Jurnal Ekonomi dan Manajemen
Teknologi (EMT)
Indonesian Journal for the Economics, Management and Technology .
Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi, 7(2), 2023, 401-408 Available online at http://journal.lembagakita.org
Analisis Pengaruh Jumlah Pengangguran Terhadap Jumlah Kemiskinan Menggunakan Metode Regresi Linier (Studi Kasus: Kota Salatiga)
Mei Irawati 1* , Magdalena A. Ineke Pakereng 2 1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.
Abstrak. Kemiskinan  terus  menjadi  masalah  utama  yang  mendunia,  terutama  pada  negara  berkembang  termasuk Indonesia,  rendahnya  tingkat  pendapatan  yang  diperoleh  masyarakat  bisa  menghambat  kesejahteraan  dan  peradaban masyarakat untuk menjamin keberlangsungan hidupnya. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh jumlah pengangguran terhadap jumlah kemiskinan berdasarkan data time series. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Salatiga. Hal ini menjadi acuan untuk melakukan analisa pengaruh pengangguran dan kemiskinan dalam runtun waktu 5 tahun terakhir. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Metode Regresi Linier. Regresi Linier merupakan metode untuk menentukan seberapa dekat hubungan atau pengaruh antara dua variabel (variabel independen dan  variabel  dependen).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hasil  analisis  pengaruh  jumlah  pengangguran  terhadap jumlah  kemiskinan  di  Kota  Salatiga  dengan  menggunakan  metode  regresi  linier  didapatkan  persamaan  regresi  sebagai berikut: Y = 8,678123 + 0,0001484 X. Di mana variabel jumlah pengangguran (X) memiliki pengaruh positif terhadap variabel jumlah kemiskinan (Y) di Kota Salatiga (b = 0,0001484) akan tetapi nilai b hampir mendekati nilai negatif maka dari itu kemungkinan jumlah pengangguran bisa mempengaruhi jumlah kemiskinan.
Kata kunci: Kemiskinan; Pengangguran; Kota Salatiga; Regresi Liner.
Abstract. Poverty continues to be a major global problem, especially in developing countries including Indonesia, the low level of income earned by the community can hinder the welfare and civilization of society to ensure its survival. The purpose of this study was to analyze the effect of the number of unemployed on the amount of poverty based on time series data. The data was obtained  from  the Central  Statistics  Agency  (BPS) of Salatiga City.  This  becomes  a reference  for  analyzing the  effects of unemployment  and  poverty  in  the  last  5  years.  The  method  used  in  this  study  is  the  Linear  Regression  Method.  Linear regression is a method to determine how close the relationship or influence is between two variables (independent variables and dependent  variables).  After  conducting  research,  it  showed  that  the  results  of  the  analysis  of  the  effect  of  the  number  of unemployed on the number of poverties in Salatiga City using the linear regression method obtained the following regression equation: Y = 8.678123 + 0.0001484 X. Where the variable number of unemployed (X) has a positive effect on the variable the number of poverty (Y) in Salatiga City (b = 0.0001484) but the value of b is almost close to a negative value, therefore it is possible that the number of unemployed can affect the amount of poverty.
Keywords: Poverty; Unemployment; Salatiga City; Linear Regression.
* Author. Email: 672019121@student.uksw.edu 1* , ineke.pakereng@uksw.edu 2
DOI: https://doi.org/10.35870/emt.v7i2.1013
Received: 27 February 2023, Revision: 13 March 2023, Accepted: 20 April 2023, Available Online : 30 April 2023.
