## ANALISIS TINGKAT PENGANGGURAN DENGAN MENGGUNAKAN DATA PANEL PADA KABUPATEN / KOTA DI PROVINSI BANTEN
Adi Wibowo Noof Fikri* Email: adi.noor@dsn.ubharajaya.ac.id Ilmu Manajemen/Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Bhayangkara Jakarta Raya Jl. Harsono RM No.67, RT.7/RW.4, Ragunan, Pasar Minggu, Jakarta Selatan DKI Jakarta

## Tanti Novianti
Email: tantinovianti@apps.ipb.ac.id Ilmu Ekonomi/Fakultas Ekonomi dan Manajemen/Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Dramaga Bogor, Jl. Raya Dramaga, Jawa Barat

## Choiroel Woestho
Email: choiroel@dsn.ubharajaya.ac.id Ilmu Manajemen/Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Bhayangkara Jakarta Raya Jl. Harsono RM No.67, RT.7/RW.4, Ragunan, Pasar Minggu, Jakarta Selatan DKI Jakarta

## ABSTRAK
Tingginya  angka  pengangguran  dapat  menjadi  salah  satu  indikator  dalam  mengukur  tingkat  keberhasilan pertumbuhan  ekonomi.  Hal  yang  bisa  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  pada  suatu  wilayah  diantaranya tingkat  upah  dan  nilai  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB).  Penelitian  ini  mengkaji  bagaimana  dampak tingkat upah dan PDRB terhadap tingkat pengangguran dengan menggunakan data panel. Data  yang dihimpun merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) berupa tingkat pengangguran, tingkat upah  dan  PDRB  antara  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2021  pada  8  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Banten. Dengan  menggunakan  model  pembobotan cross  section  weight, diketahui  terdapat  pengaruh  signifikan  secara serentak  antara  tingkat  upah,  PDRB  terhadap  tingkat  pengangguran.  Sementara  dengan  menggunakan  model yang  sama  untuk  pengujian  parsial  terdapat  pengaruh  signifikan  secara  parsial  antara  tingkat  upah  terhadap tingkat pengangguran dan PDRB terhadap tingkat pengangguran.
Kata Kunci: Tingkat Pengangguran, Tingkat Upah, PDRB, Data Panel

## ABSTRACT
The high unemployment rate can be an indicator in measuring the success rate of economic growth. Things that can affect the unemployment rate in a region include the level of wages and the value of gross domestic regional product (GDRP). This study examines how the impact of the wage rate and GDRP on the unemployment rate by using panel data. The data collected is secondary data obtained from the Central Statistics Agency (BPS) in the form  of  unemployment  rates,  wage  rates  and  GDRP  between  2017  and  2021  in  8  Regencies/Cities  in  Banten Province.  By  using  the  cross  section  weighting  model,  it  is  known  that  there  is  a  significant  effect simultaneously between the wage rate, GDRP on the unemployment rate. Meanwhile, by using the same model for  partial  testing,  there  is  a  partial  significant  effect  between  the  wage  rate  on  the  unemployment  rate  and GDRP on the unemployment rate.
Keywords: Unemployment Rate, Wage Rate, GDRP, Panel Data

