Penerapan Regresi Data Panel pada Permasalahan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat
Siti Fatonah 1 , Fenny Fitriani 2 , Artanti Indrasetianingsih 3
1 Universitas PGRI Adi Buana Surabaya, sitifatonah.agustus@gmail.com
2 Universitas PGRI Adi Buana Surabaya, fenny_f@unipasby.ac.id
3 Universitas PGRI Adi Buana Surabaya, artanti.indra@unipasby.ac.id
Abstract. The indicator used to measure unemployment is the Open Unemployment Rate  (TPT).  West  Java  Province  is  a  high-ranking  TPT  contributor  province  and during 2018-2021 is always in the top three compared to other provinces in Indonesia. West Java has a different unemployment rate every year and between districts / cities. Panel  data  regression  is  a  regression  technique  that  combines  time  series  data  and corss section. In estimating panel data regression models, there are three approaches, namely the Commond Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (CEM) and Random Effect Model (REM). To choose the best model, it uses three tests, namely the Chow test,  the  Hausman  test  and  the  Lagrange  Multiplier  test.  In  this  study,  regression analysis of panel data was carried out to determine the factors that influence the open unemployment rate in West Java province. The results of the analysis obtained the best  model  of  FEM  between  individuals  and  time  with  an value  of  0.9410  or 94.10%. Factors that have a significant effect on the open unemployment rate are the district/city minimum wage, education index and percentage of poor people.
Keywords: TPT, unemployment, panel data, Jawa Barat, FEM
Abstrak. Indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur pengangguran  adalah  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Provinsi jawa barat merupakan provinsi penyumbang TPT yang tergolomg tinggi dan selama tahun 2018-2021 selalu berada diposisi tiga besar dibanding provinsi lain yang berada di Indonesia. Jawa barat mempunyai tingkat pengangguran yang berbeda setiap tahunnya maupun  antar kabupaten/kota. Regresi data  panel  merupakan  teknik  regresi  yang  mengabungkan  data  data  runtun  waktu (time series ) dan data silang ( corss section ). Dalam estimasi model regresi data panel terdapat  tiga  pendekatan  yaitu Commond  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (CEM) dan Random Effect Model (REM). Untuk memilih model terbaik yaitu dengan menggunakan  tiga  uji  yaitu  uji  Chow,  uji  Hausman  dan  uji  Lagrange  Multiplier. Dalam penelitian ini dilakukan analisis regresi data panel untuk mengetahui faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  di  provinsi  Jawa Barat. Hasil analisis didapatkan model terbaik FEM antar individu dan waktu dengan nilai sebesar  0,9410  atau  sebesar  94,10%.  Faktor-faktor  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  adalah  upah  minimum kabupaten/kota, indeks pendidikan dan persentase penduduk miskin.
Kata Kunci: TPT, pengangguran, data panel , Jawa Barat, FEM

