Pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto,  Inflasi,  Upah Minimum,  dan  Jumlah  Penduduk  Terhadap  Pengangguran  di Indonesia Periode 2011 – 2017
Valentine Brahma Putri Sembiring 1* , Gatot Sasongko 2
1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga,  Jawa Tengah, Indonesia

## A B S T R A K
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  tujuan untuk  mengetahui  pengaruh  PDRB,  inflasi,  upah  minimum,  dan  jumlah penduduk  terhadap  pengangguran.  Data  yang  digunakan  berupa  data panel  33  Provinsi  selama  7  (tujuh)  tahun  terhitung  dari  2011 –  2017. Sumber data berasal dari website resmi Badan Pusat Statistik dan Bank Indonesia.  Uji  hipotesis  dianalisis  menggunakan  program  eviews  9.0. Hasil  penelitian    membuktikan  bahwa  (1)  Produk  Domestik  Regional Bruto berpengaruh negatif signifikan terhadap pengangguran, (2) Inflasi berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  pengangguran,  (3)  Upah Minimum  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  pengangguran, sementara  (4)  Jumlah  Penduduk  tidak  berpengaruh  terhadap pengangguran.  Berdasarkan  hasil  kajian  kebijakan  yang  dapat  diambil pemerintah  untuk  menekan  angka  pengangguran  antara  lain  dengan melakukan  penyesuaian  upah  minimum  dan  melakukan  kajian  lebih dalam mengenai faktor yang dapat medorong naiknya PDRB.

## A B S T R A C T
This  research  is  a  quantitative  study  with  the  aims  to  determine  the  effect  of  GDP,  inflation, minimum wages, and population on unemployment. Using panel data of 33 Provinces in Indonesia in the 2011 - 2017 period. The data source comes from the official website of Badan Pusat Statistik and Bank Indonesia. Hypothesis was analyzed by using eviews 9.0 program. The result show that (1) GDP has  a  significant  negative  effect  on  unemployment,  (2)  Inflation  has  a  significant  negative  effect  on unemployment,  (3)  Minimum  wages  have  a  significant  negative  effect  on  unemployment,  (4)  The population  does  not  affect unemployment.  Based  on  the  result,  the  suggestion  for  policies  to  reduce unemployment is to adjust the minimum wage and examine the factors that can increase GDP.
Copyright © Universitas Pendidikan Ganesha. All rights reserved.
* Corresponding author.
E-mail addresses: gatot.sasongko@staff.uksw.edu (Gatot Sasongko)

## A R T I C L E I N F O
Article history: Received 19 August 2019 Received in revised form 16 September 2019 Accepted 15 October 2019 Available online 30 November 2019
Kata Kunci: Inflasi, Jumlah Penduduk, PDRB, Pengangguran, Upah Minimum
Keywords: Inflation, GDP, Inflation, Minimum wages, Population

