## A Conditional Logistic Regression Model for Analyzing
Unemployment Rates in West Java *
Model Regresi Logistik Bersyarat untuk Analisis Tingkat Pengangguran di Provinsi Jawa Barat
Dwi Jayanti 1 , Septian P Palupi 2 , and Khairil Anwar Notodiputro 3 ‡
1 Badan Pusat Statistik, Indonesia
2,3 Department of Statistics, IPB University, Indonesia
‡ corresponding author : khairil@apps.ipb.ac.id
Copyright  ©  2021  Dwi  Jayanti,  Septian  P  Palupi,  and  Khairil  Anwar  Notodiputro.    This  is  an  open- access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Unemployment is a critical problem faced by developing countries.  It is a complex problem which creates other social and economic problems such as poverty, economic gaps, and crimes. This paper discusses the determinant factors of unemployment rates based on empirical data using the conditional logistic regression model.  The model was used to analyze matched pair data using gender, age and residence as matching factors. The result showed that household status, marriage status, as well as levels of education were  the  determinant  factors  of  a  person  being  unemployed  in  West  Java.    It  is  also shown  that  the  conditional  logistic  regression  outperformed  the  standard  logistic regression for analyzing the cause of unemployment.
Keywords : case-control, confounding, covariate, individual matching, odds ratio.
* Received: Jan 2021; Reviewed: Mar 2021; Published: Mar 2021

## 1.  Pendahuluan
Pengangguran  merupakan  masalah  krusial  bagi  suatu  negara  terutama  negara berkembang.  Menurut  (Sukirno  &  Sukirno,  2010)  pengangguran  merupakan  kondisi dimana seseorang yang tergolong dalam angkatan kerja dan aktif mencari pekerjaan namun  belum  memperoleh  pekerjaan.  Pengangguran  ini  terjadi  karena  adanya ketidakseimbangan  antara  permintaan  dan  penawaran  tenaga  kerja.  Penambahan lapangan  kerja  yang  tersedia  tidak  cukup  luas  untuk  menampung  tingginya pertambahan angkatan kerja.
Menurut  data  BPS,  pada  Agustus  2018  tingkat  pengangguran  di  Indonesia sebesar  5,34  persen.  Walaupun  jumlah  pengangguran  cenderung  menurun  sejak tahun  2015,  namun  Indonesia  masih  merupakan  negara  dengan  tingkat pengangguran tertinggi di kawasan ASEAN (Kevin, 2019). Untuk level provinsi tingkat pengangguran  sangat  beragam,  sebagai  gambaran  pada  Februari  2019 pengangguran tertinggi terjadi di Jawa Barat, yaitu sebesar 7,73 persen.
Dalam  studi  observasional  hubungan  sebab  akibat  antara  peubah  penjelas dengan  peubah  respon  akan  berbias  jika  mengabaikan  keberadaan confounder . Peubah confounding mendistorsi  hubungan  antara  peubah  penjelas  dan  peubah respon sehingga hubungan sebenarnya tidak tampak. Adanya confounder ini dapat menyebabkan  prediksi  yang  tidak  akurat  ( overestimate atau underestimate )  dan berdampak  pada  sulitnya  membangun  hubungan  sebab  akibat  sehingga  perlu dilakukan  koreksi  efek confounding .  Untuk  mengatasi  bias  akibat  adanya  peubah confounding perlu  dilakukan  pemadanan  ( matching )  menggunakan  kovariat  yang sesuai  (Pearce,  2016).  Analisis  dengan  metode  pemadanan,  misalnya conditional logistic regression , menghasilkan estimasi yang kekar dan tidak berbias (Kuo et al. , 2018). Salah satu penelitian untuk mempelajari berbagai faktor yang mempengaruhi status  pengangguran  di  perdesaan  di  Jawa  Tengah  telah  dilakukan  oleh  Hartina (2009).  Dalam  penelitian  tersebut  digunakan  model  regresi  logistik  dengan  peubah penjelas adalah umur, jenis kelamin, status perkawinan, status dalam rumah tangga, tingkat pendidikan, dan pekerjaan. Peubah responnya bersifat biner (pengangguran atau  bukan  pengangguran).  Namun  demikian  dalam  analisis  ini  adanya  peubah confounding dan kovariat tidak dipertimbangkan oleh peneliti.
