Al Qalam: Jurnal Ilmiah Keagamaan dan Kemasyarakatan https://jurnal.stiq-amuntai.ac.id/index.php/al-qalam P-ISSN: 1907-4174; E-ISSN: 2621-0681 DOI : 10.35931/aq.v17i1.1788

## DETERMINAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI
JAWA  TENGAH TAHUN 2017-2019

## Puspa Indah Pamungkas Sari
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Surakarta b300190067@student.ums.ac.id Maulidyah Indira Hasmarini Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Surakarta mmaulidyah@ums.ac.id

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  dampak  inflasi,  indeks  pembangunan manusia, pertumbuhan  ekonomi,  investasi  dalam  negeri,  dan  pengeluaran  pemerintah,  terhadap  jumlah pengangguran terbuka di kabupaten atau kota provinsi Jawa Tengah dari tahun 2017 hingga 2019. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari sumber data sekunder. Dikumpulkan dari Badan Pusat Statistik  (BPS)  dan  dianalisis  menggunakan regresi  data  panel.  Hasil  pemilihan  model  membuktikan bahwa model  fixed effect  (FEM) terbaik dipilih. Hasil uji Chow dan Hausman menunjukkan bahwa hanya dua variabel yaitu variabel investasi dalam negeri dan pertumbuhan ekonomi yang mempengaruhi tingkat pengangguran, sedangkan variabel inflasi, variabel indeks pembangunan manusia, variabel pertumbuhan ekonomi,  variabel  investasi  dalam  negeri  tidak  berpengaruh  terhadap  kenaikan  tingkat  pengangguran. Jawa Tengah. Hasil uji Chow dan Hausman membuktikan bahwa pendekatan fixed effect model eksis. Kata Kunci: Pengangguran, Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi.

## Abstract
The purpose of this study is to analyze the impact of inflation, human development index, economic growth, domestic investment, and government spending, on the number of open unemployment in districts or cities of Central Java province from 2017 to 2019. The data used in this study comes from secondary data sources. Collected from the Central Statistics Agency (BPS) and analyzed using panel data regression. The result of  model  selection  proves  that  the  best  fixed  effect  (FEM)  model  is  chosen.  The  results  of  Chow  and Hausman's test show that only two variables, namely the domestic investment variable and economic growth, affect  the  unemployment  rate,  while  the  inflation  variable,  the  human  development  index  variable,  the economic  growth  variable,  and  the  domestic  investment  variable  have  no  effect  on  the  increase  in  the unemployment  rate.  Central  Java. Chow  and  Hausman  test  results  prove  that  the  fixed  effect  model approach exists.
Keywords: Unemployment, Inflation, Economic Growth.

## PENDAHULUAN
Pembangunan  ekonomi  adalah  serangkaian  proses  yang  bertujuan  meningkatkan  taraf hidup  masyarakat,  memperluas  kesempatan  kerja,  dan  mengarahkan  pembagian  pendapatan secara merata. 1 Terkait  tujuan  kedua,  kesempatan  kerja  erat  kaitanya  dengan  pengangguran.
1 Nurrahmah,  Isdhani,  dkk.  "Determinant  Analysis  of  Open  Unemployment  Level  in  Banten Province,  2018  Using Panel  Data  Regression." Business  Economic,  Communication,  and  Social  Sciences (BECOSS) Journal 2.2 (2020): 191-201.
