## Gorontalo Development Review

## Vol. 6 No. 2 Oktober 2023
P-ISSN: 2614-5170, E-ISSN: 2615-1375

## Pengangguran Di Indonesia: Investigasi Empiris Dampak Kebijakan Moneter Unemployment in Indonesia: An Empirical Investigation of the Effects of Monetary Policy
Mochamad Devis Susandika Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Airlangga email: devis.s3unair@gmail.com Disubmit: 16 Januari 2023; Direvisi; 2 Juli 2023; Dipublish; 1 Oktober 2023

## Abstract
A  rather  fundamental  issue  in  the  Indonesian  economy  is unemployment. The high rate of labor turnover, which is not matched by the  availability  of  many  job  possibilities,  and  the  tendency  for  low employment  rates  are  the  causes  of  Indonesia's  high  unemployment rate.  This  study's  goal  is  to  evaluate  and  analyze  how  Indonesia's monetary  policy  has  affected  the  country's  unemployment  rate.  Real interest  rates  and  the  real  money  supply  are  two  aspects  of  monetary policy. ARDL (Autoregressive Distributed Lag) is the technique employed from 1975 to 2021. The results of the study show that monetary policy has  no  significant  effect  on  the  unemployment  rate  in  Indonesia,  but economic growth has a significant negative effect on the unemployment rate in Indonesia in the long term, while the real interest rate itself has a significant  negative  effect  on  the  unemployment  rate  in  the  short  term. The limitation in this study is that the theory supporting monetary policy has  a  direct  effect  on  unemployment  is  not  strong  enough,  so  it  uses empirical results.
Keywords :  ARDL;  Unemployment;  Indonesia;  real  interest  rates;  real money supply

## 1. PENDAHULUAN
Pengangguran  merupakan  masalah  yang  cukup  fundamental  dalam perekonomian  suatu  negara,  baik  negara  berkembang  maupun  negara  maju sehingga  pengangguran  dapat  dijadikan  ukuran  dalam  menilai  kinerja  suatu pemerintahan.  Pengangguran  tersebut  dapat  terjadi  akibat  tingginya  tingkat pergantian  angkatan  kerja  yang  tidak  diimbangi  dengan  adanya  lapangan pekerjaan  yang  cukup  luas  dan  penyerapan  tenaga  kerja  yang  cenderung persentasenya kecil, hal ini disebabkan rendahnya tingkat pertumbuhan tenaga kerja.  Penciptaan  lapangan  kerja  untuk  menampung  tenaga  kerja  yang  siap kerja  (Nusair,  2020).  Pengangguran  terjadi  karena,  di  pasar  tenaga  kerja, penawaran tenaga kerja yang tersedia lebih tinggi daripada permintaan tenaga kerja.
Indonesia merupakan salah satu negara yang menghadapi masalah tingkat pengangguran.  Kondisi  pengangguran  di  Indonesia  terjadi  akibat  tingginya  laju perubahan  angkatan  kerja  yang  tidak  diimbangi  dengan  adanya  lapangan pekerjaan  yang  cukup  besar  dan  persentase  penyerapan  tenaga  kerja  yang cenderung  kecil.  Masalah  ini  disebabkan  oleh  rendahnya  tingkat  pertumbuhan penciptaan  lapangan  kerja  untuk  menampung  angkatan  kerja  yang  siap  kerja. Tingkat pengangguran Indonesia yang relatif tinggi berdampak negatif terhadap perekonomian  Indonesia.  Tingginya  tingkat  pengangguran  di  Indonesia  dapat menyebabkan  penurunan  tingkat  produktivitas  tenaga  kerja  sehingga menyebabkan  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  menurun  dan  kesejahteraan masyarakat tidak sesuai target (Mahmoudi, 2023).

## Abstrak
Pengangguran  merupakan  masalah  yang  cukup  mendasar  dalam perekonomian  Indonesia.  Kondisi  pengangguran  di  Indonesia  terjadi akibat  tingginya  laju  pergantian  tenaga  kerja  yang  tidak  diimbangi dengan  adanya  lapangan  kerja  yang  cukup  luas  dan  persentase penyerapan  tenaga  kerja  yang  cenderung  kecil.  Tujuan  penelitian  dari penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  dan  menganalisis  pengaruh kebijakan  moneter  terhadap  tingkat  pengangguran  di  Indonesia. Kebijakan moneter mencakup suku bunga riil dan jumlah uang beredar riil.  Metode  yang  digunakan  adalah  ARDL  (Autoregressive  Distributed Lag)  selama  periode  1975-2021.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa kebijakan  moneter  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran di Indonesia, namun pertumbuhan ekonomi berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  di Indonesia  dalam  jangka  panjang,  sedangkan  suku  bunga  riil  sendiri berpengaruh  negatif  signifikan  mempengaruhi  tingkat  pengangguran dalam  jangka  pendek.  Keterbatasan  dalam  penelitian  ini  yaitu  teori yang  mendukung  kebijakan  moneter  berpengaruh  langsung  terhadap pengangguran  belum  cukup  kuat,  sehingga  menggunakan  hasil empiris.
Kata  Kunci:  ARDL,  Pengangguran,  Indonesia,  suku  bunga  riil,  jumlah uang beredar riil
Pengangguran  di  Indonesia  sulit  untuk  diatasi  karena  pada  masa  sebelum krisis  ekonomi,  Indonesia  tergolong  negara  dengan  masalah  ketenagakerjaan akibat  pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi.  Pemerintah  Indonesia  telah membuat  program  untuk  mengatasi  masalah  pengangguran.  Beberapa kebijakan  yang  telah  dilaksanakan  pemerintah  untuk  membantu  mengatasi masalah pengangguran antara lain (1) kebijakan subsidi, (2) bantuan pinjaman, dan (3) program pelatihan dan kemitraan  (Chletsos & Sintos, 2022). Kebijakan subsidi diwujudkan melalui berbagai instrumen yang memuat berbagai insentif, daya  tarik,  dan  kemudahan  untuk  mendorong  investasi  baru  dan  perluasan proyek.
