## Determinan Pengangguran di Daerah Istimewa Yogyakarta
Imamudin Yuliadi 1 , Diniyati Istiqomah 2
1,2 Universitas Muhammadiyah Yogyakarta E-mail: imamudin@umy.ac.id 1 , diniatiistiqomah12@gmail.com 2
Article History:
Received: 20 Maret 2024 Revised: 29 Maret 2024 Accepted: 31 Maret 2024 Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis seberapa  besar  pengaruh  Tingkat  Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Upah Minimum
Kabupaten/Kota,  dan  Pendidikan  terhadap  Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT)  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta  periode  2012-2019.  Variabel  yang dipakai dalam penelitian yaitu Tingkat Pengangguran Terbuka  (TPT),  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja (TPAK),  Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  (UMK), dan Pendidikan (Angka Partisipasi Sekolah). Sampel dalam  penelitian  ini  berjumlah  40  data  yang  akan dijadikan sebagai objek penelitian yang diambil dari 5 kabupaten/kota yang ada di D.I. Yogyakarta. Guna melihat  pengaruh  variabel  independen  terhadap variabel  dependent,  peneliti  melakukan  pengujian analisis  regresi  data  panel  dengan  bantuan  Aplikasi Eviews 7.0. Dan hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel  TPAK  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Daerah Istimewa  Yogyakarta.  Variabel  UMK  berpengaruh positif dan signifikan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Dan variabel  Pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  tidak signifikan  terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka di Daerah Istimewa Yogyakarta.
Keywords: Pengangguran, Angkatan Kerja, Upah Minimum, Tingkat Pendidikan.

## PENDAHULUAN
Pengangguran merupakan persoalan sosial yang dihadapi hampir semua daerah di Indonesia termasuk  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY).  Peningkatan  jumlah  pengangguran  akan menimbulkan  persoalan  ekonomi  dan  sosial  yang  kurang  menguntungkan  karena  menunjukkan ketidakmampuan  dunia  usaha  dalam  menyerap  tenaga  kerja  yang  ada.  Tingginya  Tingkat pengangguran juga  disebabkan  oleh rendahnya  kualitas  sumber daya  insani  terutama dari  aspek Pendidikan  dan  Kesehatan.  Penguasaan  bidang  IPTEK  yang  rendah  menyebabkan  produktifitas SDM  juga  rendah  sehingga  berpotensi  menimbulkan  pengangguran.  Kurangnya  pendidikan tekhnologi  juga  akan  berpengaruh  terhadap  tenaga  kerja,  mereka  sulit  untuk  mengoperasikan tekhnologi dengan baik dan benar, karena itu banyak orang-orang yang hanya menjadi buruh kasar. Mereka hanya mengandalkan fisiknya untuk bekerja misalnya kuli bangunan,pemikul barang,dll. Bahkan jika para buruh kasar ini tidak dibutuhkan lagi, maka nasib mereka akan terancam menjadi pengangguran selamanya.
EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.3, Maret 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## Table 1. Tingkat Pengangguran Terbuka Kab/Kota
Kab/Kota Tingkat Pengangguran Terbuka Kab/Kot (Persen) 2015 2016 2017 2018 2019 D.I. Yogyakarta  4.07 5.61 3.02 3.35 3.14 Kulonprogo 3.72 2.85 1.99 1.49 1.80 Bantul 3 3.06 3.12 2.72 3.06 Gunungkidul 2.90 1.97 1.65 2.07 1.92 Sleman 5.37 4.44 3.51 4.40 3.93 Yogyakarta 5.52 2.3 5.08 6.22 4.80
Berdasar  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwasannya  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  tergolong provinsi  yang  memiliki  tingkat  pengangguran  terbuka  yang  rendah  secara  nasional,  pada  tahun 2016  memiliki  nilai  tingkat  pengangguran  terbuka  tertinggi  yaitu  5,61%.  Dan  pada  tahun  2017 memiliki  nilai  sebesar  3,02%,  nilai  tersebut  merupakan  nilai  tingkat  pengangguran  terbuka terendah dari tahun 2015-2019. Tabel di atas juga mengisyaratkan bahwa pengangguran di DIY banyak  terjadi  di  daerah  yang  peranan  sektor  industri  dan  perdagangan  relatif  cukup  tinggi dibandingkan sektor lainnya yaitu di daerah kota Yogyakarta dan kabupaten Sleman. Sementara untuk daerah kabupaten Kulonprogo, kabupaten Gunungkidul dan kabupaten Bantul relatif Tingkat penganggurannya  rendah  karena  banyak  didominasi  oleh  sektor  pertanian.  Terjadinya  kenaikan dan penurunan pengangguran di DIY ini seharusnya masih menjadi perhatian dan diperbaiki.