Berbeda  dengan  penelitian  yang  lain,  dalam  makalah  ini  dibahas  model  yang mempertimbangkan  adanya  peubah confounding menggunakan  model  regresi logistik  bersyarat.  Ada  dua  isu  yang  dibahas  dalam  makalah  ini.  Pertama,  isu perbandingan  antara  model  regresi  logistik  bersyarat  untuk  data  berpadanan  dan regresi logistik baku untuk data tanpa pemadanan untuk memahami efek confounding dan  kovariat.  Kedua,  isu  tentang  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  status pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Barat  berdasarkan  model  regresi  logistik  bersyarat melalui pemadanan pengamatan. Tingkat pendidikan, status pernikahan, dan status hubungan dengan kepala rumah tangga dijadikan peubah penjelas dalam kajian ini. Selanjutnya, peubah confounding yang digunakan adalah klasifikasi wilayah dan jenis kelamin, sedangkan yang menjadi peubah kovariat adalah usia.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Bahan dan Data
Data  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  data  hasil  Survei  Angkatan  Kerja Nasional  (SAKERNAS)  Agustus  2018  yang  dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS).  SAKERNAS  merupakan  survei  untuk  mengumpulkan  data  ketenagakerjaan melalui  kuesioner  terhadap  rumah  tangga  contoh  ([BPS],  2018).    Dalam  kajian  ini digunakan  data  untuk  Provinsi  Jawa  Barat  mengingat  pengangguran  di  provinsi  ini merupakan  yang  tertinggi  di  Indonesia.  Deskripsi  dari  berbagai  peubah  yang digunakan dalam kajian ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1: Peubah respon, penjelas, confounding dan kovariat No  Nama Peubah  Simbol  Jenis peubah Skala peubah Deskripsi 1 Status Pengangguran Y Peubah respon Nominal 1.  Bekerja 2.  Menganggur (case) 2 Status dalam Keluarga X1 Peubah Penjelas Nominal 1. Kepala rumah tangga 2. Bukan kepala rumah tangga 3 Status Pernikahan X2 Peubah Penjelas Nominal 1. Belum kawin 2. Kawin 3. Cerai 4 Tingkat Pendidikan X3 Peubah Penjelas Nominal 1. SD dan dibawahnya 2. SMP dan sederajatnya 3. SMA dan sederajatnya 4. Diploma dan diatasnya 5 Klasifikasi wilayah C1 Peubah Confounding Nominal 1. Perkotaan 2. Perdesaan 6 Jenis Kelamin   C2 Peubah Confounding Nominal 1. Laki-laki 2. Perempuan 7 Usia C3 Peubah Kovariat Rasio -
Untuk memastikan apakah seseorang termasuk menganggur atau bekerja maka perlu  didefinisikan  terlebih  dahulu  apa  dimaksud  dengan  bekerja  dan  menganggur. Bekerja merupakan kondisi dimana orang yang termasuk angkatan kerja dan bekerja minimal 1 jam (tanpa putus) dalam seminggu atau bekerja namun dalam kondisi tidak sedang  bekerja  minimal  1  jam  (tanpa  putus)  dalam  seminggu  ([BPS],  2017). Sedangkan menganggur adalah kondisi dimana orang yang termasuk angkatan kerja namun tidak sedang bekerja minimal 1 jam (tanpa putus) dalam seminggu .

