Struktur Ekonomi dan Pengangguran di Indonesia (Studi Kasus Kabupaten dan Kota Tahun 2017)

## Lydiana Rahmah*, Hidayatullah Muttaqin
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
* lydianarahmah98@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  independent  variables  or  sectors  of  agriculture, mining,  industry,  trade,  and  economic  growth  that  significantly  influence  the  open  and underemployed  unemployed  rates.  This  study  uses  multiple  linear  regression  analysis  tools with  cross-sectional  data  using  both  logs  and  no  logs  in  determining  the  influence  of agriculture, mining, industry, trade, and economic growth variables using secondary data in 2017.
The  regression  results  on  TPT  without  logs  show  that  only  the  Mining  and  Growth variables  are  insignificant.  In  contrast,  the  Agriculture,  Industry,  and  Trade  variables  are significant, others are significant at 1% alpha, and the mining variable is significant at alpha 10%. And the semi-unemployed regression results without logs, only the Mining and Growth variables are insignificant. In contrast, the others are significant at 1% negligence, and the regression results using logs show that only the Mining and Growth variables are insignificant. In comparison, the Trade variable is significant at 10% alpha.
Every increase in the distribution of the Agricultural Sector in GRDP by 1% will cause a  decrease  in  TPT  by  0.043%  and  an  increase  in  SM  by  0.218%.  Every  increase  in  the distribution of the Industrial Sector GRDP by 1% will cause an increase in TPT by 0.039% and a decrease in SM by 0.681%. Every increase in the distribution of the Trading Sector in GRDP  by  1%  will  cause  an  increase  in  TPT  by  0.078%  and  a  decrease  in  SM  by  0.071%. Economic growth and the mining sector have very little value, so it cannot explain the impact of this sector on TPT and SM..
Keywords: Agriculture, Mining, Industry, Trade, Economic Growth

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  variabel  apa  saja  yang  berpengaruh  dan variabel  yang  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  dan  setengah  menganggur. Penelitian ini menggunakan alat regresi linear berganda baik menggunakan log maupun tanpa log dalam menentukan pengaruh variabel pertanian, pertambangan, industri, perdagangan dan pertumbuhan ekonomi. Dan menggunakan data sekunder 2017.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  analisis  regresi  yang  sudah  dibuat  baik menggunakan  log  maupun  tanpa  log  menggunakan  seluruh  variabel  terikat  berpengaruh signifikan terhadap uji f atau uji simultan. Sektor pertanian, industri dan perdagangan adalah variabel  yang  signiikan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  dan  setengah  menganggur. Sektor pertanian juga sering berkaitan dengan pengangguran karena memiliki musim tertentu saja untuk bekerja.
Kata Kunci : Pertanian, Pertambangan, Industri, Perdagangan Pertumbuhan Ekonomi

## PENDAHULUAN
Tujuan pembangunan ekonomi pada umumnya agar meningkatkan proses pertumbuhan ekonomi, menciptakan lapangan kerja yang lebih luas, mengembangkan kualitas sumber daya manusia agar lebih berpotensi dan memperbaharui tingkat pendapatan nasional dimana Negara ini memiliki sumber daya yang cukup untuk ditingkatkan. Namun dalam proses pembangunan
ekonomi  tersebut  memiliki  banyak  masalah  yang  menyebabkan  manfaat  pembangunan tersebut tidak bisa dirasakan secara maksimal. Salah satu masalahnya adalah pengangguran, terutama di Negara berkembang seperti Indonesia. Di Indonesia sendiri angka pengangguran masih dikatakan cukup tinggi.
Tabel 1 Data Pengangguran Terbuka dan Setengah Menganggur Jenis Kegiatan 2016 2017 2018 Angkatan Kerja 125,44 128,06 131,01 Bekerja 118,41 121,02 124,01 Pengangguran 7,03 7,04 7,00 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (%) 66,34 66,67 67,26 Tingkat Pengangguran Terbuka (%) 5,61 5,50 5,34 Pekerja tidak penuh 32,23 33,82 35,58 Setengah menganggur 8,97 9,14 8,21 Pekerja paruh waktu 23,26 24,68 23,37 Bekerja si bawah 15 jam perminggu 6,74 8,33 9,10
Sumber : Badan Pusat Statistik
Angkatan Kerja yaitu masyarakat yang berumur 15 tahun ke atas, baik yang memiliki pekerjaan  tapi  sedang  tidak  bekerja,  maupun  yang  pengangguran.  Sedangkan  yang  bukan angkatan  kerja  adalah  masyarakat  yang  berumur  15  tahun  keatas  yang  duuduk  di  bangku sekolah, ibu rumah tangga dan juga kegiatan yang lain selain kegiatan pribadi.
Menurut publikasi BPS berdasarkan pada gambar diats, tingkat pengangguran terbuka (TPT) pada bulan Februari 2017 ada 5,33% dan meningkat menjadi 5,50% pada bulan Agustus 2017. Dalam konsep BPS (Badan Pusat Statistik), pengangguran terbuka adalah masyarakat yang mempunyai pekerjaan dan ada usaha untuk mencari pekerjaan, yang tidak mempunyai pekerjaan  dan  tidak  ada  niat  untuk  mebcari  kerja  serta  masyarakat  yang  sudah  memiliki pekerjaan dan belum mulai bekerja.
Angka  setengah  menganggur  pad  aFebruari  2017  sebesar  9,49%  dan  menurun  pada bulan  Agustus  2017  menjadi  9,14%.  Penduduk  yang  bekerja  setengah  menganggur  adalah masyarakat yang jam kerja nya kurang dari 35 jam per minggu atau masyarakat yang sedang mencari pekerjaan dan masih bekerja pada pekerjaan lain.

