## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## Analisis Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Maluku Tahun 2018-2022
Jihan Tsabitah Farah Aqilah 1 , Hasna Nafiah Fadila 2 , Femia Nur Adinta 3 , Rina Dini Mariati Sihombing 4 Program Studi Pembangunan Ekonomi Kewilayahan, Universitas Gadjah Mada E-mail: jihantsabitahfarahaqilah@gmail.com 1 , hasna.fadila.hf@gmail.com 2 , femianuradinta@gmail.com 3 , dinirina78@gmail.com 4
Article History: Received: (diisi oleh editor) Revised: (diisi oleh editor) Accepted: (diisi oleh editor)
Abstract: Pengangguran telah menjadi isu penting di beberapa negara, termasuk Indonesia. Tingkat pengangguran terbuka (TPT) di Provinsi Maluku adalah yang tertinggi di Indonesia. Riset ini bermaksud guna menganalisis pengaruh Kepadatan Penduduk (KP), Laju Pertumbuhan Ekonomi (LPE), serta Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) terhadap TPT di seluruh provinsi dan kota di Maluku antara tahun 2018 dan 2022. Dalam menganalisis hal itu, peneliti memakai data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS). Temuan studi memperlihatkan jika KP, LPE, dan RLS berpengaruh signifikan terhadap TPT, dengan model Fixed Effect menjadi pendekatan yang paling efektif.
Keywords: Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), Kepadatan Penduduk, Laju Pertumbuhan Ekonomi, Rata-Rata Lama Sekolah, Fixed Effect Model

## PENDAHULUAN
Pengangguran telah lama menjadi masalah penting di banyak negara, termasuk Indonesia. Masalah ini menjadi makin memprihatinkan karena jumlah orang yang menganggur selalu mengalami peningkatan tiap tahunnya. Pengangguran diartikan sebagai situasi saat individu yang ada dalam usia kerja serta ingin bekerja tidak bisa memperoleh pekerjaan (Sukirno, 2016). Kompleksitas dalam mengatasi pengangguran dipengaruhi adanya faktor dari diri sendiri (internal) dan faktor luar (eksternal). Faktor internal mencakup kurangnya motivasi di antara para pencari kerja dan kurangnya atau tidak adanya keterampilan khusus. Faktor eksternal mencakup ketidaksesuaian antara banyaknya pekerjaan yang ada dengan banyaknya angkatan kerja dimana terus bertambah, persaingan yang ketat di pasar kerja, dan pengaruh-pengaruh lainnya.
Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) adalah isu penting dalam pembangunan ekonomi Provinsi Maluku. Berdasarkan data dari BPS Indonesia pada Agustus 2022, TPT di Provinsi Maluku sejumlah 6,88 persen, turun tipis 0,05 poin persentase dari Agustus 2021. Dengan tingkat pengangguran terbuka sejumlah 6,88 persen pada tahun 2022, terdapat sekitar 59.737 orang yang menganggur di Maluku. Tingginya angka pengangguran ini menempatkan Maluku sebagai salah satu dari sepuluh provinsi dengan tingkat pengangguran terbuka tertinggi pada tingkat Indonesia. Riset ini dilaksanakan dengan maksud guna menganalisis pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah (RLS), Laju Pertumbuhan Ekonomi, dan Kepadatan Penduduk terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di seluruh kabupaten/kota di Provinsi Maluku selama periode 2018-2022. Variabel yang dipakai sebagai faktor independen dari riset ini, yang pertama adalah rerata lama sekolah menggambarkan tingkat pendidikan penduduk. Tingkat pendidikan yang lebih tinggi umumnya meningkatkan keterampilan dan pengetahuan individu, memperluas kesempatan kerja