## 2.2 Metode Penelitian
Model  regresi  logistik  adalah  model  regresi  dengan  peubah  respon  berupa  peubah kategorik  (biner,  nominal,  atau  ordinal)  dan  peubah  penjelas  numerik  maupun
kategorik (Agresti, 2002). Peubah respon status bekerja (Y) dengan dua kemungkinan yakni  Y=1  jika  menganggur  dan  Y=0  jika  bekerja.  Model  regresi  logistik  bersyarat memanfaatkan  adanya  strata  atau  pemadanan  berdasarkan  kovariat  atau confounding .  Pada  pemadanan  (1:1)  jumlah  anggota  masing-masing  strata  adalah dua,  dan  banyaknya  strata  adalah  banyaknya  pasangan.  Model  regresi  logistik bersyarat dalam analisis ini diekspresikan sebagai berikut:
𝑃(𝑌 𝑖𝑙 = 1|𝑋 𝑖𝑙 ) = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0𝑖 +𝛽 1 𝐷 1𝑖𝑙 +𝛽 2 𝐷 21𝑖𝑙 +𝛽 3 𝐷 22𝑖𝑙 +𝛽 4 𝐷 31𝑖𝑙 +𝛽 5 𝐷 32𝑖𝑙 +𝛽 6 𝐷 33𝑖𝑙 ) 1+𝑒𝑥𝑝(𝛽 0𝑖 +𝛽 1 𝐷 1𝑖𝑙 +𝛽 2 𝐷 21𝑖𝑙 +𝛽 3 𝐷 22𝑖𝑙 +𝛽 4 𝐷 31𝑖𝑙 +𝛽 5 𝐷 32𝑖𝑙 +𝛽 6 𝐷 33𝑖𝑙 ) Dengan 𝑃(𝑌 𝑖𝑙 = 1|𝑋 𝑖𝑙 ) adalah  peluang  seseorang  menganggur  pada  strata  ke- i pengamatan ke- 𝑙 dan i adalah indeks strata berdasarkan confounding dan kovariat .
𝐷 1 = { 1, jika kepala rumah tangga
0, jika bukan kepala rumah tangga
𝐷 21 = { 1, jika status perkawinan adalah kawin
0, jika lainnya
𝐷 22 = { 1, jika status perkawinannya adalah cerai
0, jika lainnya
𝐷 31 = { 1, jika tingkat pendidikan SMP dan setaranya
0, jika lainnya
𝐷 32 = { 1, jika tingkat pendidikannya SMA dan setaranya 0, jika lainnya
𝐷 33 = { 1, jika tingkat pendidikan Diploma dan setaranya
0, jika lainnya
𝛽 𝑗 adalah koefisien regresi dengan j = 1, 2, …, 6

## 2.3 Pendugaan Parameter
Parameter  model  regresi  logistik  diduga  menggunakan  metode  kemungkinan maksimum  ( Maximum  Likelihood )  dengan  memaksimumkan  fungsi  kemungkinan sebagai berikut:
𝐿(𝜷) = ∏ ∏ 𝜋(𝑥 𝑖𝑙 ) 𝑦 𝑖𝑙 (1 − 𝜋(𝑥 𝑖𝑙 )) 1−𝑦 𝑖𝑙 𝑚 𝑙=1 𝑛 𝑖=1 dengan: 𝑦 𝑖𝑙 =  pengamatan respon ke – 𝑙 strata ke-i  dengan 𝑖 = 1, 2, …, n  dan 𝑙 =1, …, m n = banyaknya pasangan m = banyaknya anggota dalam strata (dalam pemadanan 1:1) nilai 𝑚 =2 𝜋(𝑥 𝑖𝑙 ) =  peluang kejadian ke- 𝑙 pada strata ke- i

## 2.4 Pengujian Parameter
Pengujian parsial dilakukan dengan uji Wald. Hipotesis yang diuji adalah:
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0 (peubah penjelas 𝑋 𝑗 tidak berpengaruh terhadap peubah respon)
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 (peubah penjelas 𝑋 𝑗 berpengaruh terhadap peubah respon) untuk 𝑗 =1,2,...,6 Statistik uji Wald adalah sebagai berikut:
𝑊 = 𝛽 𝑗 ̂ 𝑆𝐸(𝛽 𝑗 ̂ )
Statistik uji W bersebaran normal baku dengan  nilai kritis sebesar 𝑍 𝛼/2 untuk uji dua arah. Hipotesis akan ditolak jika 𝑊 > 𝑍 𝛼/2 atau nilai-p< 𝛼 (Hosmer & Lemeshow, 2000).

