Limits: Journal of Mathematics and Its Applications E-ISSN: 2579-8936 P-ISSN: 1829-605X Vol. 21, No. 1, Maret 2024, 71-79 DOI: http://dx.doi.org/10.12962/limits.v21i1.16965

## Pemodelan Tingkat Pengangguran Usia Muda di Indonesia Tahun 2015-2021 dengan FEM SUR
Ni Kadek Ayu Purnami Sari Dewi 1 *, Timbang Sirait 1 * 1 Program Studi D-IV Statistika, Politeknik Statistika STIS Jalan Otto Iskandardinata No. 64C, Jakarta Timur, DKI Jakarta, 13330 Indonesia e-mail: 1 * 211911183@stis.ac.id, 1 * timbang@stis.ac.id
Diajukan: 2 Juni 2023, Diperbaiki: 21 Nopember 2023, Diterima: 29 Maret 2024

## Abstrak
Indonesia merupakan salah satu negara dengan tingkat pengangguran usia muda tertinggi di negara ASEAN.  Selain itu, penyumbang tertinggi dari Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Indonesia tahun 2015-2021 selalu berasal dari golongan penduduk usia muda (15-24 tahun). Padahal pada periode tahun 2020-2030 Indonesia mengalami bonus demografi, maka harus diwaspadai bahwa bonus demografi bisa berubah menjadi bencana demografi apabila pemerintah Indonesia tidak bisa memanfaatkan sumber daya manusia usia produktif. Tingginya tingkat pengangguran usia muda di Indonesia berbeda-beda di setiap wilayah dan dipengaruhi oleh berbagai faktor. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variabel-variabel yang  memengaruhi tingkat pengangguran usia muda di 34 provinsi Indonesia tahun 2015-2021. Metode analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  data  panel  dengan  pendekatan Fixed  Effects  Model  Seemingly Unrelated Regression (FEM  SUR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi, indeks harga  konsumen  (IHK),  jumlah  penduduk,  indeks  pembangunan  manusia  (IPM),  dan  rata-rata  upah berpengaruh signifikan terhadap pengangguran usia muda di 34 provinsi Indonesia tahun 2015-2021.
Kata Kunci : Pengangguran Usia Muda, Bonus Demografi, Regresi Data Panel, FEM SUR

## Abstract
Indonesia is one of the countries with the highest youth unemployment rate in ASEAN countries. In addition, the highest contributor to the unemployment rate in Indonesia in 2015-2021 always comes from the  young  population  (15-24  years).  Even  though  in  the  period  2020-2030  Indonesia  is  experiencing  a demographic  bonus.  Therefore,  we  have  to  be  aware  that  the  demographic  bonus  can  turn  into  a demographic disaster if Indonesian government cannot utilize human resources of productive age. The high rate of youth unemployment in Indonesia varies in each region and is influenced by various factors. This study aims to analyze the variables that affect the youth unemployment rate in 34 Indonesian provinces in 2015-2021. The analytical method used is panel data regression with the Fixed Effects Model Seemingly Unrelated Regression (FEM SUR) approach. The results of the study show that economic growth, consumer price  index  (CPI),  population,  human  development  index  (HDI),  and  average  wages  have  a  significant effect on youth unemployment in 34 Indonesian provinces in 2015-2021.
Keywords : Youth Unemployment, Demographic Bonus, Panel Data Regression, FEM SUR

## 1 Pendahuluan
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  pengangguran  usia  muda  adalah  angkatan  kerja berusia    15-24    tahun    yang    tidak    memiliki    pekerjaan,    sedang    mencari  pekerjaan,    sedang mempersiapkan    usaha,  tidak    mencari    pekerjaan    karena    merasa    putus    asa,    ataupun  sudah

