## DETERMINANTS OF URBAN YOUNG UNEMPLOYMENT STATUS AND RURAL IN INDONESIA 2012-2016
Maulana Eka Putra 1
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Diponegoro, Indonesia

## ABSTRACT
In some countries, especially developing countries like Indonesia, the issue of unemployment is still the main problems for the growth and develop - ment of countries, especially unemployment a young age. In addition, the ratio  of  unemployed  young  age  is  dominated  in  urban  areas  than  rural areas. The studies were conducted to analyze the factors that affect un - employed urban and rural areas in Indonesia in the years 2012-2016. The factor is the ratio of Male of Female, Dummy Area, Education, The House - hold, GDP, the level of Wages, Population, and inflation.The samples used in this study is a secondary the publication by the central statistics agency (BPS) which is then analyzed using the method of Regresi Linier Panel Data with Random Effect Model (REM) of software Eviews 9.This research result indicates that on the model unemployment in urban variable ratio of Male of Female has negative not significant, variable Dummy Area has positive significan,variable  Education  has  positive  significant,  variable  Household has negative not significant, variable GDP has positive significant, variable the level of Wages has negative significant, variables Population has posi - tive not significantly, and variable inflation has negative not significant. As for the unemployed rural variable ratio of Male of Female has negative not significant, and variable inflation has negative not significant.
Keywords: Unemployment of Young Age, Urban, Rural, Random Effect Mod - el (REM)

## ABSTRAK
Di beberapa negara, terutama negara berkembang seperti Indonesia, mas - alah pengangguran masih menjadi masalah utama bagi pertumbuhan dan perkembangan negara, terutama pengangguran usia muda. Selain itu, ra - sio usia muda yang menganggur didominasi di daerah perkotaan daripada daerah pedesaan. Studi dilakukan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pengangguran perkotaan dan pedesaan di Indonesia pada tahun  2012-2016.  Faktornya  adalah  rasio  Laki-laki  Perempuan,  Wilayah Dummy, Pendidikan, Rumah Tangga, PDB, Tingkat Upah, Populasi, dan In - flasi. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sekunder pub - likasi oleh lembaga pusat statistik (BPS) yang Kemudian dianalisis meng - gunakan metode Regresi Linier Panel Data dengan Random Effect Model (REM)  dari  perangkat  lunak  Eviews  9.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa pada model pengangguran dalam variabel variabel perkotaan Pria Wanita  memiliki  negatif  tidak  signifikan,  variabel  Dummy  Area  memiliki nilai positif Signifikan, variabel Pendidikan memiliki signifikan positif, varia - bel Rumah Tangga memiliki negatif tidak signifikan, variabel GDP signifikan positif, variabel tingkat Upah memiliki signifikan negatif, variabel Populasi
JIET (Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan) p-ISSN: 2541-1470; e-ISSN: 2528-1879 DOI:10.20473/jiet.v3i2.9203 Open access under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA)

## RIWAYAT ARTIKEL
Tanggal Masuk: 28 Juli 2018 Tanggal Direvisi: 20 Oktober 2018 Tanggal Diterima: 17 Desember 2018 Tersedia Online : 25 Desember 2018
* Korespondensi: Maulana Eka Putra
E-mail: mekaputra85@gmail.com
Unemployment Status and Rural in
Indonesia 2012-2016
positif tidak signifikan, dan variabel inflasi negatif tidak signifikan. Sedang - kan untuk variabel rasio pedesaan pedesaan Laki-laki Perempuan memiliki negatif tidak signifikan, dan variabel inflasi negatif tidak signifikan.
Kata Kunci: Pengangguran  Muda,  Urban,  Rural,  Random  Effect  Model (REM) JEL: O18; E24