## 2.5 Pengujian Parameter
Tahapan analisis adalah sebagai berikut:
1. Melakukan  analisis  deskriptif  dengan  menggunakan  proporsi  data pengangguran berdasarkan peubah bebas dan confounding -nya.
2. Melakukan  pemodelan  regresi  logistik  dengan  menggunakan  data  tanpa pemadanan dengan peubah bebas X1, X2, dan X3 ( Unconditional Logistic Regression ).
3. Melakukan pengujian dan interpretasi hasil pemodelan.
4. Melakukan proses pemadanan data berdasarkan peubah klasifikasi wilayah (C1),  jenis  kelamin  (C2),  dan  usia  (C3).  Pemadanan  dilakukan  pada  level individu menggunakan nilai sebenarnya dari suatu peubah (bukan nilai yang dikategorikan).  Peubah  umur  yang  digunakan  sebagai  pemadan  adalah umur dalam tahun (bukan dalam bentuk kategori). Proses pemadanan data dilakukan dengan proses sebagai berikut:
a.  Memilih kasus dan pasangan secara acak.
b.  Memilih kontrol dan pasangan secara acak
5. Melakukan  pemodelan  dengan  metode conditional  logistic  regression dengan  peubah  bebas  X1,  X2,  X3  menggunakan  data  yang  sudah dipadankan
6. Melakukan pengujian dan interpretasi hasil pemodelan
7. Membandingkan dan membuat kesimpulan dari 2 pemodelan.
Pengolahan  data  regresi  logistik  bersyarat  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi clogit() pada package survival  di program R. Sedangkan  pengolahan regresi logistik tidak bersyarat menggunakan fungsi glm().

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Profil Responden yang Menganggur
Persentase orang yang menganggur di Provinsi Jawa Barat berdasarkan berdasarkan status  dalam  keluarga  ditampilkan  pada  Gambar  1.  Persentase  pengangguran didominasi oleh orang dengan status sebagai bukan kepala rumah tangga sebesar 60 persen.  Hal ini terkait dengan tanggung jawab dalam keluarga, orang dengan posisi sebagai  kepala  ruma  tangga  akan  cenderung  untuk  bekerja.  Persentase pengangguran  berdasarkan  status  pernikahannya  dapat  dilihat  di  Gambar  2. Pengangguran di Jawa Barat mayoritas bercerai yakni sebesar 43 persen.
Persentase pengangguran berdasarkan tingkat pendidikan di Provinsi Jawa Barat dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Orang  dengan  status  menganggur  didominasi  oleh orang dengan tingkat pendidikan SD dan dibawahnya (tidak lulus SD/tidak sekolah) yakni sebanyak 75 persen. Hal ini sesuai dengan teori human capital bahwa orang dengan pendidikan yang tinggi akan mendapat kesempatan kerja yang lebih banyak (Mankiw, 2006). Sedangkan orang dengan pendidikan yang rendah akan lebih sedikit peluang untuk bekerja terutama di sektor formal.
