Abstrak —Tingkat pengangguran terbuka merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur banyaknya angkatan kerja yang tidak terserap di pasar kerja. Dalam kurun waktu 2017 hingga 2020, tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi mengalami peningkatan sebesar 32,56 persen. Untuk menurunkan tingkat pengangguran terbuka perlu diketahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka, sehingga dapat dilakukan tindakan perbaikan. Ada 4 faktor yang diduga berpengaruh terhadap Tingkat Penganguran Terbuka yaitu Produk Domestik Regional Bruto,  Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Kepadatan Penduduk dan Angkatan Kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki ke empat faktor tersebut apakah berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi berdasarkan data tahun 2017 hingga tahun 2020. Dengan menggunakan Regresi Data Panel, diperoleh model yang sesuai dengan tingkat pengangguran terbuka yaitu dengan model FEM efek waktu. Berdasarkan model ini ada dua factor yang berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi, yaitu tingkat partisipasi angkatan kerja dan kepadatan penduduk dengan kebaikan model sebesar 68,42%.
Kata Kunci —Regresi Data Panel, Tingkat Pengangguran Terbuka.

## I. PENDAHULUAN
ENGANGGURAN  merupakan permasalahan yang terjadi di berbagai daerah di Indonesia salah satunya adalah Provinsi Jambi. Pada tahun 2020, Provinsi Jambi memiliki jumlah penduduk 3548,2 ribu jiwa yang mengalami pertumbuhan sebesar 0,94 persen dari tahun 2017. Dengan perkembangan penduduk dari tahun ke tahun terus meningkat serta tidak diimbangi dengan lapangan kerja akan berdampak pada meningkatnya angka pengangguran.
Indikator yang dapat digunakan untuk mengukur banyaknya angkatan kerja yang tidak terserap pada pasar kerja yaitu Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Berdasarkan berita resmi BPS Provinsi Jambi, perkembangan tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi dari tahun 2017 sampai 2020 mengalami fluktuasi. Tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi pada tahun 2020 mencapai 5,13 persen lebih tinggi dibanding tahun sebelumnya dimana hanya mencapai 4,06 persen [1].
Tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi mengalami peningkatan dalam kurun waktu 2017 hingga 2020 yaitu sebesar 32,56 persen. Sehingga perlu  diselidiki faktor-faktor yang diduga mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi tahun 2017 hingga tahun 2020.
Penelitian tentang tingkat pengangguran terbuka telah dilakukan oleh Pratiwi untuk mendapatkan model regresi data panel di Pulau Jawa pada tahun 2010 hingga 2016 menghasilkan tiga variabel yang berpengaruh terhadap TPT
Kabupaten/Kota di Pulau Jawa yaitu angkatan kerja, rasio ketergantungan, dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) [2]. Pada penelitian ini, ada 4 faktor yang diduga berpengaruh terhadap TPT  di Provinsi Jambi, yaitu Produk Domestik Regional Bruto, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Kepadatan Penduduk dan Angkatan Kerja, sehingga diperoleh permasalahan yaitu dari ke empat faktor tersebut apa saja faktor yang berpengaruh terhadap  tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi.
Metode yang dapat menganalisis model TPT di Jambi adalah Regresi Data Panel karena setiap tahun terjadi perubahan tingkat pengangguran terbuka di kabupaten/kota di Provinsi Jambi yang berarti bahwa lokasi dan waktu berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Regresi Data Panel
Regresi panel adalah regresi dengan struktur gabungan dari data cross section dan data time series. Data panel yaitu unit individu yang sama dikumpulkan dari waktu ke waktu [3]. Jika 𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = variabel respon pada unit individu ke-i dan periode waktu ke-t, 𝛼𝛼 𝑖𝑖𝑖𝑖 = koefisien intersep dari unit individu ke-i dan periode waktu ke-t, i=1,2,…n; t=1,2,…T; 𝛽𝛽 𝑘𝑘 = merupakan koefisen slope dengan k banyaknya variabel predictor, k=1,2,…K; 𝑋𝑋 𝑘𝑘 𝑖𝑖𝑖𝑖 = variabel prediktor ke-k dari unit individu ke-i, periode waktu ke-t dan 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 =residual pada unit individu ke-i pada waktu ke-t, maka persamaan model Regresi Panel secara umum adalah di Persamaan (1).
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 𝑖𝑖𝑖𝑖 + ∑ 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 (1)

## B. Estimasi Model Regresi Data Panel
Estimasi model dapat menggunakan pendekatan model common effect, fixed effect dan random effect. Uraian dari masing-masing pendekatan adalah sebagai berikut.