dan mengurangi risiko pengangguran (Suwin, A.R., 2016). Sebaliknya, tingkat pendidikan yang rendah dapat menyebabkan daya saing yang lebih rendah di pasar kerja, yang berkontribusi pada tingkat pengangguran yang lebih tinggi. Sedangkan pada variabel Laju Pertumbuhan Ekonomi adalah indikator penting yang menggambarkan seberapa cepat perekonomian suatu wilayah berkembang. Pertumbuhan ekonomi yang tinggi biasanya mencerminkan peningkatan kegiatan ekonomi dan penciptaan pekerjaan baru, yang dapat berkontribusi dalam menurunkan tingkat pengangguran (Amir, 2007). Sebaliknya, tingkat pertumbuhan ekonomi yang rendah atau negatif dapat mengindikasikan stagnasi atau penurunan kegiatan ekonomi, yang berpotensi memperburuk masalah pengangguran. Di Provinsi Maluku, memahami dinamika pertumbuhan ekonomi menjadi sangat penting untuk mengidentifikasi peluang dan tantangan dalam penciptaan lapangan kerja. Sedangkan variabel selanjutnya adalah kepadatan penduduk yang mengacu pada jumlah orang per satuan luas lahan. Kepadatan penduduk yang tinggi dapat menyebabkan persaingan yang ketat untuk mendapatkan pekerjaan, yang berpotensi meningkatkan tingkat pengangguran bila tidak diimbangi dengan penciptaan lowongan pekerjaan yang layak (Sari, S.A. & Pangestuty, F. W., 2022). Di daerah dengan kepadatan penduduk yang rendah, tantangannya mungkin berbeda, seperti terbatasnya akses ke fasilitas dan peluang ekonomi. Menganalisis kepadatan penduduk dapat memberikan wawasan terkait bagaimana distribusi penduduk mempengaruhi dinamika pasar tenaga kerja dan tingkat pengangguran.
Dengan mempertimbangkan konteks yang telah diuraikan, tujuan utama riset ini adalah guna mengidentifikasi dan menganalisis faktor dimana berperan dalam menentukan tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Maluku pada periode 2018 hingga 2022. Pemahaman terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi itu diharapkan dapat membantu merumuskan kebijakan yang efektif untuk mengurangi pengangguran dan meningkatkan kesejahteraan penduduk di provinsi ini. Riset ini memakai pendekatan kuantitatif dengan memakai analisis data sekunder dimana mencakup berbagai variabel ekonomi dan sosial yang relevan. Riset ini diharapkan bisa menyediakan wawasan yang lebih komprehensif terkait dinamika pengangguran di Maluku dan menjadi referensi bagi para pembuat kebijakan dalam mengembangkan strategi ekonomi yang berkelanjutan.

## LANDASAN TEORI
Laju Pertumbuhan Ekonomi Perubahan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) mencerminkan pertumbuhan ekonomi di suatu wilayah, dimana salah satu indikator keberhasilan pelaksanaan pembangunan dimana dapat dipakai selaku ukuran makro. Di sisi lain, PDRB sendiri berasal dari jumlah total pendapatan dimana dihasilkan oleh semua unit dalam suatu wilayah tertentu, atau berasal dari jumlah total pendapatan dimana dihasilkan oleh semua unit ekonomi di suatu wilayah. makin tinggi tingkat pertumbuhan ekonomi di suatu wilayah, maka makin baik pula kegiatan ekonomi di wilayah itu. Pertumbuhan ekonomi suatu wilayah dikaitkan dengan tingkat PDRB akhir pada tingkat harga konstan (Todaro & Smith, 2020). Dengan meningkatnya pertumbuhan ekonomi, maka produksi barang dan jasa juga meningkat yang dapat menyerap banyak tenaga kerja. Dengan demikian, pengangguran berkurang dan kemiskinan menurun.
Perubahan PDRB dari tahun ke tahun tidak hanya diakibatkan karena variasi kegiatan ekonomi, tapi juga karena perubahan harga. Dengan demikian, penting untuk menentukan perubahan aktual dalam aktivitas ekonomi dengan menghilangkan dampak perubahan harga pada nilai PDRB. Hal ini dilaksanakan dengan memakai harga konstan untuk menghitung pertumbuhan ekonomi, untuk memastikan jika perhitungan itu mencerminkan pertumbuhan riil

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
dalam volume produksi tanpa efek fluktuasi harga (inflasi/deflasi). Dengan pendekatan harga konstan ini, pertumbuhan ekonomi riil bisa dihitung secara akurat.