## TINJAUAN PUSTAKA Pengangguran
Pengangguran  dalam  arti  luas  yaitu  masyarakat  yang  belum  memiliki  pekerjaan  dan berusaha mencari pekerjaan atau sedang merancang usaha dan masyarakat yang tidak bekerja di tempat lain karena sudah diterima di suatu tempat tetapi belum masuk kerja.

## Tenaga Kerja
Tenaga  kerja  adalah  penduduk  yang  telah  memasuki  usia  kerja  (15-64  tahun)  atau jumlah penduduk dalam lingkup Negara yang bisa mengolah produk barang dan jasa selama adanya  permintaan  terhadap  tenaga  kerja  mereka,  dan  masyarakat  tersebut  ingin  juga berpastisipasi  dalam  kegiatan  produksi  tersebut.  Setiap  penduduk  yang  bisa  menghasilkan barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan hidup dengan minimal usia dari 15 tahun dapat sebagai tenaga kerja.

## Peneliti Terdahulu
Penelitian  terdahulu  oleh  Anwar  (2017),  dengan  judul  penelitian  “Pengaruh Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Upah  terhdap  Tingkat  Pengangguran  di  Kabupaten  Gowa” menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  dan  tidak  signifikan  terhadap
pengangguran di Kabupaten Gowa dan upah berpengaruh signifikan terhadap pengangguran di Kabupaten Gowa.
Penelitian oleh Riswandi (2011), dengan judul penelitian “Faktor yang mempengaruhi Pengangguran di Sumatera Barat Pasca Krisis Ekonomi pada tahun 2000-2010” menyatakan jika  upah  minimum  regional  dan  pertumbuhan  ekonomi  berdampak  pada  pengangguran  di Sumatera Barat dan untuk pertumbuhan masyarakatnya serta investasi swasta tidak berdampak pada pengangguran di Sumatera Barat.
Penelitian Asmita (2016), dengan judul “Analasis Faktor-Faktor yang mempengaruhi Pendapatan Nelayan Tangkap di Desa Galesong Kecamatan Galesong Kabupaten Takalar yang menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan tangkap di Desa Galesong Kecamatan Galesong Kabupaten Takalar secara signifikan adalah lama melaut serta ukuran mesinnya.

## Hipotesis Penelitian
Sektor  Pertanian,  Kehutanan  dan  Perikanan,  Sektor  Pertambangan  dan  Penggalian, Sektor  Industri  Pengolahan,  Sektor  Perdagangan  Besar  dan  Enceran,  Reparasi  Mobil  dan Sepeda  Motor,  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  berdampak  terhadap  Tingkat  Pengangguran Terbuka dan Setangh Menganggur pada tingkat Kabupaten dan Kota Indonesia.

## METODE
Ruang  lingkup  penelitian  ini  yaitu  mengenai  dampak  pertumbuhan  ekoomi  dan perubahan sektor ekonomi terhadap tingkat pengangguran terbuka dan setengah pengangguran di  Indonesia  pada  tingkat  kabupaten  dan  kota.  Penelitian  yang  dilakukan  ini  menggunakan analisis kuantitatif. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh Database for Policy and Economic Research Indonesia dari bank Dunia.

## Populasi dan Sampel
Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini pada tingkat pengangguran terbuka dan setengah menganggur tanpa menggunakan log mencakup 514 Kabupaten da Kota dengan menggunakan  data  2017,  sedangkan  sampel  yang  digunakan  pada  tingkat  pengangguran terbuka menggunakan log sebesar 476 Kabupaten dan Kota dan sampel yang digunakan dalam penelitian ini pada setengah menganggur menggunakan log sebanyak 478 Kabupaten dan Kota.

## Definisi Operasional Variabel
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  maka  dikembangkan  definisi  yang merupakan panjabaran dan pengukuran variabel  dan indikator yang dipilih dalam penelitian sebagai berikut:
1. TPT adalah variabel Tingkat Pengangguran Terbuka dalam satuan persen;
2. SM adalah Setengah Menganggur dalam satuan persen;
3. Pertanian adalah variabel distribusi sektor pertanian, kehutanan dan perikanan dalam Produk Dosmetik Regional Bruto dalam satuan persen;
4. Pertambangan  adalah variabel  distribusi  sektor pertambangan, dan penggalian dalam Produk Dosmetik Regional Bruto dalam satuan persen;
5. Industri adalah variabel distribusi sektor industry pengolahan dalam Produk Dosmetik Regional Bruto dalam satuan persen;
6. Perdagangan adalah variabel distribusi sektor perdagangan besar dan eceran, reparasi mobil dan sepeda motor dalam Produk Dosmetik Regional Bruto dalam satuan persen;
7. Pertumbuhan adalah variabel tingkat pertumbuha  PDRB dalam satuan persen

## Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data-data penelitian menggunakan cara analisis deskriptif oleh peneliti- peniliti  sebelumnya.  Menurut  Sugiyono  (2010)  analisis  deskriptif  adalah  pengumpulan  data dengan cara menggambarkan yang telah terkoordinir tanpa adanya pembuatan kesimpulan data secara global.