## 72 Pemodelan Tingkat Pengangguran Usia Muda di Indonesia Tahun 2015-2021 dengan FEM SUR
memiliki pekerjaan tetapi belum mulai bekerja. Pengangguran usia muda merupakan salah satu permasalahan  serius  karena  merupakan  pemborosan  bakat  dan  keterampilan  yang  dimiliki  oleh generasi  muda  [1].  Selain  itu,  pengangguran  usia  muda  juga  akan  menimbulkan  permasalahan sosial seperti kemiskinan, ketimpangan, kejahatan, dan masalah sosial lainnya. Berdasarkan data yang  dilansir  oleh  BPS,  pengangguran  usia  muda  selalu  menjadi  penyumbang  tertinggi  dari Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  Indonesia  tahun  2015-2021.  Hal  ini  sejalan  dengan pemikiran Todaro & Smith yang memperkirakan bahwa, pengangguran di negara-negara sedang berkembang  pada  umumnya  didominasi  oleh  pengangguran  usia  muda  dan  pengangguran berpendidikan [2].
Gambar 1  menunjukkan  bahwa tingkat pengangguran usia muda di  Indonesia pada tahun 2015-2021 memiliki pola yang naik-turun secara beraturan. Pada bulan Februari 2015 mencapai 50,48 persen dan merupakan angka tertinggi selama periode tersebut. Pola tingkat pengangguran usia  muda  yang  naik-turun  secara  teratur  menunjukkan  bahwa  kondisi  ketenagakerjaan  di Indonesia masih belum stabil sehingga perlu diupayakan solusi yang lebih optimal.

## Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Gambar 1. Tingkat Pengangguran Usia Muda di Indonesia Tahun 2015-2021
Selanjutnya,  ambar  2  menunjukkan  bahwa  tingkat  pengangguran  usia  muda  di  Indonesia masih tergolong tinggi jika dibandingkan dengan negara-negara ASEAN ( Association of Southeast Asian Nations ). Berdasarkan data International Labour Organization (ILO) yang dihimpun oleh Bank Dunia, tingkat pengangguran usia muda di Indonesia selalu berada di posisi dua tertinggi di Asia Tenggara selama periode 2015-2021 yaitu mencapai 13,36 persen-17,02 persen. Padahal pada periode  tahun  2020-2030  Indonesia  mengalami  bonus  demografi  yaitu  kondisi  dimana  jumlah penduduk  produktif  melebihi  jumlah  penduduk  yang  tidak  produktif.  Kondisi  seperti  ini  tidak mudah terjadi atau bahkan bisa dikatakan kesempatan yang sangat langka. Oleh karena itu harus diwaspadai bahwa bonus demografi bisa berubah menjadi bencana demografi apabila pemerintah Indonesia tidak bisa memanfaatkan sumber daya manusia usia produktif. Hal ini tercermin dari
10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 50.00 55.00 TPT Usi a M u d a ( Pe rse n ) Tahun
tingginya  tingkat  pengangguran  usia  muda  tersebut.  Oleh  karena  itu,  data  mengenai ketenagakerjaan penduduk usia muda di Indonesia menjadi sangat penting dan perlu perhatian dari semua pihak.
Sumber: World Bank (diolah)
Gambar 2. Tingkat Pengangguran Usia Muda di Negara-Negara ASEAN Tahun 2015-2021 Tingginya tingkat pengangguran usia muda di Indonesia berbeda-beda di setiap wilayah dan dipengaruhi oleh berbagai faktor. Secara umum, pada masa pandemi Covid-19, provinsi Banten memiliki tingkat pengangguran usia muda mencapai 31,17 persen, sementara provinsi Sulawesi Barat hanya 8,72 persen. Hal ini diindikasikan bahwa pada setiap wilayah di Indonesia memiliki permasalahan  ketenagakerjaan  yang  berbeda-beda,  sehingga  perlu  dikaji  permasalahan  tersebut pada level provinsi di Indonesia untuk diupayakan solusinya.
Hukum  Okun  menyatakan  bahwa  seiring  meningkatnya  pertumbuhan  ekonomi,  tingkat lapangan kerja akan meningkat sehingga tingkat  pengangguran akan menurun. Oleh karena itu, banyak  peneliti  mengemukakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  merupakan  salah  satu  faktor penentu utama pengangguran usia muda [3], [4], [5].
Selain  itu,  Kurva  Philips  menunjukan  adanya trade-off (hubungan  negatif)  antara  tingkat kenaikan  harga  (inflasi)  dengan  tingkat  pengangguran  [6].  Oleh  karena  itu,  banyak  penelitian menunjukan  bahwa  kenaikan  harga  (inflasi)  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran [7], [8], [9]. Kurva Phillips juga sering digunakan dalam menganalisis hubungan antara  upah  dengan  tingkat  pengangguran.  Phillips  menyimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan negatif antara pengangguran dan tingkat upah.
Pendekatan  Teori  Malthus  juga  sering  digunakan  dalam  menganalisis  masalah pengangguran  yaitu,  pada  masyarakat  modern,  semakin  meningkatnya  jumlah  penduduk  maka akan meningkatkan tenaga kerja, namun hal ini tidak diimbangi dengan kesempatan kerja  yang ada.  Karena  jumlah  kesempatan  kerja  yang  sedikit  tersebut  mengakibatkan  manusia  saling bersaing dalam memperoleh pekerjaan dan tenaga kerja yang tersisih dalam persaingan tersebut
0.00 10.00 20.00 30.00 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 TPT Usi a M u d a ( Pe rse n ) Tahun Brunei Darussalam
Cambodia Indonesia Lao PDR Malaysia Myanmar Philippines Singapore Thailand Vietnam