## 1) Common Effect Model
Pada pendekatan Common Effect Model (CEM) mengasumsikan bahwa koefisien slope dan intersep konstan di setiap waktu dan individu. Pada model CEM, α konstan atau sama pada setiap individu maupun waktu. Pendekatan ini menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) atau teknik kuadrat terkecil untuk estimasi model data panel [4]. Model common effect ditunjukkan pada rumus sebagai berikut.
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 + ∑ 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 (2)
2) Fixed Effect Model
Fixed Effect Model (FEM) adalah model dengan intersep berbeda-beda untuk setiap subjek cross section , tetapi slope tidak berubah seiring waktu  [3].  Model ini disebut juga dengan metode Least Square Dummy Variable (LSDV) dan

## Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jambi Menggunakan Regresi Data Panel
Nurlaily, Lucia Aridinanti, dan Zakiatul Wildani Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : luciaridinanti@gmail.com
P
untuk estimasi model FEM pendekatan yang digunakan yaitu metode Ordinary Least Square (OLS) atau teknik kuadrat terkecil [4].
Ada beberapa jenis model FEM yaitu berdasarkan koefisien slope konstan tetapi koefisien intersep bervariasi pada setiap individu. Pada model ini, diasumsikan bahwa tidak terdapat efek waktu tetapi terdapat efek yang berbeda antar individu. Variabel dummy yang digunakan adalah n-1 (sejumlah unit individu dikurangi satu)  [3].  Sehingga diperoleh persamaan model FEM sebagai berikut.
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 0 + 𝛼𝛼 1 𝐷𝐷 1 +. . . + 𝛼𝛼 𝑛𝑛−1 𝐷𝐷 𝑛𝑛−1 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 +. . . + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 (3)
Selanjutnya  berdasarkan koefisien slope konstan tetapi koefisien intersep bervariasi pada setiap waktu. Pada model ini, mengasumsikan bahwa tidak terdapat efek individu tetapi terdapat efek yang berbeda antar waktu.  Variabel  dummy yang digunakan untuk variasi waktu sebanyak T-1. Sehingga diperoleh persamaan model FEM sebagai berikut.
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝜆𝜆 0 + 𝜆𝜆 1 𝐷𝐷 1 +. . . + 𝜆𝜆 𝑇𝑇−1 𝐷𝐷 𝑇𝑇−1 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 +. . . + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 (4)

## 3) Random Effect Model
Pendekatan  Random Effect Model (REM) melibatkan korelasi antar error terms karena berubahnya  unit individu maupun waktu  Adapun persamaan umum adalah sebagai berikut.
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 𝑖𝑖 + ∑ 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝑢𝑢 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 (5)
𝛼𝛼 𝑖𝑖 merupakan nilai tetap, dapat diasumsikan sebagai variabel acak dengan nilai rata-rata dari 𝛼𝛼 , dan nilai intersep dari setiap individu adalah sebagai berikut.
𝛼𝛼 𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖 (6)
Subtitusi dari persamaan 5 dan persamaan 6 tersebut dapat dinyatakan:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 + ∑ 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 (7)
Dengan 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝜀𝜀 𝑖𝑖 + 𝑢𝑢 𝑖𝑖𝑖𝑖 Nilai 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 terdiri atas komponen error yang cross section ( 𝜀𝜀 𝑖𝑖 ) dan komponen error gabungan time series  dan  cross section ( 𝑢𝑢 𝑖𝑖𝑖𝑖 ).

## C. Pemilihan Model Regresi Data Panel
Beberapa pengujian  pada pemilihan model regresi data panel adalah sebagai berikut.
1) Uji Chow
Uji chow digunakan untuk menentukan model estimasi terbaik antara CEM dan FEM. Pengujian ini mirip dengan uji F [5]. Adapun hipotesis sebagai berikut. Hipotesis: H0: 𝛼𝛼 1 = 𝛼𝛼 2 =. . . = 𝛼𝛼 𝑛𝑛 = 0 (Model yang sesuai adalah model CEM). H1: minimal ada satu 𝛼𝛼 𝑖𝑖 ≠ 0 ; 𝑖𝑖 =  1,2, . . , 𝑛𝑛 (Model yang sesuai adalah model FEM).
Jika 𝑅𝑅 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 2 = koefisien determinasi FEM; 𝑅𝑅 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 2 = koefisien determinasi CEM,  n= jumlah unit individu,  T= jumlah unit waktu,  k= jumlah variabel predictor, maka Statistik Uji adalah:
𝐹𝐹 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 = ( 𝑅𝑅 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 2 −𝑅𝑅 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 2 )/( 𝑛𝑛−1 ) ( 1−𝑅𝑅 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 2 )/( 𝑛𝑛𝑇𝑇−𝑛𝑛−𝑘𝑘 ) (8)
Andaikan ditetapkan taraf signifikan α sebesar 5%, maka H 0 ditolak jika F hitung > 𝑭𝑭 ( 𝜶𝜶 ,( 𝒏𝒏−𝟏𝟏 ),( 𝒏𝒏𝒏𝒏−𝒏𝒏−𝒌𝒌 )) atau P value < α