## 1  Pendahuluan
Satu  permasalahan  makro  yang  dihadapi  masyarakat  adalah  masalah pengangguran.  Untuk  mengetahui  kedalaman  permasalahan  ini,  dilakukan pengukuran  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT).  Besaran  dari  TPT  ini mengindikasikan  besarnya  penduduk  yang  termasuk  kedalam  pengangguran. Terget besarnya TPT di Indonesia ditetapkan antara 5,5-6,2%, akan tetapi besaran TPT  di  Indonesia  pada  tahun  2021  masih  pada  6,49%.  Dengan  kata  lain,  TPT Indonesia  ini  masih  berada  di  atas  target  yang  ditetapkan.  Jika  besaran  TPT  ini dilihat pada masing-masing provinsi, sebaran TPT pada tiap provinsi sangat tidak merata. Akan tetapi dalam rentang 2018-2021, Provinsi Jawa Barat merupakan satu provinsi  yang selalu masuk  dalam 3 besar provinsi  yang menyumbang tingginya nilai TPT Indonesia. Sesuai dengan data yang dikeluarkan oleh BPS per Agustus, dari  tahun  2018-2021  besar  TPT  Provinsi  Jawa  Barat  selalu  lebih  besar  dari  8% bahkan pada tahun 2020 besar nilai TPT Provinsi Jawa Barat mencapai 10,46% [1].
Gambar 1 Grafik TPT Jawa Barat dan Indonesia tahun 2015-2022
Besarnya  nilai  TPT  Provinsi  Jawa  Barat  ini  menandakan  bahwa  belum maksimalnya penanganan jika dibandingkan dengan provinsi yang lain. Akan tetapi, jika dikaji lebih lanjut didapatkan bahwa nilai sebaran dari TPT Provinsi Jawa Barat ini sangat berbeda-beda untuk setiap kabupaten/kotanya. Berdasarkan hal tersebut, maka  dapat  dilakukan  pengkajian  untuk  mencari  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhi TPT Provinsi Jawa Barat yang didasarkan pada kabupaten/kota-nya. Sehingga pada artikel ini akan dibahas mengenai analisis faktor-faktor yang diduga mempengaruhi  besarnya  nilai  TPT  Provinsi  Jawa  Barat  dengan  menggunakan metode regresi data panel.
Pemilihan metode regresi data panel ini didasarkan pada data dari TPT Provinsi Jawa  Barat  dan  faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhinya  merupakan  data gabungan  antara  data  berdasaran  wilayah  ( cross  section )  dan  data  berdasarkan waktu  ( time  series )  [2].  Selain  itu,  penggunaan  metode  ini  juga  didukung  oleh penelitian-penelitian  terdahulu  yang  memanfaatkan  metode  data  panel  dalam menganalisis  faktor-faktor  yang  terkait  dengan  TPT  [3-8].  Akan  tetapi  pada penelitian-penelitian tersebut masih belum ada yang membahas mengenai faktor- faktor yang diduga mempengaruhi TPT di Provinsi Jawa Barat.
6.18 5.61 5.50 5.34 5.28 7.07 6.49 5.86 8.72 8.98 8.22 8.23 8.04 10.46 9.82 8.31 0 5 10 15 20 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 TPT TAHUN Indonesia Jawa Barat

## 2 Metode Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari website resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Jawa Barat dan website resmi Open Data  Jabar.  Variabel-variabel  yang  digunakan  yaitu  TPT  Kabupaten/Kota  Jawa Barat  (Y),  Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  Kabupaten/Kota  Jawa  Barat  (X1), Produk  Domestik  Regional  Bruto  Kabupaten/Kota  Jawa  Barat  (X2),  Angkatan Kerja  Kabupaten/Kota  Jawa  Barat  (X3),  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Kabupaten/Kota  Jawa  Barat  (X4),  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja Kabupaten/Kota Jawa Barat (X5), Indeks Pendidikan Kabupaten/Kota Jawa Barat (X6),  Angka  Partisipasi  Kasar  SMA  Kabupaten/Kota  Jawa  Barat  (X7),  dan Persentase Penduduk Miskin Kabupaten/Kota Jawa Barat (X8). Adapun langkah- langkah analisisnya sebagai berikut:
1. Melakukan analisis deskriptif
2. Melakukan  standarisasi  data  menggunakan  Z-score  dikarenakan  data  masih memiliki satuan yang tidak sama
3. Menguji multikoliniearitas dan jika terdapat  multikolinearitas maka dilakukan seleksi  variabel  atau  mengeliminasi  variabel  menggunkan  metode  Backward Elimination
4. Melakukan  estimasi  model  regresi  data  panel  yaitu  Common  Effect  Model, Fixed Effect Model dan Random Effect Model
5. Melakukan  uji  Chow,  uji  Hausman  dan  uji  Lagrange  Multiplier  (LM)  untuk menentukan model yang terbaik.
6. Melakukan uji signifikansi parameter yaitu uji serentak dan uji parsial
7. Melakukan  uji  asumsi  residual  yaitu  uji  identik,  uji  independen  dan  uji normalitas
8. Interpretasi hasil dan kesimpulan

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisis Deskriptif
Untuk mengetahui karakteristik dari tingkat pengangguran terbuka di Jawa Barat dan faktor-faktor yang diduga berpengaruh dapat dilakukan dengan menggunakan analisis deskriptif. Berikut ini  karakteristik dari tiap variabel:
Tabel 1. Analisis Deskriptif
Variabel Min Max Mean St.Dev Y 3,25 14,29 8,79 2,28 X1 1558793,94 4798312 2815537,07 925042,20 X2 3067,11 251828,57 54948,09 60702,75 X3 92618 2793841 886659,88 593456,32 X4 0,06 3,74 1,07 0,83 X5 55,74 77,74 64,69 3,62 X6 53,88 76,89 63,77 6,70 X7 46,30 120,80 79,84 15,15 X8 2.07 13,13 8,19 2,77