Gambar 1: Persentase pengangguran di Provinsi Jawa Barat berdasarkan status dalam keluarga
Gambar 2: Persentase pengangguran di Provinsi Jawa Barat berdasarkan status pernikahan
Gambar 3: Persentase pengangguran di Provinsi Jawa Barat berdasarkan tingkat pendidikan
Persentase pengangguran berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat di Gambar 4. Pengangguran di Jawa Barat sebagian besar tinggal di perdesaan, yakni sebanyak 56  persen.  Lapangan  pekerjaan  di  perdesaan  didominasi  oleh  pekerjaan  di  sektor pertanian. Sehingga besarnya pengangguran di perdesaan biasanya terkait pada fase pekerjaan  di  sektor  pertanian.  Jika  pada  masa  panen  atau  tanam  maka  jumlah pengangguran akan berkurang. Namun sebaliknya, jika sedang di luar masa itu maka pengangguran  akan  meningkat.  Persentase  pengangguran  berdasarkan  jenis kelamin  ditampilkan  di  Gambar  5.  Sebagian  besar  pengangguran  di  Provinsi  Jawa Barat berjenis kelamin laki-laki yakni sebesar 53 persen.

## 3.2 Regresi Logistik tanpa  Pemadanan (Unconditional Logistic Regression) dan  Regresi  Logistik  dengan  Pemadanan  (Conditional  Logistic Regression)
Pemadanan  data  berdasarkan  klasifikasi  wilayah,  jenis  kelamin,  dan  usia menghasilkan  sebanyak  415  pasangan.  Sehingga  untuk  pemodelan  regresi  logistik dengan  pemadanan  ( conditional  logistic  regression )  digunakan  sebanyak  830  data.
Gambar 4: Persentase pengangguran di Provinsi Jawa Barat berdasarkan klasifikasi wilayah
Gambar 5: Persentase pengangguran di Provinsi Jawa Barat berdasarkan jenis kelamin
Pemadanan  ini  bertujuan  untuk  menyeragamkan  kondisi  responden  berdasarkan klasifikasi wilayah, jenis kelamin, dan usia baik responden dengan status menganggur dan status bekerja. Dengan adanya proses pemadanan ini diharapkan akan mampu mengeliminasi bias pada hubungan antara peubah bebas dengan respon.
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  untuk  analisis  tanpa  pemadanan  peubah  status dalam  keluarga  (X1),  status  perkawinan  (X2),  dan  kategori  pendidikan  (X3) berpengaruh  nyata  terhadap  status  seseorang  menganggur  atau  bekerja. Berdasarkan  uji  parsial,  seluruh  peubah  boneka  untuk  ketiga  peubah  tersebut signifikan  pada  taraf  nyata  5  persen.  Selanjutnya  untuk  pemodelan  dengan conditional  logistic  regression  tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa  ketiga  peubah tersebut  juga  berpengaruh  pada  pada  status  seseorang  menganggur  atau  bekerja. Namun,  uji  parsial  menunjukan  bahwa  hanya  peubah  boneka  bukan  kepala  rumah tangga  (D1),  peubah  boneka  status  perkawinan  kawin  (D21),  dan  peubah  boneka tingkat pendidikan Diploma dan di atasnya (D33) yang nyata pada taraf 5 persen.
Tabel 2: Dugaan Parameter Regresi Logistik tanpa Pemadanan ( Unconditional Logistic Regression ) dan dengan Pemadanan ( Conditional Logistic Regression )
Secara umum terjadi perubahan koefisien regresi baik tanda maupun nilainya dari pemodelan  data  sebelum  pemadanan  dengan  regresi  logistik  tidak  bersyarat  dan pemodelan  data  sesudah  pemadanan  dengan  regresi  logistik  bersyarat.  Nilai  rasio odds secara langsung juga terjadi perubahan. Seseorang yang bukan kepala rumah tangga  akan  memiliki  resiko  menganggur  2,815  kali  dibandingkan  seseorang  yang berstatus  kepala  rumah  tangga  pada  pemodelan  regresi  logistik  tidak  bersyarat dengan data sebelum pemadanan. Namun, pada pemodelan regresi logistik bersyarat dengan  data  pemadanan  resiko  menganggur  pada  seorang  bukan  kepala  rumah tangga menjadi  8,144  kali  dibanding  seorang yang berstatus kepala rumah tangga. Hal  ini  terlihat  bahwa  efek  dari confounder pada  peubah  ini  adalah  mengurangi hubungan  yang  sebenarnya  dari  status  kepala  rumah  tangga  terhadap  status pengangguran.  Hasil  tersebut  sejalan  dengan  penelitian  Hartina  (2009).  Tingginya resiko  seorang  yang  bukan  kepala  rumah  tangga  untuk  menganggur  dibandingkan kepala rumah tangga dikarenakan adanya tanggung jawab yang lebih besar seorang kepala rumah tangga dalam keluarga.