## 1. Pendahuluan
Dewasa  ini  pembangunan  ekonomi  merupakan  salah  satu  topik  hangat  yang  menjadi  sorotan pemerintah.  Pembangunan ekonomi merupakan proses menciptakan tambahan input untuk mendorong roda  perekonomian  negara  sehingga  terjadi  peningkatan  output  secara  terus  menerus.  Output  yang dihasilkan  oleh  suatu  negara  dapat  mengukur  tingkat  kemakmuran  dan  keberhasilan    pembangunan ekonomi  pada  suatu  daerah,  sehingga  upaya  pembangunan  ekonomi  dikatakan  berhasil  apabila  terjadi peningkatan  output  secara  terus  menerus  dalam  jangka  waktu  yang  panjang,  peningkatan  tersebut kemudian  akan  mendorong  penyerapan  tenaga  kerja  dan  naiknya  pendapatan  per  kapita.  Dengan  kata lain,  keberhasilan  pembangunan  ekonomi  suatu  negara  ditentukan  pula  oleh  produktivitas masyarakatnya,  hal  ini  dikarenakan  tinggi  rendahnya  produktivitas  masyarakat  akan  berbanding  lurus dengan  total  output  yang  dihasilkan  suatu  negara.  Namun  sayangnya  realitas  yang  terjadi  di  Indonesia masih banyak masyarakat yang tidak produktif karena adanya hambatan dalam kesempatan kerja. Jumlah pencari  kerja  yang  lebih  besar  dibandingkan  daya  tampung  dari  lapangan  pekerjaan  kemudian menimbulkan gap yang menjadi akar dari pengangguran.
International Labour Organisation mendefinisikan pengangguran sebagai kondisi dimana individu yang masuk dalam usia keja dalam periode  tertentu namun tidak bekerja,  bersedia untuk  bekerja, atau sedang  mencari  pekerjaan  (Byrne  dan  Strobl,  2004).  Seseorang  dikatakan  tidak  menganggur  apabila sudah bekerja setidaknya selama satu minggu dan mendapatkan upah dari pekerjaan tersebut, sedangkan apabila  seseorang  tidak  bekerja  karena  tidak  memiliki  pekerjaan,  tengah  mencari  pekerjaan,  atau menunggu  panggilan  pekerjaan,  maka    ia  dikatakan  sebagai  pengangguran.  Dengan  kata  lain, pengangguran  ialah  individu  yang  tidak  memiliki  peran  dalam  proses  produksi  barang  dan  jasa  dalam jangka waktu tertentu (Mankiw, 2018).
Secara  teoritis,  pengangguran  terjadi  karena  ketidakseimbangan  di  pasar  tenaga  kerja,  dimana penawaran  tenaga  kerja  lebih  tinggi  dibandingkan  permintaanya,  hal  ini  kemudian  menimbulkan  mis- alokasi tenaga kerja sehingga terdapat tenaga kerja tidak memperoleh pekerjaan dan menganggur. Studi yang dilakukan oleh peneliti terdahulu menuemukan beberapa faktor yang mempengaruhi pengangguran, diantaranya PDRB, inflasi, upah minimum, dan jumah penduduk pada daerah tersebut.
Menurut  data  yang  dikeluarkan  oleh  World  Bank,  Indonesia  termasuk  salah  satu  negara  dengan tingkat pengangguran tertinggi di Asia Tenggara, hal tersebut digambarkan melalui grafik di bawah ini
Gambar 1. Grafik Presentase Pengangguran di Asia Tenggara 2011 – 2017
Grafik 1 diatas menunjukkan kondisi ketenagakerjaan Asia Tenggara pada 7 (tujuh) tahun terakhir. Brunei  Darusalam  menduduki  posisi  pertama  negara  dengan  jumlah  pengangguran  tertinggi  di  Asia Tenggara  dengan  rata-rata  pengangguran  sebesar  7,61  persen  dan  pertumbuhan  sebesar  38,63  persen. Setelah  itu,  Indonesia  menduduki  posisi  kedua  dengan  rata-rata  pengangguran  sebanyak  4,43  persen, namun  pertumbuhannya  menunjuukkan  trend  menurun  sebesar  -18,79  persen.  Adapun  Presentase
Sumber : Data World Bank, Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24)  (modeled ILO estimate). (Diolah)
pengangguran tertinggi di Indonesia terjadi pada tahun 2011 yaitu sebesar 5,15 persen, kemudian pada tiga  tahun  berikutnya  mengalami  trend  menurun  hingga  menyentuh  angka  4,05  di  tahun  2014.  Pada tahun  2015  terjadi  kenaikan  presentase  pengangguran  menjadi  4,51  persen,  dilansir  dari  kompas.com Suhariyanto selaku analis statistik BPS mengatakan kenaikan presentase ini disebabkan oleh dua hal yaitu adanya pemutusan hubungan kerja dan menurunnya daya serap tenaga kerja di Indonesia Sebagian besar pemutusan kerja terjadi karena depresiasi rupiah, sehingga untuk menekan ongkos produksi perusahaan yang bergantung pada impor memilih untuk mengrangi jumlah tenaga kerjanya. Selain itu, turunnya daya serap tenaga kerja pada tahun 2015 disebabkan oleh  kenaikan jumlah  angkatan kerja sebesar 510 ribu jiwa. Kemudian, dua tahun berikutnya angka presentase pengangguran berangsur-angsur turun menjadi 4,30 persen di tahun 2016, dan 4,18 persen di tahun 2017.
Sumber : BPS, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Menurut Provinsi, 1986-2018. (Diolah) Gambar 2 Grafik Tingkat Pengangguran Terbuka 33 Provinsi di Indonesia Tahun 2017
Sama  halnya  dengan  kondisi  pengangguran  pada  skala  Asia  Tenggara  yang  menunjukkan  tidak adanya negara yang luput dari masalah  pengangguran,  33 Provinsi di Indonesiapun demikian. Grafik di atas  menunjukkan  bahwa  Maluku  merupakan  provinsi  dengan  presentase  pengangguran  tertinggi  di Indonesia, yaitu 9,29 persen. Data pendukung lain yang diperoleh dari BPS menginformasikan bahwa dari 707.796 jiwa angkatan kerja di Maluku, hanya 642.061 jiwa yang bekerja, sehingga terdapat 65,735 jiwa yang menganggur. Kemudian, Banten juga merupakan salah satu provinsi dengan tingkat TPT tertinggi di Indonesia dengan presentasi sebesar 9,28 persen, dimana 519.563 jiwa dari 5.596.963 angkatan kerjanya menganggur. Selanjutnya, Jawa Barat menduduki posisi ketiga provinsi dengan TPT tertinggi di Indonesia, dengan presentase TPT sebanyak 8,22 persen. Apabila dilihat dari segi nominal, pengangguran Jawa Barat adalah  yang  terbesar,  yaitu  1.839.428  jiwa,  namun  hal  ini  sebanding  dengan  jumlah  angkatan  kerjanya yang  mencapai  22.391.003  jiwa.  Secara  keseluruhan,  besarnya  rerata  presentase  pengangguran  di  33 Provinsi di Indonesia  adalah  5,09 persen, sehingga apabila ditinjau  kembali masih  terdapat 14 provinsi dengan tingkat TPT yang relatif tinggi dibandingkan 19 Provinsi lainnya. Kondsi ini menunjukkan bahwa masalah pengangguran masih menjadi problematika oleh banyak daerah di Indonesia.
Studi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi pengangguran telah dilakukan sebelumnya oleh beberapa peneliti terdahulu, faktor tersebut antara lain Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). PDRB merupakan nilai tambah  pada barang maupun jasa yang diperoleh  dari kegiatan  ekonomi pada periode tertentu,  dalam usaha tersebut  prodsuen memberikan  tambahan input sehingga output  yang dihasilkan memiliki  nilai  lebih.  BPS  Nasional  mendefinisikan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  sebagai jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu wilayah, atau merupakan jumlah seluruh nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi di suatu wilayah.
Tinggi  rendahnya  output  merupakan  salah  satu  parameter  dalam  mengukur  kesejahteraan masyarakat suatu daerah, hal ini dikarenakan besarnya PDRB akan berbading lurus dengan produktifitas suatu  daerah.  Pengaruh  output  terhadap  produksi  dapat  dijabarkan  melalui  fungsi  produksi  Cobb- Douglass sebagai berikut
Variabel  Y  merupakan  besaran  output,  A  mewakili  ketersediaan  teknologi,  K  merupakan  jumlah modal,  dan  L  adalah  tenaga  kerja  (Mankiw,  2018).  Fungsi  tersebut  menjelaskan  bahwa  output  akan berbanding lurus terhadap jumlah tenaga kerja, sehingga ketika ouput naik maka daya serap tenaga kerja juga  akan  meningkat,  hal  ini  kemudian  akan  berdampak  pada  turunnya  angka  pengangguran.  Adanya peran  output  dalam  menekan  angka  pengangguran  seperti  yang  dijelaskan  dalam  fungsi  produksi didukung  oleh  teori  yang  dicetuskan  oleh  Arthur  Melvin  Okun  (Okun’s  Law),  ia  meyakini  bahwa pertumbuhan  PDRB  sebesar  3  persen  akan  menekan  angka  pengangguran  sebesar  1  persen  (Elshamy, 2013). Teori ini menjelaskan bahwa PDRB berpengaruh negatif terhadap pengangguran, sehingga ketika angka  PDRB  naik  maka  angka  pengangguran  akan  turun,  begitu  pula  sebaliknya.  Hasil  studi  Elshamy (2013),  Salman  dan  Shukur  (2014),  dan  Chand,  dkk  (2017)  membuktikan  bahwa  PDRB  bepengaruh negatif terhadap pengangguran terbuka.
Berangkat  dari  hasil  studi  oleh  peneliti  terdahulu  yang  telah  dipaparkan  di  atas  hipotesis  yang diajukan dalam penelitian ini sebagai berikut :
Ha 1 : PDRB berpengaruh negatif terhadap pengangguran Bank  Indonesia  mendefinisikan  inflasi  sebagai  kecenderungan  naiknya  harga-harga  secara  umum dan  terus  menerus  dalam  periode  waktu  tertentu.    Kurva  Phillips  yang  dikemukakan  oleh  A.W  Phillips meyakini  adanya  relevansi  antara  inflasi  dan  pengangguran.  Teori  ini  menunjukkan  bahwa  hubungan inflasi  dan  pengangguran  merupakan  sebuah  trade  off,  dimana  ketika  pemerintah  menginginkan  inflasi rendah,  maka  konsekuensi  yang  harus  diterima  adalah  naiknya  angka  pengangguran,  begitu  pula sebaliknya.  Naik  turunnya  permintaan  agregat  atas  barang  dan  jasa  di  pasar  akan  memicu  terjadinya perubahan  harga  atau  Inflasi.  Perubahan  harga  yang  terjadi  secara  terus  menerus  kemudian  memicu terjadinya  perubahan  di  berbagai  aspek  ekonomi,  salah  satunya  dalam  bidang  ketenagakerjaan.  Secara lebih jelas hubungan inflasi dan pengangguran akan digambarkan oleh Kurva Phillips sebagai berikut
Gambar 3. Kurva Phillips (Mankiw, 2018)
Kurva Phillips di atas menunjukkan titik A merupakan kondisi permintaan agregat rendah, dengan output sebesar 15.000 maka tingkat inflasi berada pada 2 persen. Selanjutnya, ketika output naik menjadi 16.000 kondisi bergeser ke titik B, dimana pada kondisi terjadi kenaikan inflasi menjadi 6 pesen. Naiknya output  sebesar  1.000  mendorong  produsen  untuk  menambahkan  input  produksi  salah  satunya  tenaga kerja, oleh karena itu terjadi penyerapan tenaga kerja sebesar 3 persen sehingga pengangguran berkurang menjadi 4 persen.
Dari hal yang telah dipaparkan diatas, hipotesa yang terbentuk sebagai berikut : Ha 2 : Inflasi berpengaruh negatif terhadap pengangguran
Kemudian,  faktor  lain  yang  diyakini  mempengaruhi  pengangguran  adalah  upah  minimum.  Upah didefinisikan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Nasional  dalam  indikator  tenaga  kerja  sebagai  imbalan  yang diberikan  oleh  perusahaan  kepada  karyawannya    setelah  karyawan  tersebut  memenuhi  kewajibannya dalam  kurun  waktu  tertentu,  imbalan  tersebut  dapat  berupa  uang  maupun  barang.  Sedangkan  upah minimum  merupakan  hak  pekerja/buruh  yang  diterima  dan  dinyatakan  dalam  bentuk  uang  sebagai imbalan dari pengusaha/ pemberi kerja kepada pekerja/buruh yang ditetapkan dan di bayarkan menurut suatu  perjanjian  kerja,  kesepakatan,  atau  peraturan  perundang-undangan  termasuk  tunjangan  bagi pekerja/buruh  dan  keluarganya  atas  suatu  pekerjaan  dan/atau  jasa  yang  telah  atau  akan  dilakukan
(Undang Undang Tenaga Kerja No.13 Tahun 2000, Bab I, pasal 1, Ayat 30). Adanya kebijakan penetapan upah minimum menjadi salah satu upaya pemerintah dalam mensejakterakan rakyatnya, dimana tujuan penetapan  upah  minimum  sendiri  untuk  mencegah  pekerja  mendapatkan  upah  yang  terlalu  rendah, sehingga  upah  yang  diterima  seimbang  dengan  kinerja  yang  mereka  lakukan  dan  besarannya  dapat mencukupi kebutuhan untuk hidup yang layak.
Meskipun  regulasi penetapan upah  minimum akan menguntungkan pihak tenaga kerja,  namun di sisi lain apabila upah minimum yang ditetapkan pemerintah di atas upah yang semula perusahaan berikan kepada  karyawannya,  maka  regulasi  tersebut  dapat  merugikan  produsen  sebagai  pembuka  lapangan kerja, karena kondisi ini mengharuskan perusahaan menambah ongkos produksi. Dengan kata lain adanya regulasi  penetapan  upah  minimum  akan  mempengaruhi  penawaran  tenaga  kerja  begitu  pula permintaannya di pasar tenaga kerja, seperti yang ditunjukkan oleh kurva di bawah ini.