Program bantuan pinjaman seringkali diberikan oleh pemerintah bagi para pengangguran  yang  memiliki  kemampuan  untuk  menciptakan  lapangan  kerja sendiri.  Program  pelatihan  dan  kemitraan  dilaksanakan  untuk  mendorong pertumbuhan  tenaga  kerja.  Program-program  tersebut  meliputi;  meningkatkan keterampilan masyarakat, memberikan keterampilan khusus kepada masyarakat  karena  dimanfaatkan  oleh  perusahaan,  memberikan  keterampilan dasar  umum  hingga  menanamkan  strategi  untuk  memperoleh  lowongan  kerja. Pemerintah  Indonesia  selalu  memfokuskan  kebijakannya  pada  program pembangunan  (Campolmi  &  Gnocchi,  2016).  Hal  ini  bertujuan  untuk mengurangi  jumlah  pengangguran.  Kebijakan  yang  diterapkan  pemerintah Indonesia  belum  mampu  menurunkan  angka  pengangguran  secara  signifikan. Hal  ini  disebabkan  ketidakstabilan  perekonomian  Indonesia  yang  disebabkan oleh pergerakan nilai tukar rupiah yang fluktuatif.
Kebijakan  moneter  tidak  kalah  penting  dalam  menekan  angka pengangguran.  Pengaruh  kebijakan  moneter  terhadap  tingkat  pengangguran merupakan topik yang sangat menarik. Secara teori, kenaikan suku bunga atau penurunan  jumlah  uang  beredar  mengakibatkan  perlambatan  pertumbuhan ekonomi,  dan  pada  akhirnya  meningkatkan  tingkat  pengangguran.  Konsensus para ekonom cenderung berpendapat bahwa kebijakan moneter mempengaruhi permintaan agregat dan pada gilirannya mempengaruhi tingkat pengangguran. Kebijakan moneter telah menjadi variabel kunci untuk mengurangi tingkat pengangguran.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  reaksi  kebijakan  moneter  penting dalam  memahami  perilaku  pengangguran  dari  waktu  ke  waktu  (Cacciatore  & Ghironi,  2021).  Kebijakan  moneter  ekspansif  mendorong  inflasi  dan  menurut teori  Philips,  terdapat  hubungan  terbalik  (tradeoff)  antara  pengangguran  dan inflasi.  Phillips  menjelaskan  bahwa  inflasi  merupakan  cerminan  dari peningkatan  permintaan  agregat.  Dalam  neraca  makroekonomi  agregat, peningkatan  permintaan  agregat  akan  menyebabkan  harga  naik,  dengan tingginya  harga  (inflasi)  maka  untuk  memenuhi  permintaan  tersebut  produsen meningkatkan  kapasitas  produksinya  dengan  menambah  tenaga  kerja  (dengan asumsi  tenaga  kerja  merupakan  satu-satunya  input  yang  dapat  meningkatkan output).  Akibat  peningkatan  permintaan  tenaga  kerja,  dengan  kenaikan  harga (inflasi), pengangguran berkurang (Sibande et al., 2019). Pertumbuhan  ekonomi  juga  mempengaruhi  tingkat  pengangguran.  Besar atau kecilnya pertumbuhan ekonomi dapat mempengaruhi jumlah pengangguran.  Hubungan  antara  pengangguran  dan  pertumbuhan  ekonomi dapat  dijelaskan  melalui  hukum  Okun.  Berdasarkan  Hukum  Okun,  jumlah pengangguran  berhubungan  negatif  dengan  tingkat  pendapatan.  Hukum  Okun menyatakan  bahwa  setiap  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  dapat
mengurangi  tingkat  pengangguran  (Ng  et  al.,  2019).  Adanya  pertumbuhan ekonomi mendekati 2 persen akan mengurangi pengangguran sebesar 1 persen.
Nilai tukar riil juga berperan dalam mempengaruhi tingkat pengangguran. Pengaruh  nilai  tukar  terhadap  tingkat  pengangguran  bergantung  pada karakteristik  pasar  tenaga  kerja.  Jika  serikat  pekerja  kuat,  nilai  tukar  yang stabil  dapat  menyebabkan  kenaikan  upah  yang  berlebihan,  sehingga  lapangan kerja lebih rendah. Jika kekakuan pasar tenaga kerja meningkatkan posisi tawar pekerja,  sehingga  meningkatkan  upah  dan  menurunkan  pendapatan  bersih  ke perusahaan, nilai tukar yang terdepresiasi akan mendorong perusahaan untuk menunda penciptaan lapangan kerja sehingga tingkat pengangguran lebih tinggi (Epstein et al., 2019).
Suku  bunga  berperan  dalam  mengurangi  jumlah  pengangguran. Perubahan  suku  bunga  akan  mempengaruhi  sektor  riil.  Bank  sentral  yang menerapkan  kebijakan  moneter  ekspansif  (menurunkan  suku  bunga)  akan merangsang sektor riil karena suku bunga kredit akan turun dan investor akan memperluas  investasi  sehingga  mengurangi  pengangguran  (Bats  et  al.,  2023). Pengaruh  suku  bunga  terhadap  sektor  riil  selanjutnya  akan  berdampak  pada besarnya  permintaan  agregat.  Jika  peningkatan  permintaan  agregat  tidak dibarengi dengan peningkatan penawaran agregat, maka akan terjadi output gap (OG).
