Abstrak — Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) adalah salah satu indikator di bidang ketenagakerjaan untuk melihat dinamika perubahan pengangguran dalam suatu daerah. Periode waktu 11 tahun  dari    2005  hingga  2015  TPT  Provinsi  Jawa  Timur cenderung mengalami penurunan, namun tahun 2015 mengalami kenaikan hingga 4,47 persen dibanding tahun sebelumnya hanya sekitar 4,19 persen. Kenaikan TPT yang cukup signifikan diduga adanya  pengaruh  AEC  (ASEAN  Economic  Comunity)  diawal tahun  2015.  Pemodelan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Jawa Timur  menggunakan  regresi  data  panel  merupakan  metode dengan  melibatkan  data  cross  section  dan  time  series,    sehingga mampu menang-kap karakteristik masing-masing kabupaten/kota pada periode waktu tertentu. Pada penelitian ini menghasilkan  model  estimasi  terbaik  untuk    menganalisis  TPT Jawa  Timur  adalah  Fixed  Effect  Model  (FEM)  cross  section weighted  dengan  R 2 sebesar  79,54  persen.  Berdasarkan  analisis tersebut  didapatkan  variabel  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  TPT  Jawa  Timur  adalah  TPAK,  laju  pertumbuhan penduduk,  rasio  ketergantungan,  usia  diatas  15  tahun  tamat SMA/SLTA dan UMK.
Kata Kunci — AEC, Fixed Effect Model Cross Section Weighted, Ketenagakerjaan,  Regresi  Data  Panel,  Tingkat  Pengang-guran Terbuka

## I.  PENDAHULUAN
NDONESIA  sebagai  negara  berkembang  selalu  berupaya meningkatkan    kesejahteraan  dan  pertumbuhan  ekonomi demi  terciptanya  kehidupan  warga  negara  yang  layak.  Salah satu aspek penting dalam negara, kondisi ketenagakerjaan tidak terlepas  dari  permasalahan  pengangguran  yang  berkelanjutan dimana semakin sempitnya lapangan pekerjaan, sehingga tidak mampu  menyerap  tenaga  kerja  pada  usia  produktif. Pengangguran adalah orang  yang  masuk dalam usia angkatan kerja namun belum mendapat kesempatan bekerja tetapi sedang mencari  pekerjaan  atau  tidak  [1].  Sebagai  Provinsi  dengan jumlah  penduduk  besar  Jawa  Timur  tidak  terlepas  dengan masalah pengangguran
Tercatat  bahwa  jumlah  angkatan  .kerja  Jawa  Timur  pada Agustus  2015  bertambah  125  ribu  orang  yaitu  menjadi  20,27 juta dibanding dengan jumlah angkatan kerja pada tahun 2014 [2].  Peningkatan  jumlah  angkatan  kerja  2015,  mengakibatkan Tingkat Pengangguran Terbuka Jawa Timur pada Agustus 2015 mencapai 4,47 persen lebih tinggi dibanding tahun sebelumnya dimana  hanya  mencapai  4,19  persen.  Tercatat  bahwa  TPT tertinggi  di  tahun  2015  adalah  kota  Kediri  yaitu  sebesar  8,12 persen.  Rata-rata  jumlah  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di
kota-kota  besar  Jawa  Timur  pada  tahun  2015  mengalami kenaikan  cukup  signifikan  seperti  Surabaya,  Kediri,  Batu, Malang,  Mojokerto,  Sidoarjo  dan  Pasuruan.  Rata-rata  TPT  di kota-kota tersebut  hampir  sebesar  1,3  persen  dibanding  tahun 2014. Kondisi meningkatnya TPT Jawa Timur tersebut diduga akibat dari ASEAN Economic Community /AEC pada awal tahun [3].
Penelitian sebelumnya membahas mengenai  TPT di Jawa Timur dengan Regresi Panel pada periode waktu 2010 hingga 2014 dengan variabel yang digunakan adalah laju pertumbuhan ekonomi  (X 1 ),  TPAK  (X 2 ),  kepadatan  Penduduk  (X 3 ),  PDRB (X 4 )  dan    usia  15  tahun  ke  atas  pendidikan  terakhir  yang diamatkan adalah SMA/SMK (X 5 ) [4]. Berdasarkan penelitian tersebut didapatkan nilai kebaikan model/ R 2 sebesar 93,68%. Berdasarkan uraiain tersebut setiap tahunnya menunjukkan perubahan  TPT  pada  setiap  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur mengidentifikasikan  bahwa  lokasi  dan  waktu  berpengaruh terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  oleh  karena  itu metode  regresi  data  panel  sangat  cocok  untuk  menganalisis TPT  di  Jawa  Timur.  Regresi  data  panel  adalah  regresi  yang menggabungkan  struktur cross  section dan time  series .  Oleh karena  itu  tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  mendapatkan faktor-faktor  berpengaruh  terhadap  Tingkat  Pengangguran Terbuka  Jawa  Timur  dengan  pengamatan  waktu  periode  11 tahun yaitu 2005 hingga 2015.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Regresi Panel
Data panel merupakan data yang terdiri dari gabungan data cross  section dan  data time  series sehingga  mampu menyediakan data lebih banyak sehingga menghasilkan degree of freedom lebih besar. Secara umum model persamaan model regresi panel ditulis sebagai berikut [5]
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖𝑡 + 𝛃 ′ 𝐗 𝐢𝐭 + 𝜀 𝑖𝑡 (1)
Dimana, 𝑦 𝑖𝑡 :Respon unit individu ke- i untuk periode waktu ke- t. 𝛃 ′ : (𝛽 1 , 𝛽 2 , … , 𝛽 𝐾 ) vektor koefisien slope berukuran 1xK, dengan K adalah variabel prediktor
𝐗 𝐢𝐭 :Observasi dari variabel prediktor dari individu ke- i dan periode waktu ke- t. 𝛼 𝑖𝑡 :Koefisien intersep setiap individu ke- i dan waktu ke- t.