Pengangguran merupakan  masalah  yang  sangat  sulit  dihindari  oleh  suatu  negara  karena  dapat menurunkan tingkat kesejahteraan dan daya beli masyarakat. 2
Pengangguran  adalah  masalah  ekonomi  makro  yang  secara  langsung  mempengaruhi orang dan  merupakan  salah  satu  yang  paling  serius. 3 Kehilangan  pekerjaan  identik  dengan standar  hidup yang  lebih  rendah  dan  menempatkan  orang  di  bawah  tekanan  psikologis. 4,5
Pengangguran  sebenarnya  adalah  hal  yang  wajar.  Karena  pasti  ada  pekerja  yang  kehilangan pekerjaan  atau  berhenti  setiap  hari. 6 Namun,  tingginya  tingkat  pengangguran  di  negara  ini menimbulkan masalah.  Hal ini karena jumlah pekerjaan  yang tersedia melebihi jumlah pekerja, menunjukkan penyerapan  tenaga kerja rumah tangga yang kurang optimal. 7
Pengangguran adalah istilah yang mengacu pada orang yang tidak bekerja sama sekali, sedang mencari pekerjaan, bekerja kurang dari dua hari seminggu, atau sedang berusaha mencari pekerjaan yang sesuai. 8 Pengangguran pada umumnya disebabkan karena jumlah lapangan kerja atau pencari kerja tidak sebanding dengan jumlah lapangan kerja yang ada dan dapat diserap. 9,10
Pengangguran  sering  menjadi  masalah  ekonomi  karena  mengurangi  produktivitas  dan pendapatan  masyarakat,  yang  dapat  menyebabkan  kemiskinan  dan  masalah  sosial  lainnya. 11 Seorang  di  pandang  menganggur  jika  dia  sedang  tidak  bekerja  untuk  sementara  waktu,  tengah mencari pekerjaan, atau menunggu tibanya waktu memulai pekerjaan baru. 12 Pengangguran juga
2 Windra, Windra, Pan Budi Marwoto, dan Yudi Rafani. "Analisis Pengaruh Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi,  Dan  Tingkat  Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  Di  Indonesia." Jurnal  Progresif  Manajemen Bisnis 14.2 (2016): 19-27. 3 Wijayanti,  Ni  Nyoman  Setya  Ari,  dan  Ni  Luh  Karmini.  "Pengaruh  Tingkat  Inflasi,  Laju Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Upah  Minimum  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Di  Provinsi Bali." E-Jurnal Ep Unud 3.10 (2014): 460-466.
4 Muslim, Mohammad Rifqi. "Pengangguran terbuka dan determinannya." Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan 15.2 (2014): 171-181.
5 Sadiku,  Murat,  Alit  Ibraimi,  dan  Luljeta  Sadiku.  "Econometric  estimation  of  the  relationship between  unemployment  rate  and  economic  growth  of  FYR  of  Macedonia." Procedia  Economics  and Finance 19 (2015): 69-81. 6 Romhadhoni,  Putri,  Dita  Zamrotul  Faizah,  dan  Nada  Afifah.  "Pengaruh  Produk  Domestik Regional  Bruto  (PDRB)  Daerah  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di Provinsi DKI Jakarta." Jurnal Matematika Integratif 14.2 (2019): 113.
7 Putri,  Dwi  Aprilia.  "Analisis  Beberapa  Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Pengangguran Terbuka di Jawa Timur Tahun 2003-2014." Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE) 4.3 (2016).
8 Sisnita,  Aisyah,  dan  Nano  Prawoto.  "Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi  Lampung  (Periode  2009-2015)." Journal  of  Economics  Research  and Social Sciences 1.1 (2017): 1-7. 9 Noviatamara,  Ayu,  Tiffany  Ardina,  dan  Nurisqi  Amalia.  "Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi  Dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta." Jurnal  REP  (Riset Ekonomi Pembangunan) 4.1 (2019): 53-60.
10 Wahyuni, Juli, Yuri Widya Paranthy, dan Anjar Wanto. "Analisis Jaringan Saraf Dalam Estimasi Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Penduduk  Sumatera  Utara." Jurnal  Infomedia:  Teknik  Informatika, Multimedia & Jaringan 3.1 (2018): 18-24.
11 Prasanti,  Tyas  Ayu,  Triastuti  Wuryandari,  dan  Agus  Rusgiyono.  "Aplikasi  regresi  data  panel untuk  pemodelan  tingkat  pengangguran  terbuka  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah." Jurnal Gaussian 4.3 (2015): 687-696.
12 Alrayes,  Sara  Ebrahim,  dan  Rami  Mohammad  Abu  Wadi.  "Determinants  of  unemployment  in
berdampak sangat tinggi terhadap perekonomian masyarakat indonesia.
Jawa  Tengah  memiliki  26  provinsi  dan  6  kota  dengan  jumlah  penduduk  sekitar  34,55 juta tahun  2019.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  Jawa Tengah  terus  meningkat,  mencapai  1,19  Juta  pada  Februari  2021,  Meningkat  6,26%  dari  1,12 juta pada februari 2021.