Tekanan output gap akan mempengaruhi kenaikan inflasi sehingga tingkat pengangguran menurun. Kondisi ini didukung oleh teori Philips (Tarkom & Ujah, 2023).  Ekonom  Phillips  menjelaskan  bahwa  inflasi  merupakan  cerminan  dari peningkatan  permintaan  agregat.  Dalam  neraca  makroekonomi  agregat, peningkatan  permintaan  agregat  akan  menyebabkan  harga  naik,  dengan tingginya  harga  (inflasi)  maka  untuk  memenuhi  permintaan  tersebut  produsen meningkatkan  kapasitas  produksinya  dengan  menambah  tenaga  kerja  (dengan asumsi  tenaga  kerja  merupakan  satu-satunya  input  yang  dapat  meningkatkan output).  Akibat  peningkatan  permintaan  tenaga  kerja,  dengan  kenaikan  harga (inflasi), pengangguran berkurang (Nguyen et al., 2023). Implementasi bank sentral dalam meningkatkan jumlah uang beredar akan merangsang  perekonomian  domestik  dan  mengurangi  pengangguran.  Masalah pengangguran telah lama dikenal sebagai salah satu penyakit utama baik negara berkembang maupun negara maju. Peningkatan pengangguran selalu menyertai melemahnya  aktivitas  ekonomi.  Kebijakan moneter meningkatkan  jumlah uang beredar  mendorong  inflasi  dan  menurut  teori  Philips,  peningkatan  inflasi  akan mengurangi  jumlah  pengangguran.  Neraca  ekonomi  makro  agregat,  jika permintaan  agregat  meningkat,  akan  menyebabkan  harga  naik,  dengan tingginya  harga  (inflasi)  maka  untuk  memenuhi  permintaan  tersebut  produsen meningkatkan  kapasitas  produksinya  dengan  menambah  tenaga  kerja  (dengan asumsi  tenaga  kerja  adalah  satu-satunya  input  yang  dapat  meningkatkan output).  Akibat  peningkatan  permintaan  tenaga  kerja,  kenaikan  harga  (inflasi), menyebabkan pengangguran berkurang. Berdasarkan pernyataan di atas, dapat disimpulkan  bahwa  jumlah  uang  beredar  dan  pengangguran  berhubungan negatif.
Benazić dan Rami (2016) melakukan penelitian tentang kebijakan moneter dan pengangguran. Tujuan Benazić dan Rami (2016), adalah untuk menguji dan menganalisis  dampak  kebijakan  moneter  di  Kroasia  terhadap  tingkat pengangguran  selama  periode  Maret  1998-September  2014.  Metode  penelitian
yang  digunakan  adalah  ARDL  (Autoregressive  Distributed  Lag).  Hasil  penelitian Benazić  dan  Rami  (2016)  menunjukkan  bahwa  inflasi  dan  nilai  tukar  riil berpengaruh signifikan dalam jangka panjang.
Loganathan  et  al  (2012)  melakukan  penelitian  tentang  dampak  kebijakan moneter  dengan  menggunakan  instrumen  uang  beredar  terhadap  tingkat pengangguran  di  Malaysia.  Tujuan  penelitian  Loganathan  et  al  (2012)  adalah untuk mengkaji dan menganalisis hubungan antara kebijakan moneter dengan tingkat  pengangguran  selama  periode  1980-2010.  Metode  yang  digunakan adalah  VECM.  Hasil  estimasi  dari  studi  Loganathan  et  al  (2012)  menunjukkan bahwa  jumlah  uang  beredar  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran di Malaysia selama periode 1980-2010. Akanbi (2012) melakukan penelitian  tentang  pengangguran  di  Nigeria.  Tujuan  penelitian  Akanbi  (2012) adalah  untuk  melihat  respon  impuls  pengangguran  akibat  perubahan pertumbuhan  ekonomi,  jumlah  uang  beredar,  dan  suku  bunga.  Metode  yang digunakan  adalah  VAR.  Hasil  penelitian  Akanbi  (2012)  menunjukkan  bahwa pengangguran  merespons  guncangan  pertumbuhan  ekonomi  secara  positif, jumlah  uang  beredar  merespons  secara  negatif  terhadap  pengangguran, sedangkan pengangguran merespons guncangan suku bunga secara positif. Ayodeji & Oluwole (2018) menunjukkan bahwa kebijakan moneter kurang sensitif dalam menurunkan tingkat pengangguran, namun kebijakan sektor riil lebih  cepat  dalam  menurunkan  tingkat  pengangguran.  Berbeda  dengan pendapat  Folawewo  &  Adeboje  (2017),  karena  hasil  estimasi  menunjukkan bahwa  tingkat  pengangguran  dapat  ditekan  dengan  kebijakan  moneter ekspansif. Hal ini sejalan dengan teori Philips, peningkatan jumlah uang beredar menyebabkan  inflasi  yang  lebih  tinggi  dan  mengurangi  pengangguran.  Ibekwe (2018)  menemukan  bahwa  kebijakan  moneter  berpengaruh  negatif  terhadap tingkat pengangguran di Nigeria. Ani et al., (2019) meneliti pengaruh kebijakan moneter (nilai tukar) terhadap pengangguran di Nigeria periode 1986-2017. Hasil penelitian  mengungkapkan  hubungan  positif  antara  nilai  tukar  dan pengangguran  di  Nigeria.  Essien  et  al.,  (2016)  menggunakan  model  vector autoregressive  pada  data  triwulanan  tahun  1983-2014  untuk  memastikan apakah kebijakan moneter mempengaruhi pengangguran. Studi ini menetapkan bahwa  peningkatan  tingkat  kebijakan  moneter  menghasilkan  peningkatan pengangguran.  Veselinović  (2020)  memberikan  hasil  penelitian  yang  sama dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  kebijakan  moneter  dapat  menurunkan tingkat pengangguran di Republik Serbia.