## Pendahuluan
Solow (1956) dalam  teori  Ekonomi  Neoklasik  berpendapat  bahwa  pertumbuhan ekonomi merupakan rangkaian kegiatan yang bersumber dari ekumulasi modal, pertumbu - han penduduk, penggunaan teknologi modern dan peningkatan output produksi. Pertumbu - han penduduk sebagai sumber daya manusia suatu negara dapat berpengaruh positif atau berpengaruh negatif. Oleh karena itu, pertumbuhan penduduk harus dimanfaatkan sebagai sumber daya yang positif agar berpengaruh dalam proses pertumbuhan ekonomi. Peran pen - duduk dalam mendorong pertumbuhan ekonomi suatu negara dapat dilihat melalui kegiatan - nya dengan menjadi tenaga kerja. Penduduk tidak hanya memiliki kesempatan untuk berpar - tisipasi dan memberikan kontribusi bagi perekonomian, di sisi lain bagi setiap individu dapat menghasilkan pendapatan guna memenuhi kebutuhan hidupnya.
Faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi adalah faktor sumber daya alam, faktor sumber daya manusia, faktor sumber daya modal, dan faktor ilmu pengetahuan alam dan teknologi. Sama halnya dengan proses pembangunan ekonomi yang salah satunya juga membutuhkan faktor sumber daya ekonomi. Namun bedanya pada proses pembangu - nan ekonomi dibutuhkan faktor sumber daya manusia yang bergantung bagaimana sumber daya manusia tersebut memiliki kompetensi yang memadai.
Pertumbuhan ekonomi menggambarkan adanya peningkatan kapasitas produksi atas barang ataupun jasa secara fisik pada periode waktu tertentu. Oleh karena itu, setiap negara menginginkan perekonomiannya yang selalu mengalami kenaikan. Tidak hanya peningkatan pendapatan nasional saja, tetapi juga pada perekonomiaannya. Hal tersebut menggambarkan adanya peningkatan  pendapatan nasional yang mengindikasikan peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pertumbuhan ekonomi yang terus meningkat ini disebut sebagai pembangunan ekonomi.
Menurut Todaro (1999) pembangunan  ekonomi  tidak  dapat  diukur  hanya  dengan tingkat  pertumbuhan  pendapatan  atau  pendapatan  perkapita,  namun  juga  perlu  melihat bagaimana  pendapatan  tersebut  didistribusikaan  kepada  penduduk  dan  mengetahui  siapa yang mendapat manfaat dari pembangunan tersebut.Hal ini dapat tercermin dari indikator perekonomian untuk melihat tingkat pembangunan ekonomi suatu negara.Salah satu indika - tor diantaranya adalah tingkat pengangguran.Tingkat pengangguran dapat melihat ketimpan - gan atau kesenjangan distribusi pendapatan yang diterima masyarakat di suatu negara.
Pengangguran dapat terjadi sebagai akibat dari tingginya pertumbuhan angkatan kerja yang tidak diimbangi dengan adanya lapangan pekerjaan serta penyerapan tenaga kerja yang sedikit.Hal ini disebabkan karena rendahnya tingkat pertumbuhan penciptaan lapangan kerja yang tidak sebanding dengan banyaknya jumlah tenaga kerja yang tersedia.
Di sejumlah negara khususnya negara berkembang seperti Indonesia, isu mengenai pengangguran masih menjadi permasalahan utama bagi pertumbuhan maupun pembangu - nan negara, khususnya pengangguran usia muda. Mengutip data yang dilansir dari Badan Pu - sat Statistik (BPS), angka pengangguran usia muda (15-24 tahun) pada tahun 2010 ada di level
23,23 persen. Angka tersebut meningkat pada tahun 2015 yaitu 31,12 persen. Hal ini makin diperparah karena pengangguran usia muda di Indonesia banyak disumbang oleh lulusan SMK sebesar 9,84 persen yang dimana seharusnya lulusan SMK dapat menghasilkan lulusan yang siap masuk dunia kerja. Angka itu lebih tinggi dibandingkaan lulusan SMA sebesar 6,95 pers - en, lulusan SMP 5,74 persen, dan lulusan SD sebesar 3,44 persen.
Pengangguran adalah orang yang tidak mempunyai pekerjaan, orang yang tidak beker - ja (masih atau sedang) mencari pekerjaan, dan mereka yang sudah memiliki pekerjaan tetapi belum mulai bekerja.Pengangguran ini disebut sebagai pengangguran terbuka (Open Unem - ployment).
Kecenderungan  dari  banyaknya  rasio  pengangguran  di  perkotaan  dibandingkan  di pedesaan seringkali dianggap wajar, beberapa alasan diantaranya ialah karena pertumbuhan penduduk di perkotaan yang lebih banyak.Pekerjaan yang tersedia di perkotaan sebagian be - sar merupakan pekerjaan sektor formal dimana membutuhkaan keahlian dan kualifikasi khu - sus sehingga tidak mudah untuk mendapatkan pekerjaan di perkotaan, selain itu juga karena penduduk di perkotaan lebih selektif dalam mencari pekerjaan yang diinginkan sehingga ma - sih bertahan untuk menjadi pengangguran ( Zahra, 2012 ).
Berdasarkan  publikasi  data  BPS, pada  tahun  2014 jumlah  pemuda  di  Indonesia  se - banyak 61,83 juta jiwa atau sekitar 24,53 persen dari 253,04 juta jiwa penduduk Indonesia. Pemuda mempunyai jumlah yang paling kecil dibandingkan dengan jumlah penduduk yang berusia di bawah 16 tahun (76,68 juta) dan penduduk di atas 30 tahun (113,52 juta). Jika di - lihat menurut tipe daerah, proporsi pemuda di perkotaan (25,92 persen) lebih besar diband - ingkan proporsi pemuda di pedesaan (23,14 persen).
Setiap angkatan kerja mendaftar sebagai tenaga kerja diberbagai lapangan pekerjaan. Peningkatan dalam jumlah penduduk terutama golongan usia kerja akan menambah jumlah angkatan kerja. Akan tetapi, jumlah penduduk yang meningkat ini tidak selalu memberikan dampak  yang  positif  terhadap  kesejahteraan.Banyak  angkatan  kerja  yang  kesulitan  dalam mendapatkan pekerjaan. Hal ini dapat disebabkan oleh banyak hal, dari sisi permintaan mau - pun dari sisi penawaran tenaga kerja.
Pada  Agustus  2013,  rasio  TPT  usia  muda  terhadap  TPT  dewasa  sebesar  7,21,  yang dapat diartikan bahwa TPT usia muda tujuh kali lipat lebih tinggi dibandingkan dengan TPT dewasa. Share pengangguran usia muda terhadap total pengangguran berdasarkan hasil SA - KERNAS Agustus 2013 juga cukup tinggi, yaitu 60,37 persen. Angka ini dapat diartikan bahwa pada Agustus 2013, dari 100 orang yang menganggur terdapat sejumlah 60 orang penganggu - ran yang berusia diantara 15 sampai 24 tahun.
Share pengangguran usia muda terhadap total penduduk umur muda yang mencapai 10,45 persen ini dapat diartikan bahwa pada Agustus 2013 dari 100 penduduk usia muda sebanyak 10 orang diantaranya menganggur. TPT Penduduk Usia Muda di perkotaan selalu lebih besar dibandingkan pedesaan. Selain itu, share pengangguran usia muda terhadap total penduduk usia muda di perkotaan juga selalu lebih besar dibandingkan pedesaan ( BPS, 2013 ).
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  dengan  tingginya  rasio  tingkat  pengangguran  usia muda dan juga lebih besarnya tingkat pengangguran di perkotaan dibandingkan pedesaan, maka penting untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi keadaan atau status penganggu - ran usia muda di perkotaan dan di pedesaan.