Berdasarkan  data  BPS  2019-2021,  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  Jawa  Tengah tertinggi berada di Kabupaten Tegal, yaitu sebesar 9,97%. Jumlah tenaga kerja di Kabupaten Tegal akan mencapai 715.845 pada Agustus 2021 dan jumlah pengangguran mencapai 71.346. Selain Tegal,  Kabupaten  Cilacap  juga  mencatat  angka  TPT  tertinggi  di  Jawa  Tengah  sebesar  9,97%. Disusul  Provinsi  Breves  dengan  TPT  9,78%,  Kota  Semarang  9,54%,  Kota  Magelang  8,73%, Kota Tegal 8,25%, Kota Solo 7,8% dan Provinsi Tegal dengan nilai TPT 7,55%. Oleh karena itu, pemerintah  daerah  harus  melakukan  upaya  dan  langkah-langkah  untuk  mengatasi  masalah pengangguran khususnya di Jawa Tengah.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menunjukkan  arah inflasi,  pertumbuhan  ekonomi,  indeks  pembangunan  manusia,  pengeluaran  pemerintah  dan investasi  dalam  negeri  terhadap  tingkat  penganguran  terbuka  di  jawa  tengah  tahun  2017-2019. Seperti  disebutkan  diatas,  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  tentang  “Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017-2019”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  data  panel.  Regresi  data  panel  merupakan kombinasi dari data time series dan cross-sectional. Analisis regresi data panel dapat dilakukan dengan  tiga  pendekatan  model  estimasi  yaitu  :  pooled  effect  model  (PLS),  fixed  effect  model (FEM),  dan  random  effect  model  (REM).  Estimasi  FEM  menggunakan  REM  ditentukan menggunakan  uji  Hausman,  sedangkan  uji Chow  digunakan  untuk  menentukan  model  estimasi terbaik  untuk  PLS  menggunakan  FEM.  Ini  diikuti  dengan  uji  kecocokan  dari  estimator  terbaik dan interpretasi koefisien determinasi.
Rumus estimasi umum untuk data panel adalah :
𝑈𝑁𝐸𝑀𝑃 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐼𝑁𝐹 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑙𝑜𝑔𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑙𝑜𝑔𝐼𝐷𝑁 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻 𝑖𝑡 + 𝜇 𝑖𝑡 di mana:
UNEMP
: Tingkat Pengangguran
( jiwa) INF : Inflasi (%)
Bahrain." International Journal of Business and Social Science 9.12 (2018): 64-74.
IPM :Indeks Pembangunan Manusia (angka indeks) IDN : Investasi Dalam Negeri (Juta Rupiah) GROWTH : Pertumbuhan Ekonomi (Juta Rupiah) 𝛽 0
: Konstanta
𝛽 1 𝛽 2 𝛽 3 𝛽 4 : Koefiesien Regresi Log : Operasi Logaritma µ : Variabel Penggangguran i : Observasi (kabupaten/kota) t
: Banyaknya waktu
Tahap  estimasi  analisis  regresi  data  panel  akan  meliputi:  estimasi  parameter  model ekonometrik dengan  pendekatan Pooled  Least  Square (PLS), Fixed  Effect  Model (FEM),  dan Random  Effect  Model (REM);  pemilihan  model  terestimasi  terbaik  dengan  uji  Chow  dan  uji Hausman,  dan  uji  Lagrange  Multiplier  jika  diperlukan;  uji  kebaikan  model  pada  model terestimasi  terpilih;  dan  uji validitas  pengaruh  variabel  independen  pada  model  terestimasi terpilih.  Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  panel,  yaitu  kombinasi  antara data time series dan data cross section . 13,14

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  estimasi  model  ekonometrik  di  muka  dengan  pendekatan Pooled  Least  Square ( PLS )/ CEM, Fixed  Effect  Model ( FEM )  dan Random  Effect  Model ( REM )  beserta  hasil  uji pemilihan modelnya terangkum pada Tabel 1:
Tabel 1. Hasil Estimasi Model Ekonometrik Regresi Data Panel - Cross section Variabel Koefisien Regresi CEM FEM REM C 22.78530 -66.03921 22.26100 INF 0.305297 0.046725 0.034931 Log IPM -4.039631 16.64896 -4.529347 Log IDN -0.146621 0.123121 0.076862 GROWTH 0.0000000172  -0.000000104 0.00000000641
13 Putra,  I.  K.  A.  A.,  dan  Sudarsana  Arka.  "Analisis  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka, Kesempatan  Kerja,  Dan  Tingkat  Pendidikan  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Pada  Kabupaten/Kota  Di Provinsi Bali." E-Jurnaliekonomi Pembangunan Universitas Udayana 7.3 (2018): 416-444.
