## Pengaruh Indikator Kependudukan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Panel
Elika Tantri dan Vita Ratnasari Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : vita_ratna@statistika.its.ac.id dan elika.tantri11@mhs.statistika.its.ac.id
Abstrak —Kependudukan  merupakan  tantangan  besar bagi  pembangunan  Indonesia.  Badan  Kependudukan  dan Keluarga  Berencana  Nasional  (BKKBN)  menyebutkan bahwa jumlah penduduk yang besar akan berdampak pada berbagai aspek kehidupan, diantaranya masalah kebutuhan  pangan,  kemiskinan  hingga  lapangan  kerja. Kondisi  pengangguran  di  Indonesia  semakin  meningkat dari  tahun  ke  tahun.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat Statistik  (BPS),  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT) Agustus  2015  sebesar  6,18  persen  meningkat  dibanding sebelumnya (5,94 persen). TPT per Agustus 2015 mencapai 7,56  juta  orang.  Terlebih,  jika  melihat  Indonesia  yang dihadapkan  dengan  pemberlakuan  kerja  sama  dalam Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA), Indonesia memasuki pasar bebas tenaga kerja dalam kondisi yang kurang ideal. Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  dilakukan penelitian  terkait  Pengaruh  Indikator  Kependudukan Terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia dengan  Pendekatan  Regresi  Panel,  sebagai  solusi  dalam mengurangi  angka  pengangguran.  Adanya  efek  individu pada  model  panel  mengakibatkan  pendekatan  model  yang sesuai adalah Fixed EffectModel yang menghasilkan nilai R 2 sebesar  86  persen.  Berdasarkan  analisis,  diperoleh  tiga variabel  yang  signifikan  terhadap  Tingkat  Pengangguran Terbuka antara lain Laju Pertumbuhan Penduduk, Angka Melek Huruf dan Angka Partisipasi Kasar SMA/Sederajat.
Kata  Kunci —Kependudukan,  Tingkat  Pengangguran Terbuka, Regresi Panel.

## I. PENDAHULUAN
ondisi kependudukan masih menjadi tantangan bagi pembangunan  Indonesia.  Jika  dilihat  dari  aspek kuantitas,  Indonesia  memiliki  kuantitas  penduduk  yang cukup  banyak,  sedangkan  dari  aspek  kualitas  dapat dikatakan  rendah.    Pengangguran  menjadi  salah  satu masalah  pokok  yang  dihadapi  negara  berkembang, khususnya  Indonesia.  Masalah  pengangguran  timbul karena  adanya  ketimpang-an  antara  jumlah  angkatan kerja  dengan  jumlah  lapangan  pekerjaan  yang  tersedia. Berdasarkan  data,  jumlah  penduduk  usia  kerja  di Indonesia mencapai 186,1 juta orang atau naik 0,51 juta dari  tahun  sebelumnya  [1].  Tingkat  Pengangguran Terbuka  (TPT)  Agustus  2015  sebesar  6,18  persen meningkat  dibanding  TPT  Agustus  2014  (5,94  persen). TPT per Agustus 2015 mencapai 7,56 juta orang. Jumlah pengangguran  terbanyak  berasal  dari  lulusan  Sekolah Menengah  Kejuruan  (SMK)  sebanyak  12,65  persen  atau naik  dari  11,24  persen.  Disusul  lulusan  Sekolah Menengah  Atas  (SMA)  10,32  persen,  diploma  7,54 persen;  universitas  6,40  persen;  Sekolah  Menengah
Pertama (SMP) 6,22 persen, dan Sekolah Dasar (SD) ke bawah 2,74 persen [2].
Studi  sebelumnya  menjelaskan  tentang  Pemodelan Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Jawa  Tengah,  indikator  signifikan  berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran Terbukaadalah persentase  penduduk  berumur  15  tahun  ke  atas  yang bekerja berdasarkan pendidikan tertinggi yang ditamatkan  adalah  SMA/SMK,  Angka  Partisipasi  Kasar (APK) SMA, rasio ketergantungan dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Beberapa penelitian sebelumya mengacu pada pemilihan variabel yang digunakan dalam menduga pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka, yaitu laju pertumbuhan penduduk, Angka Melek Huruf, Angka Partisipasi  Kasar  SMA/Sederajat,  laju  kenaikan  Upah Minimum Provinsi, dan laju pertumbuhan PDRB [3].
Dalam  penelitian  ini,  dijelaskan  terkait  pemodelan faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  Tingkat Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia.  Regresi  panel digunakan karena dianggap paling baik dalam mendeteksi  dan  mengukur  dampak  yang  secara sederhana tidak bisa dilihat pada data cross section murni atau time  series murni.  Meningkatnya  angka  TPT  dari tahun ke tahun untuk masing-masing daerah mengindikasikan waktu dan lokasi berpengaruh terhadap TPT  sehingga  waktu  (tahun)  diperhitungkan  dalam pemodelan.  Tujuannya  adalah  mendapatkan  model regresi  data  panel  untuk  TPT  di  Indonesia  periode  9 tahun yaitu tahun 2006 hingga 2014.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## RegresiPanel
Regresi  panel  merupakan  analisis  regresi  dengan struktur  data  gabungan  dari  data cross  section dan  data time series . Data cross section merupakan data dari satu variabel  atau  lebih  yang  dikumpulkan  untuk  beberapa individu  dalam  satu  waktu.  Sedangkan  data time  series merupakan  data  dari  satu  variabel  atau  lebih  yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Sehingga dalam data panel,  unit cross  section yang  sama  dikumpulkan  dari waktu ke waktu [4].
Secara  umum,  persamaan  model  regresi  panel  dapat ditulis sebagai berikut:
it it it e y    i t Χ ' β  (1)
Keterangan : 𝑦 𝑖,𝑡 : variabel respon individu ke-i dan waktu ke- t 𝛼 𝑖,𝑡 : Koefisien intersep individu ke- i dan waktu ke- t
K
𝛃′ = β 1 , β 2 , … , β K :  koefisien  slope  dengan  banyaknya variabel prediktor.
𝐗 𝐢𝐭 = X 1𝑖𝑡 , X 2𝑖𝑡 , … , β K𝑖𝑡 :  variabel  prediktor  dari  unit individu ke- i dan periode waktu ke- t 𝑒 𝑖𝑡 : Komponen residual dengan IIDN (0, 𝜎 2 )