Table 2. Penduduk Yang Termasuk Angkatan Kerja, Bekerja, dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Menurut Provinsi Di Pulau Jawa, Agustus 2018-2019
Provinsi Angkatan Kerja Bekerja TPT (%) 2018 2019 2018 2019 2018  2019 DKI Jakarta 5.062.229 5.192.351 4.725.738 4.852.949 6,65 6,54 Jawa Barat 22.814.361  23.993.348  20.936.930  22.063.833  8,23 8,04 Jawa Tengah  18.228.952  18.421.193  17.413.869  17.602.917  4,47 4,44 DIY 2.226.284 2.246.194 2.151.252 2.174.712 3,37 3,18 Jawa Timur 21.679.425  21.867.742  20.832.201  21.032.612  3,91 3,82 Banten 5.845.978 6.042.279 5.351.110 5.552.454 8,47 8,11
Pada  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  memiliki  nilai  paling rendah se pulau Jawa, jumlah angkatan kerja pada tahun 2018 Daerah Istimewa Yogyakarta yang memiliki  nilai  paling  rendah  dan  mengalami  peningkatan  pada  tahun  2019.  Dan  jumlah pengangguran  terbuka  dari  tahun  2018  ke  tahun  2019  mrengalami  penurunan  yaitu  dari  3,00 menjadi 2,89 di tahun 2019. Dan pada tingkat nasional tahun 2019 bulan Agustus, provinsi Daerah Istimewa  Yogyakarta  memiliki  peringkat  ke  5  dari  34  provinsi  yaitu  sebesar  3,18%.  Secara nasional,  peringkat  Yogyakarta  masih  tergolong  rendah,  dan  pada  peringkat  tersebut  D.I. Yogyakarta sudah termasuk mengalami penurunan dari yang sebelumnya yaitu sebesar 3,37% pada bulan  Agustus  2018.  Dan  hal  tersebut  harus  terus  untuk  di  tingkatkan,  agar  tidak  terjadi pengangguran  yang  semakin  meningkat.  Provinsi  Banten  memiliki  nilai  tingkat  pengangguran terbuka  (TPT)  paling  tinggi  se  Jawa  yaitu  pada  Agustus  2018  yaitu  8,47%,  tetapi  mengalami penurunan pada tahun 2019 yaitu 8,11%. Diharapkan Pemerintah di provinsi Banten memberikan pelatihan  juga  dampingan  kepada  masyarakat  agar  bisa  mempunyai  pekerjaan  dan  dapat mengurangi  pengangguran.  Dari  paparan  di  atas  menunjukkan  bahwa  persoalan  pengangguran
merupakan  permasalahan  sosial  ekonomi  yang  harus  diselesaikan  sampai  ke  akar  permasalahan untuk meningkatkan taraf kehidupan masyarakat DIY pada umumnya.

## LANDASAN TEORI
Fenomena pengangguran timbul pada pasar tenaga kerja dimana adanya ketidakseimbangan antara  permintaan  tenaga  kerja  (demand  of  labour)  dengan  penawaran  tenaga  kerja  (supply  of labour). Penyebab pengangguran dapat dipengaruhi oleh berbagai hal : 1) Lapangan pekerjaan yang sulit  dicari,  2)  Pergantian  musim  yang  menyebabkan  siklus  ekonomi  berfluktuasi,  3)  Pekerjaan yang tidak  sesuai  dengan keahlian  seseorang tersebut,  4)  Kemajuan  tekhnologi  juga merupakan penyebab  pengangguran,  banyak  pabrik  yang  menggantikan  produksinya  menggunakan  mesin, selain  hemat  biayanya  juga  pekerjaannya  lebih  cepat.  5)  Kurangnya  pendidikan  juga mempengaruhi  pengangguran,  semakin  tinggi  derajat  pendidikan  seseorang  akan  lebih  mudah dalam mencari pekerjaan, akan tetapi jika pendidikannya rendah banyak yang hanya menjadi buruh kasar misalnya kuli bangunan, pemikul,dll.
Ketidakseimbangan pasar tenaga kerja juga penyebab terjadinya pengangguran.  Pasar tenaga kerja  biasanya  dikenal  dengan  kurva  permintaan  dan  penawaran  tenaga  kerja.  Pada  kurva permintaan  tenaga  kerja  memperlihatkan  jumlah  tenaga  kerja  yang  dibutuhkan/dipekerjakan perusahaan dan mempunyai kecenderungan negatif terhadap tingkat upah tertentu, sementara itu pada kurva penawaran tenaga kerja memperlihatkan jumlah tenaga kerja yang hendak ditawarkan oleh rumah tangga dan memiliki kecenderungan positif pada upah. Keseimbangan pasar ini akan berhasil ketika timbul situasi dimana jumlah tenaga kerja yang diminta sama dengan jumlah tenaga kerja  yang  ditawarkan  terhadap  tingkat  upah  tertentu.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  jika  jumlah tenaga  yang  ditawarkan  lebih  besar  dari  jumlah  tenaga  kerja  yang  dibutuhkan  maka  akan menimbulkan pengangguran.
Pada gambar 1 memperlihatkan bahwa keseimbangan pasar tenaga kerja terletak pada titik W*L*. Apabila upah diatas tingkat keseimbangan (W1), maka jumlah penawaran tenaga kerja akan melebihi  jumlah  permintaan.  Dan  apabila  upah  dibawah  tingkat  keseimbangan  (W2),  maka permintaan  tenaga  kerja  lebih  besar  daripada  penawaran  tenaga  kerja.  Ketidakseimbangan  ini disebut pengangguran. Upaya untuk mengatasi pengangguran harus dilakukan secara simultan baik dari sisi permintaan tenaga kerja maupun penawaran tenaga kerja. Upaya mengatasi pengangguran dari  sisi  permintaan  tenaga  kerja  yaitu  dengan  mendorong  pertumbuhan  dunia  usaha  dengan menciptakan iklim usaha yang positif sehingga permintaan tenaga kerja akan meningkat sehingga pengangguran bisa diatasi. Sedangkan dari sisi penawaran dilakukan melalui usaha meningkatkan kualitas sumber daya manusia dengan mendorong produktifitas SDM melalui peningkatan kualitas Pendidikan, pelatihan, magang kerja, dsb.