𝜀 𝑖𝑡 : Residual pada periode waktu ke-t , 𝜀 𝑖𝑡 ~𝐼𝐼𝐷𝑁(0, 𝜎 2 ) .
Analisis Faktor yang Berpengaruh Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Data Panel
Wahyu Indri Astuti , Vita Ratnasari, dan Wahyu Wibowo Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : vita_ratna@ statistika.its.ac.id, wahyu_w@statistika.its.ac.id, wahyuindriastuti51@gmail.com
I

## B. Estimasi Model Regresi Data Panel
Menentukan  estimasi        model          regresi      data      panel terdapat kemungkinan yang muncul dikarenaka koefisien slope dan intersep berbeda pada setiap pengamahatan individu dalam periode tertentu [6]. Estimasi model regresi data panel terdapat 3  pendekatam  yang  digunakan  diantaranya  CEM (Common Effect Models), FEM (Fixed Effect Model) dan REM (Random Effect Models [7]. i. Common Effect Model (CEM)
Model  CEM  melibatkan  seluruh  data  digabungkan  tanpa memperhatikan  individu  dan  waktu.  Persamaan  model  CEM dinyatakan dalam model sebagai berikut.
it it e y    it ' Χ β  (2)
ii. Fixed Effect Model (FEM) Model  FEM mengasumsikan  bahwa  intersep  berbeda untuk tiap individu tetapi tetap mengasumsikan bahwa koefisen slope adalah konstan. Persamaan model FEM dinyatakan dalam model sebagai berikut.
it i it e y    it ' Χ β  (3)
Adanya perbedaan  intersep dari  masing-masing individu ditunjukkan melalui indeks i pada intersep (α i ). iii . Random Effect Model (REM)
Model  REM  mengestimasi  data  panel  dimana  variabel gangguan   mungkin  saling  berhubungan  ( error  terms )  antar waktu  dan  antar  individu.  Persamaan  REM  dapat  dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖 + 𝛃 ′ 𝐗 𝐢𝐭 + 𝑤 𝑖𝑡 (4)
Dengan nilai 𝑤 𝑖𝑡 𝑤 𝑖𝑡 = 𝜀 𝑖𝑡 + 𝜇 𝑖 (5)
Persamaan 𝑤 𝑖𝑡 mengandung  komponen error cross section dan time  series. Komponen error  cross  section dilambangkan  dengan 𝜇 𝑖 ,  sedangkan  komponen error  time series 𝜀 𝑖𝑡 .

## C. Pemilihan Model Regresi Data Panel
Dalam  memilih  model  regresi  data  panel  dilakukan beberapa pengujian antara lain sebagai berikut.
i. Uji Chow
Uji  Chow  untuk  memilih  model  estimasi  terbaik  antara CEM dan FEM [8], dengan hipotesis.
H 0 :
N       ... 2 1 (Model CEM)
H 1 : minimal ada satu i N    (Model FEM)
Statistik uji :
𝐹 = [𝑅 𝐿𝑆𝐷𝑉 2 −𝑅 𝑃𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 2 ]/𝑁−1 [1−𝑅 𝐿𝑆𝐷𝑉 2 ]/(𝑁𝑇−𝑁−𝐾) (6)
Dimana,
𝑅 𝐿𝑆𝐷𝑉 2 : 𝑅 2 untuk FEM 𝑅 𝑃𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 2 : 𝑅 2 untuk CEM N : Jumlah unit cross section T : Jumlah unit Time Series
K : Jumlah variabel independen
Daerah kitis : Tolak  H 0 ,  jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 (𝑁−1,𝑁𝑇−𝑁−𝐾;𝛼) ,  maka  estimasi model persamaan regresinya adalah fixed effect model. ii. Uji Hausman
Uji  Hausman  digunakan  untuk  memilih  model  estimasi terbaik antara FEM dan REM [8], dengan hipotesis. H 0 : corr (X it ,ε it ) = 0 (Model REM)
H 1 : corr (X it ,ε it ) ≠ 0 (Model FEM) Statistika uji : 𝑊 = [𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ] 𝑇 [𝑣𝑎𝑟(𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 ) − 𝑣𝑎𝑟(𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 )] −1 [𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ] 𝑇 (7) Dimana,
Tolak 𝐻 0 jika 𝑊 > 𝜒 (𝐾,𝛼) 2 atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 maka  estimasi persamaan regresinya adalah fixed effect model. iii. Uji Lagrange Multiplier
Uji  LM  digunakan      untuk    menguji    apakah      terdapat heterokedastisitas  pada  model  FEM  antar  kelompok  individu cross section [8], dengan hipotesis.