## 74 Pemodelan Tingkat Pengangguran Usia Muda di Indonesia Tahun 2015-2021 dengan FEM SUR
akan menjadi golongan penganggur [10]. Oleh karena itu banyak penelitian menunjukkan bahwa jumlah penduduk berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap pengangguran [11], [12].
Kualitas sumber daya manusia dapat memengaruhi kemampuan penduduk usia muda untuk memasuki pasar tenaga kerja. Salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur kualitas hidup manusia  adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  Banyak  penelitian  telah  mempelajari hubungan antara variabel IPM dengan pengangguran dan menunjukan adanya hubungan negatif [13], [14].
Khususnya  Indonesia,  sebagian  besar  penelitian  mempelajari  pengaruh  variabel-variabel makro  ekonomi  antara  lain  seperti  pertumbuhan  ekonomi,  perubahan  harga  (inflasi),  jumlah penduduk,  IPM,  dan  upah  terhadap  tingkat  pengangguran  secara  umum  dan  kebanyakan menggunakan regresi logistik multinomial, sementara yang lain menggunakan regresi data panel. Beberapa  penelitian  juga  menggunakan  teknik  kualitatif  dan  analisis  deskriptif  serta  lokusnya hanya mencakup satu atau beberapa wilayah kabupaten atau provinsi saja. Penelitian sebelumnya belum  pernah  melakukan  analisis  tentang  variabel-variabel  yang  memengaruhi  tingkat pengangguran  usia  muda  di  34  Provinsi  Indonesia  dengan  pendekatan  regresi  data  panel.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  variabel-variabel  yang  memengaruhi tingkat  pengangguran usia muda di  34 provinsi  Indonesia tahun 2015-2021 dengan pendekatan regresi data panel.

## 2 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  panel  yang  terdiri  dari  34  provinsi  di  Indonesia  sebagai amatan dengan periode tahun 2015-2021. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah tingkat pengangguran usia muda yang bersumber dari BPS. Sedangkan variabel independen yang digunakan adalah pertumbuhan ekonomi, IHK, jumlah penduduk, IPM, dan rata-rata upah yang  biasa  digunakan  untuk  memprediksi  keadaan  pengangguran  berdasarkan  Hukum  Okun, Kurva Phillips, Teori Malthus dan penelitian lainnya yang bersumber dari BPS,  Bank Indonesia (BI), dan Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (BAPPENAS). Metode analisisnya adalah regresi data panel dengan pendekatan Fixed Effects Model Seemingly Unrelated Regression (FEM SUR) . Software yang digunakan dalam pengolahan data adalah Eviews 10 . Selain itu peneliti juga menggunakan bantuan dari Microsoft Exce l untuk menampilkan grafik.
Model regresi data panel dalam penelitian ini sebagai berikut:
𝑇𝑃𝑇𝑀𝑈𝐷𝐴 𝑖𝑡 =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝑃𝐸 𝑖𝑡 +   𝛽 2 𝑙𝑛𝐼𝐻𝐾 𝑖𝑡 +   𝛽 3 𝑙𝑛𝐽𝑃 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝑙𝑛𝑅𝑈𝑃 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 (1)
𝑇𝑃𝑇𝑀𝑈𝐷𝐴 𝑖𝑡 : tingkat pengangguran usia muda provinsi ke-i tahun ke-t 𝑃𝐸 𝑖𝑡 : pertumbuhan ekonomi provinsi ke-i tahun ke-t 𝑙𝑛𝐼𝐻𝐾 𝑖𝑡 : ln indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t 𝑙𝑛𝐽𝑃 𝑖𝑡 : ln jumlah penduduk provinsi ke-i tahun ke-t 𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 : indeks pembangunan manusia provinsi ke-i tahun ke-t 𝑙𝑛𝑅𝑈𝑃 𝑖𝑡 : ln rata-rata upah per jam pekerja provinsi ke-i tahun ke-t 𝛽 0 : intersep
𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 , 𝛽 4 , 𝛽 5 : koefisien regresi dari masing-masing variabel bebas 𝑢 𝑖𝑡 : error term