Berdasarkan  pada  studi  terdahulu  terdapat  perbedaan  hasil.  Misalnya Loganathan  et  al  (2012)  menemukan  bahwa  instrumen  kebijakan  moneter dengan  jumlah  uang  beredar  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  respons signifikan di Malaysia, sedangkan Ayodeji & Oluwole (2018) menemukan bahwa instrumen  kebijakan  moneter  dengan  jumlah  uang  tersebar  berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  kecemasan  di  Nigeria.  Selanjutnya,  Essien  et  al., (2016)  menemukan  bahwa  kenaikan  suku  bunga  kebijakan  moneter menyebabkan  peningkatan  pengangguran,  sedangkan  Veselinović  (2020) menemukan  bahwa  kebijakan  moneter  dapat  menurunkan  tingkat pengangguran  di  Republik  Serbia.  Perbedaan  hasil  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa terdapat pusat penelitian. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan  ARDL  untuk  mengestimasi  kebijakan  moneter  terhadap  tingkat respons.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memberikan  kontribusi  empiris  hasil
kebijakan  moneter  terhadap  respons.  Pembaharuan  lainnya  yaitu  studi  ini menggunakan sampel Indonesia dengan data terbaru.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  time  series  periode  1975-2021.  Objek penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Indonesia.  Indonesia menjadi obyek penelitian karena Indonesia tergolong negara bermasalah dengan tingkat pengangguran yang tinggi yang disebabkan oleh pertumbuhan penduduk yang tinggi. Metode yang digunakan adalah metode ARDL. Model Autoregressive Distributed  Lag  (ARDL)  sangat  berguna  dalam  ekonometrika  empiris  karena mengubah  teori  ekonomi  yang  statis  menjadi  dinamis  dengan  memperhatikan peran  waktu  secara  eksplisit.  Tingkat  pengangguran,  jumlah  uang  beredar  riil, tingkat bunga riil, pertumbuhan ekonomi, dan nilai tukar riil adalah jenis data sekunder.  Data  sekunder  diperoleh  dari  website  Bank  Dunia  dan  Federal Reserves.
Langkah  pertama  dalam  prosedur  pengujian  ARDL  adalah  menguji  data stasioner dan derajat integrasi. Data deret waktu dikatakan stasioner jika tidak terdapat akar unit (Pesaran et al, 2001). Data deret waktu juga dikatakan tidak stasioner jika rata-rata, varians, dan kovariansnya tetap sama (bahkan pada lag yang berbeda). Selain itu, suatu proses stokastik dapat dikatakan stasioner jika rata-rata  dan  variansnya  konstan  terhadap  waktu  dan  nilai  kovarians  antara dua  periode  bergantung  pada  jarak  atau  gap  antara  dua  periode  waktu  dan bukan  pada  periode  sebenarnya,  dimana  kovarian  dihitung.  Uji  stasioneritas data dapat dilakukan dengan menggunakan ADF. Uji ADF menganalisis variabel stasioner atau non stasioner dengan melihat P-value (Probability) dari ADF. Jika nilai-P  (Probabilitas)  ADF  kurang  dari  nilai  kritis,  maka  tidak  ada  akar  unit. Begitu  juga  sebaliknya,  jika  P-value  (Probability)  dari  ADF  lebih  dari  nilai kritisnya, maka terdapat unit root (Shahbaz et al, 2008).
Literatur ekonometrika memiliki banyak teknik untuk menyelidiki hubungan kointegrasi  antara  variabel  dependen  dan  independen.  Mengenai  teknik kointegrasi,  ada  beberapa  contoh,  seperti  teknik  kointegrasi  Engle-Granger (1987) dan teknik kointegrasi Johansen (1988, 1990, dan 1995). Penelitian yang lebih baru menunjukkan bahwa uji Bounds adalah uji kointegrasi dalam model Autoregressive  Distributed  Lag  (ARDL)  (Shahbaz  et  al,  2008).  Kointegrasi  uji batas  memiliki  keunggulan  lebih  dibandingkan  dengan  kointegrasi  Johansen (Habibi  dan  Rahim,  2009).  Pertama,  uji  batas  kointegrasi  dapat  digunakan untuk  sampel  kecil  (30-80  pengamatan).  Kedua,  dapat  memasukkan  variabel dummy dalam proses uji kointegrasi.
Uji  batas  digunakan  untuk  membuktikan  ada  tidaknya  hubungan  jangka panjang  antar  variabel.  Pesaran  et  al,  (2001)  berpendapat  bahwa  uji  batas kointegrasi  didasarkan  pada  F-statistik.  Jika  F-Statistic  lebih  besar  dari signifikansi Bound maka terdapat hubungan jangka panjang. Hipotesis nol (H0) model a dalah α1 = α2 = …… = αn yang menyatakan bahwa tidak ada hubungan jangka  panjang  dalam  model  (tidak  terkointegrasi),  sedangkan  hipotesis alternatif (H1) adalah α1 ≠ α2 ≠ …. ≠ αn ≠ 0 bahwa terdapat hubungan jangka panjang dalam model (terkointegrasi).
Model  Autoregressive  Distributed  Lag  (ARDL)  pertama  kali  diperkenalkan oleh  Pesaran  dan  Shin  (1999)  dan  dikembangkan  oleh  Pesaran  et  al.  (2001). Model  ARDL  merupakan  model  regresi  yang  meliputi  nilai  sekarang  (t)  dan  lag
variabel dependen dan independen (Karoma dan Suhartono, 2013). Pemilihan lag pada  model  ARDL  didasarkan  pada  Akaike  Information  Criterion  (AIC)  atau Schwartz  Bayesian  Criterion  (SBC)  (Narayan,  (2004).  Cara  lain  pemilihan  lag dapat  menggunakan  kriteria  panjang  lag  yang  optimal  (Alimi,  2014).  Model Autoregressive  Distributed  Lag  (ARDL)  sangat  bermanfaat  dalam  ekonometrika empiris  karena  mengubah  teori  ekonomi  yang  statis  menjadi  dinamis  dengan memperhatikan peran waktu secara eksplisit (Karoma dan Suhartono, 2013).