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Sumber : Borjas, George J, 2008

## Gambar 1. Kurva Keseimbangan pada Pasar Tenaga Kerja
Upaya  simultan  dalam  mengatasi  baik  yang  dilakukan  secara  mandiri  oleh  masyarakat maupun  oleh  pemerintah  melalui  regulasi  yang  menunjang  peningkatan  kualitas  SDM  dan  juga pengembangan dunia usaha akan dapat mengatasi pengangguran secara signifikan

## METODE PENELITIAN
Model persamaan regresi data panel pada penelitian ini adalah berikut :
𝑌 = 𝑎 + 𝛽1𝑋1𝑖𝑡 + 𝛽2𝑋2𝑖𝑡 + 𝛽3𝑋3𝑖𝑡 + 𝛽4𝑋4𝑖𝑡 Diketahui : Y : Tingkat Pengangguran Terbuka di DIY (%)
α : Konstanta
β1-4  : Koefisien Regresi
X1 : Variabel Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (%)
X2 : Variabel Upah Minimum (UMK) (ribu rupiah) X3 : Variabel Angka Partisipasi Sekolah (%)
i : Bantul, Sleman, Gunungkidul, Yogyakarta,  Kulonprogo
t : 2012-2019
et : Error term / Variabel Penganggu
Ada tiga pendekatan yang dapat dilakukan dalam metode estimasi regresi data panel  ini yaitu :
Model ini merupakan teknik regresi paling sederhana, dengan cara mengkombinasikan dari data cross section dengan data time series saja. Model CEM ini dikatakan sama dengan Ordinary Least Square (OLS) dikarenakan hanya perlu menggabungkan data cross section dengan data time series  tanpa  perlu  melihat  perbedaan  antar  waktu  juga  individu  sehingga  bisa  dikatakan  bahwa CEM ini sama dengan metode OLS karena memakai kuadrat terkecil biasa.
Pendekatan pada model ini memakai variabel boneka atau dummy yang biasa dikenal dengan
sebutan  model  efek  tetap  atau  Least  Square  Dummy  Variabel.  Menurut  Gujarati  (2003), pendekatan FEM ini memakai variabel dummy guna mengetahui perbedaan intersep antar individu juga  mengasumsikan  jika  setiap  individu  mempunyai  intersep  berbeda  sedangkan  slope  antar individu adalah sama. Pada FEM ini estimasi bisa dilakukan menggunakan dua cara yaitu, tanpa pembobot (no weight) atau Least Square Dummy Variabel (LSDV) dan  dengan pembobot (cross section weight) atau General Least Square (GLS). Tujuan dari pembobotan yaitu guna mengurangi heterogenitas antar unit cross section.
Pemilihan model CEM dengan FEM bisa dilakukan dengan pengujian Likelihood Test Ratio dengan  ketentuan  jika  nilai  probabilitasnya  signifikan  dengan  alpha  maka  disimpulkan  bahwa Fixed Effect Model adalah yang baik untuk digunakan.
Model  random  effect  ini,  parameter-parameter  yang  berbeda  antar  wilayah  atau  daerah maupun kurun waktu dimasukkan ke error. Model pendekatan efek acak ini dapat menghilangkan masalah heterokedesitas.  Model ini juga  biasa   disebut dengan  Error Component  Model  (ECM) atau Teknik Generated Least Square (GLS). Random effect ini mempunyai dua komponen error yaitu komponen error masing-masing unit cross section dan kombinasi komponen error time series dan cross section. (Kurniawan dkk, 2015:48).
Dalam menentukan model data panel yang benar dan tepat dari tiga model estimasi regresi data panel tersebut, maka peneliti memerlukan beberapa pengujian berikut :
1. Uji Chow Test
Pengujian ini dipakai untuk mengetahui apakah model Fixed Effect atau Common Effect yang lebih baik digunakan  untuk mengestimasi data panel. Hipotesis pada pengujian ini adalah sebagai berikut :
H0 : Common Effect H1  : Fixed Effect
Keputusan dapat diambil apabila nilai (Prob>F) < dari Alpha 0,05 maka H0 dtolak dan H1  diterima,  maka  model  Fixed  Effect  lah  yang  lebih  baik.  Begitu  juga  sebaliknya  apabila nilai  (Prob>F)  >  dari  Alpha 0,05  maka  H0  diterima  dan H1  ditolak maka model  yang baik dipakai adalah Common Effect.
2. Uji Hausman
Metode menggunakan Uji Hausman ini bisa dilakukan guna memilih model yang lebih tepat antara Fixed Effect dengan model Random Effect dapat dilihat pada hasil probabilitasnya dengan nilai α. Hipotesis Uji Hausman ini adalah sebagai berikut : H0 : Random Effect , apabila Chi squarenya tidak signifikan pada α = 0,05 H1  : Fixed Effect , apabila Chi squarenya signifikan pada α = 0,05
Apabila nilai (Prob > chi square) < α 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima sehingga Fixed Effect merupakan model yang tepat untuk digunakan. Sebaliknya, apabila nilai (Prob> chi square) > α 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak maka model yang baik dipakai adalah Random Effect.
