  dari    regresi  ini  adalah  untuk  memperkirakan  nilai  variabel  dependen berdasarkan nilai variabel independen. Dalam regresi, kita dapat menghitung nilai variabel dependen  menggunakan  persamaan  matematis  berdasarkan  hubungan  antara  variabel independen  dan  variabel  dependen  yang  ditemukan  melalui  analisis  data.  Kita  ketahui bahwa persamaan regresi dapat digunakan untuk memperkirakan nilai variabel bebas dari nilai  variabel  bebas  yang  belum  pernah  kita  diamati.  Banyak    contoh  yang  kita  ketahui Regresi digunakan di berbagai bidang seperti bisnis, ekonomi, ilmu alam, teknik dan ilmu sosial. Di analisis regresi, kita dapat menggunakan teknik regresi linier sederhana, regresi linier berganda, regresi logistik, regresi poisson dan lain sebagainya, tergantung pada jenis
data dan tujuan analisis.
Pada  dasarnya  analisis  regresi  adalah  suatu  kajian  tentang  ketergantungan  suatu variabel  terikat  (dependent)  terhadap  satu  atau  lebih  variabel  bebas  (variabel penjelas/independen) dengan tujuan untuk memperkirakan  dan/atau memprediksi rata- rata  populasi  atau  mean  dari  variabel  terikat.  nilai  variabel  bebas  yang  diketahui.  Hasil analisis  regresi  berupa  koefisien  regresi  untuk  masing-masing  variabel  independen. Koefisien  ini  diperoleh  dengan  memprediksi  nilai  variabel  dependen  menggunakan persamaan.  Koefisien  regresi  dihitung  dengan  dua  tujuan  sekaligus  :  Pertama, penyimpangan  antara  nilai  sebenarnya  dari  variabel  dependen  dan  nilai  estimasi diminimalkan.  Kedua,  korelasi  antara  nilai  aktual  variabel  dependen  dan  nilai  estimasi dioptimalkan berdasarkan data yang ada.
Untuk  melakukan  regresi  non  linier  kuadratik  berganda,  kita  dapat  menggunakan model persamaan:
𝑌 𝑖 = 𝑏 0 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + 𝑏 3 𝑋 1 2 + 𝑏 4 𝑋 2 2 + 𝑏 5 𝑋 1 𝑋 2 + 𝜀

## Dimana :
𝑌 𝑖
= Tingkat Pengangguran Terbuka untuk pengamatan ke- 𝑖
𝑋 1 = Tingkat Pertumbuhan Penduduk 𝑋 2 = Tingkat Pertumbuhan Ekonomi
𝑏 0 , 𝑏 1 , 𝑏 2 , 𝑏 3 , 𝑏 4 , 𝑏 5 = Parameter ε adalah error atau kesalahan acak
Dalam model ini, 𝑋 1 dan 𝑋 2 dijelaskan secara linear dan kuadratik dalam model. Hal ini ditunjukkan oleh 𝑋 1 dan 𝑋 2 yang muncul secara langsung dalam persamaan dan juga oleh 𝑋 1 2 , 𝑋 2 2 , dan 𝑋 1 𝑋 2 . Oleh karena itu, regresi non-linier kuadratik berganda adalah model non- linier  karena  memasukkan  variabel  prediktor  yang  dijelaskan  secara  non-linier  dalam persamaan model.
Koefisien regresi ( 𝑏 0 , 𝑏 1 , 𝑏 2 , 𝑏 3 , 𝑏 4 , 𝑏 5 ) harus diestimasi dengan menggunakan teknik seperti metode kuadrat terkecil untuk menemukan nilai-nilai yang paling tepat yang cocok dengan data  yang  diberikan.  Setelah  nilai-nilai  ini  dihitung,  persamaan  model  dapat  digunakan untuk memprediksi nilai y yang diharapkan untuk setiap nilai 𝑋 1 dan 𝑋 2 yang diberikan.
Langkah-langkah untuk melakukan regresi non linier kuadratik berganda adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data: Kumpulkan data untuk variabel respon dan variabel prediktor.