Metode ARDL memiliki enam keunggulan dibandingkan metode deret waktu lainnya. Pertama, metode ARDL tidak perlu melakukan uji stasioner (Pesaran et al.,  2001).  Namun,  ada  baiknya  memastikan  bahwa  tidak  ada  data  yang digunakan  yang  stasioner  pada  level  I  (2)  atau  stasioner  pada  level  perbedaan kedua  (Ekananda,  2015).  ARDL  juga  tidak  memaksakan  asumsi  bahwa  semua variabel yang diteliti harus terintegrasi pada level yang sama. Uji stasioner tidak diperlukan karena metode ARDL menghindari masalah yang dihasilkan dari data deret waktu yaitu tidak stasioner (Laurenceson dan Chai, 2003). Kedua, metode ARDL  tidak memerlukan  data  stasioner  pada  level  I  (1)  dan  diperbolehkan  jika data  stasioner  pada  level  I  (0)  (Dritsakis,  2011).  Ketiga,  semua  variabel diasumsikan  bersifat  endogen  (Budha,  2012).  Keempat,  model  ARDL  bersifat fleksibel  sehingga  dapat  diterapkan  pada  variabel  dengan  orde  integrasi  yang berbeda  (Pesaran  &  Shin,  1997).  Kelima,  dari  model  ARDL  dapat  diturunkan model  Dynamic  Error  Correction  Model  (ECM)  melalui  transformasi  linier sederhana (Banerjee, 1993). Keenam, model ARDL cocok untuk ukuran sampel yang  kecil  dan  menghilangkan  variabel  yang  dihilangkan  dan  masalah autokorelasi  (Narayan,  2004).  Keterangan  dari  model  y  adalah  tingkat pengangguran  (%),  x1  adalah  tingkat  bunga  riil  (%),  x2  adalah  jumlah  uang beredar (rupiah), x3 adalah pertumbuhan ekonomi (%), x4 adalah nilai tukar riil, Ln  adalah  logaritma  natural,  p  adalah  jumlah  lag  variabel  dependen,  dan  i adalah  jumlah  lag  variabel  independen.  Berikut  adalah  model  analisis  yang digunakan dalam penelitian ini:
∆𝑦 𝑡 = 𝛼 1 + ∑ 𝛽 1 ∆𝑦 𝑡−𝑖 𝑝 𝑖=1 + ∑ 𝛽 2 ∆𝑥 1𝑡−𝑖 𝑝 𝑖=0 + ∑ 𝛽 3 ∆𝑙𝑛𝑥 2𝑡−𝑖 𝑝 𝑖=0 + ∑ 𝛽 4 ∆𝑥 3𝑡−𝑖 𝑝 𝑖=0 + ∑ 𝛽 5 ∆𝑙𝑛𝑥 4𝑡−𝑖 𝑝 𝑖=0 + 𝛿 1 𝐸𝐶𝑇 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 … … … … … … … … … … … … … … … . . (𝟏)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  deret  waktu  tidak  stasioner,  sehingga  data  tersebut  menghadapi masalah  akar  unit.  Data  yang  mengandung  akar  unit  kemudian  mengalami regresi palsu. Prosedur uji stasioneritas data dengan menggunakan prosedur uji ADF. Variabel y adalah tingkat pengangguran (%), x1 adalah tingkat bunga riil (%), x2 adalah jumlah uang beredar (rupiah), x3 adalah pertumbuhan ekonomi (%),  x4  adalah  nilai  tukar  riil,  Ln  adalah  logaritma  natural  .  ***,  **,  *  adalah stasioneritas  pada  level  1%,  5%,  10%.  Hasil  uji  ADF  I(0)  menunjukkan  bahwa variabel x1 dan x3 bebas dari masalah akar unit, sehingga bersambung ke I(1). Uji ADF I(1) menunjukkan bahwa semua variabel stasioner pada taraf 1%.
Tabel 1. Level and First Difference Stationarity Test Variable Prob. ADF I(0) Prob. ADF I(1) Y 0,5182 0,0000*** X1 0,0020*** 0,0000*** X2 0,8240 0,0000*** X3 0,0019*** 0,0000*** LnX4 0,1047 0,0000*** Sumber : data olahan
Sehubungan  dengan  teknik  kointegrasi,  penelitian  yang  lebih  baru  telah menunjukkan  bahwa  uji  Bounds  adalah  uji  kointegrasi  dalam  model Autoregressive  Distributed  Lag  (Shahbaz  et  al,  2008).  Kointegrasi  uji  batas memiliki  keunggulan  lebih  dibandingkan  dengan  kointegrasi  Johansen  (Habibi dan  Rahim,  2009).  Nilai  F  statistik  sebesar  6,54,  sedangkan  nilai  Batas  kritis berada  pada  taraf  5  persen  yaitu  Batas  I0  sebesar  2,86  dan  Batas  I1  sebesar 4,01.  Nilai  F  statistik  lebih  besar  dari  nilai  I0  Bound  dan  I1  Bound  sehingga terjadi kointegrasi antar variabel dalam model ARDL.
Tabel 2. Bounds Test F-Statistic Level at 5% 6,54 I(0) Bounds= 2.86 I(1) Bounds= 4.01 Sumber : data olahan
Model  Autoregressive  Distributed  Lag  (ARDL)  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Pesaran  dan  Shin  (1999)  dan  dikembangkan  oleh  Pesaran  et  al.  (2001).  Model ARDL merupakan model regresi yang meliputi nilai sekarang (t) dan lag variabel dependen  dan  independen  (Karoma  &  Suhartono,  2013).  Pemilihan  lag  pada model ARDL didasarkan pada Schwartz Criterion (SBC) (Narayan, 2004). Model Autoregressive  Distributed  Lag  (ARDL)  sangat  berguna  dalam  ekonometrika empiris  karena  mengubah  teori  ekonomi  yang  statis  menjadi  dinamis  dengan mengambil  memperhitungkan  peran  waktu  secara  eksplisit  (Karoma  & Suhartono, 2013).