Seseorang yang berstatus belum kawin akan memiliki resiko menganggur sebesar 2,625  kali dibanding seseorang dengan  status kawin pada  pemodelan  regresi tidak bersyarat dengan data tanpa pemadanan. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian dari Rochaningrum and Nihayah (2018) yang menyatakan bahwa status kawin cenderung mengurangi  resiko  untuk  menganggur  atau  tidak  bekerja  jika  dibandingkan  yang belum  kawin.  Namun,  hasil  pada  pemodelan  bersyarat  dengan  data  pemadanan, besarnya  resiko  menganggur  untuk  seorang  yang  belum  kawin  meningkat  menjadi 4,484  kali  dibanding  seseorang  yang  kawin.  Hal  ini  menunjukan  efek  adanya confounder adalah mengurangi besarnya hubungan yang sebenarnya.
Pada pemodelan regresi logistik tidak bersyarat dengan data tanpa pemadanan, seseorang  yang  memiliki  pendidikan  SD  dan  di  bawahnya  memiliki  resiko menganggur sebesar 8,35 kali dibanding seseorang dengan pendidikan Diploma dan di  atasnya.  Sedangkan  pada  pemodelan  regresi  logistik  bersyarat  dengan pemadanan,  besarnya  resiko  seseorang  dengan  pendidikan  SD  dan  di  bawahnya untuk  menganggur  menjadi  4,47  kali  dibandingkan  seseorang  dengan  pendidikan Diploma  dan  di  atasnya.  Berdasarkan  hasil  tersebut  efek  dari confounder adalah melebihkan besarnya hubungan yang sebenarnya. Hasil tersebut sesuai dengan teori human  capital oleh  Mankiw  (2006)  yang  menyatakan  bahwa  seseorang  dengan pendidikan formal lebih tinggi akan memperoleh kesempatan bekerja yang lebih tinggi dibandingkan dengan seseorang yang memiliki pendidikan rendah.
Peubah boneka lainnya (D22, D31, D32) tidak signifikan pada taraf nyata 5 persen pada pemodelan regresi logistik bersyarat dengan data pemadanan, namun signifikan pada  pemodelan  regresi  logistik  tidak  bersyarat  dengan  data  tanpa  pemadanan. Pengaruh  pada  model  regresi  logistik  tidak  bersyarat  dengan  data  sebelum dipadankan  tersebut  bukan  murni  pengaruh  dari  peubah  bebas  terhadap  peubah respon,  namun  karena  latar  belakang  responden  (daerah  tempat  tinggal,  jenis kelamin,  dan  usia)  yang  berbeda.  Kesimpulan  yang  diambil  jika  didasarkan  pada pemodelan  tidak  bersyarat  dengan  data  sebelum  pemadanan  dapat  tidak mencerminkan  kondisi  sebenarnya  karena  masih  terpengaruh  adanya  peubah confounding .  Hal  ini  menunjukan  bahwa  keberadaan  peubah confounding akan menyesatkan  kesimpulan  yang  diambil.    Hasil  pemodelan    dengan  menggunakan model regresi logistik bersyarat pada  data yang dipadankan akan mengeliminasi efek confounder dan menghasilkan kesimpulan yang lebih valid.