## PENDAHULUAN
Pengangguran  dan  pertumbuhan  ekonomi  berhubungan  erat  karena  penduduk  yang bekerja berkontribusi dalam menghasilkan produk barang dan jasa sedangkan pengangguran tidak  memberikan  kontribusi.  Sehingga  dengan  adanya    pertumbuhan  ekonomi  yang berkualitas mampu mereduksi jumlah pengangguran dan menyelesaikan masalah kemiskinan (Syaifullah, 2018).
Besarnya  angka  pengangguran  menjadi  salah  satu  indikator  dalam  mengukur keberhasilan  pertumbuhan  ekonomi.  Selain  itu  angka  pengangguran  juga  dapat  digunakan untuk  mengukur  tingkat  kesejahteraan  suatu  daerah.  Sehingga  pertumbuhan  ekonomi  yang positif  akan  berdampak  positif  pada  masalah  ketenagakerjaan,  begitupun  sebaliknya, pertumbuhan negatif akan menyebabkan pengangguran (Puspadjuita, 2017).
Tingkat  pengangguran  yang  terlampau  tinggi,  tentu  akan  berdampak  buruk  terhadap perekonomian pada suatu wilayah. Tingginya jumlah pengangguran tentu akan menyebabkan masyarakat  tidak  dapat  memaksimalkan  tingkat  kesejahteraan  yang  pada  akhirnya  terjadi penurunan produktivitas yang berimbas terhadap pendapatan masyarakat (Romhadhoni et al., 2019).
Salah  satu  faktor  yang  menentukan  tingkat  pengangguran  pada  suatu  wilayah  ada tingkat  upah.  Upah  minimum  yang  merupakan  balas  jasa  yang  diberikan  kepada  karyawan untuk  pekerjaan  maupun  jasa  yang  telah  dilakukan  sebagaimana  telah  ditentukan  dengan persetujuan  melalui  undang  –  undang  atas  dasar  perjanjian  kerja  antara  pengusaha  dan pekerja.  Pemerintah  Indonesia  setiap  tahun  mengeluarkan  kebijakan  untuk  kenaikan  upah minimum regional yang menguntungkan bagi pekerja agar mampu meningkatkan taraf hidup mereka (Santoso & Kristiyanto, 2021).
Faktor lainnya adalah produk domestik regional bruto (PDRB), yaitu. nilai tambah yang diberikan oleh semua unit ekonomi di suatu wilayah atau nilai total dari produk dan jasa akhir yang  disediakan  oleh  semua  unit  ekonomi  di  suatu  wilayah.  Semakin  besar  pertumbuhan ekonomi  suatu  wilayah,  maka  semakin  baik  pula  kinerja  perekonomian  wilayah  tersebut. Pertumbuhan  ekonomi  daerah  ditandai  dengan  laju  pertumbuhan  PDRB  atas  dasar  harga konstan  (Woestho et al., 2021).
Pada gambar 1, dijelaskan bahwa keseimbangan tenaga kerja yang merupakan interaksi permintaan  dan  penawaran  tenaga  kerja  telah  menciptakan  keseimbangan  di  pasar  tenaga kerja.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  titik  W0  ekuilibrium  pasar  tenaga  kerja  tercapai  ketika
penawaran tenaga kerja individu sama dengan permintaan tenaga kerja perusahaan. Poin L0 menunjukkan bahwa pekerjaan penuh atau kesempatan kerja atau penyerapan penuh angkatan kerja  masuk  akal  pada  tingkat  upah  ekuilibrium:  Dalam  hal  ini,  semua  pekerja  yang menginginkan pekerjaan mendapatkan pekerjaan, atau dalam hal ini tidak ada pengangguran, kecuali sukarela. pengangguran   (Siregar & Sukwika, 2007).
Gambar 1. Keseimbangan Pasar Tenaga Kerja
Arthur  Okun  mengembangkan  teori  yang  dikenal  dengan  Hukum  Okun  yang mempelajari  hubungan  antara  tingkat  pengangguran  dan  PDB,  sedangkan  dalam  skala  yang lebih  kecil  disebut  sebagai  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB),  yang  merupakan singkatan  dari  Pertumbuhan  Pendapatan  Daerah.  Menurut  hukum  Okun,  untuk  setiap penurunan  2  persen  PDB,  tingkat  pengangguran  meningkat  sekitar  1  persen  relatif  terhadap PDB  potensial,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  pengangguran  berhubungan negatif dengan pertumbuhan PDB.  (Knotek, 2007).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Prasanti  et  al.,  2015)  dalam  menilai  Persentase penduduk  berumur  15  tahun  ke  atas  yang  bekerja  berdasarkan  pendidikan  tertinggi  yang ditamatkan  adalah  SMA/SMK,  angka  partisipasi  kasar  SMA,  rasio  ketergantungan,  PDRB dan  upah  minimum  Kabupaten/Kota  terhadap  tingkat  pengangguran  sepanjang  tahun  2008 sampai  dengan  tahun  2013  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Hasil  yang  diperoleh  dengan menggunakan  data  panel  model  pembobotan cross  section  weight, bahwa  semua  variable tersebut  mempunyai  pengaruh  secara  serentak  terhadap  tingkat  pengangguran  dan mempunyai  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  81,65%,  artinya  persentase  penduduk berumur  15  tahun  ke  atas  yang  bekerja  berdasarkan  pendidikan  tertinggi  yang  ditamatkan adalah  SMA/SMK,  rasio  ketergantungan,  PDRB  dan  APK  SMA  dapat  menjelaskan
variabilitas tingkat pengangguran terbuka di Jawa Tengah sebesar 81,65% sedangkan sisanya 18,35% dijelaskan oleh variabel lain yang belum masuk ke dalam model.
Sementara  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Andhykha  et  al.,  2018),  menganalisis produk  domestik  regional  bruto  (PDRB),  tingkat  kemiskinan  dan  indeks  pembangunan manusia  (IPM)  kemiskinan  di  35  negara  bagian/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  dari  tahun 2011 hingga 2015. Kajian ini menggunakan data sekunder dengan data trans-sectional  yang terdiri dari 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah dan data time series yaitu tahun 2011- 2015.  Alat  analisis  yang  digunakan  untuk  mengestimasi  model  regresi  data  panel  adalah Fixed  Effects  Model (FEM)  atau  disebut  juga Least  Squares  Dummy  Variable .  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel  pertumbuhan  PDRB  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan.  IPM  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap tingkat  kemiskinan.  Sementara  itu,  tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Berdasarkan penelitian tersebut, pemerintah didorong untuk  melakukan  koordinasi  kebijakan  dengan  instansi  terkait  untuk  meningkatkan  kualitas pendidikan dan mengoptimalkan pelayanan kesehatan.
Tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah untuk menguji bagaimana tingkat upah, produk  domestic  regional  bruto  (PDRB)  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  dengan menggunakan data panel di Provinsi Banten.