Print ISSN: 2579-7972; Online ISSN: 2549-6204. Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Pendahuluan
Kemiskinan merupakan sebuah fenomena yang dihadapi  hampir  semua  negara  di  dunia mengalami  kemiskinan,  terutama  negara berkembang yang selalu menjadi perhatian oleh pemerintah  di  berbagai  Negara  mana  pun, termasuk  Indonesia  khususnya  Kota  Salatiga. Masalah  kemiskinan  ini  bukanlah  merupakan hal  yang  baru,  kemiskinan  muncul  karena ketidakmampuan  manusia  sebagai  masyarakat untuk  memperoleh  sumber  daya  yang  cukup dalam  mencukupi  kebutuhan  dasar  hidupnya seperti  pakaian,  makanan  dan  tempat  tinggal. Kemiskinan  bisa  menghambat  kesejahteraan dan  peradaban  masyarakat,  salah  satunya dipengaruhi oleh rendahnya tingkat pendapatan yang  diperoleh  masyarakat  untuk  menjamin keberlangsungan  hidupnya  (Wicaksana,  2016). Permasalahan  yang  mengakibatkan  tinggi rendahnya kemiskinan ini juga bisa dipengaruhi oleh faktor meningkatnya jumlah pengangguran, hal terjadi ini sebab meningkatnya  jumlah  angkatan  kerja  yang ditandai  dengan  terbatasnya  kesempatan  kerja dan lapangan pekerjaan, sehingga mengakibatkan  banyak  warga  kesulitan  buat mendapatkan pekerjaan.
Pengangguran  adalah  salah  satu  persoalan dalam  perekonomian  yang  mempengaruhi kehidupan  manusia.  Pengangguran  terjadi karena  ketidakseimbangan  antara  jumlah angkatan  kerja  dengan  kesempatan  kerja  yang tersedia.  Pengangguran  sangat  erat  kaitannya terhadap  masalah  kemiskinan,  hal  ini ditimbulkan  karena  banyaknya  orang  yang kehilangan  pekerjaan  sehingga  mengalami penurunan  standar  kehidupan.  Semakin meningkatnya jumlah pengangguran tentu juga berpengaruh  terhadap  meningkatnya  jumlah kemiskinan  karena  tidak  adanya  pendapatan untuk  mencukupi  kebutuhan  hidupnya. Sehingga  faktor  pengangguran  ini  adalah  hal yang  sangat  memprihatinkan  dan  yang  harus ditindaklanjuti karena dapat memicu meningkatnya jumlah kemiskinan.
Salatiga adalah salah  satu  kota  yang  terletak  di provinsi Jawa Tengah, Indonesia. Kota Salatiga termasuk  kota  yang  mengalami  tingkat kemiskinan yang tinggi pada tiga tahun terakhir berturut-turut sejak tahun 2019 sampai dengan
tahun  2021  yang  semakin  meningkat.  Pada tahun  2019  angka  kemiskinan  di  Kota  Salatiga mencapai  4,76%,  tahun  2020  naik  menjadi 4,94%,  dan  pada  tahun  2021  naik  lagi  menjadi 5,14%.  Kenaikan  tingkat  kemiskinan  ini  tidak terlepas dari masa pandemi Covid-19 yang begitu besar  dampaknya  terhadap  kehidupan  dan kesejahteraan manusia (Yunus Erna, 2022). Hal ini  bisa  dipengaruhi  oleh  hilangnya  pekerjaan, pendapatan  menurun,  lapangan  pekerjaan sempit,  Pemutusan  Hubungan  Kerja  (PHK) dan  banyaknya  pengangguran  (Indayani  & Hartono,  2020).  Pemerintah  sudah  berusaha untuk  menurunkan  jumlah  pengangguran namun  pada  kenyataannya  belum  mampu menyelesaikan  masalah  kemiskinan.  Untuk mengetahui  apakah  jumlah  pengangguran berpengaruh terhadap jumlah kemiskinan, maka dari  itu  diperlukan  sebuah  informasi  secara berkala  terkait  jumlah  kemiskinan  dan  jumlah pengangguran.