H 0 : 0 2  i  (FEM memiliki struktur yang homokedastik)
H 1 : 0 2  i  (FEM memiliki struktur yang heterokedastik)
Statistik uji :
𝐿𝑀 = 𝑁𝑇 2(𝑇−1) ( ∑ (𝑇𝑒̅ 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑒 𝑖𝑡 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 − 1) 2 (8)
Daerah kitis :
Tolak 𝐻 0 jika 𝐿𝑀 > 𝜒 (𝑁−1,𝛼) 2 atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 artinya  model FEM  memiliki  struktur  yang  heteroskedastik  sehingga  untuk mengatasi  harus  diestimasi  dengan  metode cross  section weighted .

## D. Pengujian Parameter Model Regresi
Pengujian  parameter  model  regresi  dilakukan  untuk mengetahui  hubungan  antara  variabel  respon  dan  variabel prediktor.
i. Uji Serentak
Uji  serentak  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  secara bersama-sama. Hipotesis yang digunakan sebagai berikut. H 0 : 0 β ... β β K 2 1     H 1 : Paling sedikit ada satu 0 β K  Statistik uji :
𝐹 = 𝑀𝑆𝑅 𝑀𝑆𝐸 = 𝑅 2 /(N+K−1) (1−R 2 )/(NT−N−K) (9)
Daerah Kritis :
Tolak 𝐻 0 jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 (𝐾−1; 𝑁𝑇−𝐾; 𝛼) atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 ii. Pengujian Parsial
Uji  parsial  digunaan  untuk  mengetahui  pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Dengan hipotesis sebagai barikut.
H 0 : 0 β k  (tidak ada pengaruh yang signifikan)
H 1 : 0 β k  (ada pengaruh yang signifikan)
Satistik uji :
) βˆ SE( βˆ t k k hitung  (10)
Daerah Kritis:
Tolak 𝐻 0 jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 ( 𝛼 2 ; 𝑁𝑇−𝐾−1) atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼

## E. Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian  asumsi  klasik  diantara  lain  adalah  uji multikolinearitas, uji asumsi residual  berdistribusi  normal, uji residual identik dan independen.
i. Uji multikolinearitas Multikolinearitas dapat diartikan sebagai  hubungan  linear yang sempurna dari semua variabel penjelas dari  model regresi berganda.  Salah  satu  cara  mendeteksi  kasus  multikolinieritas adalah  dengan  melihat  nilai Variance Inflation  Factor (VIF)
pada  model  regresi.  Adanya  multikolinieritas  diketahui  jika nilai VIF > 10. ii.     Uji Asumsi Identik Uji asumsi identik adalah tidak terjadi efek heterokedastisitas  atau  disebut  juga  varians  dari  residual identik. Uji asumsi identik dapat dilakukan dengan uji Glejser, dengan hipotesis sebagai berikut. 𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0 (Residual identik/homoskedasis) 𝐻 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0 (Residual tidak identik/heterokedastis) Statistik Uji:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 ̂ 𝑘 𝑆𝐸(𝛽
̂ 𝑘 ) Daerah Kritis: Tolak 𝐻 0 jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 ( 𝛼 2 ; 𝑁𝑇−𝐾−1) atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 , artinya residual tidak identik atau terjadi heterokedastis.
iii.     Uji Asumsi Independen
Uji  asumsi  independen  dapat  dilakukan  dengan  nilai Autocorrelation Function (ACF), yaitu salah satu metode untuk mengetahui  apakah  komponen error terjadi  autokorelasi, berikut ini merupakan perhitungan nilai ACF
           n t t k n k t t k t k x x x x x x r 1 2 1 ) ( ) )( (
Jika terdapat ACF yang melewati batas significance limit maka  dapat  dikatakan  bahwa  terjadi  kasus  autokorelasi  atau dapat  dikatakan  bahwa  residual  saling  berkorelasi  sehingga dependen (saling bergantung) . iv.    Residual Berdistribusi Normal
Asumsi  normalitas  harus  terpenuhi  untuk  mengetahui apakah residual berdistribusi normal, dengan hipotesis.
𝐻 0 : 𝐹(𝑥) = 𝐹 0 (𝑥) 𝐻 1 : 𝐹(𝑥) ≠ 𝐹 0 (𝑥) Statistik Uji
𝐷 = 𝑆𝑢𝑝 𝑥 |𝑆(𝑥) − 𝐹 0 (𝑥) (13) Tolak 𝐻 0 jika 𝐷 > 𝐷 𝑞(1−𝛼) atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 .  Jika  asumsi residual  tidak  normal  maka  perlu  dilakukan  transformasi variabel dan kemudian memodelkannya kembali.

## F. Tingkat Pengangguran Terbuka
Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  adalah  persentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja. Dimana, TPT  memiliki  kegunaan  dalam  mengindikasikan  besarnya persentase angkatan kerja yang termasuk dalam pengangguran (BPS, 2015).
Adapun  dalam  perhitungannya  digunakan  rumus  sebagai berikut.
Jumlah Penganggur TPT 100%
Jumlah Angkatan Kerja   (14)

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  mengenai Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Kabupaten/Kota  Jawa  Timur periode  waktu  2005  hingga  2015  yang  diperoleh  dari  BPS Provinsi Jawa Timur.