## Gambar 4. Upah minimum di Pasar Kompetitif (Mankiw, 2018)
Kurva di atas menunjukkan perubahan kondisi ketenagakerjaan akibat penetapan upah minimum, permintaan  tenaga  kerja  ditunjukkan  oleh  kurva  menurun  (downward  sloping),  sementara  di  sisi  lain penawaran  tenaga  kerja  ditunjukkan  oleh  kurva  menaik  (upward  sloping).  Kondisi  A  menggambarkan kondisi  keseimbangan  upah  (W)  dan  pekerja  (L),  pada  upah  sebesar  We  tenaga  kerja  terserap  secara maksimal,  sehingga  diasumsikan  tidak  terjadi  pengangguran.  Selanjutnnya,  pada  kondisi  B  pemerintah meningkatkan  upah  minimum,  sehingga  W e akan  bergeser  ke  W 2 ,  hal  ini  kemudian  mempengaruhi permintaan  tenaga  kerja,  yang  semula  berada  pada  L e selanjutnya  bergeser  ke  L 1 ,  begitu  pula  pada penawaran  tenaga  kerja  yang  semula  seimbang  di  L e bergeser  ke  L 2 .  Selisih  L 1 dan  L 2 menunjukan  gap antara lapangan pekerjaan dan pencari pekerjaan di pasar tenaga kerja, sehingga selisih antara L 1 dan L 2 menjadi  besaran  angka  pengangguran,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  penetapan  upah  minimum  akan memicu terjadinya pengangguran.
Kurva  di  atas  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Uk  Kim  and  Lim  (2018)  dan  Caliendo,  dkk  (2018). Studi  oleh  Uk  Kim  and  Lim  (2018)  mengatakan  rata-rata  kenaiakan  upah  sebesar  10  persen  akan meningkatkan  pengangguran  sebesar  0,64  persen,  penelitian  serupa  yang  dilakukan  oleh  Caliendo,  dkk (2018)  menemukan  bahwa  upah  minimum  menyebabkan  turunnya  daya  serap  tenaga  kerja,  dimana terdapat penurunan angka tenaga kerja sebesar 0,025 persen tiap kenaikan satu  point presentase upah minimum.
Dari pemaparan di atas kemudian dirumuskan hipotesa sebagai berikut Ha 3 : Upah minimum berpengaruh positif  terhadap pengangguran
Selain ketiga faktor di atas, hasil kajian peneliti terdahulu menemukan pengaruh jumlah penduduk terhadap  pengangguran.  Hasil  studi  Gideon  (2017)  menunjukkan  adanya  peningkatan  angka pengangguran sebesar 0,37 persen setiap populasi bertambah satu juta orang.
Badan  Pusat  Statistik  mendefiniskan  penduduk  sebagai  individu  yang  telah  menetap  di  wilayah geografis Indonesia selama enam bulan atau lebih. Thomas Robert Malthus dalam teorinya mengatakan bahwa  pertumbuhan  manusia  lebih  cepat  dibandingkan  pertumbuhan  sumber  daya  yang  diperlukan mencukupi kebutuhan hidupnya, dimana manusia berkembang sesuai deret ukur (2 ke 4, 8, 16, 32, 64, dan
seterusnya)  sedangkan  pertumbuhan  sumber  daya  yang  dibutuhkan  untuk  mencukupi  kehidupan meningkat  sesuai  deret  hitung  (2  ke  4,  6,  8,  10,  12,  dan  setersunya).  Karena  adanya  kesenjangan  pada pertumbuhan kedua variabel tersebut, maka Malthus meyakini akan terdapat suatu masa dimana sumber daya tidak lagi mampu mencukupi kebutuhan manusia (Mulyadi, 2003).
Lapangan pekerjaan merupakan salah satu sumber daya yang dibutuhkan manusia sebagai sarana untuk  mencukupi  kebutuhan  hidupnya,  apabila  berpatokan  pada  teori  Malthus,  pertumbuhan  jumlah penduduk  akan  lebih  cepat  dibandingkan  pertumbuhan  lapangan  kerja,  sehingga  akan  terjadi  kondisi dimana terjadi ketidakseimbangan jumlah pencari pekerjaan dan lapangan pekerjaan yang tersedia, gap tersebut kemudian menimbulkan adanya pengangguran.
Dari pemaparan diatas, hipotesa yang diajukan sebagai berikut Ha 4 : Jumlah penduduk berpengaruh terhadap pengangguran
Berdasarkan pemaparan teori dan hasil studi terdahulu yang telah dipaparkan di atas, penelitian ini dilakukan  dengan  tujuan  menguji  dan  menganalis  pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto,  inflasi, upah minimum, dan jumlah penduduk terhadap pengangguran di 33 Provinsi di Indonesia, tahun 2011  – 2017.