14 Ningrum,  Shinta  Setya.  "Analisis  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  Indeks Pembangunan  Manusia,  Dan  Upah  Minimum  Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  Di  Indonesia  Tahun 2011-2015." Jurnal Ekonomi Pembangunan 15.2 (2017): 184-192.
R2 0.091668 0.914551 0.037098 Adjusted. R 2 0.055335 0.865353 -0.001418 Statistik F 2.522989 18.58923 0.963172 Prob. Statistik F 0.045616 0.000000 0.431222 Uji Pemilihan Model A. Chow
Cross- Section F (34,66)= 18.693736; Prob. F (34,66) = 0,0000
B. Hausman
Cross-Section random χ 2 (4) = 14.821958; Prob. χ 2 = 0,0051
Uji  Chow  dan  uji  Hausman  memperlihatkan  bahwa  (FEM)  terpilih  sebagai  model terestimasi terbaik, terlihat dari probabilitas atau signifikansi pada uji chow memiliki nilai prob sebesar 0.0000 < 0,10 dan uji hausman memilki nilai prob sebesar 0.0051 <0,10. Hasil estimasi lengkap dari model terestimasi FEM, terlihat pada Tabel 2 dan Tabel 3 berikut:
Tabel 2. Model Estimasi Fixed Effect Model (FEM)
𝑈𝑁𝐸𝑀𝑃𝑖𝑡 = -66.03921+ 0.046725 INF 𝑖𝑡 + 16.64896 𝑙𝑜𝑔𝐼𝑃𝑀𝑖𝑡 + 0.123121 𝑙𝑜𝑔𝐼𝐷𝑁𝑖𝑡
(0,7328) (0,2387) (0,0276)** −0.000000104 GROWTH 𝑖𝑡
(0,0363)**
R 2 = 0,914551; DW = 2.850374; F. = 18.58923; Prob. F = 0,0000
Sumber : BPS, diolah. Keterangan: * Signifikan pada α = 0,01; ** Signifikan pada α = 0,05;
***Signifikan pada α = 0,10; Angka di dalam kurung adalah probabilitas nilai statistik t.
Dari Tabel 3 terlihat model terestimasi FEM eksis dengan probabilitas atau signifikansi empirik statistik F bernilai 0,0000 (< 0,01), dengan nilai koefisien determinasi ( R 2 ) sebesar 0,91; yang  menunjukkan  model  terestimasi FEM memiliki  daya  ramal  yang  sangat  tinggi.  Namun demikian,  daya  ramal  ini  harus  dimaknai  secara  kritis,  karena  secara  terpisah  dari  variabel lainnya dalam  model  ekonometrik,  ternyata  hanya  dua  variabel  saja,  yakni  variabel  Investasi Dalam  Negeri  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  yang  memiliki  pengaruh  terhadap  Tingkat pengangguran,  dengan  probabilitas  atau  signifikansi  empirik  statistik t sebesar  0,0276  (<  0,05) untuk  variabel  investasi  dalam  negeri  sedangkan  probabilitas  variabel  Pertumbuhan  ekonomi sebesar 0,0363 (< 0,05).
Variabel  investasi  dalam  negeri  memiliki  nilai  koefisien  regresi  sebesar  0,123121 dengan pola  hubungan  linier-logaritma.  Artinya,  apabila investasi dalam negeri
mengalami  kenaikan  sebesar  1  juta  rupiah,  maka  tingkat  pengangguran  akan  mengalami penurunan  sebesar  0,123121  : 100  =  0,00123%.  Sebaiknya,  jika  investasi  dalam  negeri mengalami  penurunan  sebesar  1  juta rupiah,  maka  tingkat  pengangguran  akan  mengalami kenaikan  sebesar  0,123121  :  100  =  0,00123%. Variabel  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  nilai koefisien  regresi  sebesar  -0.000000104,  dengan  pola  hubungan  linier-linier.  Artinya,  apabila pertumbuhan ekonomi mengalami kenaikan sebesar  1  juta  rupiah,  maka  tingkat  pengangguran akan  mengalami  penurunan  sebesar  -0.000000104  atau  1  jiwa.  Sebaiknya,  jika  pertumbuhan ekonomi  mengalami  penurunan  sebesar  1  juta  rupiah,  maka  tingkat  pengangguran  akan mengalami penurunan sebesar -0.000000104 atau 1 jiwa.