## Metode Estimasi Model Regresi Panel
Untuk  mengestimasi  model  regresi  data  panel  ada beberapa  kemungkinan  yang  akan  muncul  [5].  Ada  tiga kemungkinan  dalam  melakukan  estimasi  model  regresi panel,  diantaranya  adalah common  effect  model,  fixed effect model dan randomeffect model . Pendekatan Common Effect Model (CEM) Pada  pendekatan  ini,  seluruh  data  digabungkan  tanpa memperhatikan  individu  dan  waktu.  CEM  dinyatakan dalam model sebagai berikut.
it it e y    it ' Χ β 
(2)
Pendekatan Fixed Effect Model (FEM) FEM merupakan pendekatan untuk mengestimasi data panel  yang  dapat  dibedakan  berdasarkan  individu  dan waktu  dengan  memasukkan  nilai  intersep  berbeda-beda untuk  setiap  unit cross  section tetapi  masih  memiliki asumsi slope koefisien  tetap.  Model  FEM  Koefisien slope konstan  tetapi  koefisien  intersep  bervariasi  pada setiap individu dinyatakan 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 ). Pendekatan Random Effect Model (REM )
Pendekatan  REM  melibatkan  korelasi  antar error terms karena  berubahnya  waktu  maupun  unit  observasi. Model random  effect sering  disebut Error  Component Model (ECM) sehingga :
it it it α y e u it     it ' Χ β it     it ' Χ β it it α y dengan it i it e u    merupakan  suku error gabungan. ω it memuat  dua  komponen error yaitu u i sebagai komponen error cross section serta e it sebagai komponen komponen cross section dan error time series .
it it it ω α y    it ' Χ β
(4)

## Estimasi Parameter
Dalam  teknik  estimasinya,  CEM  menggunakan pendekatan Ordinary  Least  Squared (OLS)  dan  REM dengan Generalized  Least  Squares (GLS).  Sedangkan dalam memilih model FEM digunakan pendekatan Least Square Dummy Variable (LSDV).
Berdasarkan  persamaan  (3),  dapat  diketahui  bahwa terdapat perbedaan intersep dari masing-masing individu yang  ditunjukkan  dengan  indeks i pada  intersep  (α i ), namun dalam hal ini intersep untuk unit time series tetap (konstan). Sehingga, dapat diperoleh estimatorLSDV . 
    