## Telaah Literatur
Peningkatan  jumlah  penduduk  di  Indonesia  menyebabkan  terjadinya  lonjakan  ang - katan kerja. Akan tetapi dengan sempitnya lahan pekerjaan di Indonesia, angkatan kerja ti - dak akan terserap sepenuhnya, bahkan tidak terserap dalam jumlah banyak. Akibatnya pen - gangguran pun meningkat. Hal ini sejalan dengan pendapat kaum klasik, yang menyatakan bahwa penduduk yang  semakin bertambah jumlahnya akan mengakibatkan penurunan pada pendapatan nasional, hal ini akan berdampak secara tidak langsung terhadap kenaikan jumlah pengangguran.
Pertumbuhan ekonomi melalui penambahan PDRB akan berpengaruh terhadap jum - lah pengangguran. Setiap adanya pengingkatan terhadap persentase pertumbuhan ekonomi diharapkan akan menyerap tenaga kerja. Pertumbuhan yang berorientasi  pada  padat  karya, akan memberikan peluang dan kesempatan kerja yang lebih besar terhadap pekerja, sehingga jumlah pengangguran pun  dapat dikurangi. Pada sisi lain, hubungan pertumbuhan ekonomi dan jumlah pengangguran bersifat positif. Hal ini dikarenakan pertumbuhan ekonomi tidak diikuti oleh peningkatan kapasitas produksi, sehingga pengangguran tetap meningkat seiring dengan pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi yang berorientasi pada padat karya hanya akan mengutamakan pendapatan nasional yang besar tanpa memberikan kesempatan kerja yang lebih besar kepada pekerja, sehingga pertumbuhan ekonomi yang padat modal ini tidak berpengaruh pada penyerapan tenaga kerja, hal tersebut mengindikasikan pertumbu - han ekonomi yang meningkat akan diikuti dengan jumlah pengangguran yang bertambah.
Dalam  konsep  ketenagakerjaan,  timbul  suatu  masalah  yaitu  adanya  pengangguran. Meskipun adanya pengangguran merupakan fenomena yang alami, namun hal tersebut tetap harus dapat dikontrol demi menjaga kualitas hidup dan kesejahteraan masyarakat secara ke - seluruhan. Terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi status menganggur individu, dilihat dari : karakteristik individu, karakteristik rumah tangga, dan karakteristik wilayah.
Rasio jenis kelamin laki-laki terhadap perempuan, dan tingkat pendidikan merupakan bagian dari karakteristik individu. Pengeluaran rumah tangga merupakan bagian dari karak - teristik rumah tangga. Sedangkan upah minimum, PDRB, pertumbuhan penduduk, dan inflasi merupakan bagian dari karakteristik wilayah.
Dengan mengacu pada dasar pemikiran yang bersifat teoritis dan berdasarkan studi empiris yang pernah dilakukan berkaitan dengan penelitian dibidang ini, maka akan diajukan hipotesis sebagai berikut :
1. Pada kelompok Karakteristik Individu :
a. Variabel  Rasio laki-laki  terhadap perempuan diduga berpengaruh negatif terhadap status pengangguran, baik di perkotaan maupun di pedesaan, karena diduga pengangguran akan didominasi oleh kaum perempuan dibanding laki-laki.
b. Variabel Tingkat Pendidikan diduga:
Berpengaruh negatif terhadap pengangguran di pedesaan, karena banyak pekerjaan di pedesaan yang tidak membutuhkan pendidikan tinggi.
Berpengaruh positif terhadap pengangguran di perkotaan, karena individu yang ber - pendidikan tinggi akan mencari pekerjaan yang sesuai dengan bidang pendidikannya. Serta pendidikan rendah di perkotaan, sulit mendapatkan pekerjaan karena faktor kualifikasi yang ditetapkan.
2. Pada kelompok Karakteristik Rumah Tangga
a. Variabel Pengeluaran Rumah Tangga di duga berpengaruh positif, karena semakin besar pengeluaran rumah tangga, baik di perkotaan maupun di pedesaan, maka akan besar pula mendapatkan pekerjaan dengan upah yang akan memenuhi pengeluaran rumah tangga.
3. Pada kelompok Karakteristik Wilayah
a. Variabel Dummy Wilayah diduga berpengaruh negatif terhadap status pengangguran, baik di perkotaan maupun di pedesaan. Dimana pengangguran cenderung berpengaruh di wilayah barat (dalam penelitian ini disimbolkan dengan angka 1).
b. Variabel PDRB diduga berpengaruh negatif terhadap status pengangguran, baik di perkota - an maupun di pedesaan. Semakin tinggi jumlah PDRB suatu wilayah, maka tingkat pengang - guran akan semakin berkurang.
c. Variabel Tingkat Upah diduga berpengaruh positif terhadap status pengangguran, baik di perkotaan maupun di pedesaan. Semakin tinggi tingkat upah yang diterima, maka tingkat pen - gangguran akan semakin meningkat.
d. Variabel Pertumbuhan Penduduk diduga berpengaruh positif terhadap status penganggu - ran, baik di perkotaan maupun di pedesaan. Semakin tinggi jumlah penduduk, maka tingkat pengangguran juga akan semakin meningkat.
e. Variabel Inflasi diduga berpengaruh positif terhadap status pengangguran, baik di perkota - an maupun di pedesaan. Semakin tinggi inflasi, maka tingkat pengangguran juga akan sema - kin meningkat.

## Metode Penelitian

## Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, dimana data tersebut  berasal  dari  publikasi  statistika  BPS  (Badan  Pusat  Statistik).  Dalam  penelitian  ini menggunakan  periode  waktu  tahunan  yaitu  tahun  2012  sampai  2016  serta  menggunakan data deret lintang (cross section) sebanyak 35 data yang mewakili setiap provinsi di Indonesia yang menghasilkan 140 observasi.
Data yang diperlukan dalam penelitian ini antara lain adalah :
1. Data  mengenai  besarnya  tingkat pengangguran usia muda perkotaan dan pedesaan yang ada di Indonesia periode waktu 2012-2016.
2. Data pengelompokan pencari kerja terdaftar berdasarkan jenis kelamin yang ada di Indone - sia periode waktu 2012-2016.
3.  Data  dummy  wilayah  berdasarkan  provinsi  Indonesia  Barat  (=1)  dan  provinsi  Indonesia Timur (=0).
4. Data pengelompokan tingkat pendidikan yang ada di Indonesia (menggunakan data Angka Partisipasi Sekolah) periode waktu 2012-2016.
5. Data  tingkat  pengeluaran  rumah tangga berdasarkan wilayah tempat tinggal (pedesaan dan perkotaan) yang ada di Indonesia periode waktu 2012-2016.

## 6. Data PDRB berdasarkan harga konstan periode waktu 2012-2016.
7. Data upah minimum rata-rata yang ada di Indonesia periode waktu 2012-2016.
8. Data jumlah penduduk yang ada di Indonesia periode waktu 2012-2016.
9. Data inflasi yang ada di Indonesia periode waktu 2012-2016.

## Metode Analisis
Penelitian ini menggunakan regresi data panel yaitu Random Effect Model (REM) untuk mengetahui  besarnya  pengaruh  dari  suatu  variabel  bebas  ( independent  variabel ) terhadap  variabel  terikat  ( dependent variabel ). Model ini menggunakan data  kombinasi time-series dan cross-section atau yang biasa disebut data panel.
Persamaan model regresi data panel dapat dirumuskan delam model berikut:
Menganggur Perkotaan =
Pr Menganggur Perk taan Rasi laki laki terhadap perempuan Dummy Kawasan Pendidikan perk taan Pengeluaran Rumah Tangga perk taan PDRB Tingkat Upah vinsi Pertumbuhan Penduduk Inflasi 0 1 2 3 4 5 6 7 8 q b b q b b q b q b
b q b b f = + - + + +
+ + + + + ^ ^ h h (1)
Menganggur Pedesaan =
Pr
Menganggur Pedesaan Rasi laki laki terhadap perempuan Dummy Kawasan Pendidikan pedesaan Pengeluaran Rumah Tangga pedesaan PDRB Tingkat Upah vinsi Pertumbuhan Penduduk Inflasi 0 1 2 3 4 5 6 7 8 b b q
b b b b
b q b b f
= + - + + + + + + + + ^ ^ h h
(2)

## Analisis dan Pembahasan

## Uji Asumsi Klasik
Uji  Normalitas  Untuk  menguji  apakah  data  terdistribusi  normal  atau  tidak  dilakukan  Uji Jarque-Bera. Hasil Uji J-B Test dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1: Output Uji Jarque-Bera (Uji Normalitas) data Pengangguran Perkotaan dan Pedesaan
Output Normalitas Pengang- guran Perkotaan Output Normalitas Pen- gangguran Perdesaan Mean -0.023606 Mean -0.019357 Median -0.216181 Median 0.015097 Maximum 2.278226 Maximum 1.859179 Minimum -2.23710 Minimum -2.068598 Std. Dev. 0.938991 Std. Dev. 0.833446 Skewness 0.216790 Skewness -0.046482 Kurtosis 2.894726 Kurtosis 2.787773 Jarque-Bera 1.343755 Jarque-Bera 0.351174
Output Normalitas Pengang- guran Perkotaan Output Normalitas Pen- gangguran Perdesaan Probability 0.510749 Probability 0.838964

## Sumber : data diolah
Pada hasil tabel di atas, untuk mengetahui data terdistribusi normal atau tidak, dapat dilihat nilai Jarque-Bera atau nilai Probability. Pada penelitian ini, nilai dari uji normalitas den - gan melihat Probability.
Dalam Tabel 1 Output Uji Jarque-Bera (Uji Normalitas) data Pengangguran Perkotaan, nilai Probability sebesar 0.685256, sedangkan Output Uji Jarque-Bera (Uji Normalitas) data Pengangguran  Pedesaan,  nilai  Probability  sebesar  0.818043.  Menurut Gozali (2013) , nilai dapat dikatakan berdistribusi normal apabila probabilitas > 0.05, jika probabilitas < 0.05 data tidak berdistribusi normal. Dapat disimpulkan bahwa probabilitas kedua output diatas > 0.05, sehingga dapat dinyatakan bahwa kedua data tersebut berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas merupakan keadaan dimana terdapat hubungan linear atau terdapat korelasi antara variabel independen. Dalam penelitian ini untuk menguji ada tidaknya multi - kolinearitas dilihat dari kombinasi antara variabel independen dengan variabel independen lainnya.