Sehubungan  dengan  latar  belakang  diatas,  akan dilakukan  penelitian  yang  berjudul  Analisis Pengaruh  Jumlah  Pengangguran  Terhadap Jumlah  Kemiskinan  Menggunakan  Metode Regresi  Linier  (Studi  Kasus:  Kota  Salatiga). Penelitian ini juga akan mengkaji apakah jumlah pengangguran  berpengaruh  terhadap  tingkat kemiskinan  dan  solusi  untuk  mengatasi permasalahan  jumlah  pengangguran.  Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar  kemiskinan  dipengaruhi  oleh  jumlah pengangguran di Kota Salatiga

## Tinjauan Literatur
Pengangguran  merupakan  masalah  yang  sangat serius, hal ini bisa mempengaruhi angka tingkat kemiskinan.  Pengangguran  diartikan  bahwa pendapatan  seseorang  menurun  dan  itu  juga akan mengurangi tingkat kesejahteraan kehidupan  masyarakat  dalam  memenuhi kebutuhan  hidupnya  (Ishak et  al. ,  2020). Pengangguran  akan  menimbulkan  berbagai masalah  ekonomi  dan  sosial.  Seseorang  yang menganggur tidak dapat memenuhi kebutuhannya karena tidak memiliki penghasilan,  yang  di  mana  semakin  turunnya tingkat  kesejahteraan  akan  memicu  timbulnya masalah  kemiskinan.  Pengangguran  ini  terjadi karena  banyaknya  jumlah  angkatan  kerja  tetapi
tidak  sebanding  dengan  kesempatan  kerja  dan lapangan  pekerjaan  yang  ada  (Widowati et  al. , 2018).  Selain  itu,  kemiskinan  dikaitkan  dengan kurangnya  lapangan  kerja,  karena  kemiskinan menyangkut  pemenuhan  kebutuhan  yang paling mendasar dalam kehidupan (Bidara Pink, 2018).  Kemiskinan  biasanya  digambarkan sebagai  situasi  di  mana  seorang  individu  atau sekelompok  orang  tidak  dapat  menikmati  atau mencukupi  hak  atau  kebutuhan  hidup  yang mendasar untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang layak (Wahyu Azizah & Kusuma, 2018).
Masalah  kemiskinan  masih  berkaitan  dengan jumlah  penduduk  yaitu  jumlah  lapangan  kerja yang  tersedia  tetapi  belum  mampu  memenuhi tuntutan tenaga kerja yang baru dikembangkan, mengakibatkan  pengangguran.  Selain  jumlah penduduk,  pengangguran,  dan  taraf  hidup diduga  turut  berperan  dalam  terjadinya kemiskinan. Tingkat kemiskinan bisa dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  faktor jumlah  penduduk,  tingkat  pengangguran terbuka,  dan  indeks  pembangunan  manusia (Ristika et  al. ,  2021).  Faktor  lain  juga  dapat menjadi  salah  satu  pengaruh  meningkatnya kemiskinan  misalnya  kurangnya  tenaga  kerja terampil  atau  pekerja  ahli,  begitu  juga  perilaku malas menjadi salah satu penyebab meningkatnya  angka  pengangguran  (Franita, 2016).  Faktor  rendahnya  pendidikan  juga sangat berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan.  Pendidikan  merupakan  salah  satu cara untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia.  Saat  ini  sekitar  74%  tenaga  kerja Indonesia  adalah  mereka  yang  berpendidikan rendah,  yaitu  SD  dan  SMP.  Pendidikan  yang rendah  juga  akan  mengakibatkan  seseorang cenderung  kurang  memiliki  ketrampilan, keahlian,  wawasan  dan  pengetahuan  yang memadai  untuk  kehidupannya  (Dwi,  2018). Pendidikan  sangat  membantu  manusia  dalam menumbuhkembangkan  potensi-potensi  atau ketrampilan  yang  ada  dalam  dirinya.  Semakin tinggi  tingkat  pendidikan  seseorang,  semakin baik  pula  kualitas  sumber  daya  manusianya. Pendidikan  sebagai  faktor  terpenting  yang dapat  membuat  seseorang  keluar  dari kemiskinan.  Keterkaitan  kemiskinan  dan pendidikan  sangat  besar  karena  Pendidikan  ini memberikan  kemampuan  untuk  berkembang
lewat  penguasaan  ilmu  dan  keterampilan  yang ke  depannya  siap  dipraktikkan  dalam  dunia kerja.  Tingkat  pendidikan  merupakan  faktor penting yang mempengaruhi distribusi pendapatan  dan  kemiskinan.  Oleh  karena  itu Pendidikan  ini  menjadi  modal  untuk  bersaing dalam  mendapatkan  kesejahteraan  nantinya (Susanto & Pangesti, 2019).