     1 ' N 1 i i it i T 1 t it ) x )(x x (x β (7)
dengan,
             N 1 i i i t T 1 t i i t )' y )(y x (x

## Pemilihan Model Estimasi Regresi Data Panel
Untuk mengetahui model yang akan dipakai, dilakukan uji spesifikasi model sebagai berikut.
i. Uji Chow
Uji  Chow  adalah  pengujian  yang  dilakukan  untuk memilih  antara  model  CEM  atau  FEM  untuk  meng- estimasi data panel. Pengujian ini mirip dengan uji F. H 0 : 𝛼 1 = 𝛼 2 = ⋯ = 𝛼 𝑁 = 0 (Model CEM) H 1 : Paling sedikit ada satu 𝛼 𝑖 ≠ 𝑚 (Model FEM) i = 1,2,...,N ; m = 1,2,...,N
Statistik uji :
K) N )/(NT R (1 1) )/(N R (R K) N /(NT e e' 1) )/(N e e' e (e' F 2 FEM 2 pooled 2 FEM FEM FEM pooled            (8)
Keterangan :
R pooled 2 = R- square model CEM R FEM 2 = R- square model FEM N = Jumlah unit cross section T = Jumlah unit time series
K = Jumlah parameter yang akan diestimasi Daerah  penolakan  :  Tolak  H 0 ,  jika  F hitung >  F α;(N-1,NT-N-K) berarti  intersep  untuk  semua  unit cross  section tidak sama,  maka  untuk  mengestimasi  persamaan  regresi digunakan fixed effect model. ii. Uji Hausman
Uji  Hausman  adalah  pengujian  untuk  memilih  model terbaik  antara  FEM  dan  REM.  Uji  Hausman  dilakukan jika dari hasil uji Chow model yang sesuai adalah model fixed effect . Hipotesis yang digunakan sebagai berikut. H 0 : corr (X it ,ε it ) = 0 (Model yang sesuai REM) H 1 : corr (X it ,ε it ) ≠ 0 (Model yang sesuai FEM) Statistika uji :
  Α β β Α REM FEM 1 ) ˆ var( ) ˆ var( ' W    (9)
Dengan ) ˆ ( ) ˆ ( REM FEM β β Α  
Statistik  uji  Hausman  mengikuti  statistik  uji Chi- Square dengan  derajat  bebas  K  (jumlah  variabel independen).  Dengan  daerah  penolakan,  Tolak  H 0 , apabila W  >   𝜒 (𝛼;𝐾) 2 .  Jika  keputusannya  Tolak  H 0 maka model  yang  tepat  adalah  FEM,  namun  jika  sebaliknya maka model yang tepat adalah REM. iii. Uji Lagrange Multiplier Uji Lagrange  Multiplier (LM)  untuk  mendeteksi adanya  heterokedastisitas  panel  data  model  FEM. Hipotesis yang digunakan dalam uji LM sebagai berikut. H 0 : 𝜎 𝑖 2 = 0 (FEM memiliki struktur yang homokedastik) H 1 : 𝜎 𝑖 2 ≠ 0 (FEM memiliki struktur yang heterokedastik) Statistik uji :
  2 N 1 i 2 T 1 t it N 1 i 2 T 1 t it 1 e e 1) 2(T NT LM                    (10)
Daerah  Penolakan  :  Tolak  H 0 jika LM > 𝜒 (𝛼;𝐾) 2 artinya model  FEM  memiliki  struktur  yang  heteroskedastik sehingga  untuk  mengatasi  harus  diestimasi  dengan metode cross section weight .

## Pengujian Parameter Model Regresi
Pengujian  parameter  model  regresi  dilakukan  untuk mengetahui  hubungan  antara  variabel  respon  dan variabel prediktor. iv. Pengujian Serentak Uji  serentak  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh semua  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen. Hipotesis yang digunakan sebagai berikut.
H 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝐾 = 0 H 1 : Paling sedikit ada satu 𝛽 𝐾 ≠ 0
Statistik uji :
K) N )/(NT R (1 1) K /(N R F 2 2       (11)
Daerah penolakan : Tolak H 0 jika F hitung > F α(K-1;N-K) v. Pengujian Parsial
Pengujian  parsial  atau  individu  digunakan  untuk mengetahui  parameter  yang  berpengaruh  signifikan secara  individu  terhadap  model.  Hipotesis  yang digunakan adalah sebagai berikut.
H 0 : β K = 0 (tidak ada pengaruh yang signifikan) H 1 : 𝛽 𝐾 ≠ 0 (ada pengaruh yang signifikan) k = 1,2,...,K Satistik uji :
) βˆ SE( βˆ t k k hitung  (12)
Daerah  penolakan  :  Tolah  H 0 ,  jika  |t hitung |  lebih  besar daripada t (α/2,NT-K-1) ; dimana n adalah jumlah pengamatan dan K adalah banyaknya parameter.