Pada uji ini guna menentukan manakah model Common Effect atau Random Effect yang lebih  baik  untuk  dipakai  pada  model  persamaan  regresi  data  panel  ini.  Metode  yang  sering digunakan  pada  uji  LM  ini  adalah  metode  Breusch  Pagan.  Kriteria  pengambilan  keputusan adalah apabila nilai (Prob> chi square) > 0,05 maka model yang dapat dipilih yaitu Common Effect. Begitu pula sebaliknya jika nilai (Prob> chi square) < 0,05 maka yang tepat dipakai adalah model Random Effect.
Uji asumsi klasik ini perlu dilakukan sebelum menentukan hipotesis. Metode penelitian yang dipakai  oleh  peneliti  menjelaskan  hubungan  variabel  terikat  dengan  variabel  bebas  dengan
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
menggunakan  olah  data  Eviwes  7.0.  Guna  mempermudah  perhitungan  dalam  ekonometrik  , variabel terikatnya yaitu Tingkat Pengangguran Terbuka (Y) dan variabel bebasnya angkatan kerja (X1), upah minimum kabupaten/kota (X2), dan tingkat pendidikan  (X3).  Pada metode data panel guna  menguji  kualitas  pada  data  hanya  perlu  dilihat  pada  hasil  dari  uji  multikolinearitas  dan heterodastititas (Basuki&Yuliadi, 2015).
Koefisien  ini  merupakan  koefisien  yang  menerangkan  mengenai  hubungan  antar  variabel terikat (Y) dan variabel bebas (X). Nilai koefisien R-square berada diantara 0 dan 1 (0 ≤ R2 ≤ 1). Jika  nilai  1,  garis  regresi  bisa  menerangkan  100%  varian  dalam  variabel  Y.  Begitu  sebaliknya, apabila bernilai 0 maka model regresi tidak bisa menjelaskan varansi sedikitpun pada variabel Y.
Uji t digunakan untuk mengetahui faktor fundamental yang paling berpengaruh pada variabel independen secara parsial. Uji t menguji pengaruh masing – masing variabel bebas yaitu angkatan kerja (X1), upah minimum (X2), dan pendidikan (X3) berpengaruh secara masing- masing terhadap tingkat pengangguran terbuka. Pada tingkat signifikansi 0.05 (5%) dengan menganggap variabel bebas bernilai konstan. Dalam uji-t ini menggunakan hipotesis berikut :
Ho : β1 = 0 , artinya secara bersama-sama tidak memiliki pengaruh variabel bebas terhadap variabel
terikat.
Ha  :  β1  ≠  0,  artinya  memiliki  pengaruh  secara  individual  antara  masing-masing  variabel  bebas dengan variabel terikat.
Pengambilan keputusan penelitian uji-t yaitu apabila nilai probabilitas variabel bebas > 0,05 maka hipotesis dari Ho diterima dan Ha ditolak, artinya variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat. Begitu juga sebaliknya, jika nilai probabilitas < 0,05, maka hipotesis Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti jika variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.
Uji  F-Statistik  digunakan  untuk  menguji  signifikansi  pengaruh  variabel  bebas  terhadap variabel  terikat  secara  keseluruhan.  Pengujian  semua  koefisien  regresi  secara  bersama-sama dilakukan dengan uji F dengan pengujian hipotesis sebagai berikut:
Ho : β1 = 0 , artinya secara bersama-sama tidak memiliki pengaruh variabel bebas terhadap variabel
terikat.
Ha  :  β1  ≠  0,  artinya  memiliki  pengaruh  secara  individual  antara  masing-masing  variabel  bebas dengan variabel  terikat.
Uji F-statistik ini dilakukan guna membandingkan nilai dari F-hitung dengan F-tabel, apabila F-hitung  >  F-tabel  maka  Ho  ditolak,  artinya  variabel  bebas  secara  bersamaan  mempengaruhi variabel terikat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam analisis data  panel terdapat 3 (tiga) macam pendekatan yang bisa digunakan, yaitu pendekatan kuadrat tekecil (ordinary/pooled least square), pendekatan efek tetap (fixed effect), dan pendekatan efek acak (random effect). Pertama, untuk menentukan model yang akan dipakai antara pooled atau fixed maka diperlukan uji chow. Selanjutnya, apabila diketahui nilai F-statistic pada uji  chow  signifikan  maka  langkah  selanjutnya  melakukan  uji  hausman  yang  bertujuan  untuk menentukan antara fixed  effect atau random effect.
Pada  uji  hausman  apabila  pada  nilai  probabilitasnya  kurang  dari  alpha  (<0,05)  maka signifikan, sehingga bisa memakai metode pendekatan fixed effect. Tetapi jika nilai probabilitas uji hausman  lebih dari alpha (>0,05), maka menggunakan pendekatan  random effect. Pemilihan metode  pengujian  ini  menggunakan  piliha  antara  fixed  effect  dan  random  effect  serta mengkombinasikan period, cross section, juga gabungan cross section/period.
Uji  Chow  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  yang  terbaik  antara  model  fixed  effect  dengan
common/pooled effect. Apabila hasil yang didapatkan adalah menerima hipotesis nol, maka model yang terbaik digunakan yaitu pendekatan common effect. Tetapi jika hasilnya menolak hipotesis nol maka pendekatan yang terbaik untuk digunakan yaitu fixed effect. Selanjutnya, apabila nilai F- statistic  pada  Uji  Chow  signifikan  maka  langkah  selanjutnya  melakukan  Uji  Hausman.  Hasil estimasi memakai efek spesifikasi fixed effect sebagai berikut :

## Table 3. Uji Chow
Berdasarkan Uji Chow diatas, diketahui nilai probabilitas sebesar 0.0028 kurang dari alpha (<0,05),  maka  menolak  hipotests  nol.  Maka  model  terbaik  yang  digunakan  yaitu  metode  fixed effect. Berdasarkan hasil Uji Chow yang menolak Ho, maka dilanjutkan ke Uji Hausman.