Salah satu cara untuk mengukur pertumbuhan ekonomi suatu daerah adalah dengan membandingkan PDRB tahun berjalan (PDRBt) dengan PDRB tahun sebelumnya (PDRBt-1). Agus Widodo (2021) menjelaskan jika awal pertumbuhan ekonomi dikemukakan dalam bentuk persentase, serta periode dimana dipakai guna menghitung awal pertumbuhan ekonomi adalah 1 tahun. Salah rumus sederhana dimana dipakai guna melawan pertumbuhan adalah:
Rata-Rata Lama Sekolah Satu-satunya indikator ekonomi makro dimana bisa dipakai guna mengukur kesuksesan proyek konstruksi adalah tingkat pertumbuhan ekonomi dimana ditentukan oleh perubahan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) suatu daerah. PDRB dimaknai selaku jumlah total pendapatan yang dihasilkan oleh seluruh unit di suatu wilayah tertentu, atau dengan kata lain, sebagai jumlah total pendapatan yang dihasilkan oleh seluruh unit dalam suatu wilayah yang berorientasi pada ekonomi. Ketika tingkat pertumbuhan ekonomi suatu daerah meningkat, maka aktivitas ekonomi di daerah itu juga cenderung meningkat. Penurunan ekonomi suatu wilayah dikaitkan dengan penurunan akhir PDRB pada nilai tukar konstan (Todaro & Smith, 2020). Saat pertumbuhan ekonomi meningkat, produksi barang dan jasa juga meningkat, yang dapat mengakibatkan peningkatan jumlah kehilangan pekerjaan. Dengan demikian, kemiskinan menurun dan pengangguran berkurang.
TPT Menurut Borjas (2016), tenaga kerja adalah komponen penting bagi pertumbuhan ekonomi negara. Teori-teori ekonomi membantu kita memahami faktor-faktor dimana mempengaruhi penyerapan tenaga kerja sekaligus bagaimana perubahan dalam faktor-faktor ini dapat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi secara keseluruhan. Menurut teori penawaran dan permintaan tenaga kerja, ada empat faktor utama yang mempengaruhi penyerapan tenaga kerja: tingkat pengangguran, tingkat partisipasi angkatan kerja, jumlah penduduk, dan ketersediaan lapangan kerja. Peningkatan permintaan tenaga kerja biasanya mengikuti peningkatan penyerapan tenaga kerja. Namun, kebijakan ketenagakerjaan, tingkat keterampilan tenaga kerja, dan kemajuan teknologi juga mempengaruhi tingkat penyerapan tenaga kerja.
Okun’s Law Arthur Okun, seorang ahli ekonomi terkenal, adalah orang pertama yang membahas Isu ini muncul pada tahun 1960-an, dan praktik yang dihasilkan kemudian disebut sebagai Hukum Okun (Ordonansi 1962). Karena output adalah fungsi dari partisipasi angkatan kerja dalam proses produksi, ada korelasi positif antara pertumbuhan ekonomi dan tingkat pengangguran di suatu negara, menurut Federal Reserve Bank of St Louis, "dimaksudkan guna memberi tahu kita berapa banyak PDB suatu negara dimana mungkin hilang saat tingkat pengangguran ada di atas tingkat alamiahnya, yakni antara 4,5 hingga 5,0 persen." Namun, karena lapangan kerja adalah yang memisahkan pengangguran dari angkatan kerja, maka ada korelasi negatif antara output dan pengangguran. Saat ini, Hukum Okun terutama diterapkan sebagai pedoman umum untuk menganalisis hubungan antara lapangan kerja dan pertumbuhan. "Aturan praktis yang
mendefinisikan hubungan antara variasi tingkat pertumbuhan PDB dan tingkat pengangguran" adalah bagaimana Bernanke (2012) merangkum ide-ide dasar Okun.
Menurut Okun, pertumbuhan PDB riil harus mendekati tingkat pertumbuhan potensial untuk menjaga tingkat pengangguran tetap stabil karena adanya peningkatan pasokan tenaga kerja dan produktivitas yang berkelanjutan. Akibatnya, ekonomi perlu tumbuh lebih cepat dari yang seharusnya untuk menurunkan tingkat pengangguran. Akibatnya, ekonomi harus tumbuh lebih cepat dari yang seharusnya untuk menurunkan tingkat pengangguran. Selain itu, Hukum Okun menetapkan jika pertumbuhan PDB aktual harus sekitar 2 poin persentase lebih cepat daripada pertumbuhan PDB potensial selama tahun tertentu untuk mencapai penurunan tingkat pengangguran sejumlah satu persen. Menurut aturan ini, misalnya, penurunan 1% dalam tingkat pengangguran membutuhkan tingkat pertumbuhan PDB tahunan sejumlah 4%, dengan asumsi tingkat pertumbuhan PDB sejumlah 2% (Okun, 1962).