Manusia  memiliki  kebutuhan  dasar  seperti pemukiman  atau  tempat  tinggal  yang  juga merupakan  salah  satu  faktor  dalam  upaya peningkatan  sumber  daya  manusia  (SDM), semua  orang  berhak  mendapatkan  kehidupan yang  layak  seperti  tempat  tinggal  yang  layak, pekerjaan  yang  layak,  kebutuhan  pangan  yang layak  (Matematika et  al. , 2022).  Dengan  adanya hal  tersebut  bisa  disebabkan  karena  tingkat upah  kurang  dan  tingkat  pengangguran  yang tinggi (Setya Ningrum, 2017). Ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan mendasar seseorang  akan  makanan,  tempat  tinggal,  dan kebutuhan  lainnya  dapat  dianggap  sebagai kemiskinan.  Ketidakmampuan  untuk  naik  di atas  garis  kemiskinan  resmi  dikenal  sebagai kemiskinan  absolut.  Meskipun  kemiskinan secara  tidak  proporsional  dikaitkan  dengan tingkat pendapatan kelompok yang lebih rendah daripada  kelompok  lain  (Harlik et  al. ,  2013). Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  berjudul “Pengaruh Jumlah
Penduduk Dan
Pengangguran  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan Di  Kabupaten  Tolitoli”. Variabel  jumlah penduduk maupun variabel pengangguran tidak memiliki  dampak  positif  yang  cukup  besar terhadap tingkat kemiskinan. Hal ini ditentukan dari  2  faktor  yang  sudah  dianalisis  baik  jumlah penduduk maupun pengangguran tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan (Hilmi et al. , 2022).
Penelitian  terdahulu  berikutnya  yang  berjudul “Analisis  Pengaruh  Mobilitas  Penduduk terhadap Kasus Covid-19 Selama Masa Pandemi di  Indonesia  Menggunakan  Regresi  Linier Berganda”,  membahas  tentang  pengaruh mobilitas  terhadap  jumlah  kasus Covid-19. Pengolahan  data  pada  penelitian  tersebut menggunakan  metode  regresi  linier  berganda. Variabel  yang  mempengaruhi  pertumbuhan kasus  positif Covid-19 di  Indonesia  selama pandemi  adalah  kawasan  permukiman,  taman
dan pusat transportasi umum dengan koefisien determinasi  (R2  )  sebesar  53.34%  (Dwi  Suci Riyani et al. , 2021).
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan dalam rangka menganalisis pengaruh pengangguran  terhadap  kemiskinan,  maka  dari itu  dilakukan  penelitian  yang  berjudul  Analisis Pengaruh  Jumlah  Pengangguran  Terhadap Jumlah  kemiskinan  Menggunakan  Metode Regresi  Linier  (Studi  Kasus:  Kota  Salatiga), membahas tentang apakah jumlah pengangguran  berpengaruh  terhadap  jumlah kemiskinan  serta  solusi  kepada  pemerintah untuk  menyikapi  masalah  tersebut.  Perbedaan antara penelitian sebelumnya dan penelitian ini adalah  lokasi  studi  kasus  dalam  melakukan penelitian,  data  yang  diperoleh,  dan  variabel dalam  penelitian  ini.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  hanya  menganalisis  2 variabel  yaitu  Jumlah  Pengangguran  dan Jumlah  Kemiskinan  menggunakan  data time series berdasarkan  data  tahunan  yang  diperoleh dari website resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Kota  Salatiga,  dan  metode  yang  dipilih  dalam melakukan penelitian ini adalah metode regresi linier.  Dengan  menggunakan  analisis  regresi linier,  maka  dapat  menentukan  seberapa  besar kemiskinan dipengaruhi oleh jumlah pengangguran di Kota Salatiga.

## Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dibagi  menjadi  beberapa  tahap, yaitu  studi  literatur,  pengambilan  data,  analisis data  dengan  regresi  linier,  implementasi,  hasil dan  pembahasan  dan  kesimpulan  dari  hasil analisis.