2. Menentukan persamaan model: Tentukan persamaan model regresi non-linier kuadratik
berganda seperti yang ditunjukkan di atas.
3. Menghitung  koefisien  regresi:  Hitung  koefisien  regresi  dengan  menggunakan  teknik seperti metode kuadrat terkecil.
4. Menguji  kecocokan  model:  Gunakan  uji  kecocokan  model  seperti  R-squared  untuk mengevaluasi seberapa baik model Anda cocok dengan data.
5. Menafsirkan hasil: Tafsirkan hasil regresi untuk menentukan hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon.
Regresi  non  linier  kuadratik  berganda  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan perangkat lunak statistik seperti R, SPSS, atau Excel.

## Pengertian Koefisien determinasi
Koefisien  determinasi  atau  R- squared  (R²)  adalah  ukuran  statistik  yang  digunakan untuk  menilai  seberapa  cocok  model  regresi  linier  dengan  data  yang  diamati. Sederhananya, koefisien  determinasi menunjukkan seberapa besar variasi variabel dapat dijelaskan  oleh  variabel  independen  dalam  model  regresi  linier.  Nilai  dari  Koefisien determinasi bervariasi antara 0 dan 1, dan semakin ti nggi nilai R², semakin cocok model regresi linier dengan data. Jika R² adalah 1, berarti semua variasi data dapat dijelaskan oleh model. Sebaliknya, jika R² adalah 0, berarti model tidak dapat menjelaskan variasi data.
Namun,  penting  untuk  diingat  bahwa  R ²  tidak  dapat  menunjukkan  apakah  model regresi linier itu sendiri baik atau tidak. R² hanya mengindikasikan seberapa baik model cocok dengan data yang diamati, dan faktor lain seperti validitas model, kecukupan sampel, dan  faktor  lainnya  perlu  dipertimbangkan  dalam  mengevaluasi  kualitas  model  secara keseluruhan. Menurut (Gujarati, 2012), koefisien determinasi dapat memberikan informasi tentang variasi nilai variabel dependen yang dapat dijelaskan dengan model regresi yang digunakan. Menurut Hair et al. (2010), koefisien determinasi adalah ukuran seberapa besar variasi  dari  variabel  dependen  yang  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen  dalam model regresi linier, dan dihitung sebagai perbandingan antara variansi model dan variansi data.
Pengujian Signifikasi Parameter
Sebelum  mengambil  kesimpulan  dari  model  regresi,  terlebih  dahulu  dilakukan pengujian terhadap parameter regresi apakah terdapat pengaruh variabel-variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y), baik secara parsial (individu) maupun simultan (bersama- sama).
1. Uji T (uji parsial)
Sampel penelitian ini sebanyak 5 dengan tingkat signifikasi (𝛼) = 5% atau 0,05, maka diperoleh 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 adalah  2,920.  Untuk  variabel  tingkat  pertumbuhan  penduduk ( 𝑋 1 ), 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 adalah -1,260, karena bernilai negatif, maka diambil nilai absolutnya, yaitu 1,260.  Akibat  dari 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 dan p-value  adalah  0,335 > 𝛼 0,05,  maka  dapat disimpulkan bahwa 𝐻 0 diterima, yang berarti tidak terdapat pengaruh terhadap variabel tingkat pertumbuhan penduduk ( 𝑋 1 ) terhadap variabel tingkat pengangguran terbuka (Y).
Untuk variabel tingkat pertumbuhan ekonomi ( 𝑋 2 ), 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 didapat -7,516, karena bernilai negatif, maka diambil nilai absolutnya, yaitu 7,516. Akibat  dari 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 dan p- value adalah 0,017 < 𝛼 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa 𝐻 0 ditolak, yang artinya terdapat  pengaruh  terhadap  variabel  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  ( 𝑋 2 )  terhadap variabel tingkat pengangguran terbuka (Y).

## 2. Uji F (uji simultan)
Tabel 3. Uji F (Pengujian Simultan)
Dari  pengujian  simultan  tersebut,  didapat  nilai p-value  adalah  0,021, 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 adalah 45,995  dan 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 adalah  19.  Akibat  dari  nilai  p-value  adalah 0,021 < 𝛼 0,05 dan 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa 𝐻 0 ditolak,  yang  berarti  terdapat pengaruh terhadap kedua variabelterhadap variabel tingkat pengangguran terbuka (Y).