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Pada Tabel 1 menunjukkan nilai terendah (min), nilai tertinggi (max), rata-rata (mean)  dan  standar  deviasi  (St.Dev)  dari  masing-masing  variabel.  Secara keseluruhan TPT di  provinsi Jawa Barat  tertinggi  adalah kabupaten Bogor tahun 2020 yaitu sebesar 14,29% sedangkan untuk TPT terendah terletak di kabupaten Pangandaran  pada  tahun  2021  yaitu  sebesar  3,25%.  Untuk  variabel  yang  diduga mempengaruhi    tingkat  pengangguran  terbuka  di  Jawa  Barat  tahun  2018  sampai 2021  menunjukkan  bahwa  variabel  upah  minimum  kabupaten/kota  tertinggi terletak di kabupaten Kerawang tahun 2021, PDRB tertinggi terletak di kota Bekasi tahun 2021, angkatan kerja tertinggi terletak di kabupaten Bogor tahun 2019, laju pertumbuhan  penduduk  tertinggi  terletak  di  kabupaten  Bekasi  2018,  TPAK tertinggi terletak di kabupaten pangandaran tahun 2018, indeks pendidikan tertinggi terletak di kota Depok tahun 2021, angka partisipasi kasar jenjang SMA tertinggi terletak  di  kota  Ciamis  tahun  2019  dan  persentase  penduduk  miskin  tertinggi terletak di kota Tasikmalaya tahun 2021.

## 3.2 Pemeriksaan Multikolinearitas
Untuk  mengetahui  hubungan  yang  kuat  antar  variabel  dapat  dilihat  dengan menggunakan  nilai  VIF,  jika  nilai  VIF  kurang  dari  10  maka  tidak  terdapat multikolinearitas.
Tabel 2 Nilai VIF Variabel VIF X1 2,7269 X2 2,7372 X3 2,7748 X4 1,9080 X5 1,1568 X6 2,8220 X7 2,1550 X8 2,6263
Dari tabel 2 didapatkan nilai VIF dari setiap variabel kurang dari 10 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinearitas dari setiap variabel.

## 3.3 Estimasi regresi data panel
Terdapat tiga pendekatan regresi data panel yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM)  dan Random  Effect  Model (REM).  Model  yang didapatkan  dari Common  Effect  Model (CEM)  dengan 𝑖 = 1,2, … ,27 dan 𝑡 = 1, 2, 3, 4 sebagai berikut:
𝑍̂ 𝑦 𝑖𝑡 = 57,4 × 10 −16 + 0,7036𝑍 𝑋1 𝑖𝑡 + 0,0224𝑍 𝑋2 𝑖𝑡 + 0,0266𝑍 𝑋3 𝑖𝑡 − 0,1131𝑍 𝑋4 𝑖𝑡 − 0,4332𝑍 𝑋5 𝑖𝑡 + 0,0663𝑍 𝑋6 𝑖𝑡 + 0,1217𝑍 𝑋7 𝑖𝑡 + 0,4871𝑍 𝑋8 𝑖𝑡 Untuk model FEM yang didapatkan terbagi kedalam dua model, yaitu FEM efek individu dan FEM efek waktu. Untuk model FEM efek individu dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑍̂ 𝑦 𝑖𝑡 = 2,17 × 10 −16 + ∑ 𝛼 𝑗 𝐷 𝑗 𝑖
𝑗=1 + 2,3478𝑍 𝑋1 𝑖𝑡 − 1,7336𝑍 𝑋2 𝑖𝑡 − 2,5629𝑍 𝑋3 𝑖𝑡 − 0,1391𝑍 𝑋4 𝑖𝑡 + 0,0173𝑍 𝑋5 𝑖𝑡 − 1,2520𝑍 𝑋6 𝑖𝑡 + 0,0415𝑍 𝑋7 𝑖𝑡 + 0,4154𝑍 𝑋8 𝑖𝑡