Penelitian Terdahulu AQ Ayu dan S Subanti (2024) meneliti faktor dimana mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Banten dengan memakai regresi data panel. Pengangguran adalah masalah dimana sering ada di negara berkembang seperti Indonesia. Pada tahun 2022-2023, Provinsi Banten mempunyai tingkat pengangguran tertinggi di Indonesia. Riset ini bermaksud guna menganalisis pengaruh rata-rata lama sekolah (X1), upah minimum (X2), tingkat partisipasi angkatan kerja (X3), dan laju pertumbuhan PDRB (X4) terhadap tingkat pengangguran terbuka (TPT) di Provinsi Banten pada tahun 2013-2022. Analisis regresi data panel adalah metode analisis yang dipakai. Model terbaik yang ditemukan setelah melakukan analisis Chow dan Hausman adalah model fixed effect. Hasil akhir memperlihatkan jika, secara rata-rata, sekolah (X1) di Provinsi Banten berpengaruh negatif dan signifikan terhadap KUR; jumlah sekolah (X2) berpengaruh positif dan signifikan terhadap KUR; tingkat partisipasi kerja (X3) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap KUR; dan yang terakhir adalah PDRB perkapita (X4) yang berpengaruh negatif dan signifikan terhadap KUR (X4).
METODE PENELITIAN Metode penelitian dimana dipakai adalah analisis deskriptif kuantitatif yang memakai regresi data panel. Analisis data deskriptif kuantitatif mengacu pada representasi statistik yang membantu memahami rincian data dengan meringkas dan mengidentifikasi pola pada sampel data tertentu. Metode ini berfungsi untuk menggambarkan, menyajikan, atau meringkas data secara informatif (Aziza, N., 2020). Metode regresi panel memiliki kelebihan dimana menghasilkan derajat bebas yang lebih besar sehingga esti asi yang diperoleh tidak bias atau mendekati estimasi parameter populasi, serta menjadi solusi untuk isu penghapusan variabel (C.Hsiao dalam Ifadhotun, 2022).
Riset ini memakai data sekunder dimana diperoleh dari BPS Provinsi maluku dan juga literatur lainnya di tahun 2018-2022. Riset ini memakai 2 variabel yakni variabel independen dimana mencakup Rata-Rata Lama Sekolah (X1), laju Pertumbuhan Ekonomi (X2), dan Kepadatan Penduduk (X3). Sedangkan untuk variabel dependennya memakai Tingkat Pengangguran Terbuka (Y). Penelitian ini memiliki fokus untuk mengkaji korelasi antara variabel terikat dengan variabel bebasnya pada Provinsi Maluku pada tahun 2018-2022 dan menentukan model terbaik yang akan dipilih. Berikut adalah model persamaannya:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + …+ βnXn+e (3.1)
J

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
ika diimplementasikan kedalam penelitian ini menjadi:
TPT = β0 + β1RLS + β2LPE + β3KP + e (3.2)
Keterangan: TPT : Tingkat Pengangguran Terbuka RLS : Rata-Rata Lama Sekolah LPE : Laju Pertumbuhan ekonomi
KP : Kepadatan Penduduk
β0
: Konstanta
e
: Error
Pengolahan data dari penelitian ini memakai bantuan program Eviews 10. Untuk melakukan estimasi maka akan ada 3 pendekatan dimana dilaksanakan yakni Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM). Common Effect Model (CEM) menurut Baltagi (2005), model tanpa pengaruh individu (common effect) adalah pendekatan dimana mengkombinasikan semua data time series dan cross section menjadi satu kesatuan, kemudian memakai metode OLS (Ordinary Least Square) guna menduga parameternya. Asumsi FEM yakni karakteristik objek berbeda-beda pada setiap periode waktu, yang mengakibatkan intersep yang bervariasi untuk masing-masing objek. FEM diterapkan guna menekan adanya bias dalam penaksiran efek regresi. Random Effect Model (REM) diasumsikan jika setiap periode waktu memiliki karakteristik objek yang berbeda. Sementara FEM menguraikan mengenai perbedaan karakteristik lewat variasi pada nilai konstanta, FEM mencerminkan perbedaan karakteristik itu lewat variasi pada nilai error model (Nikmah Ifadhotun, 2022).
