…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN 2798-3471 (Cetak)
Journal of Innovation and Knowledge
ISSN 2798-3641 (Online)

## SPILLOVER  EFFECT PENGANGGURAN TERBUKA INDONESIA
Oleh Marsono
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Barat E-mail: marsono@bps.go.id

## Abstract
This study aims to model the variable percentage of young people (15-24 years) who are not in school,  working  or participating  in  training, the proportion of informal employment in  the non- agricultural  sector,  economic  growth,  Provincial  Minimum  Wages  (UMP),  and  realization  of investment in capital. unemployment. In addition, estimating the direct effect and spillover effect of the independent  variables on unemployment. Panel  data spatial  model built  in this study is a durbine spatial model with spatial and time fixed effects using two spatial weights, namely rook contiguity  and  customize  weights.  Based  on  the  unemployment  model  with  the  spatial  durbine model in spatial conditions and time fixed effects, it shows that the variables that have a significant effect  (α=5%)  on  Indonesian  unemployment  are  the  unemployment  rate  in  other  regions,  the percentage of young people (15-24 years) who are not in school, working. or attend training and economic growth
Keywords: Unemployment, Spatial Durbin Model, Spatial Weight

## PENDAHULUAN
Pandemi  virus  korona  di  Indonesia diawali  dengan  temuan  penderita  penyakit korona  2019  (Covid-19)  pada  2  Maret  2020 hingga  sekarang  jumlah  korban  terkena  covid terus bertambah. Setelah ditetapkannya pandemi  Covid-19,  tentu  saja  negara-negara yang telah terjangkit harus melakukan berbagai upaya  untuk menghentikannya  termasuk Indonesia. Sebagai tanggapan untuk mencegah pandemi  ini,  semua  wilayah  menganjurkan masyarakat  tinggal  dirumah  saja  untuk mencegah  penyebaran  Covid-19  dan  beberapa wilayah telah memberlakukan pembatasan sosial berskala besar (PSBB).
Memang  harus  diakui,  banyak  aspek kehidupan  yang  terdampak  akibat  pandemi Covid-19. Dampak virus corona bagi perekonomian
memaksa perusahaan manufaktur  untuk  menurunkan  produksinya, sektor  industri  pariwisata  berhenti  sementara, mulai dari hotel, kapal pesiar hingga maskapai yang mengurangi penerbangannya di beberapa daerah  hingga  waktu  yang  belum  ditentukan. Penyebaran  virus  corona  yang  luas  dan  cepat membuat pemerintah bereaksi dengan
membatasi mobilitas dan interaksi masyarakat. Pabrik  dan  kantor  ditutup,  sekolah  diliburkan, restoran  tidak  menerima  makan-minum  di tempat,  dan  sebagainya.  Segala  aktivitas  yang membuat  orang  berkumpul  menjadi  tabu. Semua  perusahaan  memberlakukan  sistem pengurangan kepadatan karyawan dengan cara dua  pekan  kerja  dan  dua  pekan  libur  untuk mengurangi penyebaran virus corona, tentu hal ini  berdampak  pada  menurunnya  produksi sehingga perusahaan bisa mengalami kerugian yang  berujung  pemutusan  hubungan  kerja (PHK).  Akibat  PHK  tentunya  menyebabkan pengangguran meningkat.
Sebelum pandemi Covid-19, pengangguran  sudah  menjadi  masalah  bagi negara  Indonesia  karena  tingginya  tingkat pengangguran.  Ditambah  adanya  pandemi covid-19,  memberikan  dampak  meningkatnya tingkat  pengangguran.  Masalah  pengangguran tidak  hanya  berdiri  sendiri  tetapi  dapat dikaitkan  dengan  indikator  lain  seperti penduduk usia muda (15-24 tahun) yang sedang tidak sekolah, bekerja atau mengikuti pelatihan, proporsi lapangan kerja sektor informal, tingkat pertumbuhan  ekonomi,  tingkat  perubahan
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation and Knowledge
investasi dan upah minimum. Berdasarkan data Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada  Agustus 2020,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT) Indonesia  sebesar  7,07  persen  meningkat signifikan  dibandingkan  Februari  2020  yang hanya  4,94  persen.  Berdasarkan  kelompok umur, penduduk kelompok umur muda (15–24 tahun)  merupakan  TPT  tertinggi,  yaitu mencapai  20,46  persen,  dengan  kata  lain penduduk  kelompok  umur  ini  terdapat pengangguran (BPS, 2020: 8).
Pengangguran  sangat  membutuhkan lapangan pekerjaan untuk mendapatkan penghasilan.  Komposisi  penduduk  bekerja menurut  lapangan  pekerjaan  utama  dapat menggambarkan  penyerapan  masing-masing sektor  dari  seluruh  penduduk  yang  bekerja  di pasar  kerja  Indonesia.  Berdasarkan  data  BPS pada  bulan  Agustus  2020,  tiga  lapangan pekerjaan yang memiliki distribusi tenaga kerja paling  banyak  adalah  Pertanian,  Kehutanan, dan Perikanan sebesar 29,76 persen; Perdagangan  Besar  dan  Eceran  sebesar  19,23 persen; dan Industri Pengolahan sebesar 13,61 persen. Dominasi lapangan pekerjaan ini masih sama dengan Agustus 2019. Dilihat dari sector informal, lapangan kerja informal non pertanian hanya 48,57 persen pada tahun 2020 (BPS, 2020: 3).
Tingkat  pengangguran  dapat  dikaitkan dengan  investasi  menurut  Harrord  Domar dalam Kurniawan (2011:6) berpendapat bahwa investasi  tidak  hanya  menciptakan  permintaan tetapi  juga  memperbesar  kapasitas  produksi. Artinya, semakin besar kapasitas produksi akan membutuhkan tenaga kerja yang semakin besar pula,  dengan  asumsi  “ full  employment ”.  Ini karena  investasi  merupakan  penambahan faktor-faktor  produksi,  yang  mana  salah  satu dari  faktor  produksi  adalah  tenaga  kerja. Perekonomian secara keseluruhan dapat menyerap  tenaga  kerja  sebanyak-banyaknya, sehingga  partisipasi  angkatan  kerja  akan semakin meningkat pula. Peningkatan investasi baik  yang  berasal  dari  luar  atau  dalam  negeri perlu  dilihat  pengaruhnya  terhadap  serapan
tenaga  kerja  di  Indonesia  dalam  mengurangi pengangguran.