## METODE PENELITIAN

## Sumber dan Jenis Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder.  Data  sekunder merupakan  data  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  yang  merupakan penggabungan dari data deret waktu ( time series ) dari tahun 2017 hingga tahun 2021 dan data deret  waktu  ( cross  section )  sebanyak  8  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Banten  yang menghasilkan 40 observasi. Persamaan data panel dari penelitian ini, dapat dituliskan sebagai berikut :
TP it = α + β 1 TU it + β 2 PDRB it + ε it
Keterangan :
TP =  Tingkat pengangguran Kabupaten/Kota di Provinsi Banten TU
=  Tingkat upah Kabupaten/Kota di Provinsi Banten
PDRB  =  Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten/Kota di Provinsi Banten α =  Intersep β 1 , β 2 =  Koefisien regresi variable bebas ε it =  Komponen error di waktu t untuk unit cross section i
i =  1, 2, …., 8 (data cross section Kabupaten/Kota di Provinsi Banten) t
=  1, 2, …., 5 (data time series , tahun 2017 – 2021)

## Regresi Data Panel
Untuk  melakukan  estimasi  model  regresi  dengan  data  panel,  terdapat  tiga  pendekatan yang digunakan, yaitu model Common Effect , model Fixed Effect , dan model Random Effect (Prasanti et al., 2015).

## Model Common Effect
Model common  effect adalah  metode  paling  sederhana  untuk  memperkirakan  model regresi  untuk  data  panel.  Pendekatan  ini  mengabaikan  heterogenitas  antara  unit cross- sectional dan  waktu.  Perilaku  data  diasumsikan  sama  antara  unit cross-sectional dalam periode waktu yang berbeda. Saat memperkirakan model efek gabungan, ini dapat dilakukan dengan menggunakan kuadrat  terkecil biasa  (OLS).   (Greene, 2018). Model Common Effect dapat dinyatakan sebagai berikut:
y it = α + x it β + ε it ; i = 1, 2, ….,N ; t = 1, 2, ….,T

## Model Fixed Effect
Menurut  Gujarati  (2003),  salah  satu  cara  untuk  memperhitungkan  heterogenitas unit- section dalam model regresi data panel adalah dengan membiarkan nilai yang berbeda untuk setiap unit-section , tetapi tetap mengasumsikan kemiringan konstan.  (Gujarati, 2014). Model Fixed Effect dapat dinyatakan sebagai berikut: cut-off
yit = α + xitβ + εit ; i = 1, 2, ….,N ; t = 1, 2, ….,T
Terdapat  dua  pendekatan  untuk  model Fixed  Effect ,  yaitu  model Fixed  Effect within group (WG)  dengan  mengeliminasi  efek  unit cross  section dan  model Fixed  Effect least square dummy variable (LSDV) dengan penggunaan variabel dummy (Gujarati, 2014).

## Model Random Effect
Pendekatan Random Effect Model (REM) menyatakan bahwa dalam unit cross section ada perbedaan dalam nilai intersep. Dengan catatan bahwa setiap intersep merupakan variable acak dengan nilai mean α 0 . Akibatnya nilai intersep ditulis α i = α 0 + ε i , dimana ε i merupakan error  random  yang  mempunyai  mean  nol  dan  varian .  Model Random  Effect dapat dinyatakan sebagai berikut (Gujarati, 2014) :
yit = α + xitβ + εit ; i = 1, 2, ….,N ; t = 1, 2, ….,T
Dengan  wit  =  εi  +  u it ,  εi  adalah  komponen cross  section  error ,  dan  u it merupakan tingkat kesalahan atas kombinasi data time series serta cross section . Estimasi model Random Effect dilakukan dengan metode Generalized Least Square (GLS).

## Uji Spesifikasi Model
Sebelum  dilakukan  estimasi,  terlebih  dahulu  perlu  diuji  spesifikasi  model  sehingga dapat  diketahui  model  mana  yang  dapat  digunakan.  Ada  dua  uji  spesifikasi  model  dalam model regresi data panel, yaitu : Uji Chow dan Uji Haussman (Irwansyah et al., 2021).

## Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk memilih antara model Common Effect dengan model Fixed Effect . Hipotesis adalah sebagai berikut (Greene, 2018) :
H 0 : α 1 = α 2 = . . . = α N = α (model Common Effect )
H 1 :  sekurang  –  kurangnya  ada  satu  αi  ≠  α.  Dengan  i  =  1,  2,  .  .  ,  N  (model Fixed Effect )
Statistic uji Chow dinyatakan dalam persamaan berikut :
Dengan,
SSE CEM = Sum square error model Common Effect SSE FEM = sum square error model Fixed Effect
N =  Banyaknya unit cross section T =  Banyaknya unit time series
k
=  Banyaknya parameter yang diestimasi
Dengan tingkat signifikansi sebesar α, maka dapat diambil keputusan dengan menolak H 0 jika F ≥ F (N-1;NT-N-k; α).

## Uji Haussman
Uji  Haussman  dapat  dilakukan  setelah  ada  hasil  dari  uji  Chow,  sehingga  model  yang sesuai  dalam  Uji  ini  adalah  model Fixed  Effect .  Uji  Haussman  dilakukan  untuk  memilih model  estimasi  terbaik  antara  model Fixed  Effect atau  model Random  Effect .  Hipotesisnya sebagai berikut  (Greene, 2018) :
H 0 : Corr(X it ,U it ) = 0 (model Random Effect )
H 1 : Corr(X it ,U it ) ≠ 0 (model Fixed Effect )
Statistic uji Haussman dinyatakan dalam persamaan berikut :
Dengan  taraf  signifikansi  sebesar  α,  maka  diambil  keputusan  menolak  H 0 jika  W  ≥ dengan k adalah banyaknya variable independent.

## Uji Asumsi
Uji  asumsi  digunakan  untuk  analisis  meliputi  uji  normalitas,  uji  multikolinieritas  dan uji heteroskedastisitas (Andhykha et al., 2018).

## Uji Normalitas
Merupakan  uji  residual  yang  secara  formal  dapat  dideteksi  dari  metode  yang dikembangkan oleh Jarque-Bera dengan hipotesis sebagai berikut (Gujarati, 2014):
H 0 : Residual berdistribusi nomal
H 1 : Residual tidak berdistribusi nomal Statistik uji Jarque-Bera adalah sebagai berikut :
Dengan Sk adalah skewness dan K adalah kurtosis . Dengan tingkat signifikansi sebesar α, maka diambil keputusan menolak H0 jik JB ≥ .

## Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas  menunjukkan  hubungan  linier  antara  variable  independent  dalam suatu  model  regresi.  Cara  untuk  mendeteksi  ada  atau  tidak  multikolinieritas  yaitu  dengan menghitung nilai Variance Inflaton Factors (VIF) dengan rumus (Gujarati, 2014) :
Dengan merupakan  nilai  koefisien  determinasi  regresi auxiliary antara  variable independent  ke-j  dengan  variable  independent  sisanya  (k  –  1).  Jika  nilai  VIF  >  10,  maka secara signifikan dapat disimpulkan terdapat multikolinieritas.

## Uji Heteroskedastisitas
Pengujian Asumsi Homoskedastisitas Antar Unit Cross section
Pengujian  heterokedastisitas  pada  regresi  panel  dapat  dilakukan  dengan  uji Langrage Multiplier (LM). Hipotesisnya sebagai berikut (Verbeek, 2017) :
H 0 :
(tidak terjadi heterkoskedastisitas)
H 1 : sekurang – kurangnya ada satu
, dengan i = 1, 2, … , N (terjadi heteroskedastisitas)
Statistik uji LM dapat dihitung berdasarkan formula sebagai berikut :
Dengan :
N =  Banyaknya unit cross section
T =  Banyaknya unit time series
=  Varian residual persamaan unit cross section ke-i
=  Varian residual persamaan sistem
Dengan  taraf  signifikansi  sebesar  α,  maka  diambil  keputusan  menolak  H0  jika  LM  ≥ yang  berarti  terjadi  heteroskedastisitas  pada  struktur  varians  –  covarians  residual, dimana prosedur koreksi yang digunakan adalah cross section weights.

## Pengujian Asumsi Korelasi Antar Unit Cross section
Jika  uji  heteroskedastisitas  menyimpulkan  bahwa  terdapat  heteroskedastisitas  pada residual  varians-kovarians,  maka  dilakukan  uji  korelasi  antar  penampang  individu  dengan hipotesis sebagai berikut (Verbeek, 2017) :
H 0 : Terjadi heteroskedastisitas tanpa ada korelasi antar unit cross section .
H 1 : Terjadi heteroskedastisitas dan ada korelasi antar unit cross section Statistik  uji Lagrange  Multiplier untuk  mengetahui  adanya  korelasi  antar  unit cross section adalah :
Dengan  r ij adalah  koefisien  korelasi  residual  unit cross  section ke-i  dengan  unit cross section ke-j  dan  R  adalah  matriks  korelasi  residual  berukuran  N×N.  Jika  λLM  ≥ ,  maka  diambil  keputusan  menolak  H 0 yang  berarti  struktur  varian-kovarians residual  bersifat  heteroskedastik  dan  ada  korelasi  antar  unit cross  section .  Prosedur  koreksi yang digunakan adalah cross section SUR ( Seemingly Uncorrelated Regression ).