## Pengujian Asumsi Klasik
Metode  regresi  data  panel  memberikan  hasil pendugaan  yang  bersifat Best  Linear  Unbiased Estimation (BLUE) jika memenuhi asumsi IIDN (Identik, independen  dan  Berdistribusi  Normal).  Uji  asumsi multikolinieritas  dilakukan  untuk  melihat  adanya hubungan  linear  yang  kuat  diantara  beberapa  variabel prediktor  dalam  suatu  model  regresi.  Salah  satu  cara mendeteksi  kasus  multikolinieritas  adalah  dengan melihat nilai VarianceInflation Factor (VIF) pada model regresi. Adanya multikolinieritas diketahui jika nilai VIF >  10.Uji  asumsi  identik  dilakukan  untuk  mengetahui homo-genitas  varian  residual.  Diantara  beberapa  uji untuk  mendeteksi  adanya  kasus  heteroskedastisitas,  Uji Park merupakan yang lebih teliti dalam memantau gejala heteroskedastisitas [6]. Uji asumsi independen dilakukan untuk  mengetahui  adanya  autokorelasi  menggunakan  uji durbin watson . Data penel memiliki kelebihan yaitu tidak perlu  mengasumsikan  bahwa  komponen error tidak berkorelasi  dengan  variabel  bebas  yang  mungkin  sulit dipahami  [7].  Uji  asumsi  normalitas  dilakukan  untuk melihat  apakah  residual  mengikuti  distribusi  normal dengan metode Kolmogorov Smirnov .

## Analisis Klaster
Analisis  klaster  merupakan  metode  analisis  yang digunakan untuk mengelompokkan objek-objek pengamatan menjadi beberapa kelompok yangmempunyai persamaan
[8].Prosedur
pengelompokkan  dibagi  dua  yaitu  hierarki  dan  non hierarki.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  non- hierarkiyaitu K-Means yang  berusaha  untuk  mempartisi objek  kedalam  satu cluster atau  lebih  objek  berdasarkan karakteristiknya,  objek  yang  mempunyai  karakteristik sama  dikelompokkan  dalam  satu cluster dan  objek  yang mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan kedalam cluster lain.  Jika diberikan sekumpulan objek X =  (X 1 ,  X 2 ,  ...,  X n )  maka  algoritma K-Means akan mempartisi X dalam k dalam cluster tersebut. Pada tahap awal  algoritma K-Means dipilih  secara  acak k buah sebagai centroid ,  menggunakan  jarak euclidian ,  objek ditempatkan  dalam cluster yang  terdekat  dihitung  dari titik  tengah cluster .  Proses  penentuan centroid dan penempatan  objek  dalam  semua cluster diulangi  sampai
nilai centroid dari  semua cluster. Adapun  rumus  untuk menghitung  jarak Euclidean pada p variabel  adalah sebagai berikut.
) ( )' ( ) , ( y x y x y x d    (13)
Dengan: ] ,..., , [ 2 1 p x x x x   dan ] ,..., , [ 2 1 p y y y y  

## Konsep Kependudukan
Masalah  kependudukan  di  Indonesia  pada  dasarnya dapat dikelompokkan menjadi empat kategori, yaitu yang berkaitan  dengan  kuantitas,  kualitas,  mobilitas  dan administrasi  kependudukan.  Berdasarkan Grand  Desain Kependudukan dijelaskan bahwa indikator kependudukan  terdiri  dari  kuantitas  yang  meliputi jumlah,  struktur  dan  persebaran,  lalu  kualitas  yang meliputi  kesehatan,  pendidikan,  agama,  perekonomian dan  sosial  budaya.  Sedangkan  dalam  komponen kependudukan  terdiri  dari  kelahiran,  kematian  dan migrasi.

## 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.
Adapun  dalam  perhitungannya  digunakan  rumus sebagai berikut.
100% Kerja Angkatan Jumlah an Penganggur Jumlah TPT  

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang diperoleh  dari  BPS,BKKBN  dan  BI  dengan  periode waktu tahun 2006 hingga 2014.

## Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  data  33  provinsi  di  Indonesia  dan  disajikan pada Tabel 1.
T ABEL 1. V ARIABEL P ENELITIAN
Jenis Variabel Satuan X 1 Laju Pertumbuhan Penduduk Persentase (%) X 2 Angka Melek Huruf Persentase (%) X 3 Angka Partisipasi Kasar SMA Persentase (%) X 4 Laju Kenaikan UMP Persentase (%) X 5 Laju Pertumbuhan PDRB
Persentase (%)

## Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  pada  panelitian  ini adalah sebagai berikut.
1. Mengumpulkan  data  indikator  kependudukan  yang diduga  mempengaruhi  TPT  menurut  teori  dan  kondisi saat ini.
2. Melakukan  analisis  deskriptif  untuk  mengetahui karakteristik variabel.
3. Melakukan  analisis  Regresi  Panel  dalam  mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi Tingkat Pengangguran  Terbukadi  Indonesia  denganpemodelan menggunakan efek individu.
a. Melakukan Uji Multikolinearitas
b. Melakukan  pemilihan  model  regresi  panel  yang sesuai  dengan  data  Tingkat  Pengangguran  Terbuka di Indonesia sebagai berikut:
i. Melakukan  Uji  Chow.  Uji  Chow  digunakan untuk  memilih  CEM  atau  FEM.  Apabila  hasil pengujian  tolak  H 0 atau  signifikan  maka ditentukan FEM dan dilanjutkan langkah (ii). ii. Melakukan  Uji  Hausman.Apabila  dari  hasil  uji Chow  tersebut  ditentukan  bahwa  FEM,  hasil pengujian  Hausman  tolak  H 0 atau  signifikan maka  ditentukan  FEM  dan  dilanjutkan  langkah (iii).
iii. Melakukan  Uji Lagrange  Multiplier (LM).  Uji LM  digunakan  untuk  mengetahui  adanya
Heteroskedastik  antar  kelompok  individu  ( cross section ).  Apabila  hasil  pengujian  tolak  H 0 atau signifikan, maka ditentukan FEM Heteroskedastik dan diatasi dengan cross section weight (Pengujian selesai).
c. Mendapatkan estimasi model regresi panel.
d. Melakukan analisis klaster dan pemetaan.
e. Melakukan pengujian signifikansi parameter model regresi.
f. Melakukan  pengujian  asumsi  residual  IIDN,  yaitu uji identik, independen dan berdistribusi normal.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistika Deskriptif Variabel
Statistika deskriptif digunakan untuk melihat gambaran  umum  dari  data.  Berikut  adalah  statistika deskriptif  yang  menunjukkan  karakteristik  masing- masing  variabel.  Dapat  dijelaskan  pada  Tabel  2.  bahwa selisih  nilai  terendah  dengan  nilai  tertinggi  masing- masing  variabel  sangat  besar.  Kondisi  ini  meng- gambarkan  kondisi  wilayah  provinsi  di  Indonesia  yang beragam dan tidak merata untuk masing-masing variabel.
T ABEL 2. H ASIL S TATISTIKA D ESKRIPTIF
Var Rata- rata Min Maks Provinsi Terendah Provinsi Tertinggi Y 6,764 1,830 16,3 Bali Banten X 1 1,779 0,370 5,39 Jawa Tengah Papua X 2 92,80 64,08 99,60 Papua Sulawesi Utara X 3 66,46 43,76 94,62 Kalimantan Barat DIY X 4 0,127 -0,004 0,488 DKI Jakarta DKI Jakarta X 5 5,999 -17,14 28,46 Papua Barat Papua

## Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka
Untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dilakukan analisis regresi  panel.  Sebelumnya,  terlebih  dahulu  dilakukan pengujian multikolinieritassebagai berikut
T ABEL 3. H ASIL P ENGUJIAN M ULTIKOLINEARITAS Variabel Independen VIF Laju Pertumbuhan Penduduk 1,04 Angka Melek Huruf 1,10 Angka Partisipasi Kasar SMA 1,05 Upah Minimum Provinsi 1,04 Produk Domestik Regional Bruto 1,06 Sumber : Minitab 16, 2016
Berdasarkan  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  seluruh variabel  memiliki  nilai  VIF  kurang  dari  10,  sehingga
dapat disimpulkan bahwa asumsi tidak ada multikolinieritas telah terpenuhi.
Pemodelan  regresi  panel  pada  penelitian  ini  terlebih dahulu dilakukan pemilihan model dengan Uji Chow, Uji Hausman  dan  Uji  Lagrange  Multiplier  (LM),  dimana diperoleh  hasil  bahwa  terdapat  tiga  variabel  yang berpengaruh signifikan, yaitu Laju Pertumbuhan Penduduk,  Angka  Melek  Huruf,  dan  Angka  Partisipasi Kasar  SMA/Sederajat.  Selanjutnya,  kembali  dilakukan pemilihan  model  hingga  diperoleh  model  terbaik  yaitu model FEM dengan efek individu.
Uji  Chow  adalah  pengujian  yang  dilakukan  untuk memilih antara CEM dan FEM. Adapun hasilnya adalah sebagai berikut.
T ABEL 4. H ASIL U JI C HOW
Pengukuran Nilai F hitung 45,656 F tabel 0,6158 df (32,261) P- value 0,000
Sumber : Eviews 6, 2016
Berdasarkan  Tabel  4.  dapat  diketahui  bahwa  hasil  Uji Chow  menghasilkan  nilai  F hitung sebesar  45,656  yang lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  F (32;261;0,05) sebesar 0,6158  dan  nilai  probabilitas  sebesar  0,000  yang  kurang dari  α  =  0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  model  yang sesuai adalah FEM.
Selanjutnya,  dilakukan  uji  Hausman  yaitu  untuk memiliki diantara model REM dan FEM sebagai berikut.
T ABEL 5. H ASIL U JI H AUSMAN Pengukuran Nilai Wald 29,513 2 tabel  7,815 df
3 P -value 0,000