Dampak  pandemi  Covid-19  dirasakan hampir merata di seluruh Indonesia khususnya pada  upah  buruh.  Besar  kecil  dampak  yang timbul antar daerah bervariasi tergantung parah atau  tidaknya  pandemi  Covid-19  di  masing- masing  daerah.  Hubungan  pengangguran dengan updah dapat dilihat dari data BPS pada Agustus  2020  yang  menunjukkan  upah  buruh turun 5,20 persen dibandingkan Agustus  2019 yaitu dari 2,91 juta menjadi 2,76 juta rupiah. Di sisi lain, perusahaan berkewajiban memberikan upah  sesuai  dengan  upah  minimum  provinsi yang ditetapkan pemerintah.
Selain  faktor  yang  mempengaruhi tingkat pengangguran berasal dari dalam suatu wilayah, terdapat faktor dari luar wilayah juga mempengaruhi  tingkat  pengangguran  suatu daerah  ( spillover ).  Sehingga  pengangguran tersebut  bervariasi  antar  daerah  dan  menjadi masalah  bagi  daerah  yang  memiliki  jumlah pengangguran  sangat  tinggi.  Bervariasinya tingkat pengangguran antar daerah di Indonesia terkait  dengan  kondisi  wilayah  dan  perbedaan karakteristik  antar  wilayah  seperti  struktur ekonomi  dan  struktur  geografisnya.  Menurut Subekti (2011:12), perbedaan struktur ini tidak serta-merta  terjadi  karena  dipengaruhi  oleh faktor  endogen  yang  mencerminkan  faktor endowment yang  dimiliki  wilayah  tersebut tetapi  faktor  eksogen  yang  cenderung  berasal dari  luar  wilayah  sehingga  terjadi  interaksi antar  wilayah.  Di  lain  pihak,  perkembangan teknologi  informasi  dan  komunikasi  serta sarana  transportasi  yang  semakin  lancar  turut mempermudah  terjadinya  proses  mobilitas. Besaran  dan  arus  mobilitas  ini  menunjukkan adanya interaksi spasial antar daerah.
Untuk  menganalisis  fenomena  pola hubungan  antar  wilayah  seperti  pada  kasus pengangguran  digunakan  pendekatan  ilmu yang disebut ekonometrika spasial. Penggunaan  metode  ekonometrika  spasial adalah untuk menganalisis suatu indikator yang terjadi  interaksi  antar  wilayah,  sehingga  dapat mengetahui  efek  dari  indikator  yang  diamati
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
berpengaruh  terhadap  indikator  wilayah  lain ( spillover ).  Menurut  Elhorst  (2012;2)  suatu indikator atau variabel penjelas dapat memiliki dua efek, yang pertama memiliki efek langsung ( direct  effect )  terhadap  wilayah  yang  diamati dan memiliki efek tidak langsung ( spillover / indirect effect ) terhadap wilayah lain. Para  ahli  itu  telah  mengembangkan beberapa  model  spasial,  seperti  model  spasial lag, model spasial error, model campuran antara spasial lag dengan spasial error, model spasial durbin error model (SDEM), dan spasial durbin model  (SDM).  Penerapan  model-model  ini sudah  banyak  dikembangkan  pada  data cross section tetapi masih sedikit dengan menggunakan  data  panel  dan  model  spasial durbin merupakan model spasial yang lengkap karena  memberi  bobot  pada  variabel  respond dan variabel prediktor (Elhorst, 2012;5).
Penelitian  ini  bertujuan  memodelkan variabel persentase penduduk usia muda (15-24 tahun) yang sedang tidak sekolah, bekerja atau mengikuti  pelatihan,  proporsi  lapangan  kerja informal  sektor  non-pertanian,  pertumbuhan ekonomi, Upah Minimum Provinsi (UMP), dan realisasi  investasi  penanaman  modal  terhadap penggangguran.  Selain  itu,  mengestimasi dampak  langsung  ( direct  effect )  dan  dampak tidak  langsung  ( spillover  effect )  dari  variabel independen  terhadap  pengangguran.  Metode analisis  menggunakan  spasial  durbin  model (SDM) dengan spatial dan time fixed effect data panel  dengan  menggunakan  dua  bobot  spasial yaitu  bobot  spasial  dengan  pendekatan rook contiguity dan  bobot  spasial customize yang disusun berdasarkan data migrasi risen.

## LANDASAN TEORI
Konsep pengangguran dalam penelitian ini merujuk pada pengumpulan data ketenagakerjaan  oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS).  Indikator  yang  biasa  digunakan  untuk mengukur  pengangguran  adalah  Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT).  Menurut  BPS (2006;18),  pengangguran  terbuka  terdiri  dari mereka yang mencari pekerjaan, mempersiapkan usaha, tidak mencari pekerjaan karena  merasa  tidak  mungkin  mendapatkan
pekerjaan,  dan  sudah  diterima  bekerja  tetapi belum bekerja.
Berdasarkan  cirinya,  menurut  Sukirno (1998)  pengangguran  dibagi  ke  dalam  empat kelompok
pengangguran
terbuka, pengangguran tersembunyi (terselubung), pengangguran musiman, dan setengah menganggur.  Pengangguran  terbuka  tercipta sebagai akibat pertambahan lowongan pekerjaan yang lebih rendah dari pertambahan tenaga kerja, sebagai akibatnya dalam perekonomian  semakin  banyak  jumlah  tenaga kerja yang tidak dapat memperoleh pekerjaan. Efek dari keadaan ini dalam suatu jangka masa yang  cukup  panjang  mereka  tidak  melakukan suatu  pekerjaan.  Jadi  mereka  menganggur secara nyata dan separuh waktu, oleh karenanya dinamakan pengangguran terbuka. Pengangguran  terbuka  dapat  pula  sebagai akibat  dari  kegiatan  ekonomi  yang  menurun, dari  kemajuan  teknologi  yang  mengurangi penggunaan  tenaga  kerja,  atau  sebagai  akibat dari kemunduran perkembangan sesuatu industri.