## Tabel 2: Output Uji Multikolinearitas data Pengangguran Perkotaan
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X1  1.000000  0.206896  0.091418 -0.096252 -0.008804 -0.046578  0.028106  0.045469 X2  0.206896  1.000000 -0.057937  0.088037  0.324126 -0.098634  0.312205  0.012727 X3  0.091418 -0.057937  1.000000 -0.346267 -0.078437 -0.455463 -0.063531 -0.291860 X4 -0.096252  0.088037 -0.346267  1.000000  0.129227  0.760361 -0.157958 -0.166937 X5 -0.008804  0.324126 -0.078437  0.129227  1.000000 -0.076410  0.625417  0.113340
X6 -0.046578 -0.098634 -0.455463  0.760361 -0.076410  1.000000 -0.257149 -0.303369 X7  0.028106  0.312205 -0.063531 -0.157958  0.625417 -0.257149  1.000000  0.030774 X8  0.045469  0.012727 -0.291860 -0.166937  0.113340 -0.303369  0.030774  1.000000 Tabel 3: Output Uji Multikolinearitas data Pengangguran Pedesaaan X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X1  1.000000  0.206896  0.091418 -0.121916 -0.008804 -0.044193  0.028106  0.045469 X2  0.206896  1.000000 -0.057937  0.107649  0.324126 -0.100153  0.312205  0.012727 X3  0.091418 -0.057937  1.000000 -0.289031 -0.078437 -0.453385 -0.063531 -0.291860 X4 -0.121916  0.107649 -0.289031  1.000000 -0.366675  0.292572 -0.181605 -0.263654 X5 -0.008804  0.324126 -0.078437 -0.366675  1.000000 -0.077507  0.625417  0.113340 X6 -0.044193 -0.100153 -0.453385  0.292572 -0.077507  1.000000 -0.258369 -0.305924 X7  0.028106  0.312205 -0.063531 -0.181605  0.625417 -0.258369  1.000000  0.030774
X8  0.045469  0.012727 -0.291860 -0.263654  0.113340 -0.305924  0.030774  1.000000
Tabel 2 dan Tabel  3  menyajikan  output  uji  Multikolinearitas  atas  pengolahan  data Pengangguran Perkotaan dan Pengangguran Pedesaan. Menurut Gozali (2013) , jika matriks korelasi antar variabel independen tidak ada nilai > 0,90 maka tidak terjadi multikolinearitas
dalam model. Sesuai dengan output yang dihasilkan, dapat disimpulkan bahwa model yang ada pada variabel independen antara Pengangguran Perkotaan dan Pengangguran Pedesaan tidak terjadi multikolinearitas.

## Uji Autokorelasi
Salah satu uji formal yang paling popular untuk mendeteksi autokorelasi adalah uji DurbinWatson. Uji ini sesungguhnya dilandasi oleh model error yang mempunyai korelasi se - bagaimana sebagaimana telah ditunjukkan pada Gambar 1 dan Gambar 2 di bawah ini :

## Gambar 1: Output Uji Durbin-Watson Pengangguran Perkotaan
Hasil dari Durbin-Watson menunjukkan bahwa nilai d-hitung atau DW sebesar 2,06. Hasil dari Durbin-Watson Statistik adalah dU=1,86 dan dL=1,63. Sehingga dhitung atau DW terletak pada dU < d < 4-dU atau 1,86< 2,06 < 2,13. Kesimpulan yang dapat ditarik adalah tidak adanya autokorelasi didalam model untuk data Pengangguran Perkotaan.

## Gambar 2: Output Uji Durbin-Watson Pengangguran Perkotaan
Hasil dari Durbin-Watson menunjukkan bahwa nilai d-hitung atau DW sebesar 2,06. Hasil dari Durbin-Watson statistik adalah dU=1,86 dan dL=1,63. Sehingga dhitung atau DW terletak pada dU < d < 4-dU atau 1,86< 1,89 < 2,13. Kesimpulan yang dapat ditarik adalah tidak adanya autokorelasi didalam model untuk data Pengangguran Pedesaan.

## Uji Heteroskedastisitas
Dalam penelitian ini menggunakan Uji Park untuk mengetahui ada tidaknya heteroske - dastisitas yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4: Output Uji Heteroskedastisitas (Uji Park) Data Pengangguran Perkotaan dan

## Pengangguran Pedesaan
Variabel Koefisien Variabel Indepen - den Pengangguran Perkotaan Koefisien Variabel Indepen - den Pengangguran Pedesaan C 8.394712 0.864629 Rasio Laki-laki terhadap Perempuan 4.59E-06 2.85E-06 Dummy Kawasan 4.782381 0.371804
Variabel Koefisien Variabel Indepen - den Pengangguran Perkotaan Koefisien Variabel Indepen - den Pengangguran Pedesaan Pendidikan -0.011463 -0.020313 Pengeluaran Rumah Tangga -1.53E-06 -3.90E-07 PDRB 9.20E-07 -5.70E-07 Tingkat Upah  Provinsi -3.70E-07 -8.56E-07 Pertumbuhan   Penduduk 4.12E-05 3.64E-06 Inflasi -0.060308 -0.082841 Sumber : Data diolah
Kita dapat melihat koefisien yang dihasilkan dengan Uji Park yaitu:
Model Pengangguran Perkotaan: , , , , ,
, , , , L g Res
X X X X
X X X X 2 8 39 4 59 1 4 78 2 0 01 3 1 53 4 9 20 5 3 70 6 4 12 7 0 06 8 q = + + - - + - + - ^ h Model Pengangguran Pedesaan : , , , , , , , , , L g Res X
X X X X X X X 2 0 86 2 85 1 0 37 2 0 20 3 3 90 4 5 70 5 8 56 6 3 64 7 0 08 8 q = + + - -
+ - + - ^ h
Dari kedua output diatas dapat dilihat bahwa koefisien masing-masing variabel inde - penden bersifat tidak signifikan (prob > 0,05), maka dengan demikian dapat disimpulkan bah - wa tidak ada masalah heteroskedastisitas pada kedua model.