Tabel 3. Hasil ARDL Variable Coefficient Prob. Y(-1) 0.523451 0.0000 X1 -0.092345 0.9165 X1(-1) -0.066786 0.9277 X1(-2) 0.175588 0.7112 X2(-2) -0.345689 0.4020 X3(-2) -0.126125 0.0149 X3(-4) -0.114062 0.0011 LX4(-2) 0.027841 0.0018 Sumber : data olahan
Y  adalah  tingkat  pengangguran  (%),  x1  adalah  tingkat  bunga  riil  (%),  x2 adalah jumlah uang beredar (rupiah), x3 adalah pertumbuhan ekonomi (%), x4 adalah nilai tukar riil, Ln adalah logaritma natural. Suku bunga riil berpengaruh tidak signifikan terhadap tingkat pengangguran. Jumlah uang beredar pada lag 2  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran.  Pertumbuhan
ekonomi  pada  lag  2  dan  4  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran.
Nilai  tukar  riil  pada  lag  2  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  tingkat  bunga  riil  tidak signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran.  Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh penelitian  Benazić  dan  Rami  (2016)  yang  menunjukkan  suku  bunga  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  instrumen  kebijakan  moneter  dengan  suku  bunga  tidak banyak berperan dalam mempengaruhi tingkat pengangguran di Indonesia dan industri perbankan masih lamban dalam merespon penurunan perubahan suku bunga.  Tingkat  suku  bunga  riil  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran  di  Indonesia  karena  tingkat  pengangguran  di  Indonesia  muncul akibat  masalah  jumlah  penduduk  yang  tinggi,  lapangan  kerja  yang  sempit, kompetensi  pencari  kerja  tidak  sesuai  dengan  pasar  kerja,  ketimpangan pendapatan, tekanan untuk meningkat upah di tengah dunia bisnis yang masih bergejolak.  lamban  (Utomo,  2013).  Faktor  lainnya  adalah  tingkat  inflasi  yang mempengaruhi  nilai  suku  bunga  riil  yang  selalu  stabil  dalam  jangka  panjang sehingga  tidak  mengakibatkan  penurunan  daya  beli,  karena  penurunan  daya beli akan menurunkan permintaan produk.
Analisis ARDL menunjukkan nilai probabilitas permintaan uang riil berada di  atas  tingkat  signifikansi  10%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel permintaan uang tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Loganathan (2012). Hasil penelitian Loganathan  (2012)  menunjukkan  bahwa  kebijakan  moneter  dengan  instrumen uang tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran di Malaysia. Menurut  Loganathan  (2012)  pengangguran  di  Malaysia  disebabkan  oleh  efek turn-over  yang  muncul  di  pasar  kerja  Malaysia,  dimana  pencari  kerja berpendidikan  tinggi  bersaing  dengan  tenaga  kerja  berpendidikan  rendah  dan berpengalaman.  Selain  itu,  jumlah  tenaga  kerja  yang  digunakan  di  sektor pertanian  dan  manufaktur  di  Malaysia  juga  mengalami  penurunan  karena teknologi yang digunakan di lini produksi dan melimpahnya tenaga kerja asing. Masalah  pengangguran  telah  lama  dikenal  sebagai  salah  satu  penyakit utama  Indonesia.  Peningkatan  pengangguran  selalu  menyertai  melemahnya aktivitas  ekonomi.  Romer  (1994)  berpendapat  bahwa  kebijakan  moneter  telah menjadi variabel kunci untuk mengurangi tingkat pengangguran.
Reaksi kebijakan moneter penting dalam memahami perilaku pengangguran  dari  waktu  ke  waktu  (Stockhammer  dan  Sturn,  2012).  Bank Indonesia yang menerapkan kebijakan moneter ekspansif (meningkatkan jumlah uang  beredar)  akan  mendorong  perekonomian  domestik  dan  mengurangi pengangguran. Pengaruh kebijakan moneter terhadap pengangguran tidak akan berdampak langsung, tetapi akan memakan waktu. Kebijakan moneter ekspansif menyebabkan  suku  bunga  menurun  dan  mendorong  pengusaha  untuk meningkatkan investasi. Peningkatan investasi akan meningkatkan pengeluaran agregat  sehingga  meningkatkan  pendapatan  nasional.  Peningkatan  pendapatan nasional  menunjukkan  peningkatan  permintaan  agregat,  sehingga  untuk memenuhi permintaan tersebut produsen meningkatkan kapasitas produksinya dengan  menambah  tenaga  kerja  (dengan  asumsi  tenaga  kerja  adalah  satu- satunya  input  yang  dapat  meningkatkan  output)  sehingga  meningkatkan kesempatan kerja dan mengurangi tingkat pengangguran.
Sulitnya  mengendalikan  peningkatan  pengangguran  merupakan  masalah serius yang sering dijumpai di Indonesia. Keadaan di Indonesia beberapa dekade terakhir  menunjukkan  bahwa  pembangunan  yang  dilakukan  belum  mampu menyediakan  lapangan  kerja  bagi  tenaga  kerja  yang  ada  (Hajji  dan  Nugroho, 2013). Kondisi ini terjadi karena tingkat pertumbuhan angkatan kerja Indonesia lebih tinggi dibandingkan dengan pertumbuhan kesempatan kerja yang ada. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian Dogan (2012). Hasil penelitian Dogan (2012) menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran.  Dogan  (2012) menyatakan  bahwa  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan akan  membuka  kesempatan  kerja  yang  lebih  luas  sehingga  tingkat pengangguran menurun.