Setelah memilih model yang terbaik dilaksanakan uji parsial (uji t) dan uji simultan (uji F) terhadap model yang terpilih. Uji t dipakai guna menguji signifikansi tiap variabel independen (X1, X2, dan X3) secara individu, untuk menentukan pengaruh yang menonjol antara variabel Rata-Rata Lama Sekolah , laju Pertumbuhan Ekonomi, dan Kepadatan Penduduk terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka. Sedangkan pengaruh signifikan dari dua variabel independen terhadap variabel dependen secara bersamaan, ditentukan dengan memakai uji F. (Triasmoko, 2014). Kemudian dilaksanakan uji asumsi klasik dimana dipakai di riset yakni uji normalitas, uji heteroskedastisitas, serta uji multikolinearitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN (Times New Roman, size 12)
Tabel 1. Hasil Uji Chow Effects Test Prob Cross-section F 0.000 Cross-section Chi-square 0.000
Pada tabel 1 menunjukkan bahwa estimasi tersebut lolos uji Chow karena menunjukkan nilai probabilitas 0.000 baik uji F maupun chi-square. Maka model FEM lebih dipilih daripada CEM dan dilanjutkan dengan Uji Hausman.
Tabel 2. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 9.495772 3 0.0234
Berdasarkan tabel 2, estimasi tersebut lolos uji Hausman dengan nilai probabilitas kurang dari α=0,05 yakni sebesar 0.0234. Maka model FEM merupakan model pendekatan terbaik daripada REM.
Berdasarkan uji yang telah dilakukan sebelumnya, berikut merupakan model dari pendekatan FEM.
TPT = 7.616175 - 0.235947 RLS - 0.100759 LPE + 0.002585 KP
Berdasarkan persamaan di atas, nilai konstanta sebesar 7.616175 yang mengindikasikan bahwa tanpa adanya variabel independen yaitu Rata Lama Sekolah (RLS), Laju Pertumbuhan Ekonomi (LPE), Kepadatan Penduduk, maka TPT akan tetap mengalami peningkatan sebesar 7.6 satuan.
Uji Parsial (Uji t) dan Uji Simultan (Uji F)

## Tabel 3. Hasil Uji T dan Uji F pada model FEM
Variabel Koefisien Uji t Uji F Standar Error Statistik - t Prob Statistik - F Prob. C 7.616175 0.203227 37.47621 0.000 0 293.3733 0.000 0 RLS -0.235947 0.014926 -15.80808 0.000 0 LPE -0.100759 0.016615
-6.064230 0.000 0
KP
0.002585 0.000846 3.057001 0.003 9 R-Squared 0.989364 Adjusted R-squared 0.985992
Tabel 3 memperlihatkan jika nilai signifikansi uji F sejumlah 0.0000 atau dibawah tingkat signifikansi = 0.05. Maka, konstanta dan ketiga variabel independen itu yang meliputi rata lama sekolah, laju pertumbuhan ekonomi, kepadatan penduduk, secara bersama-sama memiliki pengaruh yang signifikan terhadap TPT (Tingkat Pengangguran Terbuka). Sedangkan pengaruh secara parsial dijelaskan pada hasil uji T pada tabel 1.2. Variabel rata lama sekolah, laju

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
pertumbuhan ekonomi, dan kepadatan penduduk, masing masing memiliki pengaruh yang signifikan yakni memperlihatkan angka dibawah tingkat signifikansi = 0.05. Model FEM ini memiliki koefisien determinasi (R2) sejumlah 0.989364 yang berarti jika variabel rata lama sekolah, laju pertumbuhan ekonomi, dan kepadatan penduduk mampu menjelaskan variabel sejumlah 98.93% dan sisanya adalah faktor-faktor lain diluar model itu.

## Hasil Asumsi Klasik Uji Normalitas
Gambar 1. Uji Normalitas - Jarque Bera
Pada Gambar 1.0, didapati bahwa model regresi tersebut memiliki residual yang normal karena memiliki nilai signifikansi J-B lebih dari tingkat signifikansi = 0.05.