## 4.  Simpulan dan Saran
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi logistik bersyarat dengan data yang dipadankan memberikan hasil yang berbeda dibandingkan model regresi logistik tidak bersyarat pada data sebelum pemadanan. Hal ini disebabkan karena pengaruh peubah kovariat dan peubah confounding yang dapat mendistorsi hubungan antara peubah  penjelas  dan  peubah  respon  yang  sebenarnya.  Pada  pemodelan  regresi logistik  tidak  bersyarat  semua  peubah  bebas  berpengaruh  nyata  terhadap  status menganggur atau bekerja. Namun, pada pemodelan regresi logistik bersyarat dengan data  setelah  dipadankan,  hanya  peubah  status  dalam  keluarga,  status  perkawinan (kawin),  dan  tingkat  pendidikan  (Diploma  dan  di  atasnya)  yang  berpengaruh  nyata terhadap  status  menganggur  atau  bekerja.  Ini  merupakan  indikasi  bahwa  ragam penduga  dari  regresi  logistik  tidak  bersyarat  cenderung  berbias  ke  bawah
( underestimated ).  Seseorang  dengan  status  bukan  kepala  rumah  tangga  memiliki resiko  untuk  menganggur  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  orang  yang berstatus  sebagai  kepala  rumah  tangga.  Seseorang  dengan  pendidikan  SD  dan  di bawahnya memiliki resiko untuk menganggur yang lebih besar dibandingkan dengan orang yang berpendidikan Diploma dan di atasnya. Seseorang dengan status kawin memiliki resiko untuk menganggur yang lebih besar dibandingkan dengan orang yang belum kawin.

## Daftar Pustaka
Agresti, A. (2002). Categorical data analysis (2nd ed). New York: Wiley-Interscience.
[BPS]. (2017). Pedoman Pencacah Survei Angkatan Kerja Nasional . Jakarta: BPS.
[BPS]. (2018). Survei Angkatan Kerja Nasional . Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Hartina, D. (2009). FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGANGGURAN TERSELUBUNG  DI  PERDESAAN  JAWA  TENGAH  Analisis  Data  Sakernas 2007.
Jurnal Kependudukan Indonesia , 4 (1): 15 –32. https://doi.org/10.14203/jki.v4i1.175
Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression (Second Edition). New York: Wiley-Interscience.
Kevin, A. (2019). Disebut Pemerintah Rendah, Pengangguran RI Tertinggi di ASEAN. In https://www.cnbcindonesia.com/ . Retrieved from https://www.cnbcindonesia.com/news/20190317185220-4-61119/disebut- pemerintah-rendah-pengangguran-ri-tertinggi-di-asean
Kuo,  C.-L.,  Duan,  Y.,  &  Grady,  J.  (2018).  Unconditional  or  Conditional  Logistic Regression  Model  for  Age-Matched  Case –Control  Data? Frontiers  in  Public Health , 6 . https://doi.org/10.3389/fpubh.2018.00057
Mankiw, N. G. W. (2006). PRINCIPLES OF ECONOMICS: PENGANTAR EKONOMI
MIKRO, Edisi 3 . Retrieved from
//digilib.unsri.ac.id/opac/index.php?p=show_detail&id=69057&keywords=
Pearce,  N.  (2016).  Analysis  of  matched  case-control  studies. BMJ , 352 :  i969. https://doi.org/10.1136/bmj.i969
Rochaningrum, E., & Nihayah, D. M. (2018). Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Tenaga  Kerja  Sarjana  untuk  Bekerja  atau  Tidak  Bekerja. Economics Development Analysis Journal , 7 (1): 60 –67. https://doi.org/10.15294/edaj.v7i1.21931
Sukirno, S., & Sukirno, S. (2010). Makroekonomi: teori pengantar / Sadono Sukirno. 1. EKONOMI  MAKRO,Makroekonomi:  Teori  Pengantar  /  Sadono  Sukirno , 2010 (2010): 1 –99. https://doi.org/2010