Gambar 1. Tahap Penelitian
Pada penelitian ini menerapkan jenis penelitian kuantitatif,  yang  di  mana  penekanannya  pada data  yang  disajikan  dalam  bentuk  angka (numerik)  yang  dapat  dievaluasi  dengan menggunakan  metode  regresi  linier  untuk melihat  hubungan  antar  variabel.  Penelitian  ini terdapat  2  variabel  yaitu  variabel  independen dan  dependen.  Variabel  independen  (variabel bebas)  merupakan  variabel  pengaruh  atau timbulnya  variabel  dependen  (Ahm ad  Rifa’i, 2019).  Yang  menjadi  faktor  penyebab  (variabel bebas) adalah jumlah pengangguran. Sedangkan, Variabel dependen (variabel terikat) merupakan variabel  yang  dipengaruhi  atau  biasa  disebut variabel  akibat  karena  adanya  variabel independen,  dalam  penelitian  ini  jumlah kemiskinan  merupakan  variabel  terikat  sebagai variabel akibat.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah berdasarkan data time series pada periode 5 tahun terakhir yaitu tahun (2017-2021), data time series merupakan kumpulan data yang didapatkan dari perhitungan  waktu  ke  waktu,  misalnya  jumlah produksi sepatu per hari, jumlah kenaikan harga beras  per  bulan,  dan  pertumbuhan  ekonomi suatu  provinsi  per  tahun.  Jenis  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  data sekunder.  Data  sekunder  adalah  data  yang diperoleh  dari  sumber  yang  sudah  tersedia sebelumnya.  Untuk  itu  penelitian  ini  data jumlah  pengangguran  diambil  berdasarkan angkatan  kerja  dan  data  jumlah  kemiskinan berdasarkan  angka  kemiskinan  pada  periode tahun  2017-2021  yang  diperoleh  dari website resmi Badan Pusat Statistik Kota Salatiga.
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu  menggunakan  metode  regresi  linier. Teknik  perhitungan  statistik  atau  yang  biasa disebut  analisis  regresi  digunakan  untuk menentukan  seberapa  dekat  hubungan  atau pengaruh  antara  dua  variabel  yang  dianalisis.
Saat  melakukan  analisis  regresi,  terdapat  satu variabel dependen (terikat) biasanya dilambangkan  dengan  simbol  Y  dan  satu  atau lebih  variabel  independen  (bebas)  biasanya dilambangkan dengan simbol X (Almumtazah et al. , 2021).
Adapun langkah-langkah dan model persamaan yang  digunakan  dalam  menyelesaikan  metode
regresi linier adalah sebagai berikut: (Suhandi et al. , 2018)
1) Menentukan variabel penyebab (X) sebagai jumlah pengangguran
2) Menentukan  variabel  akibat  (Y)  sebagai jumlah kemiskinan.
3) Melakukan perhitungan X 2 , Y 2 dan XY
4) Menghitung  persamaan  regresi  nilai  a  dan b sesuai rumus
5) Setelah semua dihitung lalu dimasukkan ke model  persamaan  Y  =  a+bX  untuk mengetahui  hasil  analisis  terkait  pengaruh jumlah  pengangguran  terhadap  jumlah kemiskinan.
Model  persamaan  regresi  linier  dapat  dilihat pada  Persamaan  1,  Persamaan  2,  dan Persamaan 3.
Y = a + bX (1)
𝑎 = (𝛴𝑦) (𝛴𝑥 2 ) − (𝛴𝑥) (𝛴𝑥𝑦) 𝑛 (𝛴𝑥 2 )− (𝛴𝑥) 2 (2)
𝑏 = 𝑛 (𝛴𝑥𝑦) − (𝛴𝑥) (𝛴𝑦) 𝑛 (𝛴𝑥 2 ) − (𝛴𝑥) 2 (3)
Dimana: Y    =  Variabel  yang  dipengaruhi  /  Akibat ( Dependent )
X    =  Variabel pengaruh / Penyebab ( Independent ) a     =  Konstanta b     =  Koefisien  regresi;  besaran  respon  yang ditimbulkan oleh predictor n     =  Jumlah data 𝛴𝑦 =  Jumlah data y 𝛴𝑥 =  Jumlah data x 𝛴𝑥𝑦 =  Jumlah data xy.

## Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  menjelaskan  bagaimana  analisis menggunakan  metode  regresi  linier  untuk menghubungkan dampak pengangguran terhadap  tingkat  kemiskinan.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  adalah  data sekunder  berdasarkan  data time  series yang diperoleh  dari website resmi  Badan  Pusat Statistik  Kota  Salatiga  pada  periode  5  tahun terakhir  yaitu  tahun  2017-2021  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Tahun, Jumlah Pengangguran, Jumlah Kemiskinan Tahun Jumlah Pengangguran (X) Jumlah Kemiskinan (Y) 2017 415500 960 2018 464800 920 2019 452800 920 2020 820300 970 2021 814500 1014 Total 29679 4784
Data  pada  Tabel  1,  dijelaskan  sebagai  berikut. Terdapat  data  tahun  selama  periode  5  tahun dari 2017-2021, data  jumlah pengangguran dan data  jumlah  kemiskinan  yang.  Pada  Tabel  1, jumlah  pengangguran  merupakan  jumlah keseluruhan  angkatan  kerja  yang  pengangguran periode  tahun  2017-2021,  sedangkan  jumlah kemiskinan  merupakan  jumlah  keseluruhan penduduk  yang  berada  di  bawah  angka  garis kemiskinan.  Analisis  dengan  regresi  linier merupakan  metode  yang  berfungsi  untuk menguji sejauh  mana  hubungan  antara  variabel penyebab  dengan  variabel  akibat  untuk mendapatkan  nilai  yang  lebih  akurat.  Yang  di mana  ada  dua  variabel  yaitu  variabel  penyebab (X)  adalah  jumlah  pengangguran  dan  variabel akibat  (Y)  adalah  jumlah  kemiskinan, Berdasarkan  data  tahun,  jumlah  pengangguran dan  jumlah  kemiskinan  pada  Tabel  1,  maka dilakukan perhitungan persamaan  linier dengan menghitung X 2 , Y 2 , dan XY. Hasil perhitungan Persamaan Linier, ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Perhitungan Persamaan Linier
Tahun X 2 Y 2 XY 2017 17264025 9216 39888 2018 21603904 8464 427616 2019 20502784 8464 416576 2020 67289209 9409 795691 2021 66341025 1028196 825903 Total 193000947 4583496 2864666
Berdasarkan  data  tahun,  jumlah  pengangguran pada Tabel 1 dan Data perhitungan persamaan linier pada Tabel 2, maka dilakukan perhitungan persamaan regresi linier untuk mengetahui nilai a  dan  b.  Dalam  menghitung  persamaan  regresi sesuai  dengan  model  persamaan  regresi  linier terdapat  nilai 𝛴𝑥 , 𝛴𝑦 ,  dan 𝛴𝑥𝑦 dapat  dilihat Pada  Tabel  1.  Kemudian  untuk  nilai 𝛴𝑥 2
merupakan  hasil  perhitungan  persamaan  linier dapat  dilihat  Pada  Tabel  2,  nilai (𝛴𝑥) 2 merupakan  hasil  kuadrat  dari 𝛴𝑥 dan  n merupakan  jumlah  data  yang  digunakan  dalam penelitian.  Untuk  menghitung  persamaan regresi  untuk  nilai  a  (konstanta)  dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑎 = (𝛴𝑦) (𝛴𝑥 2 ) − (𝛴𝑥) (𝛴𝑥𝑦) 𝑛 (𝛴𝑥 2 )− (𝛴𝑥) 2 𝑎 = (47,84) (193000947) − (29679) (286466,6) 5 (193000947) − (29679) 2 𝑎 = (9,233165) − (8,502042)
(965004735)− (880843041)
𝑎 = (0,731123) (84161694) 𝑎 =  8,687123
Maka  hasil  perhitungan  yang  didapatkan  nilai konstanta a = 8,687123 Menghitung  persamaan  regresi  untuk  nilai  b (koefisien  regresi),  besaran  respon  yang ditimbulkan  oleh predictor .  Untuk  menghitung nilai b dengan ketentuan rumus sebagai berikut:
𝑏 = 𝑛 (𝛴𝑥𝑦) − (𝛴𝑥) (𝛴𝑦) 𝑛 (𝛴𝑥 2 )− (𝛴𝑥) 2 𝑏 = 5 (286466,6) − (29679) (47,84) 5 (193000947) − (29679) 2 𝑏 = (1432333) − (1419843,36)
(965004735)− (880843041)
𝑏 = (12489,64) (84161694) 𝑏 =  0,0001484 Maka hasil perhitungan yang didapatkan nilai b = 0,0001484
Hasil  analisis  metode  regresi  linier  ini  adalah bagaimana