## 2. Metode
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  kuantitatif,  dimana  metode  tersebut  dipilih  guna memperoleh  gambaran  jelas  mengenai  suatu  fenomena  berlandaskan  intepretasi  terhadap  hasil  olahan model dengan metode analisis panel data.
Data  panel  merupakan  gabungan  antara  data  silang  (cross  section)  dan  data  runtut  waktu  (time series),  dimana  data  ini  meliputi  suatu  objek  dalam  beberapa  periode  (Winarno,  2007).  Kelebihan  dari data panel dibandingkan jenis  data cross section maupun time series adalah  dapat memberikan jumlah pengamatan  yang  lebih  besar  dan  informasi  lebih  banyak  sehingga  menghasilkan  estimasi  ekonometri yang lebih efisien.
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder,  dimana  data  ini diperoleh  dari  mengakses  website  instansi  yang  menerbitkan  data  statistik  diantaranya  Badan  Pusat Statistik  baik  nasional  maupun  provinsi.  Pada  penelitiaan  ini  digunakan  data  panel  yang  merupakan kolaborasi data time series selama enam tahun terhitung dari  2011 hingga 2017 dan data cross sectional dari 33 Provinsi di Indonesia.
Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan Bank Indonesia, kemudian diuji menggunakan program Eviews 9.0.
Selanjutnya  model  regresi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut (Winarno,2015)
dimana,
Y : Variabel Terikat Β : Koefisien Regresi X1,X2,X3,X4 : Variabel-variabel bebas e : Error Term t : Waktu i : Objek
Pengujian pada data dilakukan dalam beberapa tahap sebagai berikut Uji Stasioner Data Panel
Uji stasioner merupakan pengujian pertama yang harus dilakukan sebelum melakukan regresi data panel. Tujuan dari dilakukannya pengujian ini untuk membuktikan bahwa data yang digunakan bersifat stasioner,  dimana  varians  antar  data  tidak  terlalu  besar,  dengan  kata  lain  variabel  dikatakan  stasionel apabila sebaran data berada pada nilai rata-rata dari variabel tersebut.
Pengujian  ini  akan  dikaji  menggunakan  uji  Levin,  apabila  data  pada  order  nol  (I[0])  data  tidak stasioner maka akan dilakukan pengujian ulang pada order selanjutnya yaitu first difference dan apabila hasil  yang  diperoleh  belum  stasioner  akan  dilakukan  pengujuian  lagi  di  order  selanjutnya  yaitu  second difference (Winarno, 2015)
Untuk menguji kestasioneran data digunakan uji Unit Root Test dengan hipotesis sebagai berikut :
H 0 :
Terdapat akar unit
H a :

## Tidak terdapat akar unit
Uji Regresi Data Panel
Berangkat  dari  teori  dan  penelitian  terdahulu  mengenai  pengaruh  PDRB  Per-kapita,  inflasi,  dan upah  minimum  terhadap  pengangguran,  maka  akan  dilakukan  pengujian  terhadap  data  tahunan  33 Provinsi di Indonesia menggunakan uji regresi data panel, oleh sebab itu dilakukan uji spersifikasi model untuk  mendapatkan  model  paling  tapat  dalam  teknik  penduga  data  panel.  Untuk  melakukan  estimasi model dengan data panel, terdapat tiga pendekatan yang dapat digunakan dalam pengujian diantaranya fixed effect, common effect, dan random effect, dengan pemaparan sebagai berikut  (Winarno, 2015) :
Model Fixed Effect:
Model Common Effect :
Model Random Effect :
dimana, Y it : Variabel pengangguran pada provinsi dan periode tertentu X it : Variabel PDRB Per-Kapita pada provinsi dan periode tertentu X it2 : Variabel inflasi pada provinsi dan periode tertentu
X it3 : Variabel upah minimum pada provinsi dan periode tertentu
X it4 : Variabel jumlah penduduk pada provinsi dan periode tertentu
Dalam  memilih  model  yang  paling  tepat  untuk  mengolah  data  panel  dilakukan  dua  pengujian. Pertama, dilakukan Uji Chow untuk memilih model terbaik antara Common Effect atau Fixed Effect.
Adapun hipotesis dari pengujian ini adalah
H 0 : Model terpilih adalah common effect (α > 10%) H a : Model terpilih adalah fixed effect    (α < 10%)
Uji Asumsi Klasik Data Panel Uji Multikolinearitas
Pengujian ini bertujuan untuk membuktikan bahwa pada data yang diuji tidak terdapat hubungan linear  antar  variabel  independent  (Winarno,  2015).  Variabel  yang  meiliki  korelasi  antar  variabel independent menunjunjukkan variabel tersebut tidak ortogonal, hal ini ditunjukkan dengan nilai korelasi antar  sesama  variabel  independent  sama  dengan  nol.    Multikolineraritas  di  dalam  model  regresi  dapat dideteksi dengan ketentuan  1). Nilai R yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen. 2). Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel ada korelasi  yang  cukup  tinggi  (umumnya  lebih  dari  0,80  ),  maka  hal  ini  merupakan  indikasi  adanya multikolinieritas.  Tidak  adanya  korelasi  yang  tinggi  antar  variabel  independen  tidak  berarti  bebas  dari multikolinieritas.
Hipotesis dalam pengujian dirumuskan sebagai berikut : H 0 : Tidak terjadi multikolinearitas dalam model
H a : Terjadi multikolinearitas dalam model
Uji Heterokedastisitas Pengujian ini dilakukan untuk membuktikan tidak ada variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain yang tidak sama (Gujarati, 2006). Variabel dinyatakan lolos (homoskedastisitas) apabila viariance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, hal ini ditunjukkan dengan nilai p value  >  0,05  pada  model  regresi.  Namun  apabila  residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain
berbeda  maka  variabel  terindikasi  masalah  herteroskedastisitas  sehingga  dibutuhkan  pengujian  lebih lanjut untuk mengobatinya. Uji heteroskedatisitas dapat dinyatakan dengan hipotesis  :
H0 : Asumsi homokedastisitas terpenuhi Ha : Asumsi homokedastisitas tidak terpenuhi