Uji hausman bertujuan untuk menentukan penggunaan metode terbaik antara random effect dengan  fixed  effect.  Apabila  hasil  dari  uji  hausman  menerima  hipotesis  nol  maka  model  yang terbaik untuk dipakai yaitu random effect.  Tetapi jika hasilnya menolak hipotesis nol maka model yang terbaik yaitu fixed effect.
Table 4. Uji Hausman Test Summary  Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f.  Prob. Period random  11.092174 3 0.0112
Berdasarkan Uji Hausman diatas, nilai probabilitasnya adalah sebesar 0.0112 yang kurang dari  alpha  (<0,05),  sehingga  hasilnya  hipotesis  nol  ditolak.  Jadi  bisa  disimpulkan  bahwa  Uji Hausman model terbaik yang digunakan ialah model menggunakan metode fixed effect.
Pada  bagian  ini  akan  menjelaskan  mengenai  model  dengan  hasil  terbaik  berdasarkan  uji Chow dan uji   Hausman yang dilakukan menggunakan regresi data panel pada aplikasi Eviews 7. Berdasarkan spesifikasi model yang telah dilakukan dan perbandingan nilai terbaik, maka model regresi yang digunakan adalah Fixed Effect Model. Tabel berikut menunjukkan hasil estimasi data periode 2012-2019.
Table 5. Hasil Estimasi Fixed Effect Model Variabel Dependent : TPT Model Fixed Effect Konstanta (C) -113.4869 Standar error 43.84525 Probabilitas 0.0149 TPAK (X1) -0.191023 Standar error 0.042927 Probabilitas 0.0001 LOG(UMK) (X2) 10.28647 Standar error 2.728399 Probabilitas 0.0007 TP (X3) -0.138554 Standar error 0.081693 Probabilitas 0.1006 R2 0.901388 Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F  4.158554  (7,29)  0.0028

## 1590
EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.3, Maret 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
F-Statistik 26.50819 Prob (F-stat) 0.000000 Durbin-Watson Stat 1.441544
Tabel 5  menunjukkan hasil regresi yang bisa disimpulkan bahwa secara keseluruhan hasil persamaan regresi data panel adalah sebagai berikut :
TPTit = ßo + ß1*TPAK + ß2*LOG(UMK) + ß3*TP + et
TPT = -113.4869 -0.191023 TPAK + 10.28647 LOG(UMK) -0.138554 TP Dimana : TPT = Tingkat Pengangguran Terbuka TPAK = Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Log(UMK) = Upah Minimum Kabupaten/Kota TP = Tingkat Pendidikan (Angka Partisipasi Sekolah) ßo = Konstanta ß1- ß3 = Koefisien Parameter et = Error Term/ Variabel Penganggu
Berdasarkan dari hasil estimasi pada tabel 5.5 diatas, dapat dibuat model data panel terhadap Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  yang  dapat  diartikan sebagai berikut :
1. ßo    = Nilai sebesar -113.4869 diartikan jika seluruh variabel independent (TPAK, UMK, dan TP) dianggap konstan atau tidak mengalami perubahan maka pengangguran terbuka sebesar - 113.4869%.
2. ß1  = Nilai sebesar -0.191023 dijelaskan bahwa apabila jumlah TPAK naik sebesar 1% maka TPT akan mengalami penurunan sebesar 0.191023%.
3. ß2  =  Nilai  sebesar  10.28647  artinya  apabila  upah  minimum  kabupaten/kota  (UMK) bertambah 1% TPT maka akan mengalami kenaikan sebesar 10.28647%.
4. ß3  = Nilai sebesar -0.138554 artinya apabila Tingkat Pendidikan bertambah 1% maka TPT akan mengalami penurunan sebesar -0.138554%.

## Uji Statistik
Uji  statistik  pada  penelitian  ini  meliputi  uji  signifikasi  secara  parsial  (uji  t  statistik),  uji signifikasi secara simultan (uji F statistik), dan koefisien determinasi (uji R-square/R2).
Uji t ini dilakukan guna mengetahui adanya pengaruh antara variabel independen (TPAK, UMK,  dan  tingkat  pendidikan)  terhadap  variabel  dependen  (tingkat  pengangguran  terbuka). Apabila nilai probabilitas ⍺ (alpha) < 5% (0,05) maka H0 ditolak, variabel dependen mampu untuk menerangkan variabel independen. Namun jika nilai probabilitas ⍺ (alpha) > 5% (0,05) maka H0 diterima,  artinya  variabel  dependen  tidak  mampu  menjelaskan  variabel  independennya.  Berikut tabel uji t-statistik Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK), dan Tingkat Pendidikan (TP) terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) tahun 2012- 2019.

## Table 6. Uji t-Statistik
Variabel Dependen : TPT Koefisien t-Statistik Prob. Keterangan TPAK -0.191023 -4.449916 0.0001 Signifikan Log(UMK) 10.28647 3.770149 0.0007 Signifikan TP -0.138554 -1.696037 0.1006 Tidak Signifikan
Berdasarkan  table  6  di  atas,  bisa  dilihat  bahwa  nilai  t-statistik  pada  variabel  Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja sebesar -4,449916 dengan probabilitas 0,0001 signifikan karena nilai kurang  dari  alpha  5%  (0,05).    Jadi  bisa  diketahui  bahwa  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Daerah Istimewa Yogyakarta.