## A. Pengaruh Variabel Inflasi terhadap Pengangguran
Pada model estimasi terpilih menjelaskan bahwa varibel inflasi memiliki pengaruh yang positif  dan  tidak  signifikan  artina  ketika  inflasi  naik  pengangguran  akan  naik,  karena  pada dasarnya inflasi tidak memilki pengaruh dalam menuntaskan pengangguran jika kenaikan harga disuatu  wilayah  yang  semakin  besar  maka  system  perekonomian  juga  bisa  dikatakan  kurang berjalan  efektif  dan  akan  berpengaruh  terhadap  taraf  dan  kesejahteraan  hidup  masyarakat. Sehingga mempengaruhi perusahaan membuka lowongan pekerjaan hal demikan yang membuat pengangguran  meningkat.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Soebagiyo  dan  Chalid  yang  menyatakan  bahwa  variabel  inflasi  memilki  nilai  positif  dan  tidak memilki  pengarih  signifikan  terhadap  pengangguran  dengan  nilai  koefisien sebesar  0.099  dan nilai prob sebesar 0.425. 15,16

## B. Pengaruh variabel IPM terhadap Pengangguran
Pada  model  estimasi  terpilih  menjelaskan  bahwa  varibel  IPM  tidak  signifikan  terhadap pengangguran. Hasil tersebut tidak sesuai dengan hipotesis yang menyatakan bahwa IPM memilki pengaruh yang negative dan signifikan karena IPM merupakan indikator perbaikan mutu sumber daya manusia dan kualitas hidup sehingga dengan adanya IPM pengangguran disuatu wilayah bisa semakin rendah. 17 Peneltian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Franita dan Hasbi
15 Soebagiyo,  Daryono.  "Anaosis  Pengaruh  Kesempatan  Kerja,  Tingkat  Beban/tanggungan  Dan Pendidikan Tinggiterhadap Pengangguran Di Propinsi Dati I Jawatengah." Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi dan Pembangunan 6.1 (2017): 64-78.
16 Chalid, Nursiah, dan Yusbar Yusuf. "Pengaruh tingkat kemiskinan, tingkat pengangguran, upah minimum  kabupaten/kota  dan  laju  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  di Provinsi Riau." Jurnal ekonomi 22.2 (2014): 1-12.
17 Prasaja,  Mukti  Hadi.  "Pengaruh  Investasi  Asing,  Jumlah  Penduduk  Dan  Inflasi  Terhadap Pengangguran  Terdidik  Di  Jawa  Tengah  Periode  Tahun  1980-2011." Economics  Development  Analysis Journal 2.3 (2013).
yang menyatakan bahwa IPM tidak memilki pengaruh yang signifikan dan bernilai positif. 18,19

## C. Pengaruh variabel IDN terhadap Pengangguran
Pada  model  estimasi  terpilih  menjelaskan  bahwa  varibel  IDN  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap  pengangguran.  Dengan  adanya  pengaruh  yang  signifikan  ini  menandakan bahwa  ketika  para  pelaku  investasi  melakukan  investasi  makan  secara  tidak  langsung  banyak perusahaan  yang  kewalahan  dalam  memproduksi  barang  dan  jasanya  sehingga  membutuhkan karyawan  tambahan  dan  membuka  lowongan pekerjaan.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Johan  dan  Kurnia  yang  menyatakan  bahwa  investasi memilki  pengaruh  yang  signifikan  karena  dengan  adanya  peningkatan  investasi  secara  tidak langsung akan meningkatkan kapasistas produksi yang membutuhkan tenaga kerja. 20,21

## D. Pengaruh Variabel Pertumbuhan Ekonomi terhadap Pengangguran
Pada  model  estimasi  terpilih  menjelaskan  bahwa  varibel  pertumbuhan  ekonomi memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pengangguran.  Hal  ini  terjadi  karena  pertumbuhan ekonomi  memilki  pengaruh  penting  dalam  mengurangi  pengangguran  karena  ketika pertumbuhan ekonomi disuatu wilayah membaik maka pengagguran juga akan berkurang dengan adanya  pembukaan  pekerjaan. 22 Ketika  pertumbuhan  ekonomi  suatu  wilayah  membaik  secara tidak langsung kesejahteraan masyarakat juga akan membaik. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Muin  dan  Syamsyudin  yang  menyatakan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  memilki  pengaruh  negative  dan  signifikan  terhadap  pengangguran di Provinsi Jawa Timur. 23,24 Indikator pertumbuhan ekonomi sebagai indikator menurunnya jumlah pengangguran di Privinsi Jawa Timur.