Besar  atau  kecilnya  pertumbuhan  ekonomi  dapat  mempengaruhi  jumlah pengangguran.  Hubungan  antara  pengangguran  dan  pertumbuhan  ekonomi dapat  dijelaskan  melalui  hukum  Okun.  Berdasarkan  Hukum  Okun,  jumlah pengangguran berhubungan negatif dengan tingkat pendapatan (Iswanto, 2013). Hukum  Okun  menyatakan  bahwa  setiap  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi dapat  mengurangi  tingkat  pengangguran.  Adanya  pertumbuhan  ekonomi mendekati 2 persen akan mengurangi pengangguran sebesar 1 persen.
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  variabel  yang  dapat  mempengaruhi tingkat  pengangguran.  Pertumbuhan  ekonomi  dalam  jangka  panjang berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  di  Indonesia.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  berperan  dalam  mempengaruhi tingkat  pengangguran  dalam  jangka  panjang.  Sektor  ekonomi  Indonesia  yang sedang  berkembang  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  dari  sisi produksi  dan  mampu  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  melalui penyerapan  tenaga  kerja.  Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  yang  relatif  tinggi dapat menciptakan lapangan kerja sehingga mampu menyerap tenaga kerja dan berpengaruh signifikan terhadap penurunan angka pengangguran. Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  lebih  berorientasi  pada  padat  karya,  artinya proses  produksi  lebih  banyak  menggunakan  tenaga  manusia  daripada  tenaga mesin sehingga peningkatan pertumbuhan ekonomi Indonesia mampu menyerap tenaga  kerja  (Nainggolan  (2009)).  Arsyad  dalam  Nainggolan  (2009)  berpendapat bahwa  pertumbuhan  ekonomi  secara  langsung  dan  tidak  langsung  dapat menciptakan lapangan kerja dan berpengaruh signifikan terhadap pengurangan pengangguran.
Pengaruh  nilai  tukar  terhadap  tingkat  pengangguran  bergantung  pada karakteristik pasar tenaga kerja. Secara khusus, Andersen dan Sorensen (1988) berpendapat  bahwa  jika  serikat  pekerja  kuat,  nilai  tukar  yang  stabil  dapat menyebabkan  kenaikan  upah  yang  berlebihan,  sehingga  menurunkan kesempatan  kerja.  Belke  dan  Kaas  (2004)  berpendapat  bahwa  jika  kekakuan pasar tenaga kerja meningkatkan posisi tawar pekerja, sehingga meningkatkan upah dan menurunkan laba bersih ke perusahaan, nilai tukar yang terdepresiasi (nilai  tukar  telah  melemah)  akan  mendorong  perusahaan  untuk  menunda penciptaan lapangan kerja sehingga tingkat pengangguran meningkat. Nilai  tukar  riil  rupiah/USD  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran  dalam  jangka  pendek.  Signifikansi  variabel  nilai  tukar  riil rupiah/USD terhadap tingkat pengangguran menunjukkan bahwa nilai tukar riil
rupiah/USD  berperan  dalam  menentukan  tingkat  pengangguran  di  Indonesia. Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  tukar  dapat  mengubah  harga  relatif  input dan  output  menjadi  lebih  mahal  atau  lebih  murah  sehingga  nilai  tukar terkadang digunakan sebagai alat untuk meningkatkan output atau mengurangi output  dan  berdampak  pada  penyerapan  tenaga  kerja.  Sistem  nilai  tukar mengambang yang dianut Indonesia menyebabkan nilai tukar terdepresiasi atau terapresiasi.  Nilai  tukar  rupiah  terdepresiasi,  mengganggu  perusahaan  yang menggunakan  bahan  baku  impor.  Dolar  AS  terus  terapresiasi  dibandingkan rupiah, sehingga akan terjadi kenaikan harga barang-barang impor. Kondisi ini membuat  perusahaan  yang  menggunakan  bahan  baku  impor  terancam  gulung tikar yang mengakibatkan PHK semakin banyak dan pengangguran meningkat.

## 4. PENUTUP
Suku  bunga  riil  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  respons. Oleh  karena  itu,  bank  harus  berperan  lebih  aktif  dalam  meredam  respon tersebut.  Inklusi  keuangan  saat  ini  menjadi  salah  satu  solusi  yang  telah diterapkan  untuk  mengurangi  permasalahan  sosial  seperti  kemiskinan  dan kelelahan.  Permintaan  uang  riil  juga  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap stimulus,  sehingga  bank  sentral  diharapkan  dapat  mengendalikan pertumbuhan  jumlah  uang  beredar  dengan  cara  operasi  pasar  terbuka  atau dengan  mengingatkan  bank-bank  pemberi  kredit  agar  berhati-hati  dalam mengeluarkan kredit dan menjaga agar inflasi tidak terjadi. melebihi target yang ditetapkan.  Pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat sensitivitas  sehingga  diharapkan  Bank  Indonesia  dan  Pemerintah  Indonesia dapat menjaga stabilitas makroekonomi. Nilai tukar riil berpengaruh signifikan terhadap  tingkat  resistensi,  sehingga  Bank  Indonesia  diharapkan  dapat melakukan  kebijakan  menjaga  stabilitas  nilai  tukar  IDR/USD  dengan mendorong  peningkatan  ekspor  dan  menurunkan  impor.  Untuk  penelitian selanjutnya  dapat  menambahkan  periode  yang  paling  baru  dan  dapat menggunakan metode lain.

## 5. DAFTAR PUSTAKA Jurnal :
Akanbi, Olawale Basheer. (2012). Impact of Macroeconomic Variables on Nigerian Unemployment  using  the  Vector  Autoregressive  Approach. International Journal of Research in Humanities and Social Studies . 2,12, 65-76. Alimi,  R.  Santos.  (2014).  ARDL  Bounds  Testing  Approach  To  Cointegration:  A Reexamination  Of  Augmented  Fisher  Hypothesis  In  An  Open  Economy. Asian Journal of Economic Modelling. 2,2, 103-114
Andersen,  T.  M  &  J.  R.  Sorensen,  (1988).  Exchange  rate  variability  and  wage formation in open economies. Economics Letters 28, 263-268.