## 3 Hasil dan Pembahasan

## Pemilihan Model Terbaik
Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  seluruh  variabel  penelitian stasioner di  level  pada tingkat  signifikansi  0,10.  Selanjutnya  dilakukan  pemilihan  model  regresi  data  panel  dengan menggunakan  uji Chow dan  Uji Hausman .  Berdasarkan  Tabel  1,  diperoleh  keputusan  tolak  H 0 pada uji Chow dan uji Hausman , sehingga dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat signifkansi 10% fixed effects model (FEM) lebih baik digunakan dibandingkan dengan common effects model (CEM ) maupun random effects model (REM ). Oleh karena itu, model terbaik untuk memodelkan variabel dalam penelitian ini adalah fixed effects model (FEM) .
Tabel 1. Hasil Uji Chow dan Uji Hausman
Uji H 0 H 1 p-value Kesimpulan Chow CEM FEM 0,000 ∗ Tolak Ho Hausman REM FEM 0,000 ∗ Tolak Ho
Keterangan : * = signifikan pada taraf uji 10%,

## Pengujian Struktur Varians-Kovarians Residual
Langkah selanjutnya adalah menentukan metode estimasi yang tepat dengan cara melakukan pengujian struktur varians-kovarians residual. Pengujian pada struktur varians-kovarians residual dilakukan melalui uji Lagrange Multiplier (LM) dan uji 𝜆𝐿𝑀 .
Tabel 2. Hasil Uji Struktur Varians-Kovarians Residual
Uji H 0 H 1 p-value Kesimpulan LM Homoskedastis Heteroskedastis 0,000 ∗ Tolak Ho λLM Tidak terdapat cross- sectional correlation Terdapat cross-sectional correlation 0,000 ∗ Tolak Ho
Keterangan : * = signifikan pada taraf uji 10%
Berdasarkan Tabel 2, diperoleh keputusan tolak H 0 pada uji LM dan uji 𝜆𝐿𝑀 , sehingga dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat signifikansi 10% struktur varians-kovarians residual bersifat heteroskedastisitas dan terdapat cross-sectional correlation pada model fixed effects ini. Dengan demikian  parameter  regresi  pada  model fixed  effects  model  (FEM) ini  akan  diestimasi  dengan metode Seemingly Unrelated Regressions (SUR) .

## 76 Pemodelan Tingkat Pengangguran Usia Muda di Indonesia Tahun 2015-2021 dengan FEM SUR

## Persamaan Regresi Data Panel
Persamaan  regresi  data  panel  dalam  penelitian  ini  menggambarkan  besarnya  pengaruh variabel pertumbuhan ekonomi, IHK, jumlah penduduk, IPM, dan rata-rata upah per jam terhadap tingkat  pengangguran  usia  muda  di  34  provinsi  di  Indonesia  tahun  2015-2021.  Berikut  adalah persamaan regresi data panel model fixed effects dengan metode SUR.
𝑇𝑃𝑇𝑀𝑈𝐷𝐴 ̂ 𝑖𝑡 = (41,45 ∗ + 𝜇̂ 𝑖 ) − 0,18𝑃𝐸 𝑖𝑡 ∗ + 12,74𝑙𝑛𝐼𝐻𝐾 𝑖𝑡 ∗ +  8,23𝑙𝑛𝐽𝑃 𝑖𝑡 ∗ (2) −1,14𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 ∗ − 6,16𝑙𝑛𝑅𝑈𝑃 𝑖𝑡 ∗
Persamaan regresi data panel di atas memiliki nilai adjusted R-squared sebesar 93,13 persen. Artinya 93,13 persen variansi dari variabel tingkat pengangguran usia muda dapat dijelaskan oleh variabel pertumbuhan ekonomi, IHK, jumlah penduduk, IPM, dan rata-rata upah sedangkan 6,87 persen sisanya dapat dijelaskan oleh variabel bebas lain di luar model.

## Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Pengangguran Usia Muda
Pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap  tingkat  pengangguran usia muda dengan nilai estimasi koefisien pertumbuhan ekonomi sebesar -0,18  yang berarti bahwa peningkatan pertumbuhan ekonomi sebesar 1 persen poin akan menurunkan tingkat pengangguran usia muda sebesar 0,18 persen poin. Hal ini sejalan dengan hukum Okun dan penelitian-penelitian sebelumnya juga menunjukan bahwa pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu faktor penentu utama tingkat pengangguran [3], [4], [5].

## Pengaruh IHK Terhadap Tingkat Pengangguran Usia Muda
IHK terbukti berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat pengangguran usia muda dengan nilai estimasi koefisien lnIHK sebesar 12,74 yang berarti bahwa peningkatan IHK sebesar 1 persen akan meningkatkan tingkat pengangguran usia muda sebesar 12,74 persen poin. Hasil ini sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hadian  [15]  yang  menyimpulkan  bahwa  Kurva Phillips di Indonesia hanya berlaku pada jangka pendek dan tidak berlaku pada jangka panjang. Hal ini juga sesuai dengan kritik dari Milton Friedman pada tahun 1976 yang menyatakan bahwa teori dasar kurva Phillips ini hanya terjadi pada jangka pendek, tetapi tidak dalam jangka panjang, karena  pada  jangka  pendek  masih  berlaku  harga  kaku  ( sticky  price ),  sedangkan  pada  jangka panjang berlaku harga fleksibel [16].

## Pengaruh Jumlah Penduduk Terhadap Tingkat Pengangguran Usia Muda
Jumlah  penduduk  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  usia muda  dengan  nilai  estimasi  koefisien  jumlah  penduduk  sebesar  8,23  yang  berarti  bahwa peningkatan  1  persen  jumlah  penduduk  akan  meningkatkan  tingkat  pengangguran  usia  muda sebesar  8,23  persen  poin.  Hasil  ini  sejalan  dengan  pendekatan  Teori  Malthus  dan  penelitian
penelitian sebelumnya juga menunjukan bahwa jumlah penduduk berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap pengangguran [11], [12].

## Pengaruh IPM Terhadap Tingkat Pengangguran Usia Muda
IPM berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat pengangguran usia muda dengan nilai  estimasi  koefisien  IPM  sebesar  -1,14  yang  berarti bahwa peningkatan  IPM sebesar 1 poin akan menurunkan tingkat pengangguran usia muda sebesar 1,14 persen poin. Hasil penelitian ini sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sari  [13]dan  Mahihody  [14]  yang  menyatakan bahwa peningkatan IPM akan mengurangi angka pengangguran yang ada.

## Pengaruh Rata-Rata Upah Terhadap Tingkat Pengangguran Usia Muda
Rata-rata upah pekerja berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat pengangguran usia  muda  dengan  nilai  estimasi  koefisien  ln  rata-rata  upah  sebesar  -6,16  yang  berarti  bahwa peningkatan rata-rata upah sebesar 1 persen akan menurunkan tingkat pengangguran usia muda sebesar 6,16 persen poin. Hal ini sejalan dengan kurva Phillips dan kurva permintaan pasar untuk tenaga kerja yang menunjukan hubungan negatif antara kenaikan upah dengan jumlah total tenaga kerja yang diminta di pasar. Jika upah pekerja meningkat maka tingkat pengangguran usia muda akan menurun dan begitu juga sebaliknya.

## Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik untuk model fixed effects model (FEM) dengan metode Seemingly Unrelated Regressions (SUR) adalah uji normalitas dan uji non multikolinieritas. Pengujian asumsi lain yaitu homoskedastisitas dan non autokorelasi tidak dilakukan karena metode estimasi terpilih sudah menggunakan penimbang untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas dan autokorelasi.
Pengujian  asumsi  normalitas  dilakukan  dengan  menggunakan  uji Jarque  Bera dan didapatkan p-value sebesar 0,17 dimana nilai p-value ini lebih besar dari tingkat signifikansi 0,10. Dengan demikian diperoleh keputusan gagal tolak H 0 . Sehingga dapat disimpulkan bahwa error berdistribusi normal atau dengan kata lain asumsi normalitas terpenuhi.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  asumsi  non  multikolinearitas  dengan  melihat  nilai Variance Inflation Factor (VIF) yang mana nilai VIF dari masing-masing variabel bebas bernilai kurang dari 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi kolinearitas antar variabel independen  atau  dengan  kata  lain  dapat  disimpulkan  bahwa  asumsi  non  mulltikoliniearitas terpenuhi.