18 Franita,  Riska,  Andes  Fuady  Dharma  Harahap,  dan  Yani  Sukriah.  "Analisa  pengangguran  di Indonesia." Nusantara: Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial 6.1 (2019): 88-91. 19 Hasbi,  Maude,  dan  Erik  Bohlin.  "Impact  of  broadband  quality  on  median  income  and unemployment: Evidence from Sweden." Telematics and Informatics 66 (2022): 101732. 20 Johan,  Kornelius,  Pan  Budi  Marwoto,  dan  Dini  Pratiwi.  "Analisis  pengaruh  pertumbuhan ekonomi,  inflasi  dan  investasi  terhadap  pengangguran  di  Indonesia." Jurnal  Progresif  Manajemen Bisnis 13.2 (2016): 20-32. 21 Kurnia,  Rima  Eka,  dan  Yustirania  Septiani.  "Social  and  economic  factors  determining  the Unemployment rate in the Bregasmalang region 2010-2020." Eko-Regional: Jurnal Pembangunan Ekonomi Wilayah 16.1 (2021). 22 Rustariyuni,  Surya  Dewi,  dkk.  "Open  Unemployment  in  The  Province  of  Bali." MIMBAR: Jurnal Sosial dan Pembangunan 34.2 (2018): 473-485.
23 Syamsudin,  Syamsudin,  dan  Anton  A.  Setyawan.  "Foreign  Direct  Investment  (Fdi),  Kebijakan Industri, Dan Masalah Pengangguran: Studi Empirik Di Indonesia." Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi dan Pembangunan 9.1 (2008): 107-119.
24 Muin,  Muhamad  Fathul.  "Analysis  of  Determinants  of  Unemployment  Rate  in Indonesia." Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam 6.2 (2020).
Tabel 3. Efek dan Konstanta Wilayah KABUPATEN_KOTA Effect KONSTANTA BARU Kabupaten Cilacap 10.09554 -55.94367 Kabupaten Banyumas 0.873883 -65.165327 Kabupaten Purbalingga 0.804136 -65.235074 Kabupaten Banjarnegara -0.113465 -66.152675 Kabupaten Kebumen 0.756382 -65.282828 Kabupaten Purworejo -2.099469 -68.138679 Kabupaten Wonosobo -0.863621 -66.902831 Kabupaten Magelang -1.62777 -67.66698 Kabupaten Boyolali -2.410862 -68.450072 Kabupaten Klaten -1.580503 -67.619713 Kabupaten Sukoharjo -3.068047 -69.107257 Kabupaten Wonogiri -2.082172 -68.121382 Kabupaten Karanganyar -2.85617 -68.89538 Kabupaten Sragen -0.818141 -66.857351 Kabupaten Grobogan -1.930233 -67.969443 Kabupaten Blora -0.949016 -66.988226 Kabupaten Rembang -2.225578 -68.264788 Kabupaten Pati -0.391708 -66.430918 Kabupaten Kudus 2.770364 -63.268846 Kabupaten Jepara -1.004244 -67.043454 Kabupaten Demak 0.147205 -65.892005 Kabupaten Semarang -2.265374 -68.304584 Kabupaten Temanggung -1.896614 -67.935824 Kabupaten Kendal 1.736471 -64.302739 Kabupaten Batang -0.234862 -66.274072 Kabupaten Pekalongan -0.837258 -66.876468 Kabupaten Pemalang 2.2968 -63.74241 Kabupaten Tegal 4.178352 -61.860858 Kabupaten Brebes 5.115778 -60.923432 Kota Magelang -2.836489 -68.875699 Kota Surakarta -1.540724 -67.579934
Kota Salatiga -4.354043 -70.393253 Kota Semarang 9.103412 -56.935798 Kota Pekalongan -1.338504 -67.377714 Kota Tegal 1.446539 -64.592671
Pada  Tabel  4  terlihat  bahwa  daerah  dengan  nilai  konstanta  tertinggi  adalah  Kabupaten Cilacap yakni sebesar -55.94367 . Artinya, terkait dengan pengaruh variabel inflasi IPM IDN dan pertumbuhan  ekonomi  memiliki  Tingkat  pengangguran  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan Kabupaten/Kota  lainnya  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Sedangkan  Nilai  konstanta  terendah  dimiliki oleh  Kota  Salatiga,  yaitu  sebesar  -70.393253.  