## Teknik Analisa Data Regresi Linear Berganda
Data-data  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  regresi berganda  tanpa  log  dan  menggunakan  log  dengan  menggunakan  data cross  section yang fungsinya  untuk  mengetahui  besarnya  pengaruh  terhadap  perubahan  suatu  variabel  untuk menguji model tingkat pengangguran terbuka dan setengah mengangggur.
Pengujian ini dibantu dengan program eviews dan model yang digunakan adalah regresi linear  berganda  dengan  menggunakan  log  atau  di  persingkat  untuk  model  1  terhadap  TPT dengan model 3 terhadap SM dan tanpa log atau dipersingkat disini model 2 terhadap TPT dan model 4 terhadap SM, dimana model tanpa log sebagai berikut:
TPT í =  β0  +  β í Pertanian í +  β2  Pertambangan í +  β3  Industri í +  β4  Perdagangan í +  β5 Pertumbuhan í + Ɇ í SM í =  β0  +  β í Pertanian í +  β2  Pertambangan í +  β3  Industri í +  β4  Perdagangan í +  β5 Pertumbuhan í + Ɇ í Keterangan:
• TPT = Tigkat Pengangguran Terbuka í
• SM = Setengah Menganggur í
• Pertanian í = Distribusi Sektor Pertanian, Kehutanan dan Perikanan dalam PDRB/kota í
• Pertambangan í =    Distribusi  Sektor  Pertambangan  dan  Penggalian  dalam  PDRB kabupaten /kota í
• Industri í = Distribusi Sektor Industri dan Pengolahan dalam PDRB kabupaten /kota í
• Perdagangan í = Distribusi Sektor  Perdagangan Besar dan Eceran, Reparasi dan Sepeda Motor dalam PDRB kabupaten/kota í
• Pertumbuhan = Pertumbuhan ekonomi kabupaten/kota í
• Ɇ í = error Dan untuk regresi linear berganda dengan menggunakan log sebagai berikut: Ln TPT í = β0 + β 1 Ln Pertanian í + β 2 Ln  Pertambangan í + β 3 Ln Industri í + β 4 Ln Perdagangan í + β 5 Ln Pertumbuhan í + Ɇ í Ln SM í = β0 + β 1 Ln Pertanian í + β 2 Ln  Pertambangan í + β 3 Ln Industri í + β 4 Ln Perdagangan í + β 5 Ln Pertumbuhan í + Ɇ í Keterangan:
• TPT í Log  =  Tingkat  Pengangguran  Terbuka í Menggunakan  Logaritma  Natural,  dan seterusnya.

## Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  adalah  uji  yang  menjadi  dasar  dalam  melakukan  regresi  linear berganda  metode  OLS (Ordinary  Least  Square). Pada  penelitian  ini  asumsi  klasik  yang menjadi tolak ukur adalah Uji Normalitas, Uji Heterokedastisitas, Uji Multikolinieritas dan Uji Autokolerasi baik menggunakan log maupun tidak menggunakan log.

## Uji Statistik
Pada penelilitan ini, uji statistik yang digunakan yaitu uji simultan (uji F), uji parsial (uji T) dan koefisien determinasi (uji R 2 )

## HASIL DAN ANALISIS
Deskripsi Variabel Penelitian Pengangguran
Tabel 2 TAHUN SD (%) SMP (%) SMA (%) SMK (%) DIPLOMAI/II/II (%) UNIVERSITAS (%)
Agustus 2016 2,88 5,71 8,72 11,11 6,04 4,87 Februari 2017 3,54 5,36 7,03 9,27 6,35 4,98 Agustus 2017 2,62 5,54 8,29 11,41 6,88 5,18 Sumber ; Badan Pusat Statistik
Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa tingkat pendidikan di bulan agustus 2017, TPT  untuk  SMK  paling  tinggi  yaitu  11,41%  kemudian  SMA  sebesar  8,29%.  Sedangkan Diploma I/II/III sebesar 6,88% dan Universitas 5,18%. Sedangkan tingkat SD paling sedikit angkanya yaitu  sebesar 2,62%.