## B. Variabel Penelitian
Unit  penelitian  yang  digunakan  dalam  adalah  berupa  38 kabupaten/kota tersebar di Jawa Timur. Adapun variabel yang digunakan adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Variabel Penelitian Jenis Variabel Satuan X 1 TPAK Persentase X 2 Laju Perumbuhan Penduduk
Persentase X 3 Dependency Ratio Persentase X 4 Usia 15 tahun tamat SMA/SLTA
Persentase X 5 UMK
Juta Rupiah
Berdasarkan  variabel-variabel  tersebut, didapatkan persamaan model regresi data panel untuk TPT  Jawa Timur sesuai dengan kriteria ekonomi secara apriori adalah sebagai berikut.
1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 ) ˆ Ln (y it it it it it it it X X X X X             (15)
Tanda  yang  diharapkan  adalah 𝛼 𝑖𝑡 > 0 , 𝛼 𝑖𝑡 merupakan intersep  pada  masing-masing  unit cross  section ,  sehingga besarnya 𝛼 𝑖𝑡 selalu  bertanda  positif.  Sedangkan  yang diharapkan  pada  masing-masing  parameter  dari 𝛽 1 , 𝛽 4 , 𝛽 5 bertanda negatif yaitu menunjukkan bahwa variabel X 1, X 4 dan X 5 mempunyai  pola  berbanding  terbalik  dengan  TPT  Jawa Timur.  Tanda  untuk  parameter 𝛽 2 dan 𝛽 3 adalah  bertanda positif  yang artinya pada  variabel X 2 dan X 3 mempunyai pola hubungan yang berbanding lurus dengan TPT Jawa Timur .

## C. Langkah Analisis
Langkah analisis yang digunakan pada panelitian ini adalah sebagai berikut.
1.Analisis secara statistika deskriptif untuk mengetahui karakteristik pada setiap variabel respon dan variabel prediktor.
2.Melakukan analisis dengan menggunakan regresi data panel,  sebelumnya  dengan  mendeteksi  adanya  kasus multikolinearitas.  Pada  regresi  data  panel  dilakukan  model estimasi  regresi,  yaitu  CEM,  FEM,  dan  REM.  Selanjutnya menentukan  model  estimasi  terbaik  dengan  uji  Chow,  uji Hausman, dan uji Lagrange Multiplier .
3.  Setelah  mendapatkan  model  estimasi  model  regresi  data panel  langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  signifikansi parameter  pada  model  regresi  data  panel  baik  pengujian secara  serentak  ataupun  secara  parsial  dan  dilanjutkan pengujian  asumsi  klasik  yaitu  uji  residual  berdistribusi normal, residual identik dan independen .
4. Langkah terakhir adalah menarik kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Statistika Deskriptif Variabel
Analisis  statistika  deskriptif  dilakukan  untuk  mengetahui karakteristik dari  TPT Jawa Timur serta variabel  yang diduga mempengaruhinya.
Berdasarkan  Tabel  2  menunjukkan  nilai  rata-rata,  nilai minimum,  nilai  maksimum  pada  masing-masing  variabel penelitian. Sedangkan pola persebaran TPT di Jawa Timur pada
(11)
(12)
periode waktu 2005 hingga 2015 dapat ditampilkan pada peta tematik Gambar 1.
Tabel 2. Hasil Statistika Deskriptif Var Mean Min Maks Kota Terendah Kota Tertinggi Y 5,99 2,07 10,66 Pacitan
Madiun X 1 68,79 63,45 77,90 Madiun Pacitan X 2 1,54 0,18 4,05 Kediri
Bangkalan X 3 47,03 38,04 60,31 Surabaya Sampang X 4 20,33 6,25 35,92 Sampang
Madiun X 5 8,56 6,75 12,57 Pacitan Surabaya

## Gambar 1 Peta TematikTingkat Pengangguran Terbuka
Gambar 1 merupakan peta persebaran TPT di Jawa Timur. Klasifikasi kelompok wilayah dengan TPT rendah mempunyai nilai  antara  2,07  hingga  6,02  per  100  penduduk.  Sedangkan kelompok wilayah dengan TPT tinggi antara 6,02 hingga 10,22 per  100  penduduk  yang  berwana  biru.  TPT  tertinggi  sebesar 10,66 persen yaitu Kota Madiun yang artinya adalah setiap 100 penduduk  di  Madiun  terdapa  sekitar  11  orang  yang menganggur.  Sesuai  dengan  keadaan  kependudukan  serta ketenagakerjaan,  Kota  Madiun  mengalami  pertumbuhan penduduk cukup besar sekitar 0,43 persen pertahun. Mayoritas lapangan  pekerjaan  di  Madiun  cenderung  pada  sektor perdagangan,  jasa  dan  industri.  Sedangkan  TPT  terendah terdapat  pada  Kabupaten  Pacitan  dengan  nilai  sebesar  2,07 persen,  dimana  artinya  adalah  dari  100  penduduk  di  Pacitan terdapat 2 orang yang menganggur.
B. Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka
1.   Uji Multikolinearitas
Dalam  mendeteksi  adanya  kasus  multikolinieritas  salah satunya adalah melalui nilai (VIF).