## 3. Hasil dan pembahasan
Uji Stasioneritas Data Panel Pengujian  pertama  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  stasioneritas,  dimana  dalam pengujian ini uji stasioneritas dilakukan dengan menggunakan metode Levin
Tabel 1. Hasil Uji Stasioner
Variabel Tingkat Stasionaritas Level ( 0 ) Prob. Uji Levin Keterangan LTPT 0.0000 Stasioner LPDRB 0.0029 Stasioner Inflasi 0.0000 Stasioner LUM 0.0000 Stasioner LJP 0.0000 Stasioner
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  pada  uji  stasioneritas  menggunakan  metode  Levin  ke  ke- empat variabel dinyatakan lolos uji pada tingkat level, hal ini dibuktikan oleh probabilitas pada variabel pengangguran  yang  diwakilkan  oleh  LTPT  sebesar  0,0000  pada  variabel  LPDRB  sebesar  0,0029,  pada variabel Inflasi sebesar 0,0000 , pada variabel upah minimum yang diwakilkan oleh LUM sebesar 0,0000 , dan  variabel  jumlah  penduduk  yang  diwakilkan  oleh  LJP  sebesar  0,0000  .  Probabilitas  dari  ke-empat variabel  ini  lebih  kecil  dibandingkan  taraf  nyatanya  (  α  =  5%)  sehingga  hasil  pengujian  menunjukkan bahwa H 0 ditolak dan H a diterima.
Dapat disimpulkan bahwa besaran angka pada data Pengangguran, PDRB Per-Kapita , Inflasi, Upah Minimum, dan Jumlah Penduduk adalah stasioner, yang mana hal ini menunjukkan bahwa varians angka pada  data  tersebut  tidak    jauh  dengan  besarnya  angka  rata-rata  pada  variabel  tersebut.  Lolosnya  data pada  uji  stasioner  menunjukkan  karateristik  data  yang  stabil  sehingga  data  ini  layak  untuk  melakukan pengujain selanjutnya.

## Uji Data Panel
Setelah  membuktikan  bahwa  data  yang  diuji  stasioner,  dilanjutkan  dengan  uji  regresi  data  panel untuk  membuktikan  adanya  pengaruh  variabel  PDRB  Per-Kapita,  Inflasi,  dan  Upah  minimum  terhadap pengangguran seperti yang telah di paparkan pada hipotesis. Namun sebelum melakukan uji regresi data panel,  data  harus  terlebih  dahulu  diuji  menggunakan  Uji  Chow  untuk  memilih  model  yang  tepat  dalam teknik penduga data panel.

## Tabel 2 . Hasil Uji Chow
Pada Uji Chow diperoleh probabilitas Cross-section F dan Cross-sectiom Chi-square sebesar 0,0000 besaran angka ini kurang dari nilai taraf nyata ( α = 10%) sehingga H a diterima dan H 0 ditolak.  Pengujian ini membuktikan bahwa fixed effect merupakan model terbaik dalam menganalisa data
Uji Asumsi Klasik (Multikolinearitas)
Setelah  menemukan  model  terbaik,  selanjutnya  dilakukan  uji  multikolinearitas  yang  merupakan salah satu tahap pengujian pada uji asumsi klasik. Pengujian ini dilakukan untuk memastikan tidak tejadi korealasi yang kuat antara variabel bebas, adapun hasil dari pengujian ditunjukkan pada tabel 4 berikut
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 32.621570 (32,194) 0.0000 Cross-section Chi-square 428.113600  32 0.0000

## Tabel 3 . Hasil Uji Multikolinearitas Pertama
LPDRB INFLASI LUM LJP LPDRB 1.000000 -0.027627 0.057604 0.877570* INFLASI -0.027627 1.000000 -0.177031 -0.021409 LUM 0.057604 -0.177031 1.000000 -0.190241 LJP 0.877570* -0.021409 -0.190241 1000000
Ket : *: Tidak lolos uji
Hasil  uji  multikolinearitas  pada  variabel  PDRB,  inflasi,  upah  minimum,  dan  jumlah  penduduk menunjukkan adanya korelasi antara PDRB dan jumlah penduduk, hal ini ditunjukkan oleh angka korelasi kedua variabel sebesar 0.877570 sehingga H 0 ditolak dan H a diterima.
Untuk mengobati multikolinearitas yang terjadi pada data maka dilakukan pengujian ulang dengan mengganti angka PDRB dengan angka residualnya.  Setelah dilakukan pengujian ulang, berikut hasil yang diperoleh
Tabel 4. Hasil Uji Multikolinearitas Kedua
LPDRB INFLASI LUM LJP LPDRB 1.000000 -0.163590 0.277116 -0.000991 INFLASI -0.163590 1.000000 -0.233775 -0.055594 LUM 0.277116 -0.233775 1.000000 -0.093540 LJP -0.000991 -0.055594 -0.093540 1.000000
Hasil pengujian diatas menunjukkuan pada variabel PDRB, angka korealsi terhadap variabel Jumlah Penduduk  adalah  -0.000991,  0.277116  terhadap  variabel  Upah  Minimum,  dan  -0.163590  terhadap variabel  inflasi.  Kemudian,  hasil  uji  multikolineritas  pada  variabel  inflasi  menunjukkan  PDRB  memiliki korelasi  sebesar  -0.163590  terhadap  inflasi,  sedangkan  upah  minimum  memiliki  korelasi  sebesar  - 0.233775  dan  jumlah  penduduk  sebesar  -0.055594.  Selanjutnya,  pada  variabel  upah  minimum,  PDRB memiliki korelasi sebesar 0.277116 , inflasi sebesar -0.233775, dan jumlah penduduk sebesar -0.093540. Pada variabel jumlah penduduk, ditemukan korelasi PDRB sebesar -0.000991 , Inflasi sebesar -0.055594, dan  upah  minimum  sebesar  -0.093540.  Hasil  pengujian    membuktikan  pada  ke  empat  variabel independent tidak terjadi multikolinearitas, karena angka korelasi antar variabel kurang dari 0,8.
Uji Asumsi Klasik (Heterokedastisitas)
Uji  heterokedastisitas  merupakan  salah  satu  pengujian  dari  uji  asumsi  klasik.  Pengujian  ini dilakukan untuk mengamati apakah pada residual seluruh model regresi linear terdapat ketidak samaan varian, adapaun hasil pengujian yang didapatan adalah sebagai berikut
Tabel 5. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dependent Variable : RESABS Varaiabel Prob. PDRBBARU 0.6961 Inflasi 0.0788 LUM 0.9563 LJP 0.8703
Dari hasil pengujian data ke-empat variabel terbukti homokedastisitas, hal ini ditunjukkan dari nilai signifikansi  variabel  PDRB  sebesar  0.6961,  sedangkan  variabel  inflasi  0.0788,  variabel  upah  minimum sebesar  0.9563,  dan  variabel  jumah  penduduk  sebesar  0.8703.  Besaran  angka  dari  hasil  pengujian  ke- empat  variabel  lebih  besar  dari  nilai  taraf  nyata  (  α  =  5%),  sehingga  terbukti  pada  data  yang  diujikan terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.