Pengangguran dengan presentase penduduk usia muda (15-24 tahun) yang sedang tidak sekolah, bekerja atau mengikuti pelatihan memiliki  hubungan  karena  sebagai  proksi keterbatasan akses dalam memperoleh pendidikan, pelatihan serta pekerjaan pada usia muda. Peningkatan sumber daya manusia dapat dilihat  dari  kualitas  pendidikannya,  semakin tinggi jenjang pendidikan seseorang, mencerminkan  semakin  tinggi  pula  tingkat pengetahuan yang dimiliki sekaligus menunjukkan kualitas yang semakin baik, dan sebaliknya.  Dengan  demikian  pendidikan tertinggi  yang  ditamatkan  seseorang  secara langsung  menunjukkan  tingkat  pendidikan yang  mampu  dicapainya,  tingkat  pendidikan yang  dicapai  tersebut  juga  mencerminkan tingkat  pengetahuan  dan  ketrampilan  yang diperoleh  yang  sekaligus  menentukan  ukuran kualitas sumber daya manusia (BPS, 2010;28).
Hubungan pengangguran dengan pertumbuhan  ekonomi,  berdasarkan  penelitian Magdalena  dalam  Alghofari  (2010;10)  bahwa pertumbuhan  ekonomi  yang  meningkat  di
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation and Knowledge
Indonesia  akan  memberikan  kesempatan  kerja yang  lebih  luas  terhadap  angkatan  kerja sehingga terserapnya angkatan kerja. Penelitian Syahwier  dalam  Alghofari  (2010;11)  dan Wardhana (2006) keduanya berpendapat  sama pertumbuhan  ekonomi  tidak  mempengaruhi penyerapan  tenaga  kerja.  Hal  ini  dikarenakan kontribusi yang paling besar dalam pertumbuhan  ekonomi  adalah  sektor  industri manufaktur di mana sektor tersebut merupakan pertumbuhan  yang  terjadi  pada  beberapa industri padat modal bukan padat karya.
Hubungan pengangguran dengan upah, menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Suryahadi,  dkk.  dalam  Alghofari  (2010;12), peningkatan  pada  upah  minimum  akan memiliki dampak yang buruk pada tenaga kerja sektor  formal  di  perkotaan,  kecuali  pada pekerja ” white-collar ”. Jika peningkatan dalam upah  minimum  mengurangi  pertumbuhan tenaga  kerja  pada  sektor  modern  di  bawah pertumbuhan  pada  populasi  angkatan  kerja, maka akan semakin banyak pekerja yang tidak terampil  akan  dipaksa  untuk  menerima  upah yang  lebih  rendah  dengan  kondisi  kerja  yang buruk  dalam  sektor  informal.  Di  samping  itu, peningkatan  upah  juga  dapat  menyebabkan bertambahnya pengangguran karena perusahaan  mengambil  kebijakan  efisiensi pekerja.
Dalam melakukan penelitian terkadang peneliti  menghadapi  persoalan  mengenai ketersediaan  data  yang  digunakan  untuk mewakili  variabel  yang  digunakan  dalam suatu penelitian. Terkadang ditemukan bentuk data  dalam series yang  pendek  sehingga proses  pengolahan  data  deret  waktu  tidak dapat  dilakukan  karena  berkaitan  dengan persyaratan  jumlah  data  minimum.  Selain  itu, terkadang  juga  ditemukan  bentuk  data  dengan jumlah  unit cross  section yang  terbatas  pula, akibatnya sulit untuk dilakukan proses pengolahan data cross section untuk mendapatkan  informasi  perilaku  dari  model yang hendak diteliti. Menurut teori ekonometrika, kedua keterbatasan tersebut salah
satunya  dapat  di  atasi  dengan  mengggunakan data panel ( pooled data ).
Baltagi (2005;4),
menyatakan penggunaan  data  panel  mempunyai  beberapa keuntungan yaitu dapat mengontrol unobserved heterogeneity, memberikan  data  yang  lebih informatif,  mengurangi  kolinearitas  antar variabel,  lebih  baik  dalam  mempelajari perubahan  dinamis  karena  berkaitan  dengan observasi cross  section yang  berulang-ulang dan dengan membuat ketersediaan data dalam jumlah unit individu yang lebih banyak maka data panel bisa meminimalisasi bias yang terjadi jika  kita  mengagregatkan  individu-individu  ke dalam suatu agregat yang besar.
Adanya  penambahan  efek  interaksi spasial  baik  pada  dependent  variabel  ataupun independent  variabel,  beberapa  model  spasial telah  dibangun.  Model  spasial  data  panel  yang dibangun  tidak  berbeda  jauh  dengan  model spasial  pada  data cross  section seperti  model spasial  lag  (SAR),  spasial  error  (SEM),  dan spasial durbin model (SDM). Yang membedakan dengan  data cross  section ,  model  spasial diterapkan pada kondisi fixed effect dan random effect . Model spasial durbin data panel dengan kondisi fixed effect sebagai berikut;
( ) ( ) t optional optional   +   N N it ij jt it ij ijt i it j=1 j=1 y = w y + x β + w x γ +u +ε
(1) dengan  i  adalah  untuk  unit cross  section (unit spasial), dengan i = 1, ..., N, dan t adalah waktu ( time  period ),  dengan  t  =  1,  ...,  T. it y adalah vektor pengamatan dari variabel dependen pada i  dan  t  berukuran  (NT,1), it x vektor  dari pengamatan  variabel  independen  berukuran (NT,K+1), β vektor  parameter  tidak  diketahui berukuran  (K+1,1)  dan it ε adalah error yang berdistribusi  independen  dan  identik  untuk  i dan  t  dengan mean nol  dan varians 2  . Sementara i u menunjukkan  efek  spasial tertentu, t  menunjukkan efek waktu. δ disebut
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
koefisien spasial autoregressive dan ij w adalah unsur  dari  matriks  bobot  spasial W, dan  disebut koefisien spasial autokorelasi.
Elhorst  (2010;3),  ada  dua  pendekatan utama  dalam  mengestimasi  model  yang mengandung  efek  interaksi  spasial  yaitu didasarkan pada prinsip Maksimum Likelihood (ML)  dan  yang  lain  pada  instrumen  variabel atau Generalized Method of Moment (IV/GMM).  Salah  satu  kelemahan  dari IV/GMM estimator adalah kemungkinan akhir dengan  hasil  estimasi  koefisien  δ  akan  diluar range (1/ min  , 1/ max  ). Hal ini, berbeda dengan estimasi  dengan  ML  karena  dibatasi  untuk ruang  parameternya  dengan  fungsi jacobian log-likelihood . Kelemahan estimator IV/GMM ini  disebabkan  karena  mengabaikan jacobian . Fokus estimasi dalam penelitian menggunakan Maksimum Likelihood .