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Sedangkan untuk FEM efek waktu dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑍̂ 𝑦 𝑖𝑡 = 6,24 × 10 −16 + ∑ 𝜆 𝑗 𝐷 𝑗 𝑡 𝑗=1 + 0,5280𝑍 𝑋1 𝑖𝑡 + 0,0848𝑍 𝑋2 𝑖𝑡 − 0,0331𝑍 𝑋3 𝑖𝑡
− 0,0519𝑍 𝑋4 𝑖𝑡 − 0,4852𝑍 𝑋5 𝑖𝑡 + 0,0080𝑍 𝑋6 𝑖𝑡 + 0,0425𝑍 𝑋7 𝑖𝑡 + 0,3110𝑍 𝑋8 𝑖𝑡 Untuk model FEM dengan efek individu dan waktu dituliskan sebagai berikut:
𝑍̂ 𝑦 𝑖𝑡 = 2,07 × 10 −15 + ∑ 𝜆 𝑗 𝐷 𝑗 𝑡 𝑗=1 + ∑ 𝜇 𝑗 𝐷 𝑗 𝑖 𝑗=1 + 0,9251𝑍 𝑋1 𝑖𝑡 + 1,7386𝑍 𝑋2 𝑖𝑡
− 1,3872𝑍 𝑋3 𝑖𝑡 − 0,0273𝑍 𝑋4 𝑖𝑡 − 0,0833𝑍 𝑋5 𝑖𝑡 − 1,5241𝑍 𝑋6 𝑖𝑡 + 0,0313𝑍 𝑋7 𝑖𝑡 − 1,7557𝑍 𝑋8 𝑖𝑡 Dari ketiga model FEM tersebut, jika dibandingkan nilai koefisien determinasi ( 𝑅 2 ) dari masing-masing model didapatkan nilai sebagai berikut:
Tabel 3 Koefisien Determinasi Model FEM 𝑹 𝟐 Individu 0,9078 Waktu 0,6735 Individe dan waktu 0,9410
Sehingga model terbaik yang terpilih adalah FEM efek individu dan waktu dengan nilai  koefisien  determinasi  ( R 2 )  paling  besar.  Model  yang  didapat  dari Random Effect Model (REM) didapatkan sebagai berikut:
𝑍̂ 𝑦 𝑖𝑡 = 4,49 × 10 −16 + 1,0617𝑍 𝑋1 𝑖𝑡 − 0,0997𝑍 𝑋2 𝑖𝑡 − 0,0121𝑍 𝑋3 𝑖𝑡 − 0,1506𝑍 𝑋4 𝑖𝑡 − 0,2656𝑍 𝑋5 𝑖𝑡 + 0,0845𝑍 𝑋6 𝑖𝑡 + 0,1032𝑍 𝑋7 𝑖𝑡
+ 0,6114𝑍 𝑋8 𝑖𝑡

## 3.4 Pemilihan model regresi data panel
Untuk  mendapatkan  model  yang  sesuai  dilakukan  pemilihan  model  dengan menggunakan pengujian berikut ini:
1). Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk memilih antara model Common Effect Model (CEM) dengan Fixed Effect Model (FEM). Hasil dari uji Chow adalah sebagai berikut:
Tabel 4 Uji Chow 𝑭 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 p-value 13,8502 0,0000
Berdasarkan Tabel 4 dengan menggunakan taraf signifikansi 10% maka nilai p-value kurang  dari  taraf  signifikansi  sehingga  dapat  disimpulkan  tolak H 0 dan model yang sesuai adalah Fixed Effect Model (FEM)

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 2) Uji Hausman
Uji  Hausman  digunakan  untuk  memilih  antara  model Random  Effect Model (REM)  dengan Fixed  Effect  Model (FEM).  Hasil  dari  uji  Hausman adalah sebagai berikut:
Tabel 5 U ji Hausman Cross Section Random p-value 26,6504 0,0008
Berdasarkan  Tabel  5  dengan  menggunakan  taraf  signifikansi  10% didapatkan nilai Chi-square tabel sebasar 13,3616. Berdasarkan hasil tersebut nilai Cross Section Random lebih besar dari Chi-square tabel dan nilai p-value kurang dari taraf signifikansi sehingga dapat disimpulkan tolak H 0 dan model yang  sesuai  adalah Fixed  Effect  Model (FEM).  Berdasarkan  hasil  uji Hausman  diperoleh  model  yang  sesuai  adalah  model Fixed  Effect  Model (FEM) maka pemilihan regresi data panel telah selesai.