## Uji  Signifikansi Parameter

## Uji Serentak
Uji  serentak  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  ada  pengaruh  semua  variable independent terhadap variable dependen dengan hipotesis sebagai berikut (Greene, 2018) :
H 0 : β1 = β2 = … = βk = 0
H 1 : sekurang – kurangya ada satu βj ≠ 0, dengan j = 1, 2, …, k Statistik uji dinyatakan dalam persamaan berikut :
Dengan tingkat signifikansi sebesar α, maka dapat diambil keputusan dengan menolak H 0 jika F ≥ F (N+k-1;NT-N-k; α) .

## Uji Parsial
Uji parsial digunakan untuk mengetahui variable independent yang berpengaruh secara signifikan  secara  individu  terhadap  variable  dependennya,  dengan  hipotesis  sebagai  berikut (Greene, 2018):
H 0 : βj = 0
H 1 : βj ≠ 0 dengan j = 1, 2, …, k Statistik uji dinyatakan dalam persamaan berikut :
Dengan tingkat signifikansi sebesar α, maka dapat diambil keputusan dengan menolak H 0 jika |t| ≥ t (NT-k; α/2)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Uji Spesifikasi Model

## Uji Chow
Uji  Chow  digunakan  untuk  memilih  model  antara Common  Effect atau Fixed  Effect . Diketahui dari table … berikut nilai  F = 11,837 dan F (7;30;5%) =  2,334.  Karena  F  ≥  F (7;30;5%) (11,837 ≥ 2,334) sehingga menolak H0, yang berarti model yang diestimasi yang paling tepat adalah Fixed Effect .
Tabel 1. Output Uji Chow

## Sumber : data diolah
Selain  dari  uji  statistik  F,  dapat  dilihat  nilai  dari  Prob. Cross-section  F ,  jika  nilainya kurang dari α = 0,05 (Prob. Cross-Section  F <  0,05)  maka  model  yang  dipilih  adalah Fixed Effect .

## Uji Hausman
Jika  melihat  hasil  uji  Chow,  model  yang  dapat  digunakan  adalah  model Fixed  Effect . Namun  hal  ini  perlu  dilakukan  pengujian  Hausman  sehingga  bisa  dipastikan  kesesuaian model antara Fixed Effect atau Random Effect . Pada uji Hausman diketahui nilai W = 9,247 pada  table  …  dan
,  karena  nilai  W  ≥ (9,247  ≥  5,991)  sehingga menolak H 0 , yang berarti model yang paling tepat untuk estimasi adalah model Fixed Effect .

## Tabel 2. Output Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 9.247682 2 0.0098 Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. X1 1.364698 0.382718 0.106410 0.0026 X2 -2.607622 -0.098588 0.681169 0.0024 Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 11/18/22   Time: 09:57 Sample: 2017 2021 Periods included: 5 Cross-sections included: 8 Total panel (balanced) observations: 40
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 29.05238 12.01117 2.418780 0.0218 X1 1.364698 0.395648 3.449269 0.0017 X2 -2.607622 0.836762 -3.116324 0.0040 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Root MSE 0.111512     R-squared 0.747665 Mean dependent var -2.421235     Adjusted R-squared 0.671965 S.D. dependent var 0.224819     S.E. of regression 0.128764 Akaike info criterion -1.049360     Sum squared resid 0.497401 Schwarz criterion -0.627140     Log likelihood 30.98721 Hannan-Quinn criter. -0.896699     F-statistic 9.876623 Durbin-Watson stat 1.570225     Prob(F-statistic) 0.000001

## Sumber : data diolah
Selain  dari  uji  statistik  F,  dapat  dilihat  nilai  dari  Prob. Cross-section  random ,  jika nilainya kurang dari α = 0,05 (Prob. Cross-Section random < 0,05) maka model yang dipilih adalah Fixed Effect .
Uji Asumsi

## Uji Normalitas
Pengujian  asumsi  normalitas  residual  dapat  dilakukan  dengan  uji  Jarque-Bera. Diketahui  nilai  JB  =  5,402  dan
,  karena  nilai  JB  ≥ (5,402  <  5,991) sehingga menolak H 0 , yang berarti residual berdistribusi normal.

## Uji Multikolinieritas
Untuk  mengetahui  ada  tidaknya  multikolinieritas  antar  variabel  independen  dapat menggunakan nilai VIF. Jika nilai VIF > 10 maka dapat disimpulkan terjadi multikolinieritas pada variabel independen. Dari hasil yang diperoleh, didapatkan nilai VIF sebesar 2,505 (VIF < 10) sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa tidak terdapat gejala multikolinieritas antara variabel independen.