## 2) Uji Hausman
Uji Hausman merupakan pengujian yang dilakukan untuk memilih model estimasi terbaik antara FEM dan REM dengan hipotesis sebagai berikut [5]. Hipotesis: H0: 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝜀𝜀 𝑖𝑖 ) = 0 (Model yang sesuai adalah model REM) H1: 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝜀𝜀 𝑖𝑖 ) ≠ 0 (Model yang sesuai adalah model FEM) Statistik uji:
𝑊𝑊 = ( 𝛽𝛽̂ 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 − 𝛽𝛽̂ 𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹 ) ′ �𝑣𝑣𝑣𝑣𝑐𝑐 ( 𝛽𝛽̂ 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 � − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑐𝑐 ( 𝛽𝛽̂ 𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹 )] −1 ( 𝛽𝛽̂ 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 − 𝛽𝛽̂ 𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹 ) (9) Jika  ditetapkan taraf signifikan α sebesar 5%, maka  H 0 ditolak jika nilai 𝑊𝑊 > 𝜒𝜒 ( 𝛼𝛼 , 𝑘𝑘 ) 2 atau P value < α .
3) Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji Lagrange Multiplier (LM) digunakan untuk mengetahui model regresi data panel yang terbaik diantara model REM dengan CEM. Adapun hipotesis sebagai berikut [6]. Hipotesis: H0: 𝜎𝜎 𝑖𝑖 2 = 0 (Model yang sesuai adalah model CEM) H1: 𝜎𝜎 𝑖𝑖 2 ≠ 0 (Model yang sesuai adalah model REM)
Statistik uji:
𝐿𝐿𝐿𝐿 = 𝑛𝑛𝑇𝑇 2 ( 𝑇𝑇−1 ) � ∑ ( 𝑇𝑇𝜀𝜀 𝑖𝑖 ) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 2 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 − 1 � 2 (10)
Jika  ditetapkan taraf signifikan α sebesar 5%, maka  H 0 ditolak jika LM > 𝝌𝝌 𝜶𝜶 , 𝑲𝑲 𝟐𝟐 atau P value < α

## D. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas terjadi pada model regresi dengan lebih dari satu variabel prediktor dimana terjadi korelasi yang kuat antar-variabel prediktor.  Salah satu cara untuk mendeteksi multikolinearitas yaitu dengan nilai Variance Inflation Factor (VIF), apabila nilai VIF kurang dari 10 maka dinyatakan tidak ada kasus multikolinearitas. Nilai  VIF dinyatakan sebagai berikut [7].
𝑉𝑉𝑉𝑉𝐹𝐹 𝑘𝑘 = 1 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐿𝐿 𝑘𝑘 ; 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐿𝐿 𝑘𝑘 = 1 − 𝑅𝑅 𝑘𝑘 2 (11)
Dimana, 𝑅𝑅 𝑘𝑘 2 merupakan koefisien determinasi dari variabel prediktor Xk yang diregresikan terhadap variabel prediktor lainnya.

## E. Pengujian Signifikansi Parameter
Dalam pengujian parameter regresi, ada dua pengujian yang harus dilakukan untuk mengetahui signifikansi dari variabel prediktor, yaitu pengujian secara serentak dan parsial.

## 1) Uji Serentak
Uji serentak dilakukan untuk melihat pengaruh dari semua variabel prediktor secara bersama-sama terhadap variabel respon. Hipotesis:
H0: 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 =. . . = 𝛽𝛽 𝐾𝐾 = 0 (Variabel  prediktor tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel respon) H1: Minimal ada satu 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ≠ 0 ; 𝑘𝑘 =  1,2, … , 𝐾𝐾 (Minimal ada satu variabel prediktor berpengaruh signifikan terhadap variabel respon Statistik uji  :
𝐹𝐹 = �∑ ∑ ( 𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑦𝑦̄ 𝑖𝑖 ) 2 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 � 𝑘𝑘 ⁄ �∑ ∑ ( 𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 2 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 � ( 𝑛𝑛𝑇𝑇−𝑘𝑘−1 ) � (12)
Jika  ditetapkan taraf signifikan α sebesar 5%, maka  H 0 ditolak jika F > F (α;k,(nT -k-1)) atau P value < α
2) Uji Parsial
Uji signifikansi secara parsial digunakan untuk melihat pengaruh masing-masing variabel prediktor terhadap variabel respon [7].
Hipotesis: H0: 𝛽𝛽 𝑘𝑘 = 0 ; 𝑘𝑘 =  1,2, … , 𝐾𝐾 (Variabel prediktor ke-k tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap variabel respon) H1: 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ≠ 0 ; 𝑘𝑘 =  1,2, … , 𝐾𝐾 (Variabel prediktor ke-k memberikan pengaruh signifikan terhadap variabel respon) Statistik Uji:
�𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 � = 𝛽𝛽� 𝑘𝑘 �𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ( 𝛽𝛽� 𝑘𝑘 ) (13)
Jika  ditetapkan taraf signifikan α sebesar 5%, maka  H 0 ditolak jika | 𝑡𝑡 | > 𝑡𝑡 ( 𝛼𝛼 2 � , 𝑛𝑛𝑇𝑇−𝑘𝑘−1 ) atau P value < α .

## F. Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah  asumsi dari pengujian sudah terpenuhi atau belum. Adapun beberapa pengujian asumsi klasik adalah sebagai berikut.