## 3.5 Uji Signifikansi Parameter
Pada uji signifikansi parameter terdapat dua pengujian yaitu uji serentak dan uji parsial.

## 1) Uji Serentak
Uji serentak digunakan untuk melihat pengaruh secara bersama-sama antar variabel  independen  dengan  variabel  dependen.  Hasil  pengujiannya  adalah sebagai berikut:
Tabel 6 Uji Serentak 𝑭 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 𝑭 (𝟎,𝟏;𝟑𝟒;𝟕𝟑) p-value 30,2007 1,5895 0,0000
Berdasarkan  Tabel  6  dengan  menggunakan  taraf  signifikansi  10% didapatkan  nilai 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 sebesar  1,4340.  Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 dan nilai p-value kurang dari taraf signifikansi sehingga dapat disimpulkan  variabel  bahwa  variabel  independen  secara  bersama-sama berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka.

## 2) Uji Parsial
Uji  parsial  digunakan untuk  melihat pengaruh variabel  independen secara individu. Hasil pengujiannya adalah sebagai berikut:
Tabel 7 Uji Parsial Variabel t-hitung p-value X1 1,9236 0,0585 X2 1,2697 0,2084 X3 -1,3719 0,1745 X4 -0,3646 0,7165 X5 -0,7860 0,4345 X6 -1,7386 0,0865 X7 0,3815 0,7040 X8 -3,5135 0,0008

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Dengan menggunakan taraf signifikansi 10% didapatkan nilai t tabel sebesar
1,328. Berdasarkan Tabel 7 maka yang memiliki nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 yang lebih besar dari 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 dan nilai p-value kurang dari taraf signifikansi adalah variabel X1, X6,  dan  X8.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  TPT  di  Jawa  Barat  tahun  2018-2021  adalah  upah  minimum kabupaten/kota, indeks pendidikan dan persentase penduduk miskin.

## 3.6 Uji Asumsi Residual
Uji  asumsi  residual  digunakan  untuk  memenuhi  asumsi-asumsi  dalam melakukan pemodelan statistik. Adapun uji yang dilakukan adalah berikut ini:
1) Asumsi Residual Identik Dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  uji white didapatkan  nilai Obs*R-squared  sebesar  46,0782  dan  p-value  sebesar  0,3863.  Dengan menggunakan taraf signifikansi 10% didapatkan nilai Chi-square tabel sebasar 56,3685, maka dapat dikatakan tidak terdapat heteroskedastisitas.

## 2) Asumsi Residual Independen
Dari hasil pengujian dengan menggunakan  uji Durbin-Watson  didapatkan nilai  Durbin-Watson  sebesar  2,1037.  Dengan  menggunakan  taraf  signifikansi 10% diperoleh nilai dU sebesar 1,8261 dan dL sebesar 1,5513. Nilai Durbin- Watson terletak diantara dU dan 4-dU atau dU < d < 4-dU (1,8261 < 2,1037 < 2,1739) maka didapatkan hasil bahwa tidak terdapat autokorelasi.
3) Asumsi Residual Normal
Dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  Jarque-Bera  didapatkan  nilai Jarque-Bera  sebesar 1,1867 dan p-value sebesar 0,5525. Dengan menggunakan taraf  signifikansi  10%  didapatkan 𝜒 (0,1;108) 2
sebesar  127,2111,  maka  dapat dikatakan data berdistribusi normal.