Tabel 3. Hasil Pengujian Multikolinearitas Variabel Independen VIF TPAK (X 1 ) 1,309 aju Pertumbuhan Penduduk (X 2 ) 1,029 Dependency Ratio (X 3 ) 1,249 Usia 15 Tahun Tamat SMA/SLTA (X 4 ) 1,530 UMK (X 5 ) 1,110
Tabel 3 menunjukkan bahwa seluruh variabel memiliki nilai VIF kurang dari 10, sehingga dapat disimpulkan bahwa asumsi tidak terdapat multikolinieritas pada data.
2.   Pemilihan Model Regresi Data Panel
Memilih model regresi panel yang sesuai dilakukan dengan menggunakan  beberapa  langkah  yaitu  meliputi  uji  Chow,  uji Hausman dan uji Lagrange Multiplier (LM). Hasil  uji  Chow  diperoleh F hitung (9,96)  > F tabel (1,442)  dan nilai p-value (0,00)  <    α  (0,05),  maka  disimpulkan  untuk menolak  H 0 sehingga  dapat  diartikan  bahwa  pada  model persamaan TPT di Jawa Timur model yang sesuai adalah Fixed Effect Model (FEM).
Sedangkan hasil pengujian Hausman diperoleh nilai W ( 97,56) > 𝜒 (5 ;0,05) 2 (11,07) dan nilai p-value (0,00) < α (0,05). Sehingga diambil keputusan H 0 ditolak pada taraf signifikansi 𝛼 (0,05)  yang  artinya  model  terbaiknya  adalah Fixed  Effect Model (FEM). Hasil uji LM diperoleh bahwa LM hitung (20,9) 2 (0,05;5) 11 ( 7) , 0   , diambil keputusan  H 0 ditolak. Hal tersebut disimpulkan  terdapat  heterokedastisitas  pada  model  TPT sehingga menunjukkan estimator yang baik dengan menggunakan FEM cross section weighted.
3. Pengujian Parameter FEM Cross section weighted Berdasarkan  pengujian  estimasi  model  terpilihnya  adalah FEM cross section weighted . Untuk memenuhi asumsi residual berdistribusi  normal  dibentuklah  model  persamaan  log-linear, sehingga persamaan modelnya sebagai berikut.
1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 ) ˆ Ln (y it i it it it it it X X X X X             (16)
Pengujian  parameter  untuk  model  FEM cross  section weighted melalui  uji  parsial  dan  serentak.  Berdasarkan pengujian  serentak  didapatkan  nilai  F hitung (34,72)  >  F tabel = F (0,05,4,414) =  2,235  dan nilai p-value < 𝛼 (0,05),  maka  dapat diputuskan H 0 ditolak.
Sedangkan  hasil  uji  parsial  untuk  masing-masing  variabel sebagai berikut.
Tabel 4 Hasil Uji Parsial FEM Cross Section Weighted Variabel Koefisien t hitung p-value Konstan 4,980 11,803 0,000 X 1 -0,017 -3,285 0,001 X 2 0,019 2,961 0,003 X 3 -0,032 -6,765 0,000 X 4 -0,009 -2,470 0,014 X 5 -0,622 -18,289 0,000
Tabel  4  menunjukkan  pengujian  secara  parsial  yaitu  nilai |t hitung | masing-masing  variabel > t (0,025;212) (1,965) dan  nilai p- value < 𝛼 (0,05),  maka  dapat  diputuskan  H 0 ditolak.  Maka seluruh  variabel  berpengaruh  signifikan  terhadap  TPT  Jawa Timur  dengan  menggunakan  model  FEM cross  section weighted .
4. Estimasi Model FEM Cross Section Weighted
Model  regresi  data  panel  untuk  memodelkan  TPT  Jawa Timur  tahun  2005  hingga  2015  dengan  semua  variabel prediktor  menggunakan  model  FEM cross  section  weight adalah sebagai berikut.
ˆ Ln (y ) 4, 98 0, 017X 0, 019X 0, 032X it 1it 2it 3it -  0, 009X 0, 622X 4it 5it i        (17)
atau persamaan tersebut dapat dituliskan sebagai berikut:
ˆy exp(4, 98 0, 017X 0, 019X 0, 032X it 1it 2it 3it -0, 009X 0, 622X ) 4it 5it i        (18)
Model  estimasi  FEM cross  section  weighted diatas didapatkan  nilai  kebaikan  model R 2 (79,54%)  yaitu  dapat diartikan kemampuan variabel prediktor menjelaskan perubahan  variabel  respon  sebesar  79,54%  dan  sisanya dijelaskan oleh variabel lain tidak dimasukkan dalam model. Persamaan 17 atau 18 dapat diketahui bahwa koefisien nilai negatif  mempunyai  arti  menurunkan  TPT,  sedangkan  tanda positif  berarti  menaikkan  TPT.  Setiap  kenaikan  satu  persen Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (X 1 )  akan  mempengaruhi TPT sebesar exp(-0,017) = 0,983 setara dengan penurunan TPT sebesar  0,017  atau  sebesar  1,7  persen  jika  semua  variabel lainnya  tetap.  Jika  persentase  kenaikan  laju  pertumbuhan penduduk  (X 2 )  mengalami  kenaikan  sebesar  satu persen  akan mempengaruhi  TPT  sebesar  exp(0,019)=1,019  setara  dengan kenaikan Tingkat Pengangguran Terbuka 0,019 atau sebesar 1,9 persen  dengan  asumsi  semua  variabel  lainnya  tidak  berubah. Untuk  variabel  kenaikan  rasio  ketergantungan/ dependency ratio sebesar satu persen akan menyebabkan perubahan TPT di Jawa  Timur  sebesar  exp(-0,032)=0,969  setara  dengan penurunan  TPT  0,032  atau  setara  dengan  penurunan  TPT sebesar 3,2 persen dengan asumsi semua variabel lainnya tetap. Sedangkan  setiap  kenaikan  usia  penduduk  15  tahun  yang menamatkan pendidikan terakhirnya SMA/SLTA sebesar satu persen  akan  mengakibatkan  perubahan  TPT  exp(-0,009)  = 0,991 setara dengan penurunan sebesar 0,009 setara 0,9 persen jika  variabel-variabel  lainnya  tetap.  Untuk  variabel  upah minimum  kabupaten/kota  mengalami  kenaikan  sebesar  satu persen akan menyebabkan perubahan TPT sebesar exp(-0,622) =  0,537  atau  dapat  dikatakan  setara  dengan  penurunan  TPT sebesar  0,463  atau  setara  46,3  persen  dengan  asumsi  semua variabel independen lainnya tidak berubah.