## Uji Heteroskedastisitas

## Pengujian Asumsi Homoskedastisitas Antar Unit Cross section
Suatu  pengujian  heterokedastisitas  terhadap  struktur  varians-kovarians  residual  dapat dilakukan  dengan  pengujian  Lagrange  Multiplier  (LM).  Diketahui  nilai  LM  =  16,033  dan = 14,067, karena LM ≥ (16,033 ≥ 14,067) sehingga menolak H 0 , yang berarti terjadi heteroskedastisitas pada residual antar unit cross section .

## Pengujian Asumsi Korelasi Antar Unit Cross section
Jika  terjadi  gejala  heteroskedastisitas  terhadap  residual  antar  unit cross  section ,  maka berikutnya  yang  dapat  dilakukan  adalah  melakukan  pengujian  asumsi  korelasi  antar  unit cross section . Diketahui nilai λLM = 42,027 dan =  41,337, karena λLM ≥
(42,027  ≥  41,337)  sehingga  menerima  H 0 ,  yang  berarti  terjadi  heteroskedastisitas  pada residual tanpa ada korelasi antar unit cross section .
Untuk mengatasi  masalah  heteroskedastisitas tersebut,  maka model Fixed Effect dapat diestimasi dengan pembobotan Cross section Weight

## Uji  Signifikansi Parameter
Uji  signifikansi  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  penjelas  terhadap variabel  respon.  Uji  signifikansi  pada  data  tingkat  pengangguran  dilakukan  setelah menggunakan pembobotan Cross section Weight .

## Uji Serentak
Uji  serentak  atau  uji  F  merupakan  pengujian  untuk  melihat  pengaruh  variable  tingkat upah,  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  secara  bersama  terhadap  tingkat pengangguran.  Hasil  yang  diperoleh,  diketahui  nilai  F hitung =  13,779  dengan  prob  (F  – Statistic) sebesar 0,0000. Sementara nilai F tabel = F (9;30;5%) adalah 2,211, yang berarti F hitung ≥ F tabel (13,779  ≥  2,211)  dengan  prob  (F  –  Statistic)  <  taraf  signifikansi  α  (0,000  <  0,05) sehingga diputuskan untuk menolak H 0 .

## Uji Parsial
Uji  parsial  atau  uji  t  merupakan  pengujian  untuk  mengetahui  pengaruh  variable independent  secara  individu  terhadap  variable  dependennya.  Atau  dalam  hal  ini  pengaruh tingkat upah terhadap tingkat pengangguran dan PDRB terhadap tingkat pengangguran.
Tabel 3. Uji Parsial Data
Dependent Variable: Y Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 11/22/22   Time: 21:07 Sample: 2017 2021 Periods included: 5 Cross-sections included: 8 Total panel (balanced) observations: 40 Linear estimation after one-step weighting matrix Cross-section SUR (PCSE) standard errors & covariance (d.f. corrected)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 23.87869 5.286386 4.517017 0.0001 X1 1.163282 0.081521 14.26976 0.0000 X2 -2.196255 0.317564 -6.915943 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics Root MSE 0.109680     R-squared 0.805219 Mean dependent var -3.884418     Adjusted R-squared 0.746785 S.D. dependent var 1.820450     S.E. of regression 0.126648 Sum squared resid 0.481192     F-statistic 13.77992 Durbin-Watson stat 2.244963     Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.745384     Mean dependent var -2.421235 Sum squared resid 0.501897     Durbin-Watson stat 1.669264 Sumber : data diolah
Dari  tabel  3,  diketahui  nilai  |t hitung |  untuk  X1  atau  tingkat  upah  sebesar  14,269  dan |t hitung | untuk X2 atau produk domestik regional bruto (PDRB) sebesar -6,915. Jika nilai t tabel = t (38;0,025) adalah  2,024,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  untuk  menolak  H 0, atau  ada  pengaruh antara  tingkat  upah  terhadap  tingkat  kemiskinan  serta  PDRB  terhadap  tingkat  kemiskinan. Selain itu nilai Prob. P-value kurang dari taraf signifikan α (0,05).