## Sumber : Eviews 6, 2016
Berdasarkan  Tabel  5.  dapat  diketahui  bahwa  hasil  Uji Hausman  menghasilkan  nilai  W  sebesar  29,513  yang lebih besar jika dibandingkan dengan 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 = 𝜒 (0,05;3) 2 sebesar 7,815 dan nilai probabilitas sebesar 0,000 yang kurang dari α = 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang sesuai adalah model FEM.
Kemudian  dilakukan  uji Lagrange  Multiplier (LM). Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh  nilai 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 sebesar 18,563  yang  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 = 𝜒 (0,05;1) 2
sebesar 3,841.
Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  terjadi  heteroskedastisitas  atau terdapat  efek cross  section pada  struktur  panel  model FEM.  Akibat  struktur  belum  homogen,  maka  dalam mengestimasi  model  digunakan  FEM cross  section weight.
Dengan  melakukan  estimasi  model,  diperoleh  model Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia  sebagai berikut.
3it X 157 , 0 2it X 046 , 0 1it X 358 , 0 799 , 20 it y ˆ      i  (15)
α i merupakan  intersep  untuk  individu  ke- i .  Dalam penelitian  ini,  individu  ke- i merupakan  masing-masing provinsi di Indonesia. Berdasarkan persamaan (15) dapat diketahui  bahwa  nilai  koefisien  dari  variabel  Laju Pertumbuhan  Penduduk  sebesar  0,358.  Tanda  positif menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  Laju  Pertumbuhan penduduk, maka nilai TPT akan semakin tinggi pula. Jika Laju  Pertumbuhan  Penduduk  meningkat  sebesar  1
persen,  maka  nilai  TPT  di  Indonesia  meningkat  sebesar 0,358 persen.
Nilai  koefisien  dari  variabel  Angka  Melek  Huruf sebesar  0,046.  Tanda  negatif  menunjukkan  bahwa semakin  tinggi  Angka  Melek  Huruf,  maka  nilai  TPT akan  semakin  rendah.  Jika  Angka  Melek  Huruf meningkat sebesar 1 persen, maka nilai TPT di Indonesia menurun sebesar 0,046 persen.
Nilai  koefisien  dari  variabel  Angka  Partisipasi  Kasar SMA  sebesar  0,157.  Tanda  negatif  menunjukkan  bahwa semakin tinggi Angka Partisipasi Kasar SMA, maka nilai TPT akan semakin rendah. Jika Angka Partisipasi Kasar SMA  meningkat  sebesar  1  persen,  maka  nilai  TPT  di Indonesia menurun sebesar 0,157 persen.
Berdasarkan  model  tersebut  diketahui  bahwa  dengan memasukkan  nilai  variabel  prediktor  ke  dalam  model Persamaan (19), maka didapatkan nilai taksiran TPT ( ŷ it ) untuk  masing-masing  Provinsi  di  Indonesia.Sebagai contoh,  jika  ingin  mengetahui  Tingkat  Pengangguran Terbuka Provinsi Jambi (TPT tertinggi pada tahun 2014) diperoleh nilai sebagai berikut.
)) 85 , 1 ( 358 , 0 ) 036 , 2 ( 799 , 20 2014 - Jambi y ˆ     ) 63 , 73 ( 157 , 0 ) 71 , 98 ( 046 , 0   08 , 5 2014 - Jambi y ˆ 
Pengujian  serentak  dilakukan  untuk  melihat  apakah variabel  prediktor  yang  berpengaruh  terhadap  Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia.