Tabel 4. Hasil Uji Multikolinearitas RLS PDRB KPDK RLS 1 -0.00369531701342591 0.1964054941693361 LPE - 0.0036953170134259 1 1 -0.02951422869370643 KP 0.1964054941693361 -0.02951422869370643 1
Multikolinearitas terjadi apabila antar variabel dalam model yaitu RLS, LPE, KP terdapat hubungan yang kuat. Berdasarkan tabel 4, didapati bahwa tidak terjadi multikolinearitas pada residual karena nilai korelasi tersebut tidak ada yang melebihi 10.
Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dipakai untuk melihat apakah sebaran nilai residu konstan atau tidak. Model yang memiliki gejala heteroskedastisitas tidak memenuhi kriteria BLUE (Best Linear Unbiased Estimator).

## Tabel 5. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel Koefisien Std. Error Statistik-t Prob. C 0.58863 0.144653 4.069266 0.0002 RLS -0.018191 0.010624 -1.712312 0.0944
LPE 0.004425 0.011826 0.374187 0.7102 KP 0.000528 0.000602 0.876516 0.3859
Berdasarkan tabel 5, tidak ada indikasi heteroskedastisitas karena nilai probabilitasnya lebih besar dari nilai signifikansi sebesar α = 0,05.
Pengaruh Rata Lama Sekolah terhadap TPT Hasil pemodelan memperlihatkan jika rata-rata lama sekolah memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Ini sejalan dengan penelitian Johar, M.R., et al. (2023), yang menyatakan jika pendidikan adalah faktor penting dalam meningkatkan produktivitas individu karena dapat membuka peluang pekerjaan.
Pengaruh Laju Pertumbuhan Ekonomi terhadap TPT Hasil pemodelan juga menemukan jika laju pertumbuhan ekonomi (PDRB) memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap TPT, membuktikan jika Hukum Okun berlaku dalam penelitian ini, dimana ada hubungan negatif antara pertumbuhan ekonomi dan tingkat pengangguran.
Pengaruh Kepadatan Penduduk terhadap TPT Selain itu, hasil pemodelan menunjukkan bahwa kepadatan penduduk memiliki pengaruh positif signifikan terhadap TPT. Temuan ini sejalan dengan penelitian Ismayani, N. & Hura, L.M. (2022), yang menunjukkan bahwa peningkatan kepadatan penduduk meningkatkan pengangguran. Peningkatan jumlah penduduk meningkatkan permintaan pekerjaan, namun lapangan pekerjaan yang terbatas menyebabkan persaingan kerja yang lebih ketat, sehingga meningkatkan pengangguran.

## KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil mengidentifikasikan pengaruh signifikan dari Rata-Rata Lama Sekolah (RLS), Laju Pertumbuhan Ekonomi (LPE), dan Kepadatan Penduduk (KP) terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Maluku. Model Efek Tetap (Fixed Effect Model) dipilih sebagai model terbaik untuk menggambarkan hubungan ini. Pertumbuhan ekonomi yang positif dapat membantu menurunkan tingkat pengangguran terbuka, sementara tingkat pendidikan yang lebih tinggi juga berkontribusi pada pengurangan pengangguran. Namun, peningkatan kepadatan penduduk cenderung meningkatkan tingkat pengangguran terbuka. Sehingga, secara keseluruhan, hasil penelitian ini memperlihatkan jika adanya kebijakan untuk meningkatkan partisipasi angkatan kerja harus diiringi juga dengan penciptaan lapangan kerja yang memadai. Pertumbuhan ekonomi yang stabil dan berkelanjutan sangat penting untuk menurunkan tingkat pengangguran. Selain itu, peningkatan rata-rata lama sekolah juga diperlukan untuk meningkatkan kualitas dan daya saing angkatan kerja.