## Uji Regresi Data Panel
Berangkat dari hasil uji spesifikasi model yang menunjukkan fixed effect merupakan model terbaik untuk pengujian ini, maka selanjutnya dilakukan uji regresi data panel menggunkan model tesebut dengan hasil uji sebagai berikut

## Tabel 6. Hasil Uji Regresi data Panel
Pada  hasil  pengujian  yang  ditunjukkan  oleh  tabel  5  diketahui  bahwa  variabel  PDRB  berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  pengangguran,  hal  tersebut  dibuktikan  dari  perolehan  nilai  koefisien sebesar  -0.715768  dan besaran probabilitas yang lebih  kecil dibandingkan  nilai taraf nyata ( α = 10%). Kemudian,  pada  variabel  inflasi,  hasil  pengujian  membuktikan  adanya  pengaruh  negatif  terhadap pengangguran  secara  signifikan,  dibuktikan  dengam  nilai  (-)  pada  koefisien  inflasi  dan  probabilitasnya lebih kecil dibandingkan nilai taraf nyata ( α = 10%).  Selanjutnya variabel Upah Minimum menunjukkan hasil  yang  sama  dengan  dua  variabel  sebelumnya  yaitu  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap pengangguran, dengan nilai koefisien sebesar -0.225280 dan probabilitas lebih rendah dibandingkan nilai taraf nyata ( α = 10%).  Namun, pada variabel jumlah penduduk perolehan hasil tidak menemukan adanya pengaruh jumlah penduduk terhadap pengangguran, dimana probabilitas menunjukkan angka yang lebih besar  dari  nilai  taraf  nyata  (  α  =  10%).  Adapun  angka  R-Squared  pada  hasil  uji  membuktikan  bahwa secara  bersama-sama,  variabel  PDRB,  Inflasi,  upah  minimum,  dan  jumlah  penduduk  mempengaruhi pengangguran sebesar 85% sedangkan 15% nya dipengaruhi oleh faktor lain diluar variabel penelitian.
Pembahasan Pada hasil uji pengaruh PDRB terhadap penganguran didapatkan koefisian sebesar  -0.715768 dan signifikan  pada  1  persen.  Hasil  uji  ini  mendukung  hipotesa  penelitian  (Ha 1 )  yang  meyakini  adanya hubungan  negatif  antara  PDRB  dan  pengangguran,  dimana  tiap  kenaikan  PDRB  sebesar  1  persen  akan menyebabkan turunnya angka pengangguran sebesar 0,72 persen.
Hasil ini selajan dengan fungsi produksi Cobb-Douglass diamana kenaikan ouput akan berbanding lurus dengan penyerapan teanga kerja, sehingga kondisi ini akan meminimalisir terjadinya pengangguran. Pengaruh negatif  PDRB terhadap pengangguran ini juga sejalan dengan Hukum  Okun yang mengatakan naiknya 3 persen PDRB akan menekan pengangguran sebesar 1 persen.
Apabila  ditelusuri  lebih  dalam,  pada  tahun  2011  hingga  2017  terdapat  peningkatan  output  pada beberapa  sektor  lapangan  pekerjaan  di  Indonesia  sehingga  mendorong  perusahaan  menambah  jumlah tenaga kerjanya. Adapun sektor yang paling berpengaruh menekan angka pengangguran dapat dicermati melalui tabel dibawah ini
Tabel 7 . Pertumbuhan Lapangan Kerja di Indonesia Tahun 2011 – 20117
Variabel Koefisien T-Statistik Prob. C -2.423330 -0.183632 0.8545 PDRBBARU -0.715768 -2.792427 0.0058 Inflasi -0.008315 -1.715328 0.0879 LUM -0.225280 -1.749890 0.0817 LJP 0.477383 0.489380 0.6251 R-Squared 0.859297 Prob (F-Statistik) 0.000000 No.  Lapangan Pekerjaan Utama Growth 2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  Rata- Rata 1 Pertanian, Perkebunan, Kehutanan, Perburuan, dan Perikanan -2,24  0,45 -0,33  -0,22  -1,07  0,02 -1,53  -0,70 2 Pertambangan dan Penggalian 0,17 0,15 -0,16  0,01 -0,10  0,13 -0,07  -0,02 3 Industri 0,67 0,95 -0,58  0,26 0,00 0,24 1,21 0,39 4 Listrik, Gas, dan Air Minum 0,00 0,01 0,00 0,03 0,00 0,06 0,03 0,02 5 Konstruksi 0,62 0,52 -0,45  0,81 0,81 0,19 0,13 0,32 6 Perdagangan,  Rumah  Makan  dan Jasa Akomodasi -0,18  1,08 0,52 0,63 0,75 0,85 1,23 0,70 7 Transportasi,  Pergudangan  dan Komunikasi -0,57  0,04 0,04 0,01 -0,01  0,42 0,12 0,01 8 Lembaga  Keuangan,  Real  Estate, Usaha  Persewaan,  dan  Jasa Perusahaan 0,78 0,11 0,18 0,12 0,21 0,22 0,18 0,26
Sumber : BPS, Penduduk 15 Tahun Ke Atas yang Bekerja menurut Lapangan Pekerjaan Utama 1986 – 2017 (Diolah )
Dari  data  BPS  yang  diolah,  diperoleh  angka  yang  menunjukkan  pertumbuhan  daya  serap  sektor lapangan  pekerjaan  di  Indonesia  tahun  2011  –  2017.  Perdagangan,  rumah  makan,  dan  jasa  akomodasi menjadi sektor dengan pertumbuhan daya serap tertinggi tujuh tahun belakangan ini, dimana rata-rata pertumbuhannya  adalah  0,70  persen.  Kemudian,  sektor  selanjutnya  yang  banayak  berkontribusi  dalam penyerapan tenaga kerja adalah jasa kemasyarakatan, sosial, dan perorangan, dengan daya serap rata-rata sebesar 0,56 persen. Sedangkan sektor lapangan pekerjaan dengan daya serap terendah adalah pertanian, perkebunan,  perburuan,  dan  perikanan,  dimana  rata-rata  pada  tiap  tahunnya  sektor  daya  serap  tenaga kerja pada sektor ini menurun sebesar 0,7 persen.
Studi  Elshamy  (2013)  berkenaan  dengan  hasil  uji  pada  penelitian  ini,  dalam  penelitiannya  pada negara  Mesir  Ia  menemukan  turunnya  angka  pengangguran  sebesar  0,02  persen  tiap  kenaikan  PDRB sebesar 1 persen, begitu pula dengan penelitian Salman dan Shukur (2014) yang membuktikan turunnya angka  pengangguran  sebesar  0,04  persen  setiap  kenaikan  1  persen  PDRB.  Adanya  hubungan  terbalik antar dua variabel ini juga didukung oleh penelitian Chand, dkk (2017), ia menemukan bahwa kenaikan PDRB sebesar 1 persen akan menekan angka pengangguran sebesar 0,7 persen. Hasil uji ini bersangkutan dengan  Teori  Keynes  yang  mengakatakan  bahwa  pengangguran  merupakan  akibat  dari  rendahnya permintaan agregat, sehingga ketika permintaan agregat rendah maka angka produksipun akan rendah, kondisi tersebut kemudian akan menekan permintaan di pasar tenaga kerja.
Selanjutnya,  pada  pengujian  terhadap  variabel  inflasi  diperoleh  koefisien  sebesar  -0.008315. Koefisien  tersebut  menunjukkan  kenaikan  inflasi  sebesar  1  persen  akan  menekan  angka  pengangguran sebesar  0,008  persen.  Hasil  uji  membuktikan  adanya  hubungan  negatif  antara  variabel  inflasi  dan pengangguran, sehingga hipotesa penelitian ( Ha 2 ) diterima.