## 1) Pengujian Asumsi Residual Identik
Pengujian asumsi residual identik digunakan untuk mengetahui apakah residual telah memenuhi asumsi identik. Uji asumsi residual identik dapat dilakukan dengan menggunakan uji Glejser  [8].  Berikut merupakan hipotesis yang diperoleh.
Hipotesis: H0: Residual tidak ada heterokedastisitas atau residual bersifat identik H1: Residual ada heterokedastisitas atau residual tidak bersifat identik Statistik uji:
𝐹𝐹 = 𝐹𝐹𝐿𝐿𝑅𝑅 𝐹𝐹𝐿𝐿𝐹𝐹 = �∑ (| 𝜀𝜀 𝑚𝑚 | − | 𝜀𝜀̄ |) 2 𝑛𝑛𝑇𝑇 𝑚𝑚=1 � 𝑘𝑘 ⁄ �∑ (| 𝜀𝜀 𝑚𝑚 | − | 𝜀𝜀̄ |) 2 𝑛𝑛𝑇𝑇 𝑚𝑚=1 � ( 𝑛𝑛𝑇𝑇−𝑘𝑘−1 ) � (14)
Jika ditetapkan taraf signifikan α sebesar 5%, maka  H 0 ditolak jika F > F α(k, nt-(k+1)) atau P value < α .

## 2) Pengujian Asumsi Residual Independen
Pengujian asumsi residual independen digunakan untuk mengetahui apakah residual telah memenuhi asumsi independen. Uji asumsi residual independen dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson sebagai berikut [7]. Hipotesis: H0: 𝜌𝜌 = 0 (Residual tidak ada autokorelasi atau residual bersifat independen) H1: 𝜌𝜌 ≠ 0 (Residual Ada autokorelasi atau residual tidak bersifat independen)
Statistik uji:
𝑑𝑑 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 = ∑ ( 𝜀𝜀 𝑖𝑖 −𝜀𝜀 𝑖𝑖−1 ) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ 𝜀𝜀 𝑖𝑖 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (15)
Jika ditetapkan taraf signifikan α sebesar 5%, maka  H 0 ditolak jika d < d L atau d > 4-d L 3) Pengujian Asumsi Residual Berdistribusi Normal
Dikatakan residual telah memenuhi asumsi distribusi normal jika plot telah mengikuti garis linear. Uji distribusi normal dapat dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov sebagai berikut [8]. Hipotesis H0: Fn (X) = F0 (X) (Residual berdistribusi normal) H1: Fn (X) ≠ F0 (X) (Residual tidak berdistribusi normal) Statistik Uji:
𝐷𝐷 = 𝑆𝑆𝑢𝑢𝑆𝑆 | 𝐹𝐹 𝑛𝑛 ( 𝑥𝑥 ) − 𝐹𝐹 0 ( 𝑥𝑥 )| (16) Jika ditetapkan taraf signifikan α sebesar 5%, maka H 0 ditolak jika D hitung >D α, nT

## G. Pemilihan Model Terbaik
Ada beberapa kriteria yang digunakan untuk memilih model diantaranya yaitu R 2 , AIC dan SIC sebagai berikut.
1) Kriteria R 2
Salah satu goodness of fit dari sebuah model regresi adalah R 2 . Oleh karena itu R 2 didefinisikan berada diantara 0 dan 1. Nilai R 2 semakin mendekati 1 maka semakin baik kesesuaian modelnya [3]. Nilai R 2 dapat didefinisikan sebagai berikut.
𝑅𝑅 2 = 𝐹𝐹𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑇𝑇𝐿𝐿𝐿𝐿 = 1 − 𝑅𝑅𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑇𝑇𝐿𝐿𝐿𝐿 (17)

## 2) Kriteria Informasi Akaike (AIC)
Kriteria AIC dapat dikatakan lebih baik daripada adjusted R 2 untuk penambahan lebih banyak variabel prediktor. Dalam membandingkan dua atau lebih model, model dengan nilai AIC paling rendah merupakan model yang terbaik [3]. Nilai AIC dapat dinyatakan sebagai berikut.
𝐴𝐴𝑉𝑉𝐴𝐴 = 𝑒𝑒 2𝑘𝑘 / 𝑛𝑛 ∑ 𝑖𝑖� 𝑖𝑖 2 𝑛𝑛 = 𝑒𝑒 2𝑘𝑘 / 𝑛𝑛 𝑅𝑅𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑛𝑛 (18)

## 3) Kriteria Informasi Schwarz (SIC)
Kriteria SIC memberi timbangan yang lebih baik daripada AIC. Semakin rendah nilai SIC, semakin baik model tersebut. Maka jika ada kontradiksi antara nilai AIC dan SIC maka yang digunakan adalah kriteria SIC [3]. Nilai SIC dinyatakan sebagai berikut.
𝑆𝑆𝑉𝑉𝐴𝐴 = 𝑛𝑛 𝑘𝑘 / 𝑛𝑛 ∑ 𝑖𝑖� 2 𝑛𝑛 = 𝑛𝑛 𝑘𝑘 / 𝑛𝑛 𝑅𝑅𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑛𝑛 (19)