## Pertumbuhan Ekonomi
Tabel 3 Laju Pertumbuhan ekonomi di berbagai sektor di Indonesia Sektor Agustus 2016 Februari 2017 Agustus 2017 Pertanian            (%) 31,90 31,86 29,69 Perdagangan       (%) 22,54 23,37 23,28 Industri              (%) 13,12 13,31 14,06 Pertambangan     (%) 1,25 1,10 1,15 Sumber ; Badan Pusat Statistik
Berdasarkan tabel diatas, di tahun 2017 sektor pertanian adalah sektor yang memiliki angka tertinggi yaitu sebesar 35,93 juta (26,69%). Disusul oleh sektor Perdagangan 28,17 juta (23,28%).  Kemudian  di  urutan  berikutnya  ada  Jasa  Kemasyarakatan  (16,92%),  Industri (14,05%),  Konstruksi  (6,73%), Transportasi  (4,76%), Keuangan (3,10%)  dan Pertambangan (1,15%) serta urutan terakhir yaitu Listrik, Gas dan Air sebanyak (0,32%).

## Hasil Analisis Regresi  Linear Berganda

## Hasil Analisis Regresi  Linear Berganda Tingkat Pengangguran Terbuka

## Tabel 4
Hasil Analisis Model 1 dan 2 pada kabupaten dan kota di Indonesia.
Variabel Dependen: TPT-Tingkat Pengangguran Terbuka Keterangan Model 1 (Tanpa Log) Model 2 (Log) Constant 4,248(0,566)*** 1,279(0,201)*** Pertanian -0,043(0,009)*** -0,181(0,032)*** Pertambangan 0,041(0,009) 0,028(0,016)* Industri 0,039(0,009)*** 0,135(0,022)*** Perdagangan 0,078 (0,022)*** 0,184(0,060)*** Pertumbuhan 0,002(0,003) -0,070(0,096) F-Test 26,93** 24,59** R-Squared 0,2095 0,207 Adj R-Squared 0,2017 0,199 Jumlah Observasi 514 476 Signifikansi: *** alpha 1%, ** alpha 5%, * alpha 10%, tanpa bintang berarti tidak signifikan Pada Model 1, Setiap kenaikan variabel share Sektor Pertanian dalam PDRB sebanyak 1  persen,  dan  dampaknya  adalah  bertambahnya  TPT  (Variabel  TPT)  senilai  0,043  persen dengan asumsi variabel independen lainnya tidak berubah (cateris paribus). Pertambahan ini diperoleh  dari  nilai  koefisien  variabel  pertanian  -0,043  kali  dengan  1  persen.  Jika  share pertanian bertambah 2 persen (cateris paribus), maka (TPT) akan berkurang sebanyak -0,086 persen. Dan sektor seterusnya.
Pada Model 2, Setiap kenaikan variabel share Sektor Pertanian dalam PDRB sebanyak 1%, maka dampaknya adalah bertambahnya TPT (Variabel TPT) senilai 0,181 persen dengan asumsi variabel independen lainnya tidak berubah (cateris paribus). Pertambahan ini diperoleh dari  nilai  koefisien  variabel  pertanian  -0,181  kali  dengan  1  persen.  Jika  share  pertanian bertambah 2 persen (cateris paribus), maka (TPT) akan berkurang sebanyak -0,362 persen. Dan sektor seterusnya.

## Hasil Analisis Regresi Linear Berganda Setengah Menganggur

## Tabel 6
Hasil Analisis Model 3 dan 4 pada kabupaten dan kota di Indonesia Variabel Dependen: SM-Setengah Menganggur Keterangan Model 3 (Tanpa Log) Model 4 (Log) Constant 30,208(2,302)*** 3,116(0,087)*** Pertanian 0,378(0,035)*** 0,218(0,014)*** Pertambangan 0,028(0,035) 0,003(0,007) Industri -0,198(0,034)*** -0,0681(0,009)*** Perdagangan -0,392 (0,090)*** -0,071(0,026)* Pertumbuhan 0,007(0,012) 0,051(0,041) F-Test 79,65*** 104,894*** R-Squared 0,4391 0,5263 Adj R-Squared 0,4336 0,5213 Jumlah Observasi 514 478 Signifikansi: *** alpha 1%, ** alpha 5%, * alpha 10%, tanpa bintang berarti tidak signifikan Pada Model 3, Setiap kenaikan variabel share Sektor Pertanian dalam PDRB sebanyak 1 persen, dan dampaknya adalah bertambahnya Tingkat Setengah Menganggur (Variabel SM) sebesar  0,378  persen  dengan  asumsi  variabel  independen  lainnya  tidak  berubah  (cateris paribus). Pertambahan ini diperoleh dari nilai koefisien variabel pertanian 0,378 kali dengan 1 persen.  Jika  share  pertanian  bertambah  2  persen  (cateris  paribus),  maka  tingkat  Setengah Menganggur (SM) akan berkurang sebanyak 0,756 persen. Dan sektor seterusnya.
Pada Model 4, Setiap kenaikan variabel share Sektor Pertanian dalam PDRB sebanyak 1  persen,  maka  dampaknya  adalah  bertambahnya  Tingkat  Setengah  Menganggur  (Variabel SM) sebesar 0,218 persen dengan asumsi variabel independen lainnya tidak berubah (cateris paribus). Pertambahan ini diperoleh dari nilai koefisien variabel pertanian 0,218 kali dengan 1 persen.  Jika  share  pertanian  bertambah  2  persen  (cateris  paribus),  maka  tingkat  Setengah Menganggur (SM) akan berkurang sebanyak 0,436 persen. Dan sektor seterusnya.
Dari model 1 dan 2 hasil regresi yang paling baik adalah model 1 dan 2 dengan Prob (F-Statistic)nya benilai 0,000. Artinya kedua model tersebut signifikan sebagai sebuah model. Hanya  saja  1  nilai  R-Squared  lebih  besar  yaitu  0,2095  sedangkan  model  2  hanya  0,2074. Dengan  demikian  model  tanpa  log  untuk  variabel  dependen  TPT  adalah  model  yang  paling baik.