Hasil  pengujian  memiliki  korelasi  dengan  teori  Kurva  Phillips  yang  meyakini  pengangguran  akan turun  apabila  inflasi  naik.  Pada  Kurva  Phillips  jangka  panjang,  terjadinya  pengangguran  pada  jumlah tertentu  akan  mendorong  pemerintah  untuk  melakukan  kebijakan  fiskal  dan  moneter  ekspansif  untuk menekan angka pengangguran, dampak dari kebijakan tersebut akan meningkatkan permintaan agregat meskipun mendorong naiknya angka inflasi. Untuk memperoleh laba yang lebih besar, perusahaan akan menambah jumlah produksinya, untuk mecapai hal tersebut perusahaan membutuhkan tenaga kerja yang memadai sehingga perusahaan menambah penyerapan kerja melalui rekruitmen (Feriyanto, 2014)
Melihat  kondisi  inflasi  Indonesia  pada  tahun  2011  hinga  2017  pengaruh  negatif  inflasi  terhadap pengangguran merupakan fenomena yang logis, hal ini dikarenakan pada rentang tahun tersebut fluktuasi angka  inflasi  sejalan  dengan  fluktuasi  angka  investasi.  Untuk  membuktikan  argumen  tesebut  berikut disajikan grafik kombinasi pergerakan inflasi dan investasi
Sumber : World Bank, Foreign direct investment, net inflows (BoP, current US$) (Diolah) Gambar 5. Grafik Investasi dan Inflasi Indonesia
Grafik  di  atas  mengkomparasikan  pertumbuhan  investasi  dan  inflasi  di  Indonesia  tahun  2011 sampai tahun 2017.  Dapat dilihat bahwa dalam tujuh tahun terakhir pertumbuhan inflasi sejalan dengan pertumbuhan  investasi.  Artinya,  inflasi  yang  tinggi  mendorong  investasi  yang  tinggi  pula,  begitu  juga sebaliknya. Sebagai contoh, tahun 2012 inflasi Indonesia adalah 4,3 persen dengan investasi sebesar US$ 21.200.778.607,87 . Kemudian, di tahun 2013 inflasi melonjak menjadi 8,38 persen, hal ini diiringi dengan naiknya investasi menjadi 23.281.742.361,53 .
9 Jasa  Kemasyarakatan,  Sosial,  dan Perorangan 0,01 1,21 1,00 -0,03  -0,42  1,28 0,84 0,56
Adanya  pertumbuhan  inflasi  yang  sejalan  dengan  investasi  kemudian  akan  berdampak  pada penyerapan tenaga kerja. Sehingga semakin tinggi tingkat inflasi yang kemudian dibarengi pertumbuhan investasi akan berdampak pada naiknya permintaan di pasar tenaga kerja.
Sejalan  dengan  hasil  penelitian,  teori,  dan  argumen,  Kasseh  (2018)  pada  penelitiannya  terhadap Negara  Gambia  menemukan  adanya  pengaruh  negatif  signifikan  inflasi  terhadap  pengangguran,  begitu pula  dengan  studi  Vermeulen  (2017),  ia  menemukan  pada  estimasi  jangka  panjang,  inflasi  dan pengangguran  merupakan  sebuah  trade-off.  Ketika  inflasi  tinggi  maka  produsen  akan  meningkatkan kuantitas produksinya, dimana hal tersebut membutuhkan tambahan input salah satunya tenaga kerja.
Kemudian, hasil uji terhadap pengaruh upah minimum terhadap pengangguran menunjukkan hasil yang berbeda dengan hipotesa yang terbentuk di awal penelitian (Ha 3 ). Koefisien yang didapatkan ialah sebesar  -0.225280,  dimana  hasil  ini  menyatakan  bahwa  kenaikan  upah  minimum  sebesar  satu  persen akan  menekan  angka  pengangguran  sebesar  0,23  persen.  Hal  ini  tentunya  bertentangan  dengan  teori kurva  upah  minimum  di  pasar  kompetitif,  begitu  pula  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  mengatakan bahwa  upah  minimum  berpengaruh  positif  terhadap  pengangguran.  Secara  teori,  apabila  karakteristik dari pasar tenaga kerja suatu wilayah adalah kompetitif maka upah minimum akan berpengaruh negatif terhadap  tingkat  pengangguran  daerah  tersebut.  Namun,  lain  halnya  apabila  karateristik  pasar  tenaga kerja merupakan monopsoni, hal tersebut akan dijelaskan melalui kurva berikut
(Ehrenberg and Smith, 2012)
Gambar 6 . Upah Minimum pada pasar Monopsini
Untuk memaksimalkan laba, perusahaan merekrut tenaga kerja hingga di di titik ME L memotong MRP L , pada titik tersebut perusahaan akan memberikan upah sebesar W 0 kepada karyawannya dengan jumlah  tenaga  kerja  sebesar  E 0 .  Ketika  pemerintah  menetapkan  kebijakan  upah  minimum  yang  lebih tinggi  dibandingkan  upah  awal  (W m )  yang  diberikan  oleh  perusahaan,  maka  akan  menciptakan  kurva hotizontal  baru,  kurva  ini  kemudian  memotong  MRP L ,  sehingga  apabila  perusahaan  hendak memaksimalkan  laba  dengan  menyesuaikan  biaya  marginal  dan  pendapatan  marginalnya,  maka  jumlah pekerja yang harus direkrut sebesar E m . Kondisi ini menunjukkan bahwa meskipun upah naik dari W 0 ke W m , jumlah tenaga  kerja akan ikut naik dari E 0 ke E m (Ehrenberg and Smith, 2012).
Pada  pasar  monopsoni,  upah  minimum  akan  mendorong  naiknya  average  cost  dan  menekan pengeluaran  marginal, kemudian biaya marginal juga semakin rendah  sehingga mendorong perusahaan untuk menambah output.
Pada pasar monopsoni perusahaan akan membayarkan upah yang lebih tinggi salah satunya untuk meningkatkan kualitas jasa yang dihasilkan karyawannya, selain itu upah yang lebih tinggi akan menjadi daya  tarik  calon  tenaga  kerja  (Pratomo,  dkk  2011).  Sejalan  dengan  teori  ini,  Feriyanto  (2014) mengindikasikan  upah  pekerja  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  terbukanya  kesempatan  kerja  yang  baik. Selain itu, studi kasus pada fenomena perusahaan Henry Ford menunjukkan bahwa upah yang tinggi akan memotivasi  pekerja  sehingga  menghasilkan  output  yang  lebih  efisien,  kondisi  ini  akan  menekan  biaya produksi meskipun perusahaan harus meningkatkan upah yang diberikan.
Kemudian,  dari  regresi  variabel  jumlah  penduduk  terhadap  variabel  pengangguran  diperoleh koefisien  sebesar  0.477383  dengan  probabilitas  sebesar  0.6251.  Hasil  ini  menolak  hipotesa  di  awal penelitian (Ha 4 ), dimana output pengujian menunjukkan jumlah penduduk tidak berpengaruh signifikan terhadap pengangguran.
Hasil  uji  bertolak  belakang  dengan  studi  terdahulu  oleh  Gideon  (2017)  yang  menemukan  adanya pengearuh positif jumlah penduduk terhadap pengangguran, hal ini ditunjukkan dengan naiknya jumlah penduduk Nigeria di beberapa tahun belakangan menyebabkan tingkat pengangguran naik sebesar 25, 1 persen di tahun 2014.