## 3.7 Pemodelan Fixed Effect Model antar individu dan waktu
Pada pemilihan model didapatkan model yang sesuai adalah FEM antar individu dan waktu. Sehingga didapatkan model tingkat pengangguran terbuka di Jawa Barat adalah sebagai berikut:
𝑍̂ 𝑦 𝑖𝑡 = 2,07 × 10 −15 + 𝜇 𝑖 + 𝜆 𝑡 + 0,9251𝑍 𝑋1 𝑖𝑡 + 1,7386𝑍 𝑋2 𝑖𝑡 − 1,3872𝑍 𝑋3 𝑖𝑡 − 0,0273𝑍 𝑋4 𝑖𝑡 − 0,0833𝑍 𝑋5 𝑖𝑡 − 1,5241𝑍 𝑋6 𝑖𝑡 + 0,0313𝑍 𝑋7 𝑖𝑡
− 1,7557𝑍 𝑋8 𝑖𝑡
dimana μ i merupakan intersep individu ke-i dan λ t merupakan interesp waktu ke- t  dari  masing-masing  kabupaten.  Untuk  nilai  intersep  dari  masing-masing kabupaten/kota dan masing-masing tahun di sajikan dalam tabel berikut ini:
Tabel 8 Nilai Intersep FEM Setiap Kabupaten/kota
No Kabupaten/Kota 𝝁 𝒊 No Kabupaten/Kota 𝝁 𝒊 1 Kab.Bandung -0,4995 15 Kota Cimahi 0,5858 2 Kab.Bandung Barat 1,2580 16 Kota Cirebon 2,5478 3 Kab.Bekasi -5,9422 17 Kota Depok -1,6461 4 Kab.Bogor 0,6459 18 Kota Sukabumi 1,2255

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
No Kabupaten/Kota 𝝁 𝒊 No Kabupaten/Kota 𝝁 𝒊 5 Kab.Ciamis -0,4976 19 Kota Tasikmalaya 3,6640 6 Kab.Cianjur 1,9043 20 Kab.Kuningan 3,4399 7 Kab.Cirebon 2,7843 21 Kab.Majalengka 0,3636 8 Kab.Garut 1,3519 22 Kab.Pangandaran -1,6664 9 Kab.Indramayu 1,0272 23 Kab.Purwakarta -2,0183 10 Kab.Karawang -4,3476 24 Kab.Subang -0,4617 11 Kota Bandung -3,4193 25 Kab.Sukabumi -1,4777 12 Kota Banjar -1,3192 26 Kab.Sumedang 1,1864 13 Kota Bekasi 0,2002 27 Kab.Tasikmalaya 0,8657 14 Kota Bogor 0,2452 Tabel 9 Nilai Intersep FEM Setiap Tahun no Tahun 𝝀 𝒕 1 2018 -0,4582 2 2019 -0,8915 3 2020 0,6124 4 2021 0,7373
Sebagai  contoh  model  tingkat  pengangguran  terbuka  digunakan  kabupaten/kota yang  memiliki  TPT  tertinggi  selama  empat  tahun  dari  tahun  2018  sampai  tahun 2021 yaitu kabupaten Bogor tahun 2020. Adapun modelnya adalah sebagai berikut:
𝑍̂ 𝐾𝑎𝑏.𝐵𝑜𝑔𝑜𝑟 2020 = 2,07 × 10 −15 + 0,6459 + 0,6124 + 0,9251𝑍 𝑋1 𝑖𝑡 + 1,7386𝑍 𝑋2 𝑖𝑡 − 1,3872𝑍 𝑋3 𝑖𝑡 − 0,0273𝑍 𝑋4 𝑖𝑡 − 0,0833𝑍 𝑋5 𝑖𝑡 − 1,5241𝑍 𝑋6 𝑖𝑡 + 0,0313𝑍 𝑋7 𝑖𝑡 − 1,7557𝑍 𝑋8 𝑖𝑡
Karena model masih dalam bentuk standarisasi ( 𝑍̂ 𝑦 𝑖𝑡 ) maka perlu di rubah kedalam bentuk 𝑌̂ 𝑖𝑡 . Setelah diubah, maka didapatkan model sebagai berikut:
𝑌̂ 𝐾𝑎𝑏.𝐵𝑜𝑔𝑜𝑟 2020 = 23,8497 + 0,000001𝑋 1 + 0,00003𝑋 2 − 0,000002𝑋 3 − 0,0327𝑋 4 − 0,0230𝑋 5 − 0,2276𝑋 6 + 0,0021𝑋 7 − 0,6343𝑋 8
Berdasarkan model yang didapatkan maka dapat diartikan jika UMK kabupaten Bogor  2020  naik  satu  satuan  maka  tingkat  pengangguran  terbuka  di  kabupaten Bogor  tahun  2020  akan  naik  sebesar  0,000001  dengan  syarat  variabel  lain  tetap. Jika indeks pendidikan kabupaten Bogor tahun 2020 naik satu satuan maka tingkat pengangguran terbuka di kabupaten Bogor 2020 akan turun sebesar 0,2276 dengan syarat variabel lain tetap. Kemudian setiap persentase penduduk miskin kabupaten Bogor  tahun  2020  naik  satu  satuan  maka  tingkat  pengangguran  terbuka  di kabupaten Bogor tahun 2020 akan turun sebesar 0,6343 dengan syarat variabel lain tetap.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
3.8 Koefisien Determinasi (R 2 )
Dalam penelitian  ini didapatkan nilai koefisien determinasi  sebesar 0,9410 yang artinya variabel Upah Minimum Kabupaten/Kota (X1), Produk Domestik Regional Bruto  (X2),  Angkatan  Kerja  (X3),  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  (X4),  Tingkat Partisipasi  Angkatan  Kerja  (X5),  Indeks  Pendidikan  (X6)  dan  Angka  Partisipasi Kasar  SMA  (X7)  dan  Persentase  Penduduk  Miskin  (X8)  secara  bersama-sama berpengaruh  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  sebesar  94,10%  dan  sisanya 5,9% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak masuk kedalam model.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis regresi data panel pada permasalahan TPT di Provinsi Jawa  Barat  pada  tahun  2018-2021  didapatkan  model  terbaik  yaitu  model  Fixed Effect  Model  (FEM)  antar  individu  dan  waktu.  Faktor-faktor  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  TPT  di  Jawa  Barat  adalah  variabel  upah  minimum kabupaten/kota (X1), indeks pendidikan (X6) dan persentase penduduk miskin (X8) dengan nilai koefisien ( R 2 ) sebesar 0,9410 atau 94,10% .