Berdasarkan  table  6  diatas,  variabel  Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  memiliki  nilai  t- statistik sebesar 3.770149 dengan probabilitas 0,0007 signifikan karena nilai kurang dari alpha 5% (0,05). Jadi bisa diketahui bahwa Upah Minimum Kabupaten/Kota memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Daerah Istimewa Yogyakarta.
Berdasarkan  table  6  diatas,  variabel  Pendidikan (APS)  memiliki  nilai t-statistik  -1.696037 dengan  probabilitas  0,1006  tidak  signifikan  karena  nilai  lebih  dari  alpha  5%  (0,05).  Jadi  bisa diketahui  bahwa  Tingkat  Pendidikan  memiliki  pengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Daerah Istimewa Yogyakarta.
Uji  F  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  variabel-variabel  bebas  secara keseluruhan  dengan  yang  didapatkan,  yaitu  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja,  upah  minimum kabupaten/kota, dan pendidikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Kabupaten atau Kota Daerah Istimewa Yogyakarta.
Dapat  dilihat  pada  tabel  7  menunjukkan  besarnya  F-statistik  sebesar  26.50819  dan  nilai probabilitas F sebesar 0,000000. Maka nilai Prob> F lebih kecil dari alpha 5% (0,05), yang artinya variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel terikat.

## Table 7. Uji Signifikasi Secara Keseluruhan (Uji F)
Regresi Fixed Effect Prob>F 0.000000 F-Statistik 26.50819 Error Correlated  0.913973 R-Square 0.901388 Adj R-Square 0.867384
Karena pada nilai signifikasi uji F nya = 0,000000 lebih kecil dari alpha (0,5) maka variabel TPAK,  UMK,  dan  Pendidikan  secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran terbuka.
Koefisien Determinasi (R2) berfungsi untuk mengukur seberapa jauh kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan pengaruhnya terhadap variabel terikat. Nilai pada koefisien determinasi ini ditunjukkan dengan nilai antara 0 sampai 1, dan jika nilai mendekati angka 1 berarti variabel- variabel bebas tersebut memberikan hampir seluruh informasi yang dibutuhkan guna memprediksi variabel  terikat.  Sebaliknya  apabila  nilai  mendekati  0  maka  kemampuan  variabel  bebas memberikan informasi cukup terbatas terhadap variabel terikat.
Table 8. Uji Koefisien Determinan (R2) Regresi Fixed Effect Prob>F 0.000000 F-Statistik 26.50819
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Berdasarkan tabel 8 diatas, nilai R-square sebesar 0.901388 yang artinya perubahan tingkat pengangguran  terbuka  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  sebesar  90,14%  yang  dipengaruhi  oleh variabel  TPAK,  UMK,  dan  Tingkat  Pendidikan.  Sedangkan  sisanya  ialah  sebesar  0,0986% dipegaruhi variabel lain diluar penelitian.
Kebijakan  untuk  mengatasi  masalah  pengangguran  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  ini sangat diperlukan. Berikut kebijakan pemerinah dalam mengatasi masalah pengangguran :
Penyediaan  lapangan  kerja,  program  penyediaan  lapangan  kerja  dilakukan  dengan mendorong pihak swasta untuk kreatif dalam menciptakan pekerjaan, misalnya melalui pendidikan dan pelatihan. Penyediaan lapangan kerja juga dilakukan pemerintah melalui proyek-proyek yang dibiayai  oleh  APBN  misal  lewat  pembangunan  sektor  pendidikan,  sektor  kesehatan,  juga infrastruktur.
Memperbaiki iklim investasi, kebijakan ini dilakukan melalui rangkaian kegiatan yang saling mendukung supaya para investor bersedia untuk berinvestasi, seperti pemberian keringanan pajak (tax holiday), pinjaman modal yang murah. Kebijakan ini mengundang investor untuk berinvestasi, sehingga  akan  bisa  membangun  proyek  yang  dapat  menyerap  tenaga  kerja  dan  mengurangi pengangguran (Yuliadi, 2019, p.254).
Berdasarkan hasil penelitian pengolahan data panel menggunakan model Fixed Effect yang sudah  dilakukan,  maka bisa  dibuat  suatu  analisis juga pembahasan mengenai  pengaruh variabel bebas  (Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja,  Upah  Minimum  Kabupaten/Kota,  dan  Pendidikan) terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Kabupaten/Kota Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dengan interpretasi berikut:
Berdasarkan  dari  hasil  data  yang  sudah  diolah,  variabel  TPAK  menunjukkan  adanya hubungan  negatif  dan  signifikan  pada  derajat  kepercayaan  5%  (0,05)  terhadap  variabel  tingkat pengangguran terbuka di lima Kabupaten/Kota Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Koefisien TPAK mempunyai nilai sebesar -0.191023, yang artinya jika terdapat peningkatan TPAK sebesar 1% maka pengangguran terbuka akan menurun sebesar 0.191023%. Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja  memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0.0001,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  TPAK  memiliki pengaruh  negatif  tetapi  signifikan  terhadap  pengangguran  terbuka  di  lima  Kabupaten/Kota  di Daerah  Istimewa  Yogyakarta  tahun  2012-2019.  Ini  berarti  bahwa  setiap  kenaikan  TPAK  akan menurunkan  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  DIY.  Hasil  regresi  tersebut  tidak  sesuai dengan  hipotesis  yang  menduga  bahwa  adanya  hubungan  positif  dan  signifikan  antara  TPAK dengan pengangguran terbuka.