## Pengujian Statistik

## Analisis Regresi Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Pengujian  terhadap  pengaruh  semua  variabel  independen  di  dalam  model  dapat dilakukan dengan uji simultan (uji F).Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel  independen  yang  dimasukkan  dalam  model  mempunyai  pengaruh  secara  bersa - ma-sama terhadap variabel dependen.
Dalam output regresi, untuk melihat uji simultan (uji F) dapat melihat F-Statistic. Pada output regresi data pengangguran Perkotaan, F-Statistic menunjukkan angka 2,368378 dima - na > 0,05, dan berdasarkan f tabel (2,368378 > 1,99) sehingga dapat disimpulkan menolak H0. Menolak H0 dalam uji simultan berarti bahwa variabel independen secara serentak berpen - garuh secara signifikan variabel dependen dalam model. Pada output regresi data Pengang - guran Pedesaan, F-Statistic menunjukkan angka 2.715736 dimana > 0,05, dan berdasarkan f tabel (2.715736 > 1,99) sehingga dapat disimpulkan menolak H0. Artinya sama dengan regresi data Pengangguran Perkotaan, bahwa variabel independen secara serentak berpengaruh se - cara signifikan variabel dependen dalam model.
Uji Koefisien Determinasi (Uji R 2 )
Koefisien determinasi (R 2 ) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah nol atau satu.Nilai R 2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi vari -
Determinants of Urban Young Unemployment Status and Rural in Indonesia 2012-2016
asi variabel dependen.
Dalam output regresi, untuk melihat uji koefisien determinasi (uji R 2 ) dapat melihat nilai Adjusted R Square. Pada output regresi data Pengangguran Perkotaan, nilai Adjusted R Square sebesar 0,063665. Hal ini berarti sebesar 63,6 persen variasi pengangguran perkota - an dijelaskan oleh variasi sembilan variabel indpendennya. Sedangkan sisanya sebesar 36,4 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Pada output regresi data Pengangguran Pedesaan, nilai Adjusted R Square sebesar 0,008438. Hal ini berarti sebesar 8,4 persen variasi pengangguran pedesaan dijelaskan oleh variasi sembilan variabel independennya. Sedangkan sisanya sebesar 91,6 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

## Uji Signifikansi Parameter Individu (Uji t)
Hasil estimasi koefisien regresi dan signifikansi masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen diuji melalui uji statistik t.Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seber - apa jauh pengaruh masing-masing variabel independen secara individu dalam menerangkan variasi variabel dependen. Dalam output regresi, T parsial ditunjukkan dengan melihat nilai p value dari t parsial. Hasil output statistic t dan pembahasan, dirinci sebagai berikut:

## Tabel 5: Hasil Estimasi Koefisien Regresi dan Signifikansi Variabel Independen terhadap Variabel Dependen
No. Variabel Independen Perkotaan Pedesaan Koefisien Signifikansi Koefisien Signifikansi 1. X1 (Rasio Jenis Ke- lamin Laki-laki terh - adap Jenis Kelamin Perempuan - Tidak Signifikan - Tidak Signifikan 2. X2 (Dummy Ka- wasan) + Signifikan + Signifikan 3. X3 (Pendidikan) + Signifikan + Tidak Signifikan 4. X4 (Pengeluaran Rumah Tangga) - Tidak Signifikan - Signifikan 5. X5 (PDRB) + Signifikan + Tidak Signifikan 6. X6 (Tingkat Upah Provinsi) - Signifikan - Tidak Signifikan 7. X7 (Pertumbuhan Penduduk) + Tidak Signifikan + Tidak Signifikan 8. X8 (Inflasi) - Tidak Signifikan - Tidak Signifikan
Uji  statistik  t  pada  dasarnya  menunjukkan  seberapa  jauh  pengaruh  masing-masing variabel independen secara individu dalam menerangkan variasi variabel dependen. Dalam output regresi, T parsial ditunjukkan dengan melihat nilai p value dari t parsial. Hasil output statistic t dan pembahasan, dirinci sebagai berikut :
Rasio Jenis Kelamin Laki-laki terhadap Jenis Kelamin Perempuan dan Pengangguran Perko- taan-Pedesaan
Variabel Rasio Jenis Kelamin Laki-laki terhadap Jenis Kelamin Perempuan dalam pe - nelitian memiliki pengaruh yang sama baik untuk pengangguran perkotaan  maupun  pen - gangguran pedesaan. Pada model pengangguran perkotaan variabel X1 (Rasio Jenis Kelamin Laki-laki terhadap Jenis Kelamin Perempuan), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,2170 > 0,05 (menerima H0), dan pada model pengangguran pedesaan variabel X1 (Rasio Jenis Ke -
lamin Laki-laki terhadap Jenis Kelamin Perempuan), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,9810 > 0,05 (menerima H0).
Dalam kedua  model menunjukkan bahwa variabel rasio jenis kelamin laki-laki terha - dap jenis kelamin perempuan memiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan, sehingga dapat disimpulkan bahwa bertambahnya rasio jenis kelamin laki-laki terhadap perempuan mening - kat maka pengangguran akan berkurang begitupula sebaliknya. Hal ini sesuai dengan pene - litian terdahulu yang diteliti oleh Kiranasari (2011) , dimana jenis kelamin berpengaruh tidak signifikan khususnya bagi jenis kelamin laki-laki. Hal ini dikarenakan rasio jenis kelamin tidak mempengaruhi banyaknya jumlah pengangguran usia muda pekotaan dan pedesaan dari sisi individu.

## Dummy Kawasan dan Pengangguran Perkotaan Pedesaan
Variabel  Dummy  Kawasan  dalam  penelitian  ini  terbagi  menjadi  Indonesia  Kawasan Barat (=1) dan Indonesia Kawasan Timur (=0). Pada model pengangguran perkotaan variabel X2 (Dummy Kawasan), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,0000< 0,05 (menerima H1), pada model pengangguran pedesaan variabel X2 (Dummy Kawasan), memiliki nilai signifikansi sebe - sar 0,0396 < 0,05 (menerima H1). Melihat dalam model pengangguran perkotaan menunjuk - kan tanda positif serta berpengaruh secara signifikan. Sedangkan pada model pengangguran pedesaan juga menunjukkan hal yang sama, yakni memiliki tanda positif serta berpengaruh secara signifikan. Sesuai dengan publikasi Badan Pusat Statistik (BPS), dimana sebagian besar masyarakat Indonesia bermata pencaharian di sektor pertanian (desa), dibandingkan akses di sektor industri (kota). Hal ini sangat berpengaruh terhadap tingkat investasi yang dapat menyerap tenaga kerja. Hal ini juga mendukung teori ketergantungan, yaitu teori Intra dan Inter Wilayah (Myrdal). Bahwa spred effect (kekuatan menyebar) akan selalu lebih kecil dari back-wash effect (mengalirnya sumber daya dari daerah miskin ke daerah kaya). Dalam hal ini adalah pembangunan yang timpang antara Indonesia bagian barat dan Indonesia bagian timur.