jumlah pengangguran mempengaruhi jumlah kemiskinan,
menunjukkan  bahwa  nilai  a  =  angka  konstan bernilai  8,687123,  artinya  apabila  tidak  ada jumlah  pengangguran  (X)  maka  nilai  jumlah kemiskinan  (Y)  bernilai  8,687123.  Sedangkan nilai  b  =  koefisien  regresi  bernilai  0,0001484, hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1% pengangguran  (X)  akan  menambah  0,0001484 maka  jumlah  kemiskinan  (Y)  juga  akan menambah  sebesar  0,0001484.  Karena  nilai koefisien regresi hampir mendekati nilai negatif yaitu 0,0001484 maka dapat disimpulkan bahwa angka kemiskinan (Y) Kota Salatiga berkorelasi positif  dengan  jumlah  pengangguran  (X).  Jadi didapatkan  persamaan  regresinya  ialah  Y  = 8,678123 + 0,0001484 X.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  pengaruh  jumlah pengangguran terhadap jumlah pengangguran di Kota  Salatiga  menggunakan  metode  regresi linier didapatkan  persamaan  regresi  sebagai berikut:  Y  =  8,678123  +  0,0001484  X. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  jumlah  pengangguran  berpengaruh terhadap  jumlah  kemiskinan  di  Kota  Salatiga. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  data  dalam  kurun  waktu  lima tahun  terakhir  (2017-2021).  Dapat  disimpulkan bahwa  variabel  jumlah  pengangguran  (X) memiliki  pengaruh  positif  terhadap  variabel jumlah  kemiskinan  (Y)  di  Kota  Salatiga  (b  = 0,0001484) akan tetapi nilai b hampir mendekati nilai  negatif,  hal  ini  menunjukkan  bahwa pengangguran  bisa  mempengaruhi  kemiskinan. Oleh  karena  itu,  pengangguran  juga  menjadi tanggung  jawab  pemerintah,  maka  dari  itu disarankan kepada pihak pemerintah khususnya Pemerintah  Kota  Salatiga  agar  harus  tetap memperhatikan  kasus  ini  misalnya  dengan  cara meningkatkan  ketrampilan  tenaga  kerja, memperluas  lapangan  pekerjaan,  maupun mendirikan  pusat  kursus  pelatihan  kerja  untuk mengurangi jumlah pengangguran. Berdasarkan hasil  analisis  maka  penelitian  ini  dapat dikembangakan lebih lanjut dengan menggunakan  metode  lainnya  yang  dapat mendukung  proses  analisis  pengaruh  jumlah pengangguran terhadap jumlah kemiskinan.

## Daftar Pustaka
A hmad  Rifa’i.  (2019).  Metode  Regresi  Linier Untuk  Memprediksi  Jumlah  Pendaftar Calon  Mahasiswa  Baru  Universitas  Islam Indragiri. Values : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , 1 (1), 42 – 51.
Almumtazah,  N.,  Azizah,  N.,  Putri,  Y.  L.,  & Novitasari,  D.  C.  R.  (2021).  Prediksi Jumlah  Mahasiswa  Baru  Menggunakan Metode  Regresi  Linier  Sederhana. Jurnal Ilmiah Matematika Dan Terapan , 18 (1), 31 – 40. https://doi.org/10.22487/2540766x.2021 .v18.i1.15465
Bidara  Pink.  (2018).  Data  Baru  BPS :  Jumlah Penduduk Miskin di Indonesia Berkurang. Jurnal  Sosial  Humaniora
Terapan , 1 (1), 1 – 6.
Dwi,  S.  (2018).  Penyebab  Tingginya  Angka Pengangguran  Di  Kota  Metro. Fakultas Ekonomi  Dan  Bisnis  Islam.  Institut  Agama Islam Negeri Metro , 23 , 107.
Dwi  Suci  Riyani,  D.,  Nur  Atala  Singgih,  M., Wahidah,  Z.,  &  Widodo,  E.  (2021). Analisis  Pengaruh  Mobilitas  Penduduk terhadap  Kasus  Covid-19  Selama  Masa Pandemi  di  Indonesia  Menggunakan Regresi  Linier  Berganda. Jurnal  Teknologi , 14 (2),
106 – 113. https://doi.org/10.34151/jurtek.v14i2.3
636
Franita,  R.  (2016).  Analisa  Pengangguran  Di Indonesia. Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Sosial , 1 (3), 88 – 93.