## Hasil Uji Asumsi Klasik

## Hasil Uji Asumsi Klasik Model 1 dan 2 terhadap Tingkat Pengangguran
Pengujian  terhadap  uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  meliputi, multikolinieritas, autokolerasi, normalitas, linearitas dan heteroskedastisitas.
Hasil  uji  Multikolinieritas  pada  Model  1  untuk  Variabel  Pertanian,  Pertambangan, Industri, Perdagangan dan Pertumbuhan tidak mengalami  Multikolinieritas karena tidak  ada nilai yang melebihi 10 atau 5. Nilai Probabilitas pada model 1 yaitu (2,50) ≠ senilai 0,000. Berdasarkan  uji  hipotesis  tidak  terjadi  autokolerasi  karena  Nilai  Prob.F  lebih  besar  nilainya dari  tingkat  alpha  0,05  (5%).  Untuk  hasil  dari  ProbJB  sebesar  0,000<0,05  dan  memiliki keterangan  bahwa  uji  asumsi  klasik  kenormalannya  tidak  terpenuhi  karena  nilai  F-Statistic kolom Probabilitynya sebesar 0,0049<0,05 dan dinyatakan jika nilai regresi tidak memenuhi asumsi  linearitas.    Nilai  Prob.F  hitung  sebesar  0,0859>alpha  0,05  sehingga  berdasarkan  uji hipotesis diterima yang artinya terjadi heterokedastisitas.
Hasil  uji  Multikolinieritas  pada  Model  2  berdasarkan  Variabel  Pertanian, Pertambangan,  Industri,  Perdagangan  dan  Pertumbuhan  tidak  mengalami  Multikolinieritas pada kelima variabel tersebut karena semua nilainya > 10 atau 5. Nilai Prob.F (2,468) ≠ senilai 0,000. Dari nilai ter sebut tidak terjadi autokolerasi karena nilainya > dari tingkat alpha 0,05 (5%).  Dan  untuk  hasil  dari  ProbJB  hitung  sebesar  0,000<0,05  yang  berarti  tidak  terjadinya
normalitas.  Dan  nilai  ProbJB  hitung  sebesar  <0,05  yang  artinya  tidak  normalnya  residual terdistribusi atau heterokedastisitas tidak memenuhi.

## Hasil Uji Asumsi Klasik Model 3 dan 4 terhadap Setengah Menganggur
Hasil  uji  Multikolinieritas  model  3  berdasarkan  variabel  Pertanian,  Pertambangan, Industri, Perdagangan dan Pertumbuhan Ekonomi tidak ada yang > dari 10 atau 5, sehingga tidak terjadi Multikolinieritas. Dan untuk nilai Probabilitas F hitungnya > tingkat alpha 0,05 (5%) sehingga tidak terjadi autokolerasi. Sedangkan angka ProbJB nya senilai 0,000<0,05 yang berarti  tidak  adanya  heterokedastisitas.  Dan  nilai  Prob.F  dilihat  dari  baris  F-statistic  kolom Probability yaitu 0,0067 < 0,05 yang berarti tidak terjadi heterokedastisitas.
Di model 4, hasil uji Multikolinieritas tidak ada nilai variabel pertanian, pertambangan, industri, perdagangan dan pertumbuhan ekonomi  > 10 atau 5. Nilai Probabilitas F hitungnya sebesar  (2,470)  ≠  sebesar  0,0011.  Nilai  tersebut  >  tingkat  alpha  0,05  (5%)  dan  dapat disimpulkan jika nilai tersebut tidak memenuhi linearitas. Serta untuk Prob.F hitung sebesar 0,0000 < alpha 0,05 yang berarti tidak adanya heterokedastisitas atau uji hipotesisnya ditolak.