Artinya,  terkait  dengan  pengaruh  variabel  inflasi IPM  IDN  dan  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  Tingkat  pengangguran  yang  lebih  rendah dibandingkan dengan Kabupaten/Kota lainnya di Provinsi Jawa Tengah.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dampak  inflasi,  indeks  pembangunan manusia,  pertumbuhan  ekonomi,  investasi  dalam  negeri,  dan  pengeluaran  pemerintah,  terhadap jumlah  pengangguran  terbuka  di  kabupaten  atau  kota  provinsi  Jawa  Tengah  dari  tahun  2017 hingga  2019.  Dari  hasil  regresi  menunjukkan  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat pengangguran terbuka di Jawa Tengah yaitu variabel pertumbuhan penduduk dan variabel investasi dalam negeri. Dengan nilai  probabilitas  pertumbuhan  penduduk  sebesar  dengan  probabilitas  atau signifikansi  empirik  statistik  t  sebesar  0,0276  (<  0,05)  untuk  variabel  investasi  dalam  negeri sedangkan probabilitas variabel Pertumbuhan ekonomi sebesar 0,0363 (< 0,05).
Variabel investasi dalam negeri memiliki nilai koefisien regresi sebesar 0,123121 dengan pola hubungan  linier-logaritma.  Artinya,  apabila  investasi  dalam  negeri  mengalami  kenaikan sebesar  1  %,  maka  tingkat  pengangguran  akan  mengalami  penurunan  sebesar  0,123121:100%  = 0,00123%.  Sebaiknya,  jika  investasi  dalam  negeri  mengalami  penurunan  sebesar  1  %,  maka tingkat pengangguran akan mengalami kenaikan sebesar 0,123121 : 100 = 0,00123%.
Variabel  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  nilai  koefisien  regresi  sebesar  -0.000000104, dengan pola  hubungan  linier-linier.  Artinya,  apabila  pertumbuhan  ekonomi  mengalami  kenaikan sebesar 1 %, maka tingkat pengangguran akan mengalami penurunan sebesar -0.000000104 atau 1 jiwa.  Sebaliknya,  jika  pertumbuhan  ekonomi  mengalami  penurunan  sebesar  1%,  maka  tingkat pengangguran akan mengalami kenaikan sebesar -0.000000104 atau 1 %.

## DAFTAR PUSTAKA
Alrayes,  Sara  Ebrahim,  dan  Rami  Mohammad  Abu  Wadi.  "Determinants  of  Unemployment  in Bahrain." International Journal of Business and Social Science 9.12 (2018): 64-74.
Soebagiyo,  Daryono.  "Anaosis  Pengaruh  Kesempatan  Kerja,  Tingkat  Beban/tanggungan  dan Pendidikan  Tinggi  terhadap  Pengangguran  di  Propinsi  Dati  I  Jawatengah." Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi dan Pembangunan 6.1 (2017): 64-78.
Chalid,  Nursiah,  dan  Yusbar  Yusuf.  "Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan,  Tingkat  Pengangguran, Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  dan  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Riau." Jurnal ekonomi 22.2 (2014): 1-12.
Franita,  Riska,  Andes  Fuady  Dharma  Harahap,  dan  Yani  Sukriah.  "Analisa  Pengangguran  di Indonesia." Nusantara: Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial 6.1 (2019): 88-91.
Hasbi,  Maude,  dan  Erik  Bohlin.  "Impact  of  Broadband  Quality  on  Median  Income  and unemployment: Evidence from Sweden." Telematics and Informatics 66 (2022): 101732.
Johan,  Kornelius,  Pan  Budi  Marwoto,  dan  Dini  Pratiwi.  "Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi,  Inflasi  dan  Investasi  terhadap  Pengangguran  di  Indonesia." Jurnal  Progresif Manajemen Bisnis 13.2 (2016): 20-32.
Kurnia,  Rima  Eka,  dan  Yustirania  Septiani.  "Social  and  Economic  Factors  Determining  the Unemployment  Rate  in  the  Bregasmalang  Region  2010-2020." Eko-Regional:  Jurnal Pembangunan Ekonomi Wilayah 16.1 (2021).