Untuk  menguji  efek  interaksi  spasial pada  data cross  section ( spatial  dependency ), Anselin. (1988;32) mengembangkan uji Lagrange Multiplier (LM) untuk model spatial lag variabel dependen, dan model spasial error correlation .  Uji  ini  sangat  populer  dalam penelitian  empiris  untuk  mengetahui  adanya interaksi  spasial.  Di  lain  waktu,  Anselin (1988;42)  juga  menetapkan  dua  uji  LM  untuk spatial  dependency data  panel.  Statistik  uji yang digunakan adalah;
Untuk spasial lag menggunakan rumus;
2 2 ˆ [ / ] LM
J    = ' T e (I W)Y

## (2)
Untuk spasial error menggunakan rumus;
2 2 ˆ [ ( ) / ]
W LM TxT    = ' T e I W e
(3) dengan  simbol ⊗ menunjukkan Cronecker
Product , T I menunjukkan  matriks  identitas, dan e menunjukkan vektor residual dari model regresi pooled tanpa  spasial  dan  atau  efek
waktu  ( time effect )  atau  model  data  panel dengan  spasial  dan  waktu  ( spatial  and  time fixed  effect ).  Nilai  J  dan W T didefinisikan dengan;
' 1 ' 2 2 1 ˆ ˆ ˆ [(( ) ) ( ( ) )( ) ] ˆ W J TT   − =  −  + ' T NT T I W Xβ I X X X X I W Xβ (4)
Dimana ( ) W T tr = ' WW + W W dengan "tr" menunjukkan trace matriks.  Uji  ini  mengikuti distribusi chi-square dengan derajat bebas satu.
Tolak 0 H jika  nilai  LM  test  lebih  besar  dari nilai distribusi chi-square dengan derajat bebas satu.
Banyak  studi  empiris  menggunakan estimasi  titik  untuk  satu  atau  lebih  model regresi spasial untuk menguji hipotesis, apakah ada  tidaknya spillovers  effect .  Namun  hal  ini, menurut  Lesage  dan  Pace  (2009)  dapat mengakibatkan  kesimpulan  yang  salah,  dan sebagian  interpretasi  dari  efek  perubahan variabel  pada  spesifikasi  model  spasial  yang berbeda-beda. Sebagai contoh untuk memperoleh  efek  marginal  dari  variabel independent dalam data spasial panel menggunakan model yang paling umum, yaitu spasial  durbin  model  sebagai  titik  tolak (Elhorst, 2012). Dalam bentuk matriks ditulis;
1 1 1 * ( ) ( ) ( ) ( ) t N T       − − − = − + − + − T T Y I W I W X β + WX I W
(5)
dengan error terms ε* mencakup ε, spasial, dan atau  waktu  effect.  Matriks  turunan  parsial variabel  dependen  dalam  unit  dengan  ke-k variabel  penjelas  dalam  unit  yang  berbeda (misalnya, ik X untuk  i  =  1,  ...,  N)  di  waktu tertentu adalah
12 1 1 1 1 21 2 1 1 1 1 2 .
. . . ( ) . . . . . . k k N k k NK k k N k N N k Nk k NK N k N k k w w y y x x w w Y Y I W y y X X x x w w           −                     = = −                      
(6)
Lesage dan Pace (2009;18) menentukan efek  langsung  ( direct  effect )  sebagai  rata-rata dari  elemen-elemen  diagonal  utama  dari
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation and Knowledge
matriks  yang ada  di  sisi  sebelah kanan  (2.63), dan  pengaruh  tidak  langsung  ( indirect  effect ) sebagai rata-rata baik jumlah baris atau jumlah kolom  yang  bukan  elemen  diagonal  utama (secara numerik besaran dari kedua perhitungan pada  baris  atau  kolom  sama).  Rata-rata  efek pada  baris  mengkuantifikasi  dampak  pada elemen tertentu dari variabel dependen sebagai akibat  dari  suatu  unit  perubahan  dalam  semua elemen  dari  variabel  eksogen,  sedangkan  efek rata-rata pada kolom mengkuantifikasi dampak perubahan  elemen  tertentu  dari  variabel eksogen terhadap dependen variabel semua unit lainnya.  Karena  matriks  di  sebelah  kanan  dari persamaan  (6)  adalah  independen  dari  indeks waktu t, dapat disimpulkan bahwa perhitungan ini  adalah  sama  seperti  yang  disajikan  dalam Lesage dan Pace (2009;21).
Menurut  Elhorst  (2012;11)  ada  dua pendekatan  yang  mungkin  untuk  program menghitung  efek  langsung/tidak  langsung. Salah  satunya  adalah  untuk  menentukan matriks sisi di sebelah kanan dari persamaan (6) untuk setiap hasil diambil sebelum menghitung efek  langsung dan tidak  langsung. Kelemahan dari  pendekatan  ini  adalah  bahwa
1 (I )  − − W harus  diketahui  untuk  menentukan  setiap elemen,  dan  akan  lebih  memakan  waktu  dan mungkin  masalah  kecepatan  mengolah  dalam kasus N besar. Pendekatan lain, yang diusulkan oleh  Lesage  dan  Pace  (2009),  adalah  dengan menggunakan dekomposisi berikut:
1 2 2 3 3 ( )
...,     − − = + + + + I W I W W W
(7)
Perhitungan  dari  efek  langsung  dan  tidak langsung  tidak  lagi  memerlukan  invers  dari matriks  ( I -δ W )  untuk  setiap  kombinasi parameter,  tetapi  hanya  operasi  matriks  yang didasarkan  pada trace persamaan  seperti persamaan  (7)  sehinggga  tidak  memerlukan banyak  usaha  komputasi.  Berikut  dampak langsung dan tidak langsung dari model spasial data panel (Vega dan Elhorst, 2013).
Tabel  1:  Dampak  langsung  dan  Dampak Tidak  Langsung  (Spillover  Effect  Pada Model Spasial
Model Spasial Dampak Langsung (Direct Effect) Dampak Tidak Langsung (Indirect/Spillover Effect) Spasial Durbin Model Elemen Diagonal Utama 1 ( ) [ ] k k k I W W     − − + Bukan Elemen
Diagonal Utama 1 ( ) [ ] k k k I W W 
   − − +
Sumber : Vega dan Elhorst, 2013 Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya,  matrik  penimbang  spasial W menggunakan pendekatan contiguity , jarak riil dan variabel-variabel yang lainnya,
menyiratkan  adanya spillover antar  wilayah ( customize ).  Bobot  spasial  yang  berdasarkan jarak  masih  perlu  dipertanyakan  untuk  kasus Indonesia yang notebenenya merupakan negara kepulauan  yang  masih  terkendala  dengan masalah infrastruktur.
Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya,  matrik  penimbang  spasial W menggunakan pendekatan contiguity , jarak riil dan variabel-variabel yang lainnya, menyiratkan  adanya spillover antar  wilayah ( customize ).  Bobot  spasial  yang  berdasarkan jarak  masih  perlu  dipertanyakan  untuk  kasus Indonesia yang notebenenya merupakan negara kepulauan  yang  masih  terkendala  dengan masalah infrastruktur. Terkait dengan masalah tersebut, penelitian ini menggunakan dua bobot spasial  sebagai  perbandingan  yaitu  bobot spasial  berdasarkan rook contiguity dan  bobot spasial customize yang  disusun  berdasarkan migrasi risen .  Alasan  penggunaan  dua  bobot spasial ini didasarkan pada penelitian sebelumnya  untuk  kasus  Indonesia  seperti Muchlisoh  (2008;21)  menggunakan  bobot spasial rook  contiguity dan  Subekti  (2011;14) menggunakan  W customize .  Karena  dalam penelitian  ini  subtansi  yang  dibahas  adalah pengangguran  maka  W customize yang  dibuat berdasarkan migrasi merujuk penelitian Baltagi dkk.  (2010;3)  tentang  upah  di  Jerman.  Selain itu,  alasan  menggunakan  dua  bobot  spasial untuk tujuan intepretasi model spasial.
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
Bobot spasial
rook contiguity (persinggungan sisi) untuk  Indonesia dibentuk jika suatu propinsi i berbatasan dengan propinsi j,  baik  batas  tersebut  berupa  daratan  maupun selat, maka ij w = 1. Setelah matriks W terbentuk dengan elemen-elemennya ( ij w ) bernilai 1 dan 0,  dilakukan  normalisasi  untuk  mendapatkan matriks W yang  unit  dengan  menset  jumlah elemen baris sama dengan 1 dengan cara setiap nilai  elemen  dibagi  dengan  jumlah  elemen barisnya.
Bobot  spasial W customize yang disusun  dalam  penelitian  ini  berdasarkan migrasi risen masuk  hasil  Survey  Penduduk Antar Sensus (SUPAS) tahun 2015 (BPS;2015;19).
Migrasi risen lebih mencerminkan  keadaan  perpindahan  terkini dimana  perpindahannya  menunjukan  keadaan lima tahun yang lalu. Sesorang di  kategorikan migran risen jika  tempat  tinggal  lima  tahun yang  lalu  berbeda  dengan  tempat  tinggal sekarang.
Migrasi
risen masuk menggambarkan  tingkat  mobilitas  penduduk yang masuk ke suatu wilayah. Dengan variabel ini,  matriks  bobot  spasial W dibuat  dengan melihat  rasio  penduduk  yang  melakukan migrasi  yang  berasal  dari  provinsi  lain  dibagi dengan total penduduk yang melakukan migrasi ke suatu provinsi.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang dipublikasikan oleh Badan  Pusat  Statistik  Republik  Indonesia  dari tahun 2017-2020. Data tersebut meliputi: Tabel  2.  Jeni  Variabel  Dan  Tipe  Variabel Penelitian
No Jenis Variabel Tipe Variabel (1) (2) (3) 1 Tingkat Pengangguran Terbuka Provinsi ( Y ) Kontinyu 2 Persentase Penduduk Usia Muda (15-24 Tahun) Yang Sedang Tidak Sekolah, Bekerja Atau Mengikuti Pelatihan ( 1 X ) Kontinyu
3 Proporsi Lapangan Kerja Informal Sektor Non- Pertanian ( 2 X ) Kontinyu 4
Pertumbuhan Ekonomi Menurut Provinsi ( 3 X )  Kontinyu
5 Peningkatan Upah Minimum Provinsi ( 4 X ) Kontinyu
6. Perubahan Realisasi Investasi Penanaman Modal
( 5 X ) Kontinyu
Bentuk data yang dipakai adalah data panel seimbang ( balanced panel ), dengan time series (T) dan data cross  section (N). Unit  observasi adalah  provinsi  yang  berjumlah  34  provinsi, sehingga total jumlah observasi yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  272 observasi. Data pengangguran dikeluarkan dua kali  dalam  setahun  oleh  BPS  yaitu  bulan Februari dan Agustus, sedangkan data variabel prediktor  dalam  tahunan.  Penelitian  ini menggunakan  dua  bobot  spasial  sebagai perbandingan  yaitu  bobot  spasial  berdasarkan rook contiguity dan  bobot  spasial customize yang disusun berdasarkan migrasi risen . Spesifikasi model yang dibangun dalam penelitian adalah spasial durbin model. dengan spatial dan time  fixed  effect adalah  sebagai berikut;
0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 it jt it it it it it it it it it it i t it
Y WY X X X X X WX WX WX WX WX u               = + + + + + + + + + + + + + + (8)
Keterangan  variabel  dari  persamaan  diatas adalah sebagai berikut: i =  Indeks  pada  dimensi cross  sectional (provinsi) dengan i=1,…N t = Indeks dimensi waktu dengan t=1,…,T
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation and Knowledge

## Y  = Tingkat pengangguran terbuka
1
X = Persentase Penduduk Usia Muda (15-24
Tahun)  Yang  Sedang  Tidak  Sekolah, Bekerja Atau
Mengikuti Pelatihan menurut provinsi.
2 X =  Proporsi  Lapangan  Kerja  Informal Sektor Non-Pertanian menurut provinsi
3 X = Pertumbuhan ekonomi menurut provinsi
4 X = Peningkatan Upah Minimum Provinsi
5 X = perubahan realisasi investasi penanaman modal
δ  = Koefisien spasial lag ( 1 1  −   ) W = Matriks pembobot/penimbang spasial ( N x N) β  = Parameter yang tidak diketahui
i u = Efek spasial ( spatial effect ) t  = Efek waktu ( time effect )
it  = Error yang berdistribusi normal independen,
identik untuk setiap i dan t dengan mean nol dan varians konstan.
Langkah penelitian disusun agar tujuan penelitian  dapat  tercapai.  Langkah  analisis yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut.