## 3. Koefisien Determinasi
Didapat 𝑅 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 adalah 0,979. Maka, didapat pengaruh tingkat pertumbuhan penduduk dan tingkat pertumbuhan ekonomi secara bersama-sama terhadap variabel  Y adalah 97,9%.

## Analisis Regresi Kuadratik Berganda
Adapun persamaan model regresi kuadratik berganda adalah
𝑌 𝑖 = 𝑏 0 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + 𝑏 3 𝑋 1 2 + 𝑏 4 𝑋 2 2 + 𝑏 5 𝑋 1 𝑋 2 Dimana:
𝑌 𝑖 = Tingkat Pengangguran Terbuka untuk pengamatan ke- 𝑖 𝑋 1 = Tingkat Pertumbuhan Penduduk 𝑋 2 = Tingkat Pertumbuhan Ekonomi
𝑏 0 , 𝑏 1 , 𝑏 2 , 𝑏 3 , 𝑏 4 , 𝑏 5 = Parameter
Menghitung Parameter Model Regresi Kuadratik Berganda
Untuk mendapat persamaan tersebut, diperlukan untuk mengetahui nilai parameter- parameter persamaan model tersebut. Dapat menggunakan metode kuadrat terkecil: ∑ 𝑌 𝑖 = 𝑏 0 𝑛 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1𝑖 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 2𝑖 + 𝑏 3 ∑ 𝑋 1𝑖 2 + 𝑏 4 ∑ 𝑋 2𝑖 2 + 𝑏 5 ∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖
…(1)
∑ 𝑋 1𝑖 𝑌 𝑖 = 𝑏 0 ∑ 𝑋 1𝑖 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1𝑖 2 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 + 𝑏 3 ∑ 𝑋 1𝑖 3 + 𝑏 4 ∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 2 + 𝑏 5 ∑ 𝑋 1𝑖 2 𝑋 2𝑖 …(2)
∑ 𝑋 2𝑖 𝑌 𝑖 = 𝑏 0 ∑ 𝑋 2𝑖 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 2𝑖 2 + 𝑏 3 ∑ 𝑋 1𝑖 2 𝑋 2𝑖 + 𝑏 4 ∑ 𝑋 2𝑖 3 + 𝑏 5 ∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 2
…(3)
∑ 𝑋 1𝑖 2 𝑌 𝑖 = 𝑏 0 ∑ 𝑋 1𝑖 2 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1𝑖 3 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 1𝑖 2 𝑋 2𝑖 + 𝑏 3 ∑ 𝑋 1𝑖 4 + 𝑏 4 ∑ 𝑋 1𝑖 2 𝑋 2𝑖 2 + 𝑏 5 ∑ 𝑋 1𝑖 3 𝑋 2𝑖 …(4)
∑ 𝑋 2𝑖 2 𝑌 𝑖 = 𝑏 0 ∑ 𝑋 2𝑖 2 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 2 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 2𝑖 3 + 𝑏 3 ∑ 𝑋 1𝑖 2 𝑋 2𝑖 2 + 𝑏 4 ∑ 𝑋 2𝑖 4 + 𝑏 5 ∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 3 …(5)
∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 𝑌 𝑖 = 𝑏 0 ∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1𝑖 2 𝑋 2𝑖 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 2 + 𝑏 3 ∑ 𝑋 1𝑖 3 𝑋 2𝑖 + 𝑏 4 ∑ 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 3 + 𝑏 5 ∑ 𝑋 1𝑖 2 𝑋 2𝑖 2 …( 6)
Untuk  menghitung  persamaan  tersebut,  dapat  menggunakan  metode  Eliminasi Gauss, didapat:
[ 500 1065 1065 44774 2116 1134 22535 120794 44774 22535 476843 239996 2116 22535 44774 239996 947429 476843 11342 44774 22535 120794 476843 239996 239996 1286466 947429 476843 5078267 2556001 5078267 20047612 2556001 10090118 10090118 5078267 ] [
𝑏 0 𝑏 1 𝑏 2 𝑏 3 𝑏 4 𝑏 5 ] = [ 4722 50289 99917 535569 2114228 1064121]
Dari persamaan tersebut diperoleh nilai parameter-parameter sebagai berikut:
𝑏 0 = 0,0035; 𝑏 1 = 0,0116; 𝑏 2 = -40,5267; 𝑏 3 = 0,4507; 𝑏 4 = 1,3501; 𝑏 5 = 1,105
Model akhir dari regresi kuadratik berganda untuk tingkat pengangguran terbuka di Medan adalah sebagai berikut:
𝑌 𝑖 = 0,0035 + 0,0116𝑋 1 − 40,5267𝑋 2 + 0,4507𝑋 1 2 + 1,3501𝑋 2 2 + 1,105𝑋 1 𝑋 2 Berdasarkan hasil model tersebut, dapat diinterprestasikan jika tingkat pertumbuhan penduduk dan tingkat pertumbuhan ekonomi adalah nol (0) maka tingkat pengangguran terbuka pada tahun tersebut sebesar 0,0035%. Jika terjadi kenaikan 1% di tahun tersebut pada  tingkat  pertumbuhan  penduduk  maka  tingkat  pengangguran  terbuka  pada  tahun tersebut  sebesar  0,4658%.Jika  terjadi  kenaikan  1%  di  tahun  tersebut  pada  tingkat pertumbuhan ekonomi maka tingkat pengangguran terbuka pada tahun tersebut sebesar -38,9134%.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian, model akhir dari regresi kuadratik berganda untuk tingkat  pengangguran  terbuka  di  Kota  Medan  adalah 𝑌 𝑖 = 0,0035 + 0,0116𝑋 1 − 40,5267𝑋 2 + 0,4507𝑋 1 2 + 1,3501𝑋 2 2 + 1,105𝑋 1 𝑋 2 .  Berdasarkan  uji  parsial,  tingkat pertumbuhan penduduk tidak signifikan terhadap tingkat pengangguran di Kota Medan. Namun,  jika  secara  bersama  (simultan)  dengan  tingkat  pertumbuhan  ekonomi,  terdapat pengaruh signifikan terhadap tingkat pengganguran di Kota Medan pada tahun 2018-2022. Peneliti  menyarankan  kepada  peneliti  selanjutnya  yang  ingin  meniti  lebih  lanjut  untuk meneliti kemungkinan faktor-faktor yang dapat mempengaruhi tingkat pengganguran di Kota Medan, baik dengan model yang sama maupun yang berbeda.
DAFTAR PUSTAKA
Asmoro,  R.,  &  Darmawan,  D.  (2021).  "Prediksi  Tingkat  Pengangguran  di  Indonesia Menggunakan Model Regresi Nonlinear". Jurnal Statistika, 5(1), 25-35.
Ghozali,  I.  (2016). Aplikasi  Analisis  Multivariete  Dengan  Program  IBM  SPSS  23.  Edisi  8.
Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gujarati, D. N. (2011). Basic econometrics (5th ed.). McGraw-Hill.
Gujarati, N.Damodar. 2012. Dasar Dasar Ekonometrika. Jakarta: Salemba Empat.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Prentice Hall.
Haryanto,  A.,  &  Putri,  W.  (2020).  "Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran di Kota Medan". Jurnal Ekonomi dan Keuangan, 7(2), 123-132.
Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., & Li, W. (2004). Applied linear statistical models (5th ed.). McGraw-Hill
Ricko Saputtra, D. Y. (2015). Analisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014). Jurnal EKSPONENSIAL , 171-178.
Riza  Firdhania,  F.  M.  (2017). Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Pengangguran. Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi , 117-121.
Sari, I., & Simatupang, T. M. (2022). "Tingkat Pengangguran di Kota Medan: Analisis Data dan Faktor yang Mempengaruhi". Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 9(1), 15-25.
Simanjuntak, R. A., & Siahaan, F. (2019). "Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran di Kota Medan Menggunakan Model Regresi