## Model Akhir Regresi Data Panel
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, diperoleh model akhir regresi data panel untuk  tingkat  pengangguran  pada  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Banten  yaitu  model Fixed Effect dengan pembobotan cross section weight sebagai berikut :

## Dengan
=  Penduga tingkat pengangguran Kabupaten / Kota ke-i tahun ke-t =  Intersep
=  Tingkat upah Kabupaten / Kota ke-i tahun ke-t
=  PDRB Kabupaten / Kota ke-i tahun ke-t
Tabel 4. Estimasi intersep Kabupaten/Kota Provinsi Banten
Indeks (i)  Wilayah 1. Provinsi Banten 23,878 2. Pandeglang -1,613 3. Lebak -1,484 4. Tangerang 1,573
5. Serang 0,465 6. Kota Tangerang 1,574 7. Kota Cilegon 1,035 8. Kota Serang -1,620 9. Kota Tangerang Selatan  0,070
Sumber : data diolah
Berdasarkan model tersebut, diketahui nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 80,52%, artinya tingkat pengangguran berdasarkan tingkat upah dan PDRB di Provinsi Banten dapat dijelaskan  variabilitasnya  sebesar  80,52%  sementara  19,48%  dijelaskan  oleh  variable  lain yang tidak dimasukkan ke dalam model.
Dengan  asumsi  jika  PDRB  konstan,  jika  tingkat  upah  meningkat  1%  maka  akan menaikkan  tingkat  pengangguran  sebesar  1,163%  dan  sebaliknya.  Sementara  jika diasumsikan  tingkat  upah  konstan,  jika  PDRB  mengalami  kenaikan  1  triliun  rupiah  maka akan menurunkan tingkat pengangguran 2,196%, dan sebaliknya.

## Pembahasan
Dari pengujian spesifikasi model, baik pengujian Chow dan pengujian Hausman maka model  yang  baik  untuk  digunakan  model Fixed  Effect .  Sementara  untuk  pengujian  asumsi yaitu  pengujian  normalitas,  data  yang  digunakan  berdistribusi  normal.  Sementara  pengujian multikolinieritas,  tidak  terjadi  gejala  multikolinieritas.  Hanya  saja  dari  pengujian heterokedastisitas  baik  pengujian  homoskedastisitas  antar  unit cross  section serta  korelasi antar  unit cross  section ,  terdapat  gejala  heterokedastisitas  sehingga  model fixed  effect harus diestimasi dengan pembobotan Cross Section Weight.
Uji  signifikansi  parameter  yang  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  variable  penjelas serta variable respon, dapat dijelaskan sebagai berikut :

## Pengujian Serentak
Hasil pengujian serentak atau Uji  –  F  a menjelaskan bahwa  variable tingkat  upah dan PDRB mempunyai pengaruh secara serentak terhadap tingkat pengangguran.

## Pengujian Parsial
Dari pengujian parsial atau uji – t, dari hasil yang diperoleh maka :

## Pengaruh Tingkat Upah terhadap Tingkat Pengangguran
Dari pengujian parsial antara variable tingkat upah secara parsial mempunyai pengaruh positif  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran,  sehingga  hipotesis  pertama  (H1)  menolak
H 0. Sesuai dengan teori  yang dikemukakan oleh  (Blanchard, 2021), bahwa jika tingkat upah mengalami  kenaikan  maka  dapat  menyebabkan  tingkat  pengangguran  tinggi.  Ketika  tingkat upah  (upah  minimum)  mengalami  kenaikan,  maka  akan  berdampak  kepada  kemampuan perusahaan  dalam  membayar  upah  tersebut.  Apabila  perusahaan  tidak  mampu  untuk mengalokasikan  anggaran  atas  kenaikan  upah  tersebut,  maka  perusahaan  harus  memilih untuk  melakukan  pemutusan  hubungan  kerja,  hal  inilah  yang  berdampak  kepada  kenaikan tingkat pengangguran di suatu wilayah.