1. Membuat statistik deskriptif dari masing-masing variabel untuk mengetahui karakteristik masing-
masing provinsi di Indonesia.
2. Membuat scatter  plot antara  variabel dependen  yaitu  tingkat  pengangguran terbuka  di  Indonesia  dengan  masing- masing variabel prediktor untuk mengetahui  bentuk  pola  data  dan hubungan.
3. Melakukan  deteksi spatial  dependency dengan  uji  “Langrange  Multiplier” dengan  menggunakan  2  bobot  spasial yaitu  bobot rook  contiguity dan  bobot customize .
4. Memodelkan data dengan spatial durbin model  (SDM)  dengan spatial dan time fixed  effect data  panel  dengan  2  bobot spasial.
5. Menghitung  dampak  langsung  dengan Spatial Durbin Model (SDM) data panel dengan spatial dan time fixed effect .
6. Menghitung  dampak  tidak  langsung dengan  Spatial  Durbin  Model  (SDM) data panel dengan spatial dan time fixed effect .
7. Menginterpretasikan model dan menarik kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  di Indonesia sejak lima tahun terakhir pada range 5-6 persen. Namun pada era pandemi covid-19 mengalami  peningkatan,  bersarkan  data  TPT hasil  Sakernas  Agustus  2020  sebesar  7,07 persen. Hal ini berarti dari 100 orang angkatan kerja, terdapat sekitar tujuh orang penganggur. TPT mengalami peningkatan yang cukup besar yaitu  sebesar  1,84  persen  poin  dibandingkan dengan Agustus 2019

## Sumber : BPS (Hasil Olahan)
Gambar  1  Pengangguran  Terbuka  di Indonesia Tahun 2017-2020
Berdasarkan  gambar  1,  variabel  lain mengalami  peningkatan  pada  tahun  2020 adalah persentase penduduk usia muda (15-24 tahun) yang sedang tidak sekolah, bekerja atau mengikuti pelatihan ( 1 X ) sebesar 24,28 persen dibandingkan tahun 2019 sebesar 21,77 persen. Proporsi  lapangan  kerja  informal  sektor  non pertanian  ( 2 X )mengalami  peningkatan  akibat covid-19,  tahun  2020  proporsinya  menjadi 48,57 persen dari tahun sebelumnya yang hanya 43,84  persen.  Selain  itu  upah  minimum provinsi  ( 4 X )tahun  2020  juga  mengalami peningkatan secara rata-rata provinsi
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
meningkat sebesar 8,82 persen atau menjadi Rp 2,67 juta.
Variabel lain yang megalami penurunan akibat  adanya  pandemi  Covid-19  yaitu pertumbuhan  ekonomi  ( 3 X )dan  perubahan nilai  investasi  ( 5 X ).  Pertumbuhan  ekonomi Indonesia  tahun  2020  mengalami  kontraksi akibat  pandemic  covid-19  menjadi  -2,07 persen. Perubahan Realisasi investasi penanaman  modal  juga  mengalami  penurunan menjadi 6,63 persen.
Dilihat  dari  penyebarannya,  Provinsi DKI Jakarta merupakan provinsi yang memberikan kontribusi pengangguran terbanyak  di  Indonesia.  Pada  tahun  2020 provinsi ini menyumbang jumlah pengangguran  sebesar  10,95  persen,  diikuti Banten  dan  Jawa  Barat  yang  masing-masing sebesar 10,64 persen dan 10,46 persen. Provinsi dengan  andil  terkecil  dalam  pengangguran adalah  Sulawesi  Barat  yaitu  sebesar  3,32 persen.
Gambar 2: Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)  menurut  provinsi  bulan  Agustus tahun 2020
Pada  Agustus  2020,  TPT  masing- masing kategori pendidikan mengalami peningkatan  seiring  dengan  naiknya  TPT nasional. TPT dari tamatan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) masih merupakan yang paling tinggi dibandingkan tamatan jenjang pendidikan lainnya, yaitu sebesar 13,55 persen. Sementara  TPT  yang  paling  rendah  adalah mereka dengan pendidikan Sekolah Dasar (SD) ke bawah, yaitu sebesar 3,61 persen. persentase penduduk usia muda (15-24 tahun) yang sedang tidak sekolah, bekerja atau mengikuti pelatihan
( 1 X )  yang  tertinggi  terdapat  di  provinsi  Jawa Barat.
Hubungan pengangguran dengan variabel  lain  dapat  dilihat  secara  visual  dari diagram  pencar  ( scatterplot ).  Berdasarkan diagram pencar ( scatterplot ) yang terlihat pada gambar 3, maka dapat diidentifikasi bahwa ada dua  variabel  yang  diduga  memiliki  pola hubungan positif terhadap pengangguran yaitu persentase  penduduk  usia  muda  (15-24  tahun) yang  sedang  tidak  sekolah,  bekerja  atau mengikuti pelatihan ( 1 X ) dan peningkatan upah minimum provinsi ( 4 X ). Tiga  variabel diduga memiliki  pola  hubungan  negatif  terhadap pengangguran  yaitu  proporsi  lapangan  kerja informal sektor non-pertanian ( 2 X ), . pertumbuhan ekonomi menurut provinsi ( 3 X ), dan  perubahan  realisasi  investasi  penanaman modal ( 5 X ).
Gambar  3:    Scatter  Plot  variabel  prediktor terhadap pengangguran
Sebelum melakukan estimasi parameter dengan  pendekatan  ekonometrika  spasial  data panel terlebih dahulu menguji adanya ketergantungan  wilayah  ( spatial  dependency ). Salah satu uji statistik untuk mengetahui spatial dependency adalah  dengan  menggunakan  Uji
Lagrange Multiplier (LM). Uji LM
menggunakan  bobot  spasial  ( W )  dalam perhitungannya. Oleh karena itu, terkait dengan tujuan  intepretasi  model  dan  perbandingan, penelitian  ini  menggunakan  dua  bobot  yaitu bobot W rook  contiguity dan  bobot W customize berdasarkan  migrasi  risen.  Dengan menggunakan W rook  contiguity ,  dapat disimpulkan bahwa adanya keterkaitan wilayah dalam  hal  pengangguran  dipengaruhi  oleh
30 20 10 60 45 30 20 0 -20 10,0 7,5 5,0 2,5 0,0 18 12 6 10,0 7,5 5,0 2,5 0,0 2000 1000 0 X1 Y X2 X3 X4 X5 Scatterplot of Y vs X1. X2. X3. X4. X5
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation and Knowledge
wilayah yang bersisian, sedangkan W customize menggambarkan bahwa pengangguran dipengaruhi oleh seluruh wilayah  asal  migran.  Hasil  uji dependency dapat dilihat pada tabel dibawah ini;
Berdasarkan hasil uji s patial dependency menunjukkan  adanya  interaksi spasial,  baik  menggunakan W rook  contiguity maupun W customize .  Secara  umum,  model yang disimpulkan dari uji LM (tabel 3) adalah model  spasial  lag  atau  model  spasial  error tergantung  pada  kondisi  pooled  OLS, spatial fixed  effect ,  dan spatial dan time  fixed  effect . Karena  signifikan  (nilai  P- value kurang  dari α=5  %)    uji spatial  dependency menunjukkan bahwa  tingkat  pengangguran  terbuka  suatu wilayah dipengaruhi oleh pengangguran wilayah lain.