## Hasil Pengujian Hipotesis
Uji Simultan (Uji F) dan Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka dan Setengah Menganggur
Model  1  secara  simultan  merupakan  model  yang  signifikan  karena  nilai  F-Statistic berada dibawah alpha 1 persen. Sedangkan nilai R-Squared-nya adalah sebesar 0,2095. Artinya model ini dapat menjelaskan perubahan pada variabel TPT sebesar 20,95 persen, selebihnya tidak terdeteksi dalam model.
Model  2  secara  simultan  merupakan  model  yang  signifikan  karena  nilai  F-Statistic berada dibawah alpha 1 persen. Sedangkan nilai R-Squared-nya adalah sebesar 0,207. Artinya model  ini  dapat  menjelaskan  perubahan  pada  variabel  TPT  sebesar  20,7  persen,  selebihnya tidak terdeteksi dalam model.
Model  3  secara  simultan  merupakan  model  yang  signifikan  karena  nilai  F-Statistic berada dibawah alpha 1 persen. Sedangkan nilai R-Squared-nya adalah sebesar 0,4391. Artinya model  ini  dapat  menjelaskan  perubahan  pada  variabel  SM  sebesar  43,91  persen,  selebihnya tidak terdeteksi dalam model.
Model  4  secara  simultan  merupakan  model  yang  signifikan  karena  nilai  F-Statistic berada dibawah alpha 1 persen. Sedangkan nilai R-Squared-nya adalah sebesar 0,5263. Artinya model  ini  dapat  menjelaskan  perubahan  pada  variabel  SM  sebesar  52,63  persen,  selebihnya tidak terdeteksi dalam model.

## Uji Parsial (Uji t) terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka dan Setengah Menganggur
Secara parsial Model 1 menunjukkan hanya variabel Pertambangan dan Pertumbuhan yang tidak signifikan, sedangkan variabel Pertanian, Industri dan Perdagangan signifikan pada alpha 1%.
Secara  parsial  Model  2  menunjukkan  hanya  variabel  Pertambangan  yang  tidak signifikan, sedangkan variabel Pertanian, Industri dan Perdagangan.
Secara parsial Model 3 menunjukkan hanya variabel Pertambangan dan Pertumbuhan yang tidak signifikan, sedangkan variabel Pertanian, Industri dan Perdagangan signifikan pada alpha 1%.
Secara parsial Model 4 menunjukkan hanya variabel Pertambangan dan Pertumbuhan yang tidak signifikan, sedangkan variabel Pertanian dan Industri signifikan pada alpha 1% serta variabel Perdagangan signifikan pada alpha 1%.

## PENUTUP Implikasi Hasil Penelitian
Berdasarkan Penelitian yang sudah dilakukan, terdapat dua hal yang mencakup, yaitu implikasi teoritis dan implikasi praktis pemerintah bagi pemerintah. Implikasi ini diambil dari hasil model 1 dan 4.

## 1. Implikasi Teoritis

## Sektor Pertanian
Sektor Pertanian, Kehutanan dan Perikanan berdasarkan TPT tanpa log pengaruhnya baik terhadap penurunan tingkat pengangguran terbuka di Kabupaten dan Kota di Indonesia. Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh  penelitian  sebelumnya  melalui  uji  parsial  (uji  t) yangmenunjukkan  bahwa  Sektor  Pertanian,  Kehutanan  dan  Perikanan  berdampah  negatif atau mengalami penurunan tingkat pengangguran terbuka di Indonesia. Hal ini mendukung dari  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Bima  Oktaviantoro  (2018)  menyatakan bahwa pengangguran berpengaruh negative terhadap sektor Pertanian dan Perkebunan, hal ini dikarenakan sebagian besar PDRB sebagian besar berasal dari sektor tersebut.
Sedangkan  dari  hasil  uji  regresi  model  SM  menggunakan  log  sektor  pertanian menandakan  positif  yang  artinya  sektor  pertanian,  kehutanan  dan  perikanan  berdampak buruk  terhadap  bertambahnya  setengah  menganggur.  Berdasarkan  dari  hasil  uji  regresi diatas  variabel  sektor  pertanian,  kehutanan  dan  perikanan  berdampak  buruk  terhadap bertambahnya angka setengah menganggur di Indonesia. Pernyataan tersebut didukung oleh penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Pratomo (2015) yang menyatakan bahwa sektor pertanian  cenderung  bekerja  di  bawah  jam  kerja  normal  <35  jam/minggu  karena  sektor pertanian memiliki musim tertentu saja untuk bekerja atau pada saat panen.

## Sektor Pertambangan
Sektor Pertambangan berpengaruh positif dengan nilai koefisien sangat kecil dan tidak signifikan.  Sehingga  model  TPT  tanpa  log  dan  SM  mwnggunakan  log  tidak  dapat menjelaskan dampak sektor ini dan implikasinya terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka dan Setengah Menganggur.

## Sektor Industri
Sektor Industri dan Pengolahan berpengaruh buruk atau angkanya bertambah terhadap tingkat  pengangguran  terbuka  di  Kabupaten  atau  Kota  Di  Indonesia.  Hasil  penelitian  ini didukung  oleh  Nabila  Audia  Puteri  (2018)  menyatakan  sektor  industry  dari  pernyataan tersebut  berdampak  terhadap  pengangguran,  sehingga  semakin  besarnya  pengaruh  sektor industry dalam perekonomian maka peluang pengangguran semakin meningkat.
Sedangkan dari hasil uji regresi pada model SM menggunakan log sektor industry dan pengolahan juga menandakan negatif yang artinya industry dan pengolahan berdampak baik terhadap menurunnya angka setengah menganggur di Kabupaten dan Kota.