## Pendidikan dan Pengangguran Perkotaan-Pedesaan
Variabel Pendidikan dalam penelitian ini diproksi dengan besarnya Angka Partisipa - si Sekolah.Pada model pengangguran perkotaan variabel X3 (Pendidikan), memiliki nilai sig - nifikansi  sebesar  0,0159<  0,05  (menerima  H1),  pada  pengangguran  pedesaan  variabel  X3 (Pendidikan), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,1769 > 0,05 (menerima H0). Melihat dalam model  pengangguran  perkotaan  menunjukkan  tanda  positif  serta  berpengaruh  secara  sig - nifikan. Sama halnya dalam model pengangguran pedesaan yang menunjukkan tanda positif dan berpengaruh secara signifikan. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Ria Puspita Sari, Ismani Zain Sayyida, Akram Hamid & Basir,  Ewert,  dan  Tremblay, dimana disi - mpulkan bahawa tingkat pendidikan dan keahlian dapat mempengaruhi status pengangguran individu. Menurut Simmons (dalam Todaro, 1994 ), pendidikan di banyak negara merupakan cara untuk menyelamatkan diri dari kemiskinan, sehingga untuk lebih mudah masuk pasar tenaga  kerja.  Dimana  digambarkan  dengan  seorang  miskin  yang  mengharapkan  pekerjaan baik serta mendapatkan penghasilan yang tinggi maka harus mempunyai tingkat pendidikan yang tinggi pula.Tetapi pendidikan tinggi hanya mampu dicapai oleh orang kaya.Sedangkan orang miskin tidak mempunyai cukup uang untuk membiayai pendidikan hingga ke tingkat yang lebih tinggi seperti sekolah lanjutan dan  universitas. Sehingga dapat dikatakan bahwa tingkat pendidikan sangat berpengaruh banyaknya jumlah pengangguran.

## Pengeluaran Rumah Tangga dan Pengangguran Perkotaan Pedesaan
Variabel  Pengaluaran Rumah Tangga dalam penelitian ini terbagi menjadi data Penge - luaran Rumah Tangga Perkotaan dan data Pengaluaran Rumah Tangga Pedesaan secara ra - ta-rata  di  setiap  provinsi.Pada  model  pengangguran  perkotaan  variabel  X4  (Pengeluaran Rumah Tangga Perkotaan), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,0914> 0,05 (menerima H0), se - dangkan pada model pengangguran pedesaan variabel X4 (Pengeluaran Rumah Tangga Pedes - aan), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,0233 < 0,05 (menerima H1). Melihat dalam model pengangguran perkotaan, menunjukkan tanda yang negatif dan berpengaruh tidak signifikan. Sedangkan dalam model pengangguran pedesaan, juga menunjukkan tanda negatif namun berpengaruh  secara  signifikan.  Menurut  Keynes,  pengeluaran  untuk  konsumsi  ditentukan atau dipengaruhi oleh pendapatan. Nilai dari belanja atau pengeluaran yang dilakukan rumah tangga konsumen digunakan untuk membeli berbagai kebutuhan dalam satu tahun tertentu. Belanja atau pengeluaran ini disebut pengeluaran konsumsi rumah tangga. Pendapatan yang diterima oleh rumah tangga akan digunakan untuk membeli kebutuhan seperti makanan, pa - kaian, membayar jasa angkutan, membiayai pendidikan anak, membeli kendaraan, dan se - bagainya. Semakin tinggi tingkat pendapatan, semakin tinggi pula tingkat konsumsinya. Na - mun demikian, perubahan antara pendapatan dan konsumsi tidak bersifat proporsional.Jadi pengeluaran rumah tangga sangat berpengaruh terhadap tingkat pengangguran baik di perko - taan maupun pedesaan.

## PDRB dan Pengangguran Perkotaan-Pedesaan
Variabel  PDRB  dalam  penelitian  ini  menggunakan  PDRB  harga  berlaku  dari  setiap provinsi. Pada model pengangguran perkotaan variabel X5 (PDRB), memiliki nilai signifikan - si  sebesar  0,0014<  0,05  (menerima  H1),  pada  model  pengangguran  pedesaan  variabel  X5 (PDRB), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,1485 > 0,05 (menerima H0). Melihat dalam mod - el pengangguran perkotaan menunjukkan tanda yang positif, serta berpengaruh secara sig - nifikan.Sedangkan  dalam  model  pengangguran  pedesaan  menunjukkan  tanda  yang  positif namun tidak berpengaruh secara signifikan. Dimana PDRB merupakan nilai bersih barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh berbagai kegiatan ekonomi di suatu daerah dalam satu peri - ode.
Dalam realitanya, PDRB mempunyai pengaruh terhadap jumlah angkatan kerja yang bekerja dengan asumsi apabila nilai PDRB meningkat, maka jumlah nilai tambah output terse - but akan meningkatkan penyerapan tenaga kerja. Menurut Kuznets (dalam Budiono, 1999) Kenaikan kapasitas dalam jangka panjang untuk menyediakan berbagai barang ekonomi di tentukan oleh adanya kemajuan dan penyesuaian teknologi, institusional (kelembagaan), dan ideology terhadap berbagai tuntutan keadaan yang ada, dalam hal ini adalah pengangguran khususnya pengangguran di perkotaan. Hal inilah yang menyebabkan perbedaan signifikansi output variabel PDRB terhadap pengangguran usia muda perkotaan dan pedesaan di Indone - sia.

## Tingkat Upah dan Pengangguran Perkotaan-Pedesaan
Variabel Tingkat Upah dalam penelitian ini diproksi dengan Upah Minimum Provinsi. Pada model pengangguran perkotaan variabel X6 (Tingkat Upah Provinsi), memiliki nilai sig - nifikansi sebesar 0,0492< 0,05 (menerima H1), sedangkan pada model pengangguran pedes - aan variabel X6 (Tingkat Upah Provinsi), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,8045 > 0,05 (me - nerima H0).
Melihat dalam model pengangguran perkotaan menunjukkan tanda yang positif serta berpengaruh secara signifikan. Dalam model pengangguran pedesaan, menunjukkan tanda yang positif namun tidak berpengaruh secara signifikan.
Tingkat upah merupakan hal yang mendasar dalam ketenagakerjaan dan mempen - garuhi perekonomian, dimana kenaikan tingkat upah akan diikuti oleh turunnya tenaga kerja yang diminta, yang berarti akan menyebabkan bertambahnya pengangguran. Demikian pula sebaliknya dengan turunnya tingkat upah maka akan diikuti oleh meningkatnya penyerapan tenaga kerja. Upah mempunyai pengaruh terhadap jumlah angkatan kerja yang bekerja.Jika semakin tinggi tingkat upah yang diterapkan, maka berpengaruh pada meningkatnya biaya produksi, akibatnya untuk melakukan efisiensi, perusahaan terpaksa melakukan pengurangan tenaga kerja yang berakibat pada tingginya pengangguran. Menurut Mankiw (2000) , upah merupakan  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  dan  merupakan kompensasi yang diterima oleh satu unit tenaga kerja yang berupa jumlah uang yang diba - yarkan kepadanya. Adapula hubungan besaran upah yang berpengaruh terhadap jumlah pen - gangguran dijelaskan oleh Kaufman & Hotckiss (1999) .
Tenaga kerja yang dengan tingkat upah minimumnya pada tingkat upah tertentu, jika seluruh upah yang ditawarkan besarnya dibawah tingkat upah tersebut, seseorang akan me - nolak mendapatkan upah dan akibatnya menyebabkan pengangguran. Jika upah yang ditetap - kan pada suatu daerah tersebut rendah, maka akan berakibat pada tingginya jumlah pengang - guran yang terjadi pada daerah tersebut. Namun dari sisi pengusaha, jika upah meningkat dan biaya yang dikeluarkan cukup tinggi, maka akan mengurangi efisiensi pengeluaran, sehingga pengurangan tenaga kerja guna mengurangi biaya produksi. Hal ini akan berakibat peningka - tan pengangguran.