Muin, Muhamad Fathul. "Analysis of Determinants of Unemployment Rate in Indonesia." Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam 6.2 (2020).
Nurrahmah,  Isdhani,  dkk.  "Determinant  Analysis  of  Open  Unemployment  Level  in  Banten Province, 2018 Using Panel Data Regression." Business Economic, Communication, and Social Sciences (BECOSS) Journal 2.2 (2020): 191-201.
Prasaja,  Mukti  Hadi.  "Pengaruh  Investasi  Asing,  Jumlah  Penduduk  dan  Inflasi  terhadap Pengangguran  Terdidik  di  Jawa  Tengah  Periode  Tahun  1980-2011." Economics Development Analysis Journal 2.3 (2013).
Rustariyuni, Surya Dewi, dkk. "Open Unemployment in The Province of Bali." MIMBAR: Jurnal Sosial dan Pembangunan 34.2 (2018): 473-485.
Sadiku,  Murat,  Alit  Ibraimi,  dan  Luljeta  Sadiku.  "Econometric  Estimation  of  the  Relationship between  Unemployment  Rate  and  Economic  Growth  of  FYR  of  Macedonia." Procedia Economics and Finance 19 (2015): 69-81.
Syamsudin,  Syamsudin,  dan  Anton  A.  Setyawan.  "Foreign  Direct  Investment  (FDI),  Kebijakan Industri,  dan  Masalah  Pengangguran:  Studi  Empirik  di  Indonesia." Jurnal  Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi dan Pembangunan 9.1 (2008): 107-119.
Windra, Windra, Pan Budi Marwoto, dan Yudi Rafani. "Analisis Pengaruh Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi,  dan  Tingkat  Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia." Jurnal Progresif Manajemen Bisnis 14.2 (2016): 19-27.
Muslim,  Mohammad  Rifqi.  "Pengangguran  Terbuka  dan  Determinannya." Jurnal  Ekonomi  & Studi Pembangunan 15.2 (2014): 171-181.
Ningrum, Shinta Setya. "Analisis Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka, Indeks Pembangunan Manusia,  dan  Upah  Minimum  terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  di  Indonesia  Tahun 2011-2015." Jurnal Ekonomi Pembangunan 15.2 (2017): 184-192.
Putra,  I.  K.  A.  A.,  dan  Sudarsana  Arka.  "Analisis  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka, Kesempatan  Kerja,  dan  Tingkat  Pendidikan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  pada Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Bali." E-Jurnaliekonomi  Pembangunan  Universitas Udayana 7.3 (2018): 416-444.
Wahyuni, Juli, Yuri Widya Paranthy, dan Anjar Wanto. "Analisis Jaringan Saraf dalam Estimasi
Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Penduduk  Sumatera  Utara." Jurnal  Infomedia:  Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan 3.1 (2018): 18-24.
Sisnita,  Aisyah,  dan  Nano  Prawoto.  "Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi  Lampung  (Periode  2009-2015)." Journal  of Economics Research and Social Sciences 1.1 (2017): 1-7.
Prasanti,  Tyas  Ayu,  Triastuti  Wuryandari,  dan  Agus  Rusgiyono.  "Aplikasi  Regresi  Data  Panel untuk  Pemodelan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa Tengah." Jurnal Gaussian 4.3 (2015): 687-696.
Noviatamara,  Ayu,  Tiffany  Ardina,  dan  Nurisqi  Amalia.  "Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta." Jurnal REP (Riset Ekonomi Pembangunan) 4.1 (2019): 53-60.
Putri,  Dwi  Aprilia.  "Analisis  Beberapa  Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Pengangguran Terbuka  di  Jawa  Timur  Tahun  2003-2014." Jurnal  Pendidikan  Ekonomi  (JUPE) 4.3 (2016).
Romhadhoni,  Putri,  Dita  Zamrotul  Faizah,  dan  Nada  Afifah.  "Pengaruh  Produk  Domestik Regional  Bruto  (PDRB)  Daerah  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Tingkat Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi  DKI  Jakarta." Jurnal  Matematika  Integratif 14.2 (2019): 113.
Wijayanti,  Ni  Nyoman  Setya  Ari,  dan  Ni  Luh  Karmini.  "Pengaruh  Tingkat  Inflasi,  Laju Pertumbuhan Ekonomi dan Upah Minimum Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Bali." E-Jurnal Ep Unud 3.10 (2014): 460-466.