## Sektor Perdagangan
Sektor Perdagangan berpengaruhburuk terhadap meningkatnya angka pengangguran terbuka di Kabupaten atau Kota di Indonesia. Hasil penelitian ini didukung oleh penelitian sebelumnya  melalui  uji  parsial  (uji  t).  Nilai  koefisien  regresi  pada  sektor  ini  positif  atau buruk  terhadap  meningkatnya  angka  pengangguran  terbuka  di  Indonesia.  Hal  ini mendukung  dari  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Faisal  R  dkk  (2018) menyatakan bahwa sektor perdagangan dalam penelitian berpengaruh terhadap banyknya jumlah pengangguran.
Sedangkan  dari  hasil  uji  regresi  model  SM  menggunakan  log  sektor  perdagangan berpengaruh baik terhadap menurunnya angka setengah menganggur di Kabupaten dan Kota di  Indonesia.  Hal  ini  berhubungan  dengan  pernyataan  oleh  Dhanani  (2004)  yang  telah melakukan penelitian dan mengungkapkan jika orang yang bekerja di sektor perdagangan memiliki jam kerja > 35 jam/minggu atau cenderung setengah menganggur.

## Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan Ekonomi pada model TPT tanpa log berpengaruh positif dengan nilai koefisien  sangat  kecil  dan  tidak  signifikan.  Sehingga  model  TPT  tanpa  log  tidak  dapat menjelaskan dampak sektor ini dan implikasinya terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka. Sedangkan  pada  model  variabel  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  negatif  terhadap
turunnya angka pengangguran di Indonesia. Penelitian yang dilakukan Heri Santosa (2016) menyimpulkan  bahwa  dampak  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  menurunnya  angka pengangguran  di  Indonesia  dan  saling  berhubungan  dengan  penelitian  ini  menunjukkan bahwa Pertumbuhan Ekonomi berdampak kepada turunnya jumlah TPT yang relative kecil. 2. Implikasi Praktis bagi Pemerintah
Implikasi praktis pada penelitian ini diharapkan agar menjadi daran untuk pemerintah mengenai  Sektor  Pertanian,  Pertambangan,  Industri,  Perdagangan  dan  Pertumbuhan Ekonomi terhadap tingkat pengangguran terbuka dan setengah menganggur pada kabupaten dan kota Indonesia. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat dijadikan masukan dan perbaikan dalam kebijakan pemerintah sebagai berikut:
a. Meningkatkan  kualitas  tenaga  kerja  dengan  meningkatkan  tingkat  kecakapan, keteramoilan  maupun  keahliannya,  seperti  perlunya  program  magang,  peningkatan kualitas pendidikan formal dan non formal dan peningkatan kualitas BLK;
b. Peningkatan  kualitas  program  KB  dan  Transmigrasi  untuk  menekan  angka pengangguran, dengan asumsi pertambahan jumlah pendududk tidak terlalu cepat;
c. Melakukan  program  lain  misalnya  meningkatkan  kempuan  masyarakat  desa  dengan harapan agar setelah memiliki keterampilan dan kemampuan yang memadai, penduduk desa  tetap  bertahan  di  desanya  (tidak  ada  keinginan  untuk  pindah  ke  kota),  sehingga mengurangi  padatnya  penduduk  di  Kota  yang  menyebabkan  meningkatnya pengangguran;
d. Meningkatkan  lapangan  kerja  seluas-luasnya  misalnya  dengan  cra  mengembangkan industry padat karya dan menyelenggarakan proyek pekerjaan umum;
e. Meningkatkan investasi terhadap semua sektor, karena dengan investasi yang meningkat, maka bisnis di suatu Negara akan terus berkembang dan dapat menciptakan banyaknya lapangan pekerjaan sehingga mengurangi pengangguran.

## Keterbatasan Penelitian
Keterbatasan  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah  keterbatasan  variabel  yang digunakan  peneliti.  Peneliti  hanya  menggunakan  5  variabel  saja.  Penelitian  ini  juga  tidak menggunakan data yang terbaru karena harus mencari stu persatu dan data yang ada dicari ada beratus-ratus  kabupaten  dan  kota.  Kurangnya  referensi  karena  tema  yang  diambil  tidak  ada yang  sama  persis  atau  beda  variabel-variabel  yang  diuji.  Sulit  mencari  referensi  dari  buku karena keterbatasan pencarian yang disebabkan adanya pandemic, tidak adanya data setengah menganggur  merdasarkan  sektor-sektor  di  Indonesia  serta  sulitnya  waktu  dalam  melakukan regresi variabel, Karen variabel yang saya angkat terdapat dua masalah yang berbeda.