Jika terjadi kenaikan pada jumlah penduduk menandakan adanya peningkatan pada angkatan kerja, maka perusahaan akan lebih mudah untuk memperoleh tenaga kerja dan tingkat upah yang ditawarkan perusahaan menjadi rendah karena terjadinya kelebihan penawaran pekerjaan sehingga para tenaga kerja berlomba-lomba untuk mendapatkan pekerjaan. Hal tersebut dapat mengurangi adanya pengangguran.
Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Amgi Filiasari dan Achma Hendra  Setiawan  (2021)  yang  meneliti  tentang  Pengaruh  Angkatan  Kerja,  Upah,  PDRB,  dan Pendidikan  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Provinsi  Banten  Tahun  2002-2019  yang menunjukkan hasil analisis Angkatan Kerja negatif dan signifikan terhadap Tingkat Pengangguran
Error Correlated  0.913973 R-Square 0.901388 Adj R-Square 0.867384
di Provinsi Banten. Hasil penelitian ini juga sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Ayunda Fitriani  yang menyimpulkan bahwa  angkatan kerja  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2011-2015.
Dari hasil penelitian bisa dilihat bahwa pada Provinsi DIY upah minimum kabupaten/kota mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Daerah Istimewa  Yogyakarta.  Koefisien  upah  minimum  bernilai  sebesar  10.28647  dan  nilai probabilitasnya 0,0007, hal ini menunjukkan apabila upah minimum mengalami peningkatan 1% maka meningkatkan tingkat pengangguran terbuka di Provinsi DIY sebesar 10,28647%. Variabel UMK memiliki koefisien positif yang berarti antara variabel UMK dengan tingkat pengangguran terbuka  memiliki  hubungan  yang  positif.  Hasil  penelitian  menunjukkan  apabila  upah  minimum kabupaten/kota  meningkat  maka  akan  menyebabkan  kenaikan  tingkat  pengangguran  terbuka  di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.
Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jihad  Lukis  Panjawa  dan Daryono Soebagiyo tentang Efek Peningkatan Upah Minimum Terhadap Tingkat Pengangguran yang menunjukkan hasil positif dan signifikan terhadap Tingkat Pengngguran di Eks-Karesidenan Surakarta  tahun  1999-2013.  Kenaikan  pada  upah  minimum  menyebabkan  peningkatan pengangguran.  Tetapi  meningkatnya  tingkat  upah  membuat  penawaran  tenaga  kerja  juga meningkat, sehingga membuat permintaan tenaga kerja berkurang, akibatnya akan menimbulkan masalah  pengangguran.    Penelitian  juga  sama  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Satiti  &  Anas (2021) yaitu pada variabel Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Tingkat Pengangguran.
Penganggguran yang disebabkan oleh kekakuan upah yang terjadi akibat penyesuaian antara jumlah  pekerja  yang  membutuhkan  pekerjaan  dengan  jumlah  pekerjaan  yang  tersedia.  Tingkat upah yang meningkat  membuat penawaran tenaga kerja menjadi bertambah dan permintaan tenaga kerja  akan  menurun.  Turunnya  permintaan  tenaga  kerja  disebabkan  oleh  perusahaan  yang  tidak mampu  membayar  tenaga  kerja  sesuai  tingkat  upah  tertentu  yang  akan  mengakibatkan  jumlah pengangguran meningkat.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  dan  analisis  data,  hasil  regresi  data  panel  mengenai Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK),  Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  (UMK),  dan Pendidikan (APS) terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2012-2019. Maka kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai berikut Hasil penelitian menunjukkan bahwa  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  mempunyai  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran  terbuka.  Hal  ini  berarti  bahwa  apabila  terjadi  peningkatan  pada  TPAK,  maka  semakin menurun tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Upah Minimum Kabupaten/Kota mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka.  Hal  ini  berarti  bahwa  semakin  tinggi  Upah  Minimum Kabupaten/Kota,  maka  akan  semakin  tinggi  juga  Tingkat  Pengangguran  di  Provinsi  Daerah Istimewa    Yogyakarta.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Pendidikan  (Angka  Partisipasi Sekolah)  mempunyai  pengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran terbuka. Hal ini berarti bahwa jika Pendidikan meningkat, maka Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  akan  menurun.  Keterbatasn  penelitian  ini  yaitu  waktu penelitian  hanya  sampai  tahun  2019  jadi  bisa  menjelaskan  fenomena  penelitian  tentang pengangguran pada waktu sekarang. Keterbatasan lainnya yaitu tidak memasukkan semua variabel yang berpengaruh secara riil terhadap pengangguran di DIY
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## DAFTAR REFERENSI
Adenan. (2000). Kumpulan Kuliah Telinga. Adhikari, D. B. (2010). Income generation in informal sector: A case study of the street vendors of Kathmandu Metropolitan City.
Afliyan, S. (2017). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Pedagang Kaki Lima di Sentra Kuliner Ceplak Kabupaten Garut. Universitas Pasundan.