## 4. Simpulan dan saran
Dari  hasil  uji  dan  analisis  data,  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut  :  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB)  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  pengangguran  di  Indonesia  tahun  2011  –  2017, dimana  tiap  terjadi  kenaikan  PDRB  sebesar  1  persen  akan  menekan  angka  TPT  sebanyak  0.72  persen. Adapun  sektor  yang  7  tahun  terakhir  ini  berperan  besar  dalam  penyerapan  tenaga  tenaga  kerja  adalah Perdagangan, Rumah Makan dan Jasa Akomodasi, dimana rata-rata pertumbuhan lapangan pekerjaannya 0,70 persen.
Selanjutnya,  penelitian  ini  membuktikan  inflasi  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap pengangguran di Indonesia tahun 2011 – 201, hasil angka TPT turun sebesar -0.008315 setiap kenaikan angka  inflasi  sebanyak  1  persen.  Angka  pengangguran  yang  turun  akibat  naiknya  inflasi  salah  satunya disebabkan  oleh  naiknya  angka  inflasi  yang  dibarengi  oleh  naiknya  angka  investasi,  sehingga  naiknya harga di pasar menciptakan iklim investasi yang baik. Hal ini kemudian mendorong naiknya produktifitas dan penyerapan tenaga kerja.
Kemudian,  variabel  upah  minimum  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  pengangguran  di Indonesia 2011 – 2017, dimana setiap terjadi kenaikan upah minimum sebesar satu persen akan menekan TPT  sebanya  0.225280.  Hal  ini  bersinggungan  dengan  kurva  minimum  di  pasar  monomsoni,  dimana ketika upah minimum dinaikkan, maka jumlah pengangguran akan berkurang.
Pada variabel jumlah penduduk hasil uji membuktikan tidak adanya berpengaruh variabel terebut terhadap pengangguran, hal ini ditunjukkan dari probabilitas variabel jumlah penduduk pada uji regresi data panel yang nilainya lebih dari taraf nyata (α = 10%).
Berdasarkan  kondisi  yang  telah  diuraikan  di  atas,  maka  kebijakan  yang  dapat  di  ambil  oleh pemerintah  untuk  menekan  angka  pengangguran  adalah  menjaga  upah  minimum  dari  tahun  ke  tahun karena selain memotivasi dan membantu masyarakat untuk mendapatkan upah yang layak, tingkat upah minimum  diyakini  dapat  menekan  angka  pengangguran  secara  signifikan.  Kemudian  diperlukan  studi lebih  lanjut  mengenai  kebijakan  yang  tepat  untuk  menaikkan  PDRB,  karena  studi  ini  membuktikan naiknya angka PDRB akan menekan pengangguran.

## Daftar Rujukan
Byrne, D. and Strobl, E. (2004) Defining unemployment in developing countries: Evidence from Trinidad and Tobago, Journal of Development Economics, 73(1), pp. 465–476. doi: 10.1016/j.jdeveco.2002.12.005.
Caliendo, M. et al. (2018) The short-run employment effects of the German minimum wage reform, Labour Economics, 53, pp. 46–62. doi: 10.1016/j.labeco.2018.07.002.
Chand,  K.,  Tiwari,  R.  and  Phuyal,  M.  (2017)  Economic  Growth  and  Unemployment  Rate :  An  Empirical Study of Indian Economy, 4(2), pp. 130–137. doi: 10.17492/pragati.v4i02.11468.
Elshamy, H. (2013) The Relationship Between Unemployment and Output in Egypt, Procedia - Social and Behavioral Sciences. Elsevier B.V., 81, pp. 22–26. doi: 10.1016/j.sbspro.2013.06.381.
Gideon, H. E. (2017) Impact of Population Growth on Unemployment in Nigeria, American University of Nigeria Departement of Economics.
Gujarati, Damodar N. 2006. Ekonometrika Dasar. Jakarta : Penerbit Erlangga.
https://data.worldbank.org/indicator/BN.KLT.DINV.CD (Diakses 28 Juli 2019, 15.11).
https://data.worldbank.org/indicator/SL.UEM.1524.ZS?locations=EG&year_high_desc=false  (Diakses  3 Juli 2019, 13.34).
https://kemenperin.go.id/kompetensi/UU_13_2003.pdf (Diakses 4 Juli 2019, 00.12).
https://money.kompas.com/read/2015/11/05/171744726/BPS.Tingkat.Pengangguran.Terbuka.Mening kat.dari.Tahun.Sebelumnya (Diakses 3 Juli 2019, 15.20).
https://www.bps.go.id/statictable/2009/04/16/970/penduduk-15-tahun-ke-atas-yang-bekerja- menurut-lapangan-pekerjaan-utama-1986---2018.html (DIakses 27 Juli 2918, 14.20).
https://www.bps.go.id/statictable/2016/04/04/1907/penduduk-berumur-15-tahun-ke-atas-menurut- provinsi-dan-jenis-kegiatan-selama-seminggu-yang-lalu-2008---2018.html  (Diakses  4  Juli  2019, 19.27).
Kasseh,  P.  A.  (2018)  The  Relation  between  Inflation  and  Unemployment  in  the  Gambia:  Analysis  of  the Philips Curve, Journal of Global Economics, 06(02), pp. 6–12. doi: 10.4172/2375-4389.1000294.
Mankiw, N. G. (2018) Principles of Economics, 8th ed. Boston: Cengage Learning.
Salman,  A.  K.  and  Shukur,  G.  (2014)  Investigating  Causal  Relations  between  the  GDP  Cycle  and Unemployment : Data from Finland, 6(4), pp. 118–134. doi: 10.5539/ijef.v6n4p118.
Mulyadi,S.2003. Ekonomi Sumber Daya Manusia dalam Perpektif Pembangunan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Uk  Kim,  C.  and  Lim,  G.  (2018)  Minimum  Wage  and  Unemployment:  An  Empirical  Study  on  OECD Countries. Journal of Reviews on Global Economics, 7, pp. 1–9. doi: 10.6000/1929-7092.2018.07.01.
Vermeulen, J. C. (2017) Inflation and unemployment in South Africa : Is the Phillips curve still dead ?, pp. 20–54.
Winarno, Wahyu W. (2007). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews (Edisi 2). Yogyakarta : UPP STIM YKPN.
Winarno, Wahyu W. (2015). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan  Eviews (Edisi 4). Yogyakarta : UPP STIM YKPN