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan yaitu tingkat pengangguran terbuka sebagai variabel respon (Y)  dengan skala rasio dan satuan persen (%). Untuk variabel prediktor yaitu  produk domestik regional bruto (X 1 )  dengan satuan milyar rupiah, tingkat partisipasi angkatan kerja (X 2 ) dengan satuan persen (%), kepadatan penduduk (X 3 ) dengan satuan orang/km 2 , dan angkatan kerja (X 4 ) dengan satuan orang dan berskala rasio.
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data
sekunder yang diambil dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi. Data yang diambil adalah data tingkat pengangguran terbuka tahun 2017 sampai 2020 sebanyak 11 kabupaten pada Provinsi Jambi serta 4  faktor yang diduga berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka.

## B. Langkah Analisis
Langkah-langkah analisis yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: (1) Mendeskripsikan karakteristik data faktor yang berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi tahun 2017-2020. (2)  Melakukan pemodelan regresi data panel tingkat pengangguran terbuka Provinsi Jambi tahun 2017-2020. (3) Melakukan pemilihan model regresi data panel meng- gunakan uji Chow, uji Hausman dan uji Lagrange Multiplier (LM).  (4)  Melakukan uji multikolinearitas. (5) Melakukan pengujian signifikansi parameter dari model yang terpilih secara serentak dan parsial. (6) Melakukan pengujian asumsi residual yang terdiri dari asumsi identik, asumsi independen dan asumsi berdistribusi normal. (7) Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Pemodelan Regresi Data Panel
Pemodelan yang dilakukan penelitian ini yaitu dengan menggunakan model common effect, fixed effect dan random effect . Berikut merupakan hasil analisis dari hasil penelitian ini.
1) Model Common Effect Estimasi model CEM adalah sebagai berikut.
𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 17,259 − 1,47 × 10 −5 𝑃𝑃𝐷𝐷𝑅𝑅𝐵𝐵 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,203 𝑇𝑇𝑃𝑃𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 0,001 𝐾𝐾𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 2,16 × 10 −6 𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 Berdasarkan model CEM diatas  dilakukan dengan menggabungkan seluruh data tanpa membedakan efek tahun maupun efek kabupaten/kota. Model CEM memiliki nilai koefisien determinasi sebesar 63,38%.

## 2) Model Fixed Effect
Model FEM memiliki dua jenis yaitu model FEM efek individu dan FEM efek waktu. Berikut merupakan hasil estimasi model FEM efek individu.
𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼� 𝑖𝑖 − 7,986 − 4,12 × 10 −5 𝑃𝑃𝐷𝐷𝑅𝑅𝐵𝐵 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,0623 𝑇𝑇𝑃𝑃𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 0,0457 𝐾𝐾𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 9,72 × 10 −6 𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 Model FEM efek individu mengasumsikan bahwa tidak terdapat efek waktu tetapi terdapat efek yang berbeda antar individu. Model FEM efek individu diatas memiliki nilai koefisien determinasi sebesar 80,99%.
Adapun berikut merupakan hasil estimasi model FEM efek waktu.
𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝜆𝜆̂ 𝑖𝑖 + 19,565 − 5,95 × 10 −6 𝑃𝑃𝐷𝐷𝑅𝑅𝐵𝐵 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,2357 𝑇𝑇𝑃𝑃𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 0,00103 𝐾𝐾𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 6,68 × 10 −7 𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 Model FEM efek waktu diatas mengasumsikan bahwa tidak terdapat efek individu tetapi terdapat efek yang berbeda antar waktu, dengan nilai koefisien determinasi sebesar 73,18%.
3) Model Random Effect Hasil estimasi model REM adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Uji Multikolinearitas Variabel VIF X1 1,57 X2 1,15 X3 1,91
X4 2,42 Tabel 2.
Pengujian Parsial Model FEM Efek Individu Variabel t hit t (0,025,39) P value PDRB -0,323 2,331 0,749 TPAK -0,576 2,331 0,569 Kepadatan Penduduk 2,746 2,331 0,010 Angkatan Kerja 0,236 2,331 0,815 Tabel 3. Estimasi Model FEM Efek Individu Variabel Koefisien t hit P value Konstan -13,406 -0,913 0,369 ln PDRB 0,089 0,107 0,916 ln TPAK -2,535 -1,002 0,325 ln KP -0,825 -0,679 0,503 ln AK 2,373 1,095 0,283 Tabel 4. Pengujian Parsial Model FEM Efek Waktu Variabel t hit t (0,025,39) P value TPAK -6,029 2,328 0,000 Kepadatan Penduduk 5,779 2,328 0,000
Tabel 5. Estimasi Model FEM Efek Waktu Variabel Koefisien t hit P value Konstan 19,452 6,091 0,000 ln TPAK -4,4676 -6,000 0,000 ln KP 0,1448 4,191 0,000 Tabel 6. Pemilihan Model Terbaik Kriteria Model FEM Individu FEM Waktu R 2 82,16% 68,42% AIC 0,0658 0,2282 SIC 0,6741 0,4715 Asumsi Teridentifikasi adanya multikolinearitas  Terpenuhi Tabel 7. Nilai Intersep Model FEM Efek Waktu Tahun 𝜆𝜆̂ 𝑖𝑖 2017 -0.008785 2018 -0.002249 2019 -0.149353 2020 0.160387
Tabel 8. Model FEM Efek Waktu Tahun Model 2017 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑦𝑦 � 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 19,443 − 4,4676 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑇𝑇 𝑃𝑃𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 0,1448 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝐾𝐾 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 2018 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑦𝑦 � 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 19,449 − 4,4676 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑇𝑇 𝑃𝑃𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 0,1448 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝐾𝐾 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 2019 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑦𝑦 � 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 19,303 − 4,4676 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑇𝑇 𝑃𝑃𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 0,1448 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝐾𝐾 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 2020 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑦𝑦 � 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 19,612 − 4,4676 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑇𝑇 𝑃𝑃𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 0,1448 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝐾𝐾 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 15,243 − 1,89 × 10 −5 𝑃𝑃𝐷𝐷𝑅𝑅𝐵𝐵 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,174 𝑇𝑇𝑃𝑃𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 0,00104 𝐾𝐾𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 3,05 × 10 −6 𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 Pada model REM diatas melibatkan korelasi antar error terms karena berubahnya unit individu maupun waktu, dengan menggunakan model REM menghasilkan koefisien determinasi sebesar 50,83%.