Tabel 3: Hasil Uji Spatial Dependency
Uji Spatial Dependency Pooled OLS Spatial Fixed Effect Spatial dan Time Fixed Effect
Nil ai P- Val ue Nila i P- Val ue Nilai P- Value
W rook contiguity Uji LM Spatial lag
17,
829 0,00 0* 96,0 65 0,00 0 11,246 0,001 Uji LM Spatial error 30, 008 0,00 0* 98,7 18 0,00 0 12,695 0,000 W customize Uji LM Spatial lag 45, 103 0,00 0* 377, 250 0,00 0 20,778 0,000 Uji LM Spatial error 51, 439 0,00 0* 409, 621 0,00 0 20,296 0,000
Keterangan *: Signifikan pada α=5 %
Setelah membuktikan bahwa pengangguran terbuka  terdapat  hubungan  antar  wilayah,  langkah selanjutnya  melukan  estimasi  parameter  model spasial durbin.  Model spasial durbin, selain untuk melihat adanya spasial lag variabel dependen tetapi juga  variabel  independent  .Hasil  estimasi  model spasial durbin model dengan spasial fixed dan time effect menggunakan bobot rook contiguity adalah;
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
0,817 0, 213 * 0,115 * 0, 013 0, 029 *+0, 001 0, 00002 0, 072 0, 052 0, 009 0, 056 0, 0004
it i it it it it it it it it it i t it Y
X X X X X WX WX WX WX WX u  
= +
+
−
− − − + − + + + + + rook t W Y
(9)
Dari persamaan (9) menunjukkan bahwa terdapat 2 variabel yang signifikan mempengaruhi pengangguran  terbuka  (diberi  tanda  *)  yaitu persentase penduduk usia muda (15-24 tahun) yang sedang  tidak  sekolah,  bekerja  atau  mengikuti
pelatihan ( 1 X ) dan pertumbuhan ekonomi menurut provinsi  ( 3 X )  pada  signifikan  dengan 5%  = . Model  pada  persamaan  (9)  dapat  dintepretasikan bahwa  pengangguran  suatu  wilayah  dipengaruhi oleh  wilayah  yang  bersisian/berbatasan    sebesar 0,213  persen  dan  dipengaruhi  diperparah  dengan kondisi kondisi penduduk usia muda (15-24 tahun) yang sedang tidak sekolah, bekerja atau mengikuti pelatihan  sebesar  0,115  persen.  Selain  itu,  tingkat pengangguran  dalam  suatu  wilayah  dapat  berubah atau  berkurang  sesuai  kondisi  pertumbuhan ekonomi sebesar 0,029. Jika pertumbuhan ekonomi positif akan mengurangi tingkat pengangguran, jika pertumbuhan ekonomi negatif maka akan menambah tingkat pengangguran suatu wilayah.
Model  pengangguran  Indonesia  dengan spasial durbin model dengan spatial dan time fixed effect dengan  menggunakan  bobot customize adalah;
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6,722 0, 438 * 0,110 * 0,007 0,024 *+0,009 0,00002 0,052 0,179 * 0,006 0,055 0,000003 it custom i it it it it it it it it it i t it Y X X X X X WX WX WX WX WX u   = − + + − − − − + − + − + + + t W Y (10)
Dari persamaan (10) menunjukkan bahwa terdapat beberapa  variabel  yang  signifikan  mempengaruhi pengangguran suatu wilayah yaitu tingkat pengangguran  wilayah  lain,  persentase  penduduk usia muda (15-24 tahun) yang sedang tidak sekolah, bekerja  atau  mengikuti  pelatihan  ( 1 X )  dan pertumbuhan ekonomi ( 3 X ) dan proporsi lapangan kerja  informal  sektor  non-pertanian  wilayah  lain  (
2 X )  dengan  signifikansi 5%  = .  Model persamaan  (10)  dapat  diintepretasikan  bahwa pengangguran  suatu  wilayah  dipengaruhi  oleh pengangguran  wilayah  lain  yang  berasal  dari migrasi  risen  sebesar  0,438  persen,  diperparah dengan kondisi penduduk usia muda (15-24 tahun) yang sedang tidak sekolah, bekerja atau mengikuti pelatihan  sebesar  0,110  persen.  Selain  itu,  tingkat pengangguran  dalam  suatu  wilayah  dapat  berubah atau  berkurang  sesuai  kondisi  pertumbuhan ekonomi sebesar 0,024. Jika pertumbuhan ekonomi positif akan mengurangi tingkat pengangguran, jika pertumbuhan ekonomi negatif maka akan menambah  tingkat  pengangguran  suatu  wilayah. Selain itu, proporsi lapangan kerja informal sektor non-pertanian  wilayah  lain  ( 2 X )  daerah  lain mempengaruhi pengangguran dalam suatu wilayah sebesar 0,179 persen.
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
Berbeda dengan parameter hasil pemodelan,  dampak  spasial  dapat  dihitung menghasilkan seperti pada tabel 4.