## 5 Daftar Pustaka
[1] BPS  (2022). Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Menurut  Provinsi. BPS Indonesia.
[2] Hidayat, M. J., Hadi, A. F., & Anggraeni, D. (2018). ANALISIS REGRESI DATA  PANEL  TERHADAP  INDEKS  PEMBANGUNAN  MANUSIA (IPM)  JAWA  TIMUR  TAHUN  2006-2015. Majalah  Ilmiah  Matematika dan Statistika, 18 (2), 69-80.
[3] Astuti, W. I., Ratnasari, V., & Wibowo, W. (2017). Analisis Faktor Yang Berpengaruh  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Di  Provinsi  Jawa Timur Menggunakan Regresi Data Panel. Jurnal Sains dan Seni ITS, 6 (1), 144-149.
[4] Prasanti,  T.  A.,  Wuryandari,  T.,  &  &  Rusgiyono,  A.  (2015).  APLIKASI REGRESI DATA PANEL UNTUK PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN  TERBUKA  KABUPATEN/KOTA  DI  PROVINSI JAWA TENGAH. Jurnal Gaussian, 4 (3), 687-696.
[5] Pratiwi, H., Prawastyorini, A. N., & Sugiyanto. (2019). Analisis Data Panel pada Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten/Kota di Pulau Jawa. Jurnal Matematika, Statistika, & Komutasi, 16 (1), 51-57.
[6] Tarigan,  D.  U.  (n.d.).  PENERAPAN  REGRESI  PANEL  UNTUK MENGIDENTIFAKSI  FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI TINGKAT  PENGANGGURAN  TERBUKA  DI  SUMATERA  UTARA. Humantech : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia, 1 (11), 1730–1739.
[7] Tervia,  S.,  Rositawati,  A.  F.,  &  Fitri,  H.  Z.  (2022).  PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR  YANG  BERPENGARUH  TERHADAP  TPT PROVINSI  TERTINGGI  DI  INDONESIA  SEBAGAI  DAMPAK  DARI COVID-19. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 14 (2), 17-30.
[8] Yulianto,  S., &  Kurniawan,  D.  A.  (2021).  REGRESI  PANEL  TINGKAT PENGANGGURAN  TERBUKA  KABUPATEN/KOTA  PROVINSI

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
NUSA  TENGGARA  BARAT. Variance,  Journal  of  Statistics  and  Its Applications, 3 (1), 29-36.