## B. Pemilihan Model Regresi Data Panel
Setelah mengestimasi model CEM, FEM dan REM dilanjutkan dengan memilih model terbaik dari ketiga model tersebut  menggunakan uji chow , uji hausman dan uji Lagrange Multiplier (LM). Hasil uji chow diperoleh nilai Fhitung sebesar 2,685 lebih besar dari F0,05;10;29 sebesar 2,177 dengan Pvalue sebesar 0,0185 lebih kecil dari taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 maka diputuskan Tolak H0 yang berarti bahwa model yang sesuai adalah model FEM.
Kemudian hasil dari uji hausman diperoleh nilai W sebesar 14,571 lebih besar dari 𝜒𝜒 ( 0 , 05 ; 4 ) 2 sebesar 9,488 dengan Pvalue sebesar 0,0057  lebih kecil dari taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 maka diputuskan Tolak H0 yang berarti bahwa model yang sesuai adalah model FEM.
Berdasarkan kesimpulan dari Uji Chow dan Uji Hausman yaitu model yang sesuai adalah model FEM, maka Uji Lagrange Multiplier (LM) tidak dilakukan.

## C. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan linear antar variabel prediktor. Uji multikolinearitas dapat dilihat dengan nilai VIF ditunjukkan pada Tabel 1. Tabel 1  menunjukkan bahwa nilai VIF dari seluruh variabel prediktor memiliki nilai kurang dari 10 yang berarti bahwa tidak terdapat multikolinearitas pada masing- masing variabel tersebut.