Penelitian ini menyarankan agar para pembuat kebijakan menitikberatkan pada perbaikan mutu pendidikan dan pembukaan peluang kerja baru sebagai strategi kunci untuk menurunkan tingkat pengangguran di Provinsi Maluku. Analisis yang mendalam terkait faktor-faktor yang dapat mempengaruhi TPT dapat membantu merumuskan kebijakan yang lebih efektif dan berkelanjutan untuk meningkatkan kesejahteraan penduduk.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 242

## DAFTAR REFERENSI
Amir, A. (2007). Pengaruh Inflasi dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Pengangguran di Indonesia. Jurnal Inflasi Dan Pengangguran, 01.
AQ Ayu dan S Subanti. (2024). Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka Di Provinsi Banten Menggunakan Regresi Data Panel. Aziza, N. (2023). Metodologi Penelitian 1: Deskriptif Kuantitatif. Bandung: Media Sains Indonesia . Badan Pusat Statistik. (2023). Jumlah Pengangguran dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Maluku 2021-2023.
Baltagi, B. (2005). Econometrics Analysis of Panel Data (3rd ed). Chicester: England: John Wiley & Sons Ltd.
Borjas, G. J. 2016. Labor Economics (Seventh). New York: The MacGrow-Hill Companies. Chalid, N., & Yusuf, Y. (2014). Pengaruh tingkat kemiskinan, tingkat pengangguran, upah minimum kabupaten/kota dan laju pertumbuhan ekonomi terhadap indeks pembangunan manusia di Provinsi Riau. Jurnal ekonomi , 22 (2), 1-12. di Nigeria, P. (2019). Does Okun’s Law Explain the Relationship between Economic Growth and Unemployment in Nigeria? . Jurnal Ekonomi Malaysia , 53(3), 153-161. Ismayani, N. & Hura, L. M., (2022) Analisis Kepadatan Penduduk Terhadap Tingkat Pengangguran Sebelum dan di Saat (COVID-19) di Kota Padang. Jurnal Azimut , Vol. 4, No. 1, 39-47.
Ifadhotun Nikmah (2022). Analisis regresi data panel terhadap indeks pembangunan manusia (IPM) kabupaten/kota di Jawa Timur tahun 2017-2021. Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika , 23 (1), 2023,35-44.
Johar, M.R., et. al (2023). Hubungan Rata-rata Lama Sekolah Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka : Mediasi Laju Pertumbuhan Ekonomi. Jurnal Kajian Pendidikan Ekonomi dan Ilmu Ekonomi , Vol. 7, No. 1, 108-118. Todaro, Michael P. & Smith, Stephen C. 2020. Economic Development.Thirteenth Edition, New York: Pearson Education Limited.
Okun, A. M. (1962). The predictive value of surveys of business intentions. The American Economic Review, 52(2), 218-225.
Putri, A. S., Indrawati, M., & Rusdiyanto, R. (2024). Analisis Dampak Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) Terhadap Potensi Pertumbuhan Investasi Domestik Dan Asing. EKOMA: Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi , 3 (5), 1-12. Putri Romhadhoni, Dita Zamrotul Faizah, Nada Afifah. (2018). Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Daerah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi DKI Jakarta. Jurnal Matematika Integratif. p- ISSN:1412-6184, e-ISSN:2549-903 Vol. 14, No. 2 (2018), pp. 115–121.
Sari, S. A. E. & Pangestuty, F. W. (2022). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Tingkat Pendidikan, Dan Produk Domestik Regional Bruto Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017 – 2020. Journal of Development Economic and Social Studies. Volume 01, Number 4, Pages 641-649. Universitas Brawijaya. DOI: http://dx.doi.org/10.21776/jdess. 2022.01.4.12.
Simanjuntak, Payaman J. (2001). Pengantar Ekonomi Sumberdaya Manusia. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Sukirno, S. (2016). Makroekonomi Teori Pengantar (Edisi Ketiga). Jakarta: Rajawali Pers. Suwin, Agustin Rahel. (2016). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Angkatan Kerja
Wanita Dalam Kegiatan Ekonomi di Samarinda. Skripsi. Program Sarjana Fakultas Ekonomi Universitas Mulawarman.
Triasmoko, D., Mukzam, M. D., & Nurtjahjono, G. E. (2014). Pengaruh pelatihan kerja terhadap kinerja karyawan (Penelitian pada karyawan PT Pos Indonesia (Persero) cabang Kota Kediri) (Vol. 12). Brawijaya University. Widodo, A. (2021) Indikator Makro Ekonomi Daerah. Edited by Guepedia.