Berdasarkan  model  Persamaan  (17),  akan  didapatkan  nilai taksiran  TPT  Ln( it yˆ )  untuk  kota/kabupaten  di  Jawa  Timur.
Misalkan  ingin  mengetahui  Tingkat  Pengangguran  Terbuka Madiun dan Pacitan pada tahun 2015, sehingga diperoleh nilai sebagai berikut.
) ˆ ln(y 4, 98 0, 557 0, 017(65,97) 0, 019(0,43) 0, 032(42,31) ,Mdn-15 0, 009(39, 37) 0, 622(1, 07) 2, 05         (19)
) ˆ ln(y 4, 98 0, 994 0, 017(80,64) 0, 019(0,34) 0, 032(49,03) ,Pctn-15 0, 009(12,14) 0, 622(1,15) 0, 23         (20)
Persamaan 19 dan 20 menunjukkan nilai taksiran dari TPT pada  tahun  2015  untuk  Kota  Madiun  sebesar  2,05  sedangkan Kabupaten Pacitan sebesar 0,23.
5. Pengujian Parameter FEM individu waktu Pengujian parameter FEM  individu waktu dilakukan untuk melihat  variabel  yang  signifikan  terhadap  TPT  Jawa  Timur. Untuk memenuhi asumsi residual berdistribusi normal dibentuk model  persamaan  log-linear  sehingga  persamaan  model  FEM individu waktu sebagai berikut.
𝐿𝑛(𝑍̂ 𝑖𝑡 ) = 𝛼 + 𝜇 𝑖 + 𝜆 𝑡 − 𝛽 1 𝑋 1𝑖𝑡 +𝛽 2 𝑋 2𝑖𝑡 −𝛽 3 𝑋 3𝑖𝑡 − 𝛽 4 𝑋 4𝑖𝑡 − −𝛽 5 𝑋 5𝑖𝑡
(21)
Adapun hasil pengujian FEM individu waktu terhadap seluruh variabel independen adalah sebagai berkut.
Tabel 6 Pengujian FEM individu waktu semua variabel Variabel Estimator t hitung p-value Konstanta 3,563 8,323 0,000 X 1 -0,015 -3,294 0,001 X 2 0,009 1,084 0,278 X 3 -0,016 -3,063 0,002 X 4 -0,007 -1,900 0,058 X 5 0,002 0,213 0,831
Tabel  6  menunjukkan  pengujian  FEM  individu  waktu seluruh  variabel,  dimana  didapatkan  variabel  yang  signifikan adalah  X 1 (TPAK)  dan  X 3 rasio  ketergantungan  karena mempunyai  nilai  |t hitung |  >  t tabel dan p-value <  taraf  signifikan (0,05 ).
Pengujian  parameter  untuk  model  FEM  individu  waktu melalui  uji  parsial  dan  serentak.  Berdasarkan  pengujian serentak dapat diketahui nilai F hitung (41,41) > F tabel = F (0,05,4,417) = 3,86 dan nilai p-value < 𝛼 (0,05), maka dapat diputuskan H 0 ditolak.
Sedangkan  hasil  uji  parsial  untuk  masing-masing  variabel sebagai berikut.
Tabel 6. Hasil Uji Parsial FEM Individu Waktu Variabel Koefisien t hitung p-value Konstan 3,42 8,144 0,001 X 1 -0,015 -3,304 0,003 X 3 -0,016 -2,972 0,000
Tabel  6  merupakan  pengujian  parsial  dengan  nilai  |t hitung | masing-masing variabel > t (0,025;212) (1,965) dan nilai p-value < 𝛼 (0,05), maka dapat diputuskan H 0 ditolak, maka variabel X 2 dan X 5 berpengaruh signifikan terhadap TPT Jawa Timur.
𝐿𝑛(𝑍̂ 𝑖𝑡 ) = 3,2426 + 𝜇 𝑖 + 𝜆 𝑡 − 0,015𝑋 1𝑖𝑡 − 0,016𝑋 3𝑖𝑡 (22) Atau dapat dituliskan dengan,
𝑍̂ 𝑖𝑡 = exp (3,2426 + 𝜇 𝑖 + 𝜆 𝑡 − 0,015𝑋 1𝑖𝑡 − 0,016𝑋 3𝑖𝑡 ) (23) Nilai  kebaikan  model R 2 (84,63%)  untuk  model  FEM individu  waktu  dimana  dapat  diartikan  keampuan  variabel prediktor  menjelaskan  perubahan  variabel  respon  sebesar 84,64%  dan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain  tidak dimasukkan dalam model.