## D. Pemodelan FEM Efek Individu
1) Pengujian Signifikansi Parameter Model FEM Efek Individu
Pengujian parameter model FEM efek individu dilakukan dua pengujian yaitu pengujian secara serentak dan pengujian secara parsial. Berdasarkan hasil  pengujian signifikansi parameter secara serentak diperoleh nilai Fhitung  sebesar 8,824  lebih besar dari F0,05;4;39  sebesar 2,612  dengan Pvalue  sebesar 0,000 lebih kecil dari taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 maka diputuskan tolak H0 yang berarti bahwa minimal ada satu variabel prediktor memberikan pengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka.
Selanjutnya dilakukan pengujian signifikansi parameter secara parsial dan didapatkan hasil pada Tabel 2.
Tabel 2  menunjukkan bahwa kepadatan penduduk memiliki nilai thit dari lebih besar dari t(0,025,39) sebesar 2,331 dengan nilai Pvalue yang kurang dari taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 sehingga  Tolak H0  yang berarti bahwa kepadatan penduduk  memberikan pengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka.  Sedangkan PDRB, TPAK dan angkatan kerja memiliki nilai thit dari lebih kecil dari t(0,025,39) sebesar 2,331 dengan nilai Pvalue yang lebih dari taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 sehingga Gagal Tolak H0  yang berarti bahwa PDRB, TPAK dan angkatan kerja tidak  memberikan pengaruh signifikan terhadap tingkat
pengangguran terbuka.
2) Pengujian Asumsi Residual Model FEM Efek Individu
Pengujian asumsi residual  dilakukan  untuk menguji apakah  pada model FEM efek individu  telah memenuhi asumsi identik, independen dan berdistribusi normal.
Pada pengujian asumsi residual identik didapatkan hasil yaitu residual ada heterokedastisitas atau residual tidak bersifat identik, kemudian dilakukan penanganan menggunakan transformasi ln. Berdasarkan hasil penanganan asumsi residual identik diperoleh nilai Fhitung sebesar 1,22 lebih kecil  dari F0,05;4;39  sebesar 2,61  dengan Pvalue sebesar 0,311  lebih besar  dari taraf signifikan  ( α ) sebesar 0,05 sehingga dapat diputuskan Gagal Tolak H0 yang berarti bahwa residual bersifat identik.
Selanjutnya dilakukan pengujian asumsi residual independen, berdasarkan hasil yang diperoleh nilai d sebesar 2,378 lebih besar dari nilai dL sebesar 1,326 dan lebih kecil dari nilai 4-dL sebesar 2,674 maka diputuskan Gagal Tolak H0 yang artinya residual bersifat independen.
Berdasarkan hasil pengujian asumsi residual berdistribusi normal didapatkan nilai  Dhitung  sebesar 0,111  lebih kecil dari  D0,05,44  sebesar 0,205  dengan nilai Pvalue  sebesar 0,150 lebih besar dari taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 sehingga  diputuskan Gagal Tolak H0  yang berarti bahwa residual telah berdistribusi normal.
3) Estimasi Model FEM Efek Individu
Setelah dilakukan pengujian asumsi residual serta penanganan asumsi residual identik menggunakan transformasi ln sehingga didapatkan model akhir pada FEM efek individu.  Tabel 3  dapat dilihat bahwa dengan taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 maka tidak terdapat variabel yang signifikan karena nilai P value lebih dari 0,05. Sehingga tidak ada variabel yang masuk ke dalam model FEM efek individu.
E. Pemodelan FEM Efek Waktu
1) Pengujian Signifikansi Parameter Model FEM Efek Waktu
Ada dua pengujian signifikansi parameter model FEM efek waktu yaitu pengujian secara serentak dan pengujian secara parsial. Pertama dilakukan pengujian parameter secara serentak pada model FEM efek waktu kemudian dilanjutkan dengan pengujian secara parsial dan didapatkan variabel yang signifikan yaitu TPAK dan kepadatan penduduk.
Berdasarkan hasil pengujian secara serentak dengan variabel independen yang signifikan diperoleh nilai Fhitung sebesar 20,67  lebih besar dari F0,05;2;41  sebesar 3,226 dengan Pvalue sebesar 0,000 lebih kecil dari taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 yang berarti bahwa minimal ada satu variabel prediktor memberikan pengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka.
Selanjutnya dilakukan pengujian parameter secara parsial dengan variabel independen yang signifikan diperoleh hasil pada Tabel 4.
Tabel 4  menunjukkan bahwa variabel TPAK dan kepadatan penduduk memiliki nilai t hit dari lebih besar dari t (0,025,41) sebesar 2,328 dengan nilai P value yang kurang dari taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 sehingga kesimpulannya yaitu TPAK dan kepadatan penduduk memberikan pengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka.

## 2) Pengujian Asumsi Residual Model FEM Efek Waktu
Terdapat beberapa asumsi yang harus terpenuhi pada model FEM efek waktu yaitu asumsi residual identik, independen dan berdistribusi normal.
Pada pengujian asumsi residual identik diperoleh hasil bahwa residual tidak identik, maka dilakukan penanganan menggunakan transformasi ln. Sehingga diperoleh hasil penanganan asumsi identik yaitu nilai Fhitung sebesar 2,13 lebih kecil  dari F0,05;2;41  sebesar 3,23  dengan  Pvalue sebesar 0,082  lebih besar  dari taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 maka kesimpulannya adalah  residual  tidak  ada heterokedastisitas atau residual bersifat identik.
Berdasarkan hasil pengujian asumsi residual independen didapatkan nilai d sebesar 1,778  lebih besar dari nilai dL sebesar 1,326 dan lebih kecil dari nilai 4-dL sebesar 2,674 maka dapat disimpulkan yaitu residual bersifat independen.
Dan yang terakhir yaitu pengujian asumsi residual berdistribusi normal diperoleh hasil yaitu nilai  Dhitung sebesar 0,060 lebih kecil dari D0,05,44 sebesar 0,205 serta nilai Pvalue sebesar 0,150 lebih besar dari taraf signifikan ( α ) sebesar 0,05 maka dapat disimpulkan  residual telah berdistribusi normal.