Harlik,  H.,  Amir,  A.,  &  Hardiani,  H.  (2013). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan  dan  Pengangguran  di  Kota
Jambi. Jurnal  Perspektif  Pembiayaan  Dan Pembangunan  Daerah , 1 (2),  109 – 120. https://doi.org/10.22437/ppd.v1i2.1500 .
Hilmi,  Marumu,  M.  N.  H.  D.,  Ramlawati,  & Peuru,  C.  D.  (2022).  Pengaruh  Jumlah
Penduduk  dan  Pengangguran  Terhadap Tingkat  Kemiskinan  di  Kabupaten
Tolitoli. Jurnal Ilmiah Ekonomi Pembangunan , 1 (1), 20 – 27.
Indayani,  S.,  &  Hartono,  B.  (2020).  Analisis Pengangguran dan Pertumbuhan Ekonomi sebagai Akibat Pandemi Covid- 19. Jurnal  Ekonomi  &  Manajemen
Universitas  Bina  Sarana  Infoematika , 18 (2),
201 – 208. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.p hp/perspektif/article/view/8581.
Ishak,  R.  A.,  Zakaria,  J.,  &  Arifin,  M.  (2020). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan  dan  Pengangguran  Terhadap
Tingkat  Kemiskinan  di  Kota  Makassar. PARADOKS :  Jurnal  Ilmu  Ekonomi , 3 (2), 41 – 53. https://doi.org/10.33096/paradoks.v3i2.
463.
Matematika, J., Islam, U., Sultan, N., Kasim, S., Industri,  J.  T.,  Islam,  U.,  Sultan,  N., Kasim,  S.,  &  Karya,  T.  (2022). Pengaruh Tingkat  Kemiskinan  Terhadap  Pembangunan Rumah  Layak  Huni  Di  Provinsi  Riau Menggunakan  Metode  Analisis  Regresi Sederhana . 1 (3), 131 – 136.
Ristika,  E.  D.,  Primandhana,  W.  P.,  &  Wahed, M.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Jumlah Penduduk, Tingkat Pengangguran Terbuka  Dan  Indeks  Pembangunan Manusia  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan
Di  Provinsi  Jawa  Timur. Eksis:  Jurnal Ilmiah  Ekonomi  Dan  Bisnis , 12 (2),  129. https://doi.org/10.33087/eksis.v12i2.254
Setya  Ningrum,  S.  (2017).  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),  184 – 192.
Suhandi,  N.,  Putri,  E.  A.  K.,  &  Agnisa,  S.
(2018). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk  terhadap  Jumlah  Kemiskinan Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  di Kota  Palembang. Jurnal  Ilmiah  Informatika
Global , 9 (2), 77 – 82. https://doi.org/10.36982/jig.v9i2.543.
Susanto,  R.,  &  Pangesti,  I.  (2019).  Pengaruh Tingkat Pendidikan terhadap Kemiskinan di  DKI  Jakarta. JABE  (Journal  of  Applied Business  and  Economic) , 5 (4),  340. https://doi.org/10.30998/jabe.v5i4.4183.
Wahyu  Azizah,  E.,  &  Kusuma,  H.  (2018).
Pengaruh Pendidikan, Pendapatan Perkapita  Dan  Jumlah  Penduduk Terhadap  Kemiskinan  Di  Provinsi  Jawa
Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi , 2 , 167 – 180.
Wicaksana,  A.  (2016).  Analisis  Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Jumlah Penduduk, Pendidikan dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan  Di  Kabupaten  Tuban. Https://Medium.Com/ , 2 (7).
Widowati,  A.  E.,  Prijanto,  W.  J.,  & Destiningsih,  R.  (2018).  Pengaruh Pertumbuhan  Ekonomi,  Pengangguran, dan Jumlah Penduduk Terhadap Kemiskinan Provinsi Jawa Tengah Tahun 2001-2018. Journal  of  Economic , 2 (1),  95 – 108.
Yunus  Erna.  (2022). Angka  Kemiskinan  Salatiga 2021  Naik  5,14% .  RMOLJATENG. https://www.rmoljawatengah.id/angka- kemiskinan-salatiga-2021-naik-514.