Tabel  4.  Hasil  perhitungan  Dampak  spasial dengan  menggunakan  Bobot  Spasial  Rook Contiguity dan Bobot Spasial Customize
Dampak Spasial W rook W customize Coeffici ent t- prob Coeffici ent t- prob
Dampak Langsung ( Direct
Effect )
1 X 0,1098 0,001* 0,1110 0,001
* 2 X -0,0094 0,682 0,0001 0,996
3 X -0,0311 0,042* -0,0256 0,075
4 X 0,0058 0,793 0,0106 0,613
5 X 0,0000 0,981 0,0000 0,902 Dampak Tidak Langsung ( Indirect Effect )
1 X -0,0584 0,338 -0,0065 0,975 2 X 0,0600 0,141 0,3110 0,021 *
3 X -0,0203 0,493 -0,0243 0,833
4 X 0,0665 0,155 0,0972 0,680
5 X 0,0004 0,387 0,0000 0,986
Keterangan *: Signifikan pada α=5 % Dari  tabel  3  dapat  dijelaskan  bahwa dampak secara langsung Penduduk Usia Muda (15-24  Tahun)  Yang  Sedang  Tidak  Sekolah, Bekerja  Atau  Mengikuti  Pelatihan  ( 1 X )    pada pengangguran  sebesar  0,1098  persen  dan 0,1110  persen.    Pertumbuhan  Ekonomi  ( 3 X ) meberikan  dampak  langsung  sebesar  -0,0311 dan  -0,0256.  Dengan  menggunakan  bobot customize ,  Proporsi  Lapangan  Kerja  Informal Sektor  Non-Pertanian  wilayah  lain  ( 2 X ) memberikan dampak spillover yang signifikan kepada  pengangguran  wilayah  lain  sebesar 0,3111.

## PENUTUP Kesimpulan
Berdasarkan model pengangguran dengan spasial durbin  model pada kondisi spatial dan time  fixed  effect menunjukkan  variabel  yang bepengaruh signifikan (α=5%) pada pengangguran  Indonesia  adalah  pengangguran wilayah  lain,  persentase  penduduk  usia  muda (15-24  tahun)  yang  sedang  tidak  sekolah,
bekerja  atau  mengikuti  pelatihan  ( 1 X )  dan pertumbuhan ekonomi ( 3 X ).
Jika menggunakan  bobot customize maka  terdapat tambahan  yaitu  variabel  proporsi  lapangan kerja  informal  sektor  non-pertanian  wilayah lain  ( 2 X )  berpengaruh  signifikan  terhadap pengangguran.  Penggunaan  dua  bobot  spasial untuk perbandingan hasil estimasi menunjukkan secara umum memiliki kesamaan pola seperti tanda dan signifikansi variable.

## Pengakuan
Keberhasilan penyusunan penelitian ini, tidak lepas dari partisipasi berbagai pihak yang telah  banyak  membantu.  Oleh  karena  itu, dengan  segala  kerendahan  hati,  penulis mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada Kantor  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Republik Indonesia telah menyediakan data-data pendukung  di  website  BPS  sehingga  penulis mudah mengunduh. Penulis tak lupa mengucapkan terima kasih kepada Kepala BPS
Provinsi Sulawesi Barat yang selalu memotivasi untuk
mengembangkan kompetensi dalam penulisan karya ilmiah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alghofari,  F.  (2010). Analisis  Tingkat Pengangguran  di  Indonesia  Tahun  1980- 2007 . Skripsi, Jurusan Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan. Semarang:
Universitas Diponegoro.
[2] Anselin,  L.  (1988). Spatial  econometrics: Methods  and  models .  Dordrecht:  Kluwer Academic Publishers.
[3] Anselin,  L.,  &  Bera,  A.  (1998).  “Spatial dependence  in  linear  regression  models with an introduction to spatial econometrics”. In: Ullah A, Giles D (eds) Handbook  of  applied  economics  statistic, Marcel Dekker. New York. pp 237-289.
[4] Baltagi,  B.H.  (2005).  “ Econometrics Analysis of Panel Data” 3rd edition , John Wiley & Sons Ltd. Chichester. England. [5] Baltagi,B.H.,U.Blien & Wolf, K. (2010).“A  Dynamic  Spatial  Panel  Data Approach To The German Wage
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation and Knowledge
Curve”. Center  for  Policy  Research  – Syracuse University Working Paper .No.126. [6] BPS.  (2006). Statistik  Pengangguran Indonesia 2001-2006 . Badan Pusat
Statistik- Jakarta. Indonesia.
[7] ___.  (2010). Statistik  Pemuda    Indonesia 2010 .  Badan  Pusat  Statistik-Jakarta. Indonesia.
[8] ___.  (2015). Statistik  Migrasi    Indonesia 2015 .  Badan  Pusat  Statistik-Jakarta. Indonesia.
[9] ___.  (2020). Berita  Resmi  Statistik No.86/11/Th.  XXIII,  05  November  2020 .
Badan Pusat Statistik- Jakarta. Indonesia.
[10] Elhorst,  J.P.  (2010).  “Spatial  panel  data models”. In  Handbook  of  applied  spatial analysis, eds. M.M. Fischer and A. Getis ,
377-407, Berlin: Springer.
[11] _______.  (2012).  “Matlab  Software  for Spatial  Panels”. International  Regional Science Review DOI:10.1177/0160017612452429.
[12] LeSage,  J.P.  &  Pace,  R.K.  (2009). Introduction to spatial econometrics . Boca Raton.  US:  CRC  Press  Taylor  &  Francis Group
[13] Muchlisoh,  S.  (2008).  “Model  Regresi
Data Panel dengan Korelasi Spasial Error;
Studi  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi dan Inflasi Terhadap Kemiskinan Indonesia”.Tesis  S-2,Jurusan  Statistika. Surabaya: ITS
[14] Sukirno, S. (2008). Makroekonomi. Jakarta: Raja Grafindo Persada
[15] Subekti,  A.  (2011).  “ Dinamika  Inflasi Indonesia  Pada  Tataran  Provinsi ”.Tesis
Program  Studi  Ilmu  Ekonomi.  Bogor: Institut Pertanian Bogor [16] Kurniawan, Aditya Barry (2011). “ Analisis
Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah Minimum, dan Investasi  terhadap Jumlah Pengangguran di Kabupaten Gesik”. Jurnal Ilmiah . Universitas Brawijaya. Malang [17] Vega,  S.H.  &  Elhorst,  J.P.  (2013) .  “On spatial  econometric  models,  spillover
effect,  and  W”. Paper  presented  in PhD course  Spatial  Econometrics. April  15- 19, 2013 . Paris
[18] Wardhana,  D.  (2006).  “Pengangguran Struktural Di Indonesia : Keterangan Dari Analisis SVAR Dalam Kerangka
Hysteresis”. Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis,
Vol. 21 , (No. 4).