## 3) Estimasi Model FEM Efek Waktu
Setelah melakukan pengujian asumsi residual dan penanganan pada asumsi identik menggunakan transformasi ln, sehingga diperoleh model akhir FEM efek waktu pada Tabel 5.
Berdasarkan Tabel 5 dapat diketahui bahwa dengan taraf signifikan  ( α ) sebesar 0,05 maka  terdapat dua variabel memiliki nilai P value kurang dari 0,05, sehingga disimpulkan bahwa variabel TPAK dan kepadatan penduduk berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi.
Oleh karena itu, pada Tabel 5 dapat dibentuk persamaan model FEM efek waktu adalah sebagai berikut.
𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑦𝑦 � 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝜆𝜆̂ 𝑖𝑖 + 19,452 − 4,4676 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑇𝑇 𝑃𝑃𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 0,1448 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝐾𝐾 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖
Model diatas memiliki nilai koefisien determinasi sebesar 68,42%, dimana variabel TPAK dan kepadatan penduduk mampu menjelaskan tingkat pengangguran terbuka sebesar 68,42% dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

## F. Pemilihan Mo del Terbaik
Pada pemilihan model terbaik ada beberapa kriteria untuk memilih model. Hasil pemilihan model ditunjukkan pada Tabel 6.  Tabel 6  menunjukkan bahwa model yang terpilih yaitu dengan menggunakan model FEM individu. Model FEM individu memenuhi kriteria  R 2 dan AIC, akan tetapi dapat dilihat pada Tabel 6 dengan nilai R 2 sebesar 82,16% tidak ada variabel yang signifikan sehingga diidentifikasi terdapat kasus multikolinearitas pada model FEM individu. Oleh karena itu model yang sesuai untuk memodelkan tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi yaitu menggunakan model FEM efek waktu dengan nilai koefisien determinasi sebesar  68,42%. Berikut merupakan persamaan yang terbentuk.
𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑦𝑦 � 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝜆𝜆̂ 𝑖𝑖 + 19,452 − 4,4676 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝑇𝑇 𝑃𝑃𝐴𝐴𝐾𝐾 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 0,1448 𝑙𝑙𝑛𝑛 𝐾𝐾 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 Model diatas memberikan informasi bahwa variabel TPAK berpengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran terbuka atau dapat dikatakan bahwa peningkatan TPAK akan mengurangi tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi. Sedangkan variabel kepadatan penduduk berpengaruh positif atau dapat dikatakan bahwa peningkatan kepadatan penduduk akan meningkatkan tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi. Model diatas juga dapat diketahui bahwa apabila TPAK naik sebesar 1% maka akan menurunkan tingkat pengangguran sebesar 4,4676%. Jika kepadatan penduduk naik sebesar 1% maka akan meningkatkan tingkat pengangguran terbuka sebesar 0,1448%.
Selain itu model diatas dapat diketahui bahwa setiap waktu memiliki estimasi nilai intersep yang berbeda. Tabel 7 merupakan nilai intersep dari masing-masing tahun.
Berdasarkan Tabel 7  untuk mendapatkan intersep persamaan pada setiap tahun maka dapat menjumlahkan intersep  persamaan  umum dengan intersep pada masing- masing tahun sehingga diperoleh persamaan pada masing- masing tahun pada Tabel 8.
Tabel 8 dapat diketahui jika TPAK naik sebesar 1% maka akan  menurunkan  tingkat pengangguran terbuka sebesar 4,4676%. Jika kepadatan penduduk naik sebesar 1% maka akan meningkatkan tingkat pengangguran terbuka sebesar 0,1448%.  Tingkat pengangguran terbuka pada tahun 2017 dan 2018 tidak terdapat perbedaan yang signifikan dengan tahun 2020. Sedangkan tingkat pengangguran terbuka pada tahun 2019 terdapat perbedaan yang signifikan dengan tahun 2020.

## V. KESIMPULAN
Dari hasil analisis yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa faktor yang berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi adalah tingkat partisipasi angkatan kerja dan kepadatan penduduk. Model yang sesuai untuk tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi yaitu dengan menggunakan estimasi Fixed Effect Model (FEM) efek waktu dengan nilai koefisien determinasi sebesar 68,42%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan Pusat Statistik, Keadaan Ketenagakerjaan Provinsi Jambi Agustus 2019 , 1st ed. Jambi: Badan Pusat Statistik Kota Jambi, 2019.
[2]  H. Pratiwi, A. N. Prawastyorini, and S. Sugiyanto, “Analisis data panel pada tingkat pengangguran terbuka kabupaten/kota di Pulau Jawa,” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 16, no. 1, pp. 51–57, 2019, doi: https://doi.org/10.20956/jmsk.v16i1.6713.
[3]  D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: McGraw-Hill, 2004, ISBN: 0070597936.
[4]  I. Ahmaddien, EVIEWS 9: Analisis Regresi Data Panel , 1st ed. Gorontalo: Ideas Publishing, 2020, doi: 10.31237/osf.io/49x7e.
[5]  W. . Greene, Econometric Analysis of Panel Data , 5th ed. New Jersey: Prentice Hall, 2003, ISBN: 9783030539535.
[6]  Setiawan and Kusrini, Ekonometrika , 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2010.
[7]  R. Kurniawan and B. Yuniarto, Analisis Regresi: Dasar dan Penerapannya dengan R , 1st ed. Jakarta: Kencana, 2016,  ISBN: 9786024220341.
[8]  A. J. R. and W. W. D., Applied Multivariate Statistical Analysis , 6th ed. United States: Prentice Hall, 2007, ISBN: 9780131877153.