## Pertumbuhan Penduduk dan Pengangguran Perkotaan Pedesaan
Variabel Pertumbuhan Penduduk dalam penelitian ini menggunakan rata-rata pertum - buhan penduduk per provinsi.Pada model pengangguran perkotaan variabel X7 (Pertumbu - han Penduduk), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,9253> 0,05 (menerima H0), pada model pengangguran pedesaan variabel X7 (Pertumbuhan Penduduk), memiliki nilai signifikansi se - besar 0,5040 > 0,05 (menerima H0). Melihat dalam model pengangguran perkotaan menun - jukkan tanda yang positif serta tidak berpengaruh secara signifikan. Sedangkan dalam model pengangguran pedesaan menunjukkan tanda yang positif juga tidak berpengaruh secara sig - nifikan. Menurut Subandi (2011) semakin tinggi pertumbuhan penduduk suatu wilayah akan semakin banyak pula masyarakat yang menganggur atau yang tidak mempunyai pekerjaan karena lapangan kerja yang tercipta tidak memenuhi syarat untuk jumlah penduduk yang se - makin bertambah. Pertumbuhan penduduk yang cukup tinggi dapat menimbulkan berbagai masalah dan hambatan dalam pembangunan ekonomi terutama masalah ketenagakerjaan, karena kemampuan negara berkembang dalam menciptakan lapangan kerja baru sangat  ter - batas. Melihat keadaan tersebut maka pertumbuhan penduduk biasanya menimbulkan berb - agai masalah seperti struktur umur, makin meningkatnya jumlah pengangguran, urbanisasi dansebagainya.

## Inflasi dan Pengangguran Perkotaan-Pedesaan
Variabel penelitian dalam penelitian ini menggunakan data inflasi pertahun. Pada mod - el pengangguran perkotaan variabel X9 (Inflasi), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,1654> 0,05 (menerima H0), pada model pengangguran pedesaan variabel X8 (Inflasi), memiliki nilai signifikansi sebesar 0,0523 > 0,05 (menerima H0). Melihat dalam model pengangguran perko -
taan menunjukkan tanda yang negatif dan tidak berpengaruh secara signifikan.Sama halnya dalam model pengangguran pedesaan yang juga menunjukkan tanda yang negatif serta tidak berpengaruh secara signifikan.
Menurut Sukirno (2008) , tingkat inflasi yang tinggi akan berpengaruh pada kenaikan jumlah pengangguran. Oleh karena itu, tingkat inflasi yang terjadi dalam suatu negara mer - upakan salah satu ukuran untuk mengukur baik buruknya masalah ekonomi yang dihadapi bagi suatu negara.
Berdasarkan hasil penelitian Dinarno, John and Mark, P. Moore (199), menunjukkan adanya hubungan positif antara tingkat inflasi melalui GDP deflator dengan tingkat pengang - guran yang terjadi di Belgia, Kanada, Prancis, Jerman, Italia, Jepang, Belanda, Inggris, dan Amerika Seikat. Hal ini menunjukkan, semakin tinggi tingkat inflasi yang terjadi di negara-neg - ara tersebut, akan mengakibatkan pengangguran yang tinggi pula. Sedangkatn penelitian yang dilakukan Amir (2007) menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh yang nyata antara inflasi dan tingkat pengangguran di Indonesia periode 1980-2005.
Salvatore (2007) dalam penjelasannya tentang inflasi melalui Kurva Philips, menjelas - kan hubungan antara tingkat inflasi dengan tingkat pengangguran yang didasarkan pada asum - si bahwa inflasi merupakan cerminan dari adanya kenaikan permintaan agregat.Sehingga un - tuk memenuhi permintaan tersebut produsen meningkatkan kapasitas produksinya dengan menambah tenaga kerja (tenaga kerja merupakan satu-satunya input yang dapat meningkat - kan output). Akibat dari peningkatan penyerapan tenaga kerja, maka pengangguran menjadi berkurang. Hubungan ini juga bisa dilihat dari tingkat inflasi yang stabil akan menurunkan ting - kat suku bunga secara langsung, kemudian akan memicu banyaknya permintaan atas kredit usaha dan akan banyak industri atau sektor usaha yang bermunculan sehingga jumlah penyer - apan tenaga kerja meingkat seiring kesempatan kerja yang tinggi.