## Kesimpulan
1. Diantara model yang digunakan dalam penelitian ini, hasil analisis regresi model 4 adalah model  yang  paling  baik  dengan  niali  R-Squared  0,5263  dan  dapat  disimpulkan  bahwa seluruh variabel terikat berpengaruh positif terhadap uji F sehingga berpengaruh signifikan pada 478 kabupaten dan kota di Indonesia. Sedangka uji statistik t variabel terikat seperti pertambangan  dan  pertumbuhan  berpengaruh  negatif  atau  tidak  signifikan  dan  sektor pertanian, industri signifikan terhadap alpha 1% serta variabel perdagangan signifikan pada alpha 10% dan untuk uji koefisien determinasi R2 bahwa seluruh variabel terikat mampu menjelaskan  sekitar  52,63%  pengaruhnya  terhadap  variabel  bebas,  selebihnya  tidak terdeteksi dalam model.
2. Setiap kenaikan distribusi sektor Pertanian pada model 4 sebesar 1% akan meningkatkan angka setengah Menganggur sebanyak 0,218%. Peningkatan distribusi sektor Industri dalam PDRB  sebesar  1%  Setengah  Menganggur  akan  turun  sebesar  0,0681%.  Setiap  Kenaikan distribusi sektor Perdagangan PDRB sebesar 1% Setengah Menganggur akan turun sebesar 0,071% sedangkan Pertumbuhan Ekonomi dan sektor Pertambangan memiliki nilai sangat kecil sehingga tidak dapat menjelaskan dampak sektor ini terhadap TPT dan SM.

## Saran
1. Pemerintah  harus  meningkatkan  tingkat  pendidikan  penduduk  dan  keterampilan  para pekerja.
2. Pemerintah  Lebih  Meningkatkankan  kualitas  tenaga  kerja  dengan  meningkatkan  tingkat kecakapan,  keterampilan  maupun  keahliannya,  seperti  perlunya  program  pemagangan, peningkatan  kualitas  pendidikan  baik  formal  dan  non  formal  dan  meningkatkan  kualitas BLK untuk mengurangi banyaknya pengangguran.
3. Sektor Pertanian berkonstribusi terhadap pengangguran TPT tetapi menyebabkan tingginya Tingkat  Setengah  Pengangguran.  Karena  itu  sangat  panting  bagi  pemerintah  untuk meningkatkan  Tingkat  Produktivitas  Petani,  agar  TPT  dan  Setengah  Menganggur berkurang.
4. Melakukan program  lain misalnya memberdayakan kemampuan masyarakat  desa dengan harapan agar setelah memiliki keterampilan dan kemampuan yang memadai, penduduk desa tetap bertahan didesanya (tidak ada keinginan untuk pindah ke kota), sehingga mengurangi padatnya penduduk di kota yang menyebabkan meningkatkan pengangguran.
5. Meningkatkan  lapangan  kerja  seluas-luasnya  misalnya  dengan  cara  mengembangkan industri padat karya dan menyelenggarakan proyek pekerjaan umum.
6. Meningkatkan investasi terhadap semua sektor, karena dengan investasi yang meningkat, maka  bisnis  di  suatu  Negara  akan  terus  berkembang  dan  dapat  menciptakan  banyaknya lapangan pekerjaan sehingga mengurangi pengangguran.

## BIBLIOGRAPHY
Badan Pusat Statistik. (2017). Keadaan Ketenagakerjaan Indonesia Februari 2017 Badan Pusat Statistik. (2018). Pertumbuhan ekonomi Indonesia Triwulan IV-2017
Maulida, Akhri Dian Suci, Muhammad Nasir. (2018). Analisis Peranan Sub Sektor Perikanan terhadap pertumbuhan ekonomi di provinsi Aceh. 10619-22381-1-SM.pdf., 3(4),687- 695.
Risal,  Semuel,  DB.  Paranoan,  dan  Suatra  Djaja.  (2013).  Analisis  Dampak  Kebijakan Pertambangan  terhadap  Kehidupan  Sosial  Ekonomi  Masyarakat  di  Kelurahan Makroman. 482-1186-1-SM.pdf, 1(3), 516-530.
Bangun,  Oktavianita  Br,  Manuntun  Parulian  Hutagaol.  (2008).  Peran  Sektor  Industri Pengolahan  dam  Perekonomian  Provinsi  Sumatera  Utara.  JEKP  Vol.1  No.2  Mei 2008.pdf, 1(2), 90-111.
Julianto, Foengsitanjoyo Trisantoso, Suparno. (2016). Analisis Pengaruh Jumlah Industri Besar dan Upah Minimum Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kota Surabaya. 914-2201-1- PB.pdf, 1(2), 229-256.
Hasan,  Ishak.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Tingkat Pengangguran Terbuka di Kabupaten nagan raya. 1345-2628-1-SM.pdf.
Puteri, Nabila Audia. 2018. “Analisis Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2013-2016”. Skripsi. Ekonomi, Ilmu Ekonomi, Universitas Islam Indonesia.
Oktaviantoro,  Bima.  2018.  “Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia,  pengangguran,  dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Dosmetik Bruto di Provinsi Kalimantan Selatan”. Skripsi. Ekonomi, Pendidikan Ekonomi, Universitas Negeri Jakarta.
Fauzi, Syahri, Dewi Zaini Putrid an Alpon Satrianto. (2018). Analisis Determinan Setengah Pengangguran di Sumatera Barat. 5027-9076-1-SM.pdf., 1(3), 567-577.
Kinanti, Cindy Sangri. 2015. “Analisis Tentang Setengah Pengangguran di Indonesia: Antara Sukarela  dan  Keterpaksaan”.  Skripsi.  Ekonomi  dan  Bisnis,  Ilmu  Ekonomi, Universitas Brawijaya.