## 78 Pemodelan Tingkat Pengangguran Usia Muda di Indonesia Tahun 2015-2021 dengan FEM SUR

## 4. Simpulan
Beberapa kesimpulan yang dapat dalam penelitian ini antara lain:
Secara  umum,  TPT  usia  muda  di  Indonesia  tahun  2015-2021  berfluktuasi  dari  tahun  ke tahun.  Pola  TPT  usia  muda  yang  naik-turun  secara  teratur  ini  menunjukan  bahwa  kondisi ketenagakerjaan kaum muda di Indonesia masih belum stabil.
Variabel-variabel yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran usia muda di 34  provinsi  Indonesia  tahun  2015-2021  adalah  pertumbuhan  ekonomi,  IHK,  jumlah  penduduk, IPM,  dan  rata-rata  upah.  Variabel  pertumbuhan  ekonomi,  IPM,  dan  rata-rata  upah  memiliki pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  usia  muda,  sementara  variabel IHK dan jumlah penduduk berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat pengangguran usia muda di 34 provinsi Indonesia tahun 2015-2021.

## 5 Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah mendukung penelitian ini khususnya dalam ketersediaan data yang digunakan pada penelitian ini.

## 6 Daftar Pustaka
[1] ILO, “Laporan Mengenai Tenaga kerja Muda di Indonesia (Data Terbaru),” Jakarta, 2004.
[2] M. P. Todaro and S. C. Smith, Economic Development , 11th ed. New York-USA: Pearson Addison Wesley, 2015.
[3] M. Choudhry, E. Marelli, and M. Signorelli, “Key determinants of youth unemployment in OECD countries,” in AIEL conference , 2012.
[4] S. O. Sam, “Modelling economic determinants of youth unemployment in Kenya”, Journal of Emerging Trends in Economics and Management Sciences,” Journal of Emerging Trends in Economics and Management Sciences , pp. 31–38, 2016.
[5] Y. Kang, “Determinants of youth unemployment: empirical analysis of OECD and EU member countries in 2000-2017,” J Econ Dev , pp. 109–131, 2021.
[6] M. Friedman, Inflation, Unemployment, and the Natural Rate of Unemployment. Inflation: Causes and Effects . Chicago: University of Chicago Press, 1977.
[7] R. Bayrak and H. Tatli, “The Phillips Curve: An Empirical Investigation for Turkey,” International Journal of Economics and Financial Issues , pp. 69–76, 2018.
Ni Kadek Ayu Purnami Sari Dewi, Timbang Sirait
[8] Z. Hasan and H. Sasana, “Determinants of youth unemployment rate in Asean,” International Journal of Scientific & Technology Research , pp. 6687–6691, 2020.
[9] A. P. Galang, “Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Pengangguran Usia Muda (Studi Kasus Provinsi Di Pulau Jawa Dan Sulawesi Tahun 2011–2019,” Universitas Muhammadiyah Surakarta, Jawa Tengah, 2021.
[10]  D. Priastiwi and H. R. Handayani, “Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Pendidikan, Upah Minimum, dan PDRB Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Tengah,” Diponegoro Journal of Economics , vol. 1, pp. 159–169, 2019.
[11]  M. A. Muminin and W. Hidayat, “Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Jumlah Penduduk Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur Tahun 2011-2015,” Jurnal Ilmu Ekonomi , vol. 1, pp. 374–384, 2017.
[12]  R. Firdania and E. Ningsih, “The relationship between human development index and unemployment rate in Southeast Asian countries,” Journal of Economics and Development Studies , pp. 123–128, 2017.
[13]  S. G. Sari, “Determinan Pengangguran Usia Muda di Wilayah Perkotaan Tahun 2016- 2019,” JEBA (Journal of Economics and Business Aseanomics) , pp. 134–143, 2020.
[14]  J. M. Mahihody, E. Fitriani, and R. Nuraida, “The impact of human development index on unemployment rate in ASEAN countries,” Journal of Economics, Business and Management , pp. 702–712, 2018.
[15]  F. Hadian, “Analisis Hubungan Inflasi dan Pengangguran di Indonesia periode 1980-2016 dengan Pendekatan Kurva Phillips,” 2018.
[16]  P.A. Samuelson and W.D. Nordhaus, Ilmu Makroekonomi , Edisi Ketujuh belas. Jakarta: PT. Media Global Edukasi, 2004.