## Penutup

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil output penelitian, dapat ditarik kesimpulan bahwa pengangguran perkotaan  seluruhnya  dipengaruhi  oleh  ketiga  karakteristik  yang  ada  dalam  kerangka  pe - mikiran, yaitu: Karakteristik Individu, Karakteristik Rumah Tangga, dan Karakteristik Wilayah. Berbeda  dengan  variabel  yang  mempengaruhi  pengangguran  pedesaan,  yang  dipengaruhi oleh Karakteristik Rumah Tangga dan Karakterisitik Wilayah. Sedangkan Karakteristik Individu tidak mempengaruhi banyaknya pengangguran pedesaan.
Hal ini juga meunjukkan bahwa pengangguran perkotaan memiliki faktor yang cukup banyak, dibandingkan pengangguran pedesaan. Hal ini sesuai dengan kondisi yang digambar - kan pada bagian pendahuluan yang menyebutkan bahwa pengangguran perkotaan memiliki rasio yang cukup tinggi dibandingkan dengan pengangguran pedesaan.
Keterbatasan penelitian ini lebih dominan pada data yang digunakan, yaitu time-se - ries yang digunakan adalah lima tahun, sehingga membutuhkan waktu yang lebih lama untuk merepresentasikan hasil dari signifikansi variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependen.
Peneliti juga menduga adanya data yang dirasa kurang  mendukung penelitian, yaitu adanya empty-cells khususnya untuk Provinsi Kalimantan Utara. Seperti yang diketahui bahwa Provinsi Kalimantan Utara baru terbentuk pada 25 Oktober 2012, sehingga untuk data 2012-
2016  belum  terperinci  dan  masih  tergabung  dengan  Provinsi  Kalimantan  Timur.  Ada  pula pada tahun 2016, untuk data Tingkat Upah yang dalam penelitian ini diproksi menggunakan Upah Minimum Provinsi, sesuai yang ditemukan dalam Badan Pusat Statistik (BPS) 2016 untuk Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur, dan DIY tidak menetapkan Upah Minimum Provinsi. Selain itu, adanya empty-cells pada provinsi DKI Jakarta untuk model data pengangguran pedesaan. Provinsi DKI Jakarta tidak terbagi menjadi desa dan kota, tetapi seluruh wilayah DKI Jakarta sudah menjadi kota.Hal inilah yang mempeng  adanya empty-cells khususnya untuk Provin - si Kalimantan Utara.Seperti yang diketahui bahwa Provinsi Kalimantan Utara baru terbentuk pada 25 Oktober 2012, sehingga untuk data 2012-2016 belum terperinci dan masih tergabung dengan Provinsi Kalimantan Timur. Ada pula pada tahun 2016, untuk data Tingkat Upah yang dalam penelitian ini diproksi menggunakan Upah Minimum Provinsi, sesuai yang ditemukan dalam Badan Pusat Statistik (BPS) 2016 untuk Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur, dan DIY tidak menetapkan Upah Minimum Provinsi. Selain itu, adanya empty-cells pada provinsi DKI Jakarta untuk model data pengangguran pedesaan. Provinsi DKI Jakarta tidak terbagi menjadi desa dan kota, tetapi seluruh wilayah DKI Jakarta sudah menjadi kota.Hal inilah yang mempen - garuhi penelitian dalam hal penyajian data.

## Daftar Pustaka
Alghofari, Farid. (2010). A nalisis Tingkat Pengangguran di Indonesia Tahun 1980-2007 . Sema- rang : Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro.
Amir, Amri. (2007). “Pengaruh Inflasi dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Pengangguran di Indonesia” (online), (http://amriamir.wordpress.com, diakses tanggal 1 Januari 2018)
Badan Pusat Statistik. (2013). Statistik Indonesia 2013. Jakarta : Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistik. (2014). Statistik Indonesia 2014. Jakarta : Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistik. (2015). Statistik Indonesia 2015. Jakarta : Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistik. (2016). Statistik Indonesia 2016. Jakarta : Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistik. (2017). Statistik Indonesia 2017. Jakarta : Badan Pusat Statistik.
Blegur, Rahardian. (2013). Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto, Upah Minumum Kota/ Kabupaten dan Jenis Kelamin Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Jawa Tengah 2005-2011 . Skripsi,Universitas Negeri Solo.
Boediono. (1999). Teori Pertumbuhan Ekonomi . Yogyakarta:Penerbit BPFE.
Djojohadikusumo, Sumitro. (1994). Perkembangan Pemikiran Ekonomi Dasar Teori Ekonomi Pertumbuhan dan Ekonomi Pembangunan . Jakarta : LP3ES.
Ghozali, Imam. (2002). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS . Semarang: Uni- versitas Dipenogoro.
Gujarati, Damodar N. (1995). Ekonometri Dasar Terjemahan . Jakarta:Penerbit Erlangga.
Gujarati, Damodar N. (2003). Basic Econometrics, 4th . New York: United States Mulitary Acad - emy.
Iryanti, Rahma. (2012). Perspektif Kebijakan Usia Muda . Bappenas.
Kaufman, Bruce E. danJulie L Hotchkiss. (1999). The Economic Labor Markets , 5th. USA: Geor - gia State University.
King, E., dan Hill, A. (1995). Women’s Education in Development Countries . Baltimore.USA : Johns Hopkins Press.
Kiranasari, Yoshinta. (2011). Pengaruh Upah per Bulan, Umur, Jenis Kelamin, dan Jumlah Tang - gungan Keluarga Terhadap Curahan Jam Kerja Sektor Informal di Kabupaten Tegal . Skrip- si, Universitas Diponegoro.
Mankiw, Gregory N. (2003). Macroeconomics , 5th. New York: Work Publishers.
Organisasai Perburuhan Internasional. (2017). Kajian tentang Ketenagakerjaan Usia Muda di Indonesia. Jakarta: International Labour Organization.
Prayitno, Hadi. (1986). Pengantar Ekonomi Pembangunan. Yogyakarta : BPFE.
Pujiasih, Titin. (2007). Determinan Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan di Indonesia : Anal - isis Data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2004 . Skripsi, Universitas Indonesia.
Salvatore, Dominick. 207. International Economics . Danvers: Donnelley-JC.
Samuelson, A. Paul dan Nordhaus, D. William. (1997). Mikroekonomi. Jakarta: Erlangga.
Sari, Ria Puspita. (2008). Determinan Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan Kawin di Indone - sia :Analisis Data SUSENAS 2005 . Skripsi, Universitas Indonesia.
Setiawan, Satrio. (2010). Pengaruh Umur, Pendidikan, Pendapatan, Pengalaman Kerja dan Je - nis Kelamin Terhadap Lama Mencari Kerja Bagi Tenaga Kerja Terdidik di Kota Magelang. Skripsi, Universitas Diponegoro.
Simanjuntak, Payaman. J.(1998). P engantar Ekonomi Sumber Daya Manusia. Jakarta : Lemba - ga Penerbit Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia.
Soeratno dan Lincolin Arsyad. (1993). Metodologi Penelitian untuk Ekonomi dan Bisnis. Yogya- karta: UPP AMP YKPN.
Solow. Robert M. (1956). A Contribution to The Theory of Economic Growth. Quarterly Journal of Economics , 70 (1), 69-94.
Subandi. (2011). Ekonomi Pembangunan . Bandung: Alfabeta.
Sumarsono, Sonny. (2003). Ekonomi  Manajemen dan  Sumber Daya  Manusia . Jakarta : LD - FE-UI.
Sudarsono. (2007). Ekonomi Sumber Daya Manusia . Jakarta, Universitas Terbuka.
Sukirno, Sadono. (2003). Pengantar Teori Makro Ekonomi Edisi Kedua . Jakarta: PT. Rajagrafin - do Persada.
Sundaram, A., dan Vanneman, R. (2008). Gender Differentials in Literacy in India : The Intrigu - ing Relationship with Women’s Labor Force .
Supranto, J. (1997). Metode Riset Aplikasinya dalam Pemasaran . Jakarta: Rineka Cipta.
Tambunan, Tulus H. (2001). Perekonomian Indonesia . Jakarta: Penerbit Ghalia.
Todaro, Michael P. (1999). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Trans.Haris Munandar. Ja- karta. Erlangga.
UNESCO. (1996). Annual Year Book . Paris: UNESCO.
Winarno, Wahyu. (2007). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews . Yogyakarta:UPP STIM YKPN.
Zahra, R. N. (2012). Determinan Status Pengangguran Usia Muda di Perkotaan dan Pedesaan: - Data susenas 2012. Skripsi. Universitas Indonesia.