T ABEL 6. H ASIL U JI S ERENTAK FEM C ROSS S ECTION W EIGHT Pengukuran Nilai F hitung 48,567 F tabel 2,635 P- value 0,000 Sumber : Eviews 6, 2016
Berdasarkan  Tabel  6.  dapat  diketahui  bahwa  nilai F hitung sebesar 48,567 yang lebih besar jika dibandingkan dengan nilai Ft abel yaitu F (0,05;3;293) sebesar 2,635 dan nilai P -value sebesar  0,000  yang  bernilai  kurang  dari  jika dibandingkan  dengan  α=0,05.  Sehingga  dapat  di- simpulkan  Tolak  H 0. Artinya  secara  serentak  model signifikan  atau  minimal  terdapat  satu  variabel  prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap Tingkat Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia.  Selanjutnya dilakukan pengujian parsial dengan hasil analisis sebagai berikut.
T ABEL 7. H ASIL U JI P ARSIAL FEM C ROSS S ECTION W EIGHTED Variabel Koefisien SE t hitung P- value C 20,799 1,641 12,672 0,0000 X 1 0,358 0,173 2,070 0,0395 X 2 -0,047 0,018 -2,489 0,0134 X 3 -0,157 0,009  -16,577 0,0000
Sumber : Eviews 6, 2016
Pengujian  parsial  menjelaskan  bahwa  apabila  nilai  | t- hitung | lebih besar daripadanilai t tabel yaitu t (0,025;292) sebesar 1,968  dan  nilai  P - value sebesar  0,000  yang  bernilai kurang  dari  jika  dibandingkan  dengan  α=0,05.  maka keputusannya  adalah  Tolak  H 0 .  Berdasarkan  Tabel  7. diperoleh  hasil  terdapat  tiga  variabel  yang  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  Tingkat  Pengangguran Terbuka  di  Indonesia  antara  lain  adalah  Laju  Per- tumbuhan Penduduk (X 1 ), Angka Melek Huruf (X 2 ) dan Angka Partisipasi Kasar SMA (X 3 ).
Berikut  ini  untuk  melihat  kebaikan  model,  dapat dilihat  dari  nilai  R 2 .  Adapun  hasil  R 2 model  FEM cross section weight adalah sebagai berikut.
T ABEL 8. H ASIL N ILAI R 2 M ODEL FEM Nilai R-Squared 0,866 Adjusted R-Squared 0,854
Sumber : Eviews 6, 2016
Berdasarkan  tabel  8.  dapat  diketahui  bahwa  nilai  R 2 model  FEM  dengan cross  section  weight sebesar  0,864 atau  86  persen  termasuk  tinggi  dan  memiliki  arti  bahwa variabel  prediktor  yang  digunakan  dapat  menjelaskan variabilitas Y sebesar 86 persen dan 14 persen dijelaskan oleh variabel lain.
Berdasarkan  perhitungan  nilai  taksiran  Tingkat Pengangguran Terbuka untuk masing-masing provinsi di Indonesia, selanjutnya dibentuk pengelompokkan dengan analisis  klaster  non  hierarki  dengan  metode K-means , dimana  kelompok  yang  dibentuk  sebanyak  dua  untuk kategori  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  tinggi  dan rendah  dalam  satu  periode  waktu  yaitu  tahun  2014, dengan nilai cut off sebesar 5,62 yang diperoleh dari hasil rata-rata antar masing-masing kelompok dalam K-means yang  dilakukan  perhitungan  dengan  jarak  potongnya. Adapun  hasil  pengelompokkan  disajikan  dalam  bentuk peta tematik pada Gambar 1.