## Pengaruh Produk Domestik Bruto terhadap Tingkat Pengangguran
Dari  pengujian  parsial  antara  variable  PDRB  secara  parsial  mempunyai  pengaruh positif signifikan terhadap tingkat pengangguran, sehingga hipotesis kedua (H2) menolak H 0 . Sesuai  dengan  teori  (Blanchard,  2021),  Ketika  PDRB  mengalami  penurunan  maka berdampak  kepada  tingkat  pengangguran  pada  suatu  wilayah.  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian oleh (Prasanti et al., 2015) dimana PDRB mempunyai pengaruh positif signifikan terhadap  tingkat  pengangguran.  Salah  satu  komponen  dalam  perhitungan  PDRB  yaitu konsumsi  rumah  tangga,  ketika  rumah  tangga  lebih  sedikit  dalam  membelanjakan  uangnya maka  berdampak  kepada  penurunan  pendapatan  perusahaan  sehingga  perusahaan  tidak mampu untuk membayar upah / gaji tenaga kerjanya. Jika hal ini terjadi secara berkelanjutan maka  akan  terjadi  pemutusan  hubungan  kerja  yang  berdampak  kepada  meningkatnya pengangguran.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  kesimpulan  yang  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa :
1. Faktor  penentu  tingkat  upah  di  Kabupaten/Kota  pada  Provinsi  Banten  adalah tingkat  upah  dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  dengan  nilai  R2 sebesar 80,52%.
2. Setiap Kabupaten/Kota pada data tingkat  pengangguran di  Provinsi  Banten antara tahun  2017  hingga  tahun  2021  mempunyai  heterogenitas  tersendiri  yang ditunjukkan dari uji spesifikasi model, dimana model yang tepat digunakan adalah Fixed Effect dengan pembobotan cross section weight.
3. Pada model Fixed Effect , asumsi dari homoskedastisitas tidak terpenuhi, sehingga model Fixed  Effect dengan  pembobotan cross  section weight  tepat  digunakan
untuk  melakukan  analisis  faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat pengangguran di Kabupaten/Kota Provinsi Banten.
Dari kesimpulan tersebut, maka saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut :
1. Perlunya  peran  pemerintah  daerah  dalam  mendorong  investasi  yang  mampu menjanjikan  lapangan  pekerjaan  baru,  terutama  investasi  kepada  sektor  –  sektor yang potensial untuk terus dikembangkan.
2. Pembangunan  infrastruktur  sehingga  dapat  memperluas  akses  kepada  daerah  – daerah  terpencil  yang  mempunyai  potensi  untuk  dikembangkan  sehingga  dapat meningkatkan lapangan pekerjaan.
3. Memberikan  insentif  kepada  dunia  industri  terutama  kepada  sektor  usaha  mikro, kecil dan menengah sehingga dapat mengembangkan kapasitas produksi.
4. Adanya  keikutsertaan  industri  serta  dunia  pendidikan  dalam  meningkatkan  akses pendidikan  serta  keterampilan  bagi  masyarakat  sehingga  dapat  meningkatkan kemampuan masyarakat di pasar kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Andhykha, R., Handayani, H. R., & Woyanti, N. (2018). Analisis Pengaruh PDRB, Tingkat Pengangguran,  dan  IPM  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah.
Media Ekonomi Dan Manajemen , 33 (2), 113–123. https://doi.org/10.24856/mem.v33i2.671
Blanchard, O. (2021). Macroeconomics (8th Editio). Pearson.
Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th Editio). Pearson.
Gujarati, D. (2014). Econometrics by Example (5th Editio). Palgrave Macmillan.
Irwansyah, M., Ruliana, R., & Aidid, M. K. (2021). Analisis Regresi Balanced Panel dengan Komponen  Galat  Dua  Arah  pada  Kasus  Melek  Huruf  Masyarakat  di  Provinsi  NTB. VARIANSI:  Journal  of  Statistics  and  Its  Application  on  Teaching  and  Research , 3 (1), 10. https://doi.org/10.35580/variansiunm14644
Knotek,  E.  (2007).  How  useful  is  Okun’s  law? Economic  Review , 92 (Q  IV),  73–103. https://econpapers.repec.org/RePEc:fip:fedker:y:2007:i:qiv:p:73-103:n:v.92no.4
Prasanti, T. A., Wuryandari, T., & Rusgiyono, A. (2015). Aplikasi Regresi Data Panel Untuk Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Tengah. Jurnal
Gaussian , 4 (3), 687–696.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/article/view/9549
Puspadjuita, E. A. R. (2017). Factors that Influence the Rate of Unemployment in Indonesia.
International Journal
of Economics and Finance , 10 (1), 140. https://doi.org/10.5539/ijef.v10n1p140
Romhadhoni,  P.,  Faizah,  D.  Z.,  &  Afifah,  N.  (2019).  Pengaruh  Produk  Domestik  Regional
Bruto  (PDRB)  Daerah  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Tingkat  Pengangguran Terbuka  di  Provinsi  DKI  Jakarta. Jurnal  Matematika  Integratif , 14 (2),  113. https://doi.org/10.24198/jmi.v14.n2.19262.113-120
Santoso, I. H., & Kristiyanto, S. (2021). the Effect of Inflation and Wages on Unemployment in East Java Province. International Journal of Economics and Finance Studies , 13 (2), 65–81. https://doi.org/10.34109/ijefs.20212004
Siregar,  H.,  &  Sukwika,  T.  (2007).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  pasar  tenaga kerja dan implikasi kebijakannya terhadap sektor pertanian di kabupaten Bogor. SOCA: Socioeconomics of Agriculture and Agribusiness , 7 (2), 1–22. https://ojs.unud.ac.id/index.php/soca/article/view/4216/3199
Syaifullah, M. H. (2018). Permodelan Spasial Kemiskinan dengan Infrastruktur dan Kondisi Sosial Di Kecamatan Tajinan. http://repository.ub.ac.id/162942/
Verbeek, M. (2017). A Guide To Modern Econometrics (5th Edtiti). Wiley & Sons.
Woestho,  C.,  Milda  Handayani,  &  Fikri,  A.  W.  N.  (2021).  Kluster  Tanaman  Pangan Unggulan  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal  Kajian  Ilmiah , 21 (1),  55–68. https://doi.org/10.31599/jki.v21i1.303