Persamaan  model  FEM  individu  waktu  tersebut  dapat diintepretasikan bahwa setiap kenaikan TPAK (X 1 ) sebesar satu persen  akan  mempengaruhi  TPT  sebesar  exp(-0,015)  =  0,985 atau  dapat  diartikan  sebagai  mampu  menurunkan  TPT  0,015 atau  setara  dengan  1,5  persen  dengan  asumsi  untuk  variabel rasio  ketergantungan  tetap.  Sedangkan  kenaikan  setiap  satu persen  rasio  ketergantungan  akan  menurunkan  TPT  sebesar exp(-0,016)  =  0,984  atau  dapat  dikatakan  setara  dengan penurunan 0,016 atau menurun sebesar 1,6 persen jika variabel TPAK diasumsikan nilainya tetap.
Berdasarkan model FEM individu waktu dengan variabel yang  signfikan  diketahui  bahwa  dengan  memasukkan  nilai variabel  prediktor  ke  dalam  model  Persamaan  (23),  akan
didapatkan  nilai  taksiran  TPT 𝐿𝑛(𝑍̂ 𝑖𝑡 ) untuk  masing-masing kota/kabupaten  di  Jawa  Timur.  Misalkan  ingin  mengetahui Tingkat Pengangguran Terbuka Madiun dan Pacitan pada tahun 2015, sehingga diperoleh nilai sebagai berikut.
𝐿𝑛(𝑍̂ 𝑀𝑑𝑛−15 ) = 3,2426 + 0,56 − 0,297 − 0,015(65,97) + −0,016(42,31) = 1,84 (24) 𝐿𝑛(𝑍̂ 𝑝𝑐𝑡−15 ) = 3,2426 − 0,897 − 0,297 − 0,015(80,64) +
−0,016(49,03) = 0,06 (25)
Pada  persamaan  19  dan  20  menunjukkan  nilai  taksiran dari TPT kota Madiun sebesar 1,84 sedangkan untuk Kabupaten Pacitan sebesar 0,06 menggunakan model FEM individu waktu.
6. Pengujian Asumsi Klasik Model Pengujian asumsi klasik model bertujuan untuk mengetahui apakah  residual  telah  memenuhi  asumsi  identik,  independen dan  berdistribusi  normal  pada  model  FEM cross  section weighted dan FEM individu waktu . Uji asumsi residual identik (varian residual homoskedastis) dilakukan  dengan  uji glejser .  Berikut  ini  merupakan  hasil  uji Glejser untuk  masing-masing  model  FEM  Cross  Section Weighted ( ) ˆ Ln (y it ) dan FEM individu waktu
Tabel 7
Hasil pengujian Glejser Model Koefisien t hitung p-value X 1 -0,084 0,933 X 2 0,079 0,937 ) ˆ Ln (y it X 3 -0,059 0,953 X 4 -0,367 0,713 X 5 0,229 0,819 Ln( 𝑍̂ 𝑖𝑡 ) X 1 0,000
1,000
X 3 0,000 1,000
Berdasarkan  tabel  7  nilai  t hitung pada  masing-masing variabel  nilainya  kurang  dari t tabel = t (0,025;212l) =  1,965. Kesimpulannya  tolak  H 0 yang  artinya  tidak  terdapat  kasus heterokedastisitas  untuk  model  FEM  individu cross  section weighted dan FEM individu waktu.
Uji  asumsi  residual  independen  dilakukan  dengan menggunakan  plot  ACF.  Dengan  melihat  tidak  terdapatnya nilai  ACF  yang  melewati  batas  limit  atas  dan  bawah  untuk pengamatan  masing-masing  unit  individu  ,  maka  dapat disimpulkan untuk model regresi data panel FEM cross section weighted dan  FEM  individu  waktu  setiap  unit  pengamatan kabupaten/kota  tidak  terdapat  autokorelasi.  Sedangkan  plot ACF  pengamatan  dengan  melibatkan  waktu  disimpulkan terdapat  autokorelasi  akibat terdapatnya  unsur  waktu.  Berikut merupakan  plot  ACF  untuk  model  FEM  individu  CW  dan individu waktu melibatkan unsur waktu dalam model
65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to co rr e la ti o n Gambar 2 Plot ACF model ) ˆ Ln (y it dan 𝐿𝑛(𝑍̂ 𝑖𝑡 )
Hasil uji normalitas dapat dilihat berdasarkan nilai p-value pada  pengujian  tersebut  adalah  0,150  dan  0,051  dimana mempunyai nilai lebih dari taraf signifikan α (0,05), maka dapat disimpulkan untuk gagal tolak H 0 yang  artinya residual telah memenuhi  asumsi  distribusi  normal.  Adapun  grafik  uji normalitas  residual  model  FEM cross  section  weighted dan FEM individu waktu adalah sebagai berikut.