Agus Tri Basuki dan Nano Prawoto, 2022, Analisis Regresi pada Penelitian Ekonomi dan Bisnis, Rajawali Press, Jakarta
Alexander, A. J. (1974). Income, Experience, and the Structure of Internal Labor Markets. Alma, B. (2005). Manajemen Pemasaran dan Pemasaran Jasa. Bandung: CV. Alfabeta.
Apriani,  M.  (2011).  “Analisis  Pengaruh  Fasilitas,  Kualitas  Pelayanan  Dan  Kepuasan  Pelanggan Terhadap Minat Mereferensikan (Studi kasus pada konsumen jasa pelayanan cuci sepeda motor dan mobil Star Clean di Semarang).
Arofah, H. N. (2017). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Pedagang Batik di Pasar Beringharjo Daerah Istimewa Yogyakarta. Universitas Muhammadiyah Yogyakarta. Artaman,  Aris,  Made,  D.  (2015).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pendapatan Pedagang Pasar Seni Sukawati Gianyar. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis.
Asmie, P. (2008). Analisis Faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pendapatan pedagang pasar tradisional di Kota Yogyakarta. 197–210.
Bartik, T. J. (1985). Business Location Decisions in the United States: Estimates of the Effects of Unionization, Taxes, and Other Characteristics of States.
Basri, H. (2013). Landasan Pendidikan. Bandung: CV. Pusaka Setia.
Butarbutar, G. R. (2017). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Usaha Industri
Makanan Khas di Kota Tebing Tinggi. JOM Fekon, 4.
CNN Indonesia. (2020). Dampak Virus Corona Berat ke Perekonomian. Retrieved April 1, 2020, from  https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20200401111243-532-489012/sri-mulyani- dampak-virus-corona-berat-ke-perekonomian
Dedi  Julianto,  P.  A.  U.  (2019).  Analisa  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan  Terhadap  Pendapatan Individu di Sumatera Barat. Ikraith Ekonomika, 2.
Dewa  Made  Aris  Artaman,  Ni  Nyoman  Yuliarmi,  I.  K.  D.  (2015).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Pendapatan  Pedagang  Pasar  Seni  Sukawati  Gianyar.  E-Jurnal  Ekonomi, 87–105.
Firdausa, R. A. (2012). Pengaruh Modal Awal, Lama Usaha dan Jam Kerja Terhadap Pendapatan Pedagang Kios di Pasar Bintoro Demak. Universitas Diponegoro.
Firdhaus.  (2016).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pendapatan  Pedagang  Warung  Kopi  di Kecamatan Ambulu Kabupaten Jember. Artikel Ilmiah Mahasiswa.
Fitriyani,  M.  (2017).  Model  Wirausaha  Masyarakat  Kuningan  Melalui  Kedai  Burjo  Di  Kota Yogyakarta. Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga.
Furqon, D. F. (2017). Pengaruh Modal Usaha, Lama Usaha, dan Sikap Kewirausahaan Terhadap Pendapatan  Pengusaha  Lanting  di  Lemah  Duwur,  Kecamatan  Kuwarasan,  Kebumen. Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.
Hamdani,  D.  S.  dan  M.  (2009).  Dasar-Dasar  Pengantar  Ekonomi  Pembangunan.  Jakarta:  Mardi Mulyo.
Herawati, H. dan. (1998). Pembelajaran Terpadu. Jakarta: DepDikBud.
Hidayati, I. (2019). Proses Migrasi dan Peran Teknologi Komunikasi di antara Pekerja Migran di Batam-Indonesia. 7 (2), 189–200.
HilipKotler, K. L. K. (2006). Manajemen Pemasaran (edisi 12 j).
I Nengah Marbek, N. L. K. (2007). Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Pendapatan Pekerja pada Industri Genteng di Desa Nyitdah Kecamatan Kediri Kabupaten Tabanan.  E-Jurnal EP, 2, 325–333.
Iswardono. (1982). Ekonomi Mikro. Yogyakarta: Bagian Penerbitan Fakultas Ekonomi UGM. Ma’arif,  S.  (2013).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pendapatan  Pedagang  Pasar Bandarjo Ungaran Kabupaten Semarang. Universitas Negeri Semarang. Mardiyatmo. (2008). Kewirausahaan. Surakarta: Yudistira. Munawaroh, M. (2015). Manajemen Operasi. Yogyakarta: LP3M. Nur,  F.  (2018).  Strategi  Coping  pada  Wanita  yang  Baru  Menikah  di  Kelurahan  Limau  Manis.
Universitas Medan Area.
Pearce, T. O. (1988). Generating an income in the urban environment: the experience of street food vendors in Ile-Ife, Nigeria. 58(4).
Priyandika, A. N. (2015). Analisis Pengaruh Jarak, Lama Usaha, Modal dan Jam Kerja Terhadap Pendapatan Pedagang Kaki Lima Konveksi (Studi Kasus di Kelurahan Purwodinatan Kota Semarang). Universitas Diponegoro.
Robison, P. B. (1994). The effect of education and experience on self-employment success. Journal of Business Venturing, 9(2), 141–156.
Sekaran, Uma, B. (2017). Metode Penelitian untuk Bisnis: Pendekatan Pengembangan-Keahlian, (Edisi 6). Jakarta Selatan.
Septian,  R.  N.  (2017).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pendapatan  Pedagang  Telur  Asin  di Kabupaten Brebes. Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.
Sirine, H. W. dan H. (2016). Strategi Segmenting, Targeting, Positioning serta Strategi Harga pada Perusahaan Kecap Blekok di Cilacap. Asian Journal of Innovation and Entrepreneurship, 01.