## Sumber ArcView GIS 3.3,2016
Gambar 1. Peta Indikator Pengaruh TPT Tahun 2014
Berdasarkan  Gambar  1.  dapat  diketahui  bahwa  hasil nilai  taksiran  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di Indonesia dikelompokkan dalam dua kategori yaitu  TPT kategori  tinggi  yang  diarsir  dengan  warna  ungu  muda dan kategori rendah diarsir dengan warna kuning.
Pengujian  asumsi  residual  IIDN  (Identik,  Independen dan  Distribusi  Normal)  disajikan  sebagai  berikut.  Uji asumsi identik dilakukan untuk mengetahui homogenitas varian  residual  (tidak  terjadi  kasus  heteroskedastisitas). Untuk mendeteksi hal tersebut dilakukan uji Park dengan hasil analisis pada Tabel 9.
T ABEL 9. H ASIL U JI P ARK Model DF SS MS F P- value Regresi 3 12,795 4,265 0,691 0,558 Residual 293 1808,924 6,174 Total 296 1821,719

## Sumber : Minitab 16, 2016
Berdasarkan  Tabel  9.  dapat  diketahui  bahwa  hasil  uji Parkmenghasilkan  P- value sebesar  0,558  lebih  besar daripada  α = 0,05 maka gagal tolak H 0 . Artinya, varians residual  telah  bersifat  homogen  atau  tidak  terjadi  kasus heteroskedastisitas.
Teknik  estimasi  model  data  panel  dengan  FEM mempunyai kelebihan diantaranya tidak perlu
mengasumsikan bahwa komponen error tidak berkorelasi dengan  variabel  bebas  yang  mungkin  sulit  dipahami. Sehingga, hasil uji tentang autokorelasi dapat diabaikan.
Berikut  adalah  uji  normalitas  dat  residual  dengan menggunakan metode Kolmogorov-Smirnov.
Gambar 2. Plot Residual Berdistribusi Normal
Berdasarkan  gambar  2.  uji  asumsi  normal  diketahui bahwa  P- value sebesar  0,123  lebih  besar  daripada  α  = 0,05  sehingga  gagal  tolak  H 0 .  Artinya  residual  telah memenuhi asumsi distribusi normal.
Semua  asumsi  residual  dari  model  regresi  panel dengan  pendekatan  FEM cross  section  weight meliputi asumsi  identik,  independen  dan  berdistribusi  normal telah  terpenuhi.  Sehingga  model  dikatakan  layak  untuk mengestimasi regresi panel pada data Tingkat Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia  periode  tahun  2006 hingga 2014.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  pada penelitian  ini  dapat  diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut.
1. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) relatif fluktuatif  dalam  periode  tahun  2006  hingga  2014. Pada  tahun  2014,  TPT  mengalami  peningkatan mencapai  7  persen  dari  tahun  sebelumnya  sebesar 6,64  persen.TPT  tertinggi  adalah  tahun  2014  untuk provinsi Jambi sebesar 13,08 persen.
2. Dari lima variabel yang dilakukan analisis, diperoleh tiga  variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka, yaitu Laju Pertumbuhan  Penduduk  (X 1 ),  Angka  Melek  Huruf (X 2 )  dan  Angka  Partisipasi  Kasar  (APK)  SMA  (X 3 ). Dimana,  ketika  Jika  Laju  Pertumbuhan  Penduduk meningkat  sebesar  1  persen,  maka  nilai  TPT  di Indonesia  meningkat  sebesar  0,358  persen.  Jika Angka  Melek  Huruf  meningkat  sebesar  1  persen, maka  nilai  TPT  di  Indonesia  menurun  sebesar  0,046 persen  dan  semakin  tinggi  Angka  Partisipasi  Kasar SMA/Sederajat,  maka  nilai  TPT  akan  semakin rendah. Jika Angka Partisipasi Kasar SMA meningkat sebesar  1  persen,  maka  nilai  TPT  di  Indonesia menurun sebesar 0,157 persen.
Saran  yang  dapat  diberikan  kepada  Pemerintah  Pusat dalam  mengurangi  tinggi  angka  Tingkat  Pengangguran Terbuka  adalah  dengan  memperhatikan  faktor-faktor yang berpengaruh terhadap TPT di Indonesia berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  yaitu dalam  menekan  Laju  Pertumbuhan  Penduduk,  dan meningkatkan  kualitas  pendidikan  dalam  meningkatkan Angka Melek Huruf dan Angka Partisipasi Kasar (APK) SMA.Saran  yang  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  sebaiknya  menambah  variabel  yang  diduga berpengaruh  dengan  teori  yang  sesuai  serta  periode waktu yang ditambah dari penelitian ini.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Berita  Resmi  Statistik.  2015.  Februari  2015,  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) sebesar 5,81 persen.
[2] BPS  RI.  2015.  Pengangguran  bertambah  320  ribu  orang. www.bps.go.id/2015/11/05/173716216/bps-pengangguran- bertambah-320-ribu  orang.  Diakses  pada  tanggal  10  Februari 2016.
[3] Prasanti,  Tyas  Ayu.  2015.  Aplikasi  Regresi  Data  Panel  Untuk Pemodelan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Jawa  Tengah:  Skripsi  Program  Sarjana  Statistika Universitas Diponegoro.
[4] Gujarati,  D.  2012.  Dasar-Dasar  Ekonometrika  Edisi  Lima. (Diterjemahkan  oleh:  Mangunsong,  R.C.).  Jakarta:  Salemba Empat.
[5] Greene,  W.H.  2000. Econometric  Analysis 6 th  Edition .  New Jersey: Prentice Hall.
[6] Draper,  N.  R.,  &  Smith,  H.  (1992).  Analisis  Regresi  Terapan. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
[7] Johnson,  R.A.,  &  Wichern,  D.W.  2007. Applied  Multivariate Statistical  Analysis , Sixth  Edition .  Prentice  Hall  Inc.  New Jearsey.
[8] Nachrowi  D.,  Nachrowi  dan  Hardius  Usman,  2006.  Pendekatan Populer  dan  Praktis  Ekonometrika  untuk  Analisis  Ekonomi  dan Keuangan. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.