1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1 Residual Pe rc en t Mean 0.0001914 StDev 0.2728 N 418 KS 0.030 P-Value >0.150 Gambar 3 Pengujian Kolmogorov-Smirnov model ) ˆ Ln (y it 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1 Residual Pe rc en t Mean 8.110870E-17 StDev 0.2114 N 418 KS 0.044 P-Value 0.051 Gambar 4 Pengujian Kolmogorov-Smirnov model 𝐿𝑛(𝑍̂ 𝑖𝑡 )
7. Perbandingan Hasil Estimasi FEM Individu Waktu dan FEM Cross section weighted
Untuk melihat kebaikan model pada masing-masing metode digunakan  nilai  kebaikan  model  atau R 2 sesuai  dengan pengujian  parameter  model  regresi  data  panel  dengan pedekatan  FEM  individu cross  section  weighted dan  FEM individu waktu.
Tabel 8 Perbandingan Nilai Koefisien Determinasi Model R 2 Asumsi Residual Identik Normalitas FEM cross section weighted 79,54% Terpenuhi Terpenuhi FEM individu waktu 84,64% Terpenuhi Terpenuhi
Hasil  estimasi  model  FEM  individu  waktu  mempunyai R 2 lebih  besar  dibanding  dengan  FEM cross  section  weighted, namun  terdapat  banyak  variabel  yang  tidak  signifikan . Berdasarkan (Setiawan & Kusrini, 2010), model FEM individu waktu  mempunyai  kelemahan  terjadinya  multikolinearitas, sehingga tidak sedikit variabel yang tidak signifikan akibat dari terlalu banyak dalam pemakaian variabel dummy . Oleh karena itu  persamaan  yang  sesuai  untuk  memodelkan  Tingkat Pengangguuran Terbuka Jawa Timur pada periode 2005-2015 adalah  FEM  individu cross  section  weighted dengan  nilai kebaikan  model  79,54  persen.  Nilai  R 2 79,54  persen  dapat diartikan  bahwa  variabel  prediktor  pada  model  FEM cross section  weighted dapat  menjelaskan  variabilitas  Tingkat Pengangguran  Terbuka  Jawa  Timur  sebesar  79,54  persen sedangkan  20,36  persen  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang belum masuk ke dalam model.
65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to co rr e la ti o n

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada penelitian ini  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa  Tingkat  Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Jawa Timur pada periode waktu 2005 hingga 2015 cenderung mengalami penurunan setiap tahunnya. Rata-rata  penurunan  TPT  Jawa  timur  sebesar  5,824  persen dalam setahun.
Sedangkan model estimasi regresi data panel menggunakan  model  FEM cross  section  weighted terdapat lima variabel yang signifikan terhadap TPT Jawa Timur yaitu TPAK  (X 1 ),  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  (X 2 ),  Angka Katergantungan  / Dependency  Ratio (X 3 ),  Penduduk  Usia  15 Tahun  Tamat  SMA/SLTA  (X 4 )  dan  UMK  (X 5 )  dengan menghasilkan kebaikan model atau R 2 sebesar 79,54%. Untuk model persamaan estimasi model FEM individu waktu terdapat dua  variabel  yang  signifikan  terhadap  TPT  Jawa  Timur  yaitu TPAK  (X 1 )  dan  Rasio  Ketergantungan  (X 3 )  dengan  kebaikan model R 2 sebesar 84,64%.
Saran  untuk  pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  untuk menekan Tingkat Pengangguran Terbuka dengan memperhatikan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  TPT Jawa  Timur  yaitu  dengan  meningkatkan  Tingkat  Partisipasi Angkatan  Kerja,  rasio  ketergantungan,  usia  15  tahun menamatkan pendidikan terakhir SMA/SLTA dan meningkatkan standar UMK, selain itu mampu mengurangi laju pertumbuhan  penduduk  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Sedangkan untuk penelitian selanjutnya adalah  menambah periode waktu yang  lebih  panjang  serta  menambah  variabel  yang  diduga berpengaruh  terhadap  TPT  Jawa  Timur  agar  estimasi/efek waktu  yang  dihasilkan  lebih  akurat  dan  mampu  menambah informasi yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mantra, I. B. (2013). Demografi umum. Yogyakarta: Pustaka Belajar.
[2] Badan Pusat Statistik (2015). Berita Resmi Statistik, Keadaan Angkatan Kerja di Jawa Timur Agustus 2015. Surabaya: Badan Pusat Statistik Jawa
Timur.
[3] Badan  Pusat  Statistik  RI.  (2015). Berita  Resmi  Statistik  Tingkat
Pengangguran Terbuka . Jakarta: Badan Pusat Statistik.
[4] Tervia, S. (2015). Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa  Timur  dengan  Regresi  Data  Panel  Berdasarkan  Pendekatan  Fixed Effect. Laporan Penelitian Departemen Matematika Sains dan Teknologi Universitas Airlangga, Surabaya .
[5] Hsiao,  C.  (2003). Analysis  of  Panel  Data. New  York:  Cambridge University Press.
[6] Gujarati, D. (2004). Basic Ekonometrics. New York: Mc Gwra Hill,Inc.
[7] Widarjono, A. (2013). Ekonometrika Teori dan Aplikasi Untuk Ekonomi dan Bisnis. Yogyakarta: Ekonosia FE UII
[8] Greene, W. (2002). Econometrics Analysis ,4th Edition. Prentice Hall.inc.