Banerjee,  A.  (1993).  Co-integration,  Error  Correction,  and  the  Econometric Analysis of Non-stationary Data. Oxford, Oxford University Press.
Bats, J. V., Giuliodori, M., & Houben, A. C. F. J. (2023). Monetary policy effects in  times  of  negative  interest  rates:  What  do  bank  stock  prices  tell  us?
Journal of Financial Intermediation , 53 , 101003.
https://doi.org/10.1016/J.JFI.2022.101003
Belke, Ansgar, & Leo Kaas. (2004). Exchange Rate Movements and Employment Growth: An OCA Assessment of the CEE Economies. Empirica 31, 247-280.
Benazić, Manuel, & Rami, Jasmin. (2016). Monetary policy and unemployment in Croatia. Economic Journal , 29,1, 1038 – 1049 Cacciatore, M., & Ghironi, F. (2021). Trade, unemployment, and monetary policy. Journal of International Economics , 132 , 103488.
https://doi.org/10.1016/J.JINTECO.2021.103488
Campolmi, A., & Gnocchi, S. (2016). Labor market participation, unemployment and  monetary  policy. Journal  of  Monetary  Economics , 79 ,  17 – 29. https://doi.org/10.1016/J.JMONECO.2016.03.001
Chletsos, M., & Sintos, A. (2022). The effects of IMF conditional programs on the unemployment  rate. European  Journal  of  Political  Economy ,  102272. https://doi.org/10.1016/J.EJPOLECO.2022.102272
Dogan, Taylan Taner. (2012). Macroeconomic Variables and Unemployment: The Case  of  Turkey. International  Journal  of  Economics  and  Financial  Issues . 2,1,71-78.
Dritsakis, Nikolaos. (2011). Demand for Money in Hungary: An ARDL Approach. Review of Economics & Finance.
Ekananda, Mahyus. (2015). Ekonometrika Dasar. Jakarta: Mitra Wacana Media. Epstein,  B.,  Finkelstein  Shapiro,  A.,  &  González  Gómez,  A.  (2019).  Global financial risk, aggregate fluctuations, and unemployment dynamics. Journal of International Economics , 118 , 351 – 418. https://doi.org/10.1016/J.JINTECO.2019.03.005
Habibi,  Fateh,  &  Rahim,  Khalid  Abdul.  (2009).  A  Bound  Test  Approach  to Cointegration of Tourism Demand. American Journal of Applied Sciences . 6, 11, 1924-1931.
Laurenceson J & Chai J. (2003). Financial Reform and Economic Development in China. Cheltenham, UK, Edward Elgar.
Loganathan, Nanthakumar, (2013). Monetary Policy And Unemployment Shocks In Malaysia: Do They Connect?. International  Conference On  Business  And Economic Research . Mahmoudi,  S.  E.  (2023).  Late-career  unemployment  shocks,  pension  outcomes and  unemployment  insurance. Journal  of  Public  Economics , 218 ,  104751. https://doi.org/10.1016/J.JPUBECO.2022.104751
Narayan  S.  (2004).  An  empirical  analysis  of  Fiji’s  import  demand  function. Journal of Economics Study . 32, 2,158-168. Ng,  J.,  Ranasinghe,  T.,  Shi,  G.,  &  Yang,  H.  (2019).  Unemployment  insurance benefits  and  income  smoothing. Journal  of  Accounting  and  Public  Policy , 38 (1), 15 – 30. https://doi.org/10.1016/J.JACCPUBPOL.2019.01.002
Nguyen,  H.  T.  T.,  Tram,  H.  T.  X.,  &  Nguyen,  L.  T.  T.  (2023).  Interest  rates  and systemic  risk:Evidence  from  the  Vietnamese  economy. The  Journal  of Economic Asymmetries , 27 , e00294. https://doi.org/10.1016/J.JECA.2023.E00294 Nusair,  S.  A.  (2020).  The  asymmetric  effects  of  oil  price  changes  on unemployment:  Evidence  from  Canada  and  the  U.S. The  Journal  of Economic Asymmetries , 21 , e00153.
https://doi.org/10.1016/J.JECA.2019.E00153
Pesaran,  M.  H.  (2001).  Bounds  Testing  Approaches  to  the  Analysis  of  Level Relationships. Journal of Applied Econometrics . 2, 16, 289-326.
Pesaran, M. H. & Shin, Y. (1997). Autoregressive Distributed Modeling Approach to Cointegration Analysis. International Journal of Applied Econometrics and Quantitative Studies , 3,1, 76-92.
Pesaran,  M.  H.  &  Shin,  Y.  (1999).  An  Autoregressive  Distributed  Lag  Modelling Approach  to  Cointegration  Analysis.  Symposium  at  the  Centennial  of Ragnar Frisch, The Norwegian Academy of Science and Letters.
Shahbaz, Muhammad. (2008). Stock Market Development and Economic Growth: Ardl  Causality  in  Pakistan. International  Research  Journal  of  Finance  and Economics , 14,2, 182-194. Sibande, X., Gupta, R., & Wohar, M. E. (2019). Time-varying causal relationship between stock market and unemployment in the United Kingdom: Historical evidence from 1855 to 2017. Journal of Multinational Financial Management , 49 , 81 – 88. https://doi.org/10.1016/J.MULFIN.2019.02.003
Stockhammer, Engelbert, & Simon Sturn. (2012). The Impact of Monetary Policy on Unemployment Hysteresis . Applied Economics. 44, 2743 – 2756. Tarkom, A., & Ujah, N. U. (2023). Inflation, interest rate, and firm efficiency: The impact  of  policy  uncertainty. Journal  of  International  Money  and  Finance , 131 , 102799. https://doi.org/10.1016/J.JIMONFIN.2022.102799