Content  from  this  work  may  be  used  under  the  terms  of  the  Creative  Commons  Attribution- ShareAlike 4.0 International. Any further distributionof this work must maintain attribution to the author(s)  and  the  title  of  the  work,  journal  citation  and  DOI.  Published  under  Department  of Economic Development, FEB Pattimura University. P-ISSN: 1978-3612, E-ISSN:  2775-3328

## Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Pertumbuhan Ekonomi dan Inflasi Terhadap Pengangguran Di Provinsi Maluku
Analysis of The Effect of Human Development Index, Economic Growth & Inflation On Unemployment In Maluku Province
Fibryano Saptenno 1* , Charen Kezia Maatoke 2
1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pattimura
*) Corresponding email: fibrysaptenno1403@gmail.com
Diterima: 04 Mei 2022 | Direvisi: 09 Mei 2022 | Disetujui: 11 Mei 2022 | Publikasi online: 12 Mei 2022

## ABSTRACT
This  study  aims to  determine  how the  influence  of  the  Human  Development  Index, Economic  Growth,  and Inflation  on  the  Unemployment  Rate  in  regencies/cities  in  Maluku  Province.  In  this  study,  the  high unemployment rate is a problem to be studied. This research uses quantitative descriptive research. The data used is secondary data from 2015 to 2020 in 11 districts/cities in Maluku Province. The independent variables in this study are the Human Development Index, Economic Growth and Inflation, while the dependent variable is the Unemployment Rate. The data in this study were analyzed using panel data regression. The results of this study  indicate  that  the  Human  Development  Index  variable  has  a  negative  and  significant  effect  on  the unemployment  rate,  the  Economic  Growth  variable  has  a  negative  and  insignificant  effect  on  the Unemployment Rate, and the Inflation variable has a negative and insignificant effect on the Unemployment Rate. Research results and conclusions and suggestions. Does not contain bibliography, references to tables or graphs.
Keyword: Unemployment Rate, IPMS, Economic Growth, Inflation

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Pertumbuhan Ekonomi,  dan  Inflasi  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  pada  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku.  Pada penelitian ini tingginya tingkat pengangguran menjadi masalah yang akan diteliti. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian deskriptif kuantitatif. Data yang digunakan adalah data sekunder mulai dari tahun 2015 sampai dengan  tahun  2020  pada  11  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku.  Variabel  independen  dalam  penelitian  ini adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Inflasi  sedangkan  untuk  variabel dependennya adalah Tingkat Pengangguran. Data dalam penelitian ini dianalisis dengan menggunakan regresi data  panel.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  Indeks  pembangunan  Manusia  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat pengangguran, variabel Pertumbuhan Ekonomi berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Tingkat Pengangguran, dan variabel Inflasi berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Tingkat Pengangguran.
Kata Kunci: Tingkat Pengangguran, IPM, Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi

## PENDAHULUAN
Pembangunan  ekonomi  merupakan  upaya  perubahan  struktural  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan produktivitas dan menciptakan kesempatan kerja yang pada akhirnya akan meningkatkan pendapatan penduduk.  Pembangunan  ekonomi  merupakan  proses  multidimensional  yang  melibatkan  bermacam- macam perubahan mendasar atas struktur sosial, sikap-sikap masyarakat dan institusi-institusi nasional disamping  tetap  mengejar  akselerasi  pertumbuhan  ekonomi,  penanganan  ketimpangan  wilayah, pengentasan kemiskinan serta penurunan tingkat pengangguran (Todaro, 2003).
Pengangguran  adalah  salah  satu  masalah  yang  hingga  kini  belum  juga  terpecahkan  bukan  hanya  di Indonesia tapi di sebagian besar Negara berkembang juga mengalami masalah tersebut. Banyak cara dan kebijakan yang di ambil pemerintah untuk mengatasi pengangguran namun belum ada solusi terbaik untuk  bisa  mengurangi  tingkat  Pertumbuhan  ekonomi  dan  kesejahteraan  pada  Negara  dapat  dilihat dalam beberapa indikator salah satu indikator tersebut adalah pengangguran. Memang untuk saat ini pengangguran  belum  dapat  dilepas-pisahkan  dari  negara-negara  berkembang  di  dunia  contohnya Indonesia. Permasalahan penganguran yang terjadi saat ini merupakan masalah yang sangat kompleks untuk  diteliti  sebab  permasalahan  pengangguran  memiliki  keterkaitan  dengan  beberapa  indikator ekonomi,  misalnya  indeks  pembangunan  manusia  (IPM),  pertumbuhan  ekonomi  dan  inflasi,  upah minimum pekerja (UMP) dan lain-lain (Marliana, 2022).
Tingginya jumlah orang yang menganggur disebabkan karena ketimpangan antara banyaknya angkatan kerja  dan  terciptanya  kesempatan  kerja.  Dengan  adanya  ketimpangan  tersebut  memberikan  dampak pada pergereseran tenaga kerja (migrasi) antar desa-kota atau secara sectoral. Kondisi ini terjadi sebagai akibat  dari  kurangnya  pemerintah  dalam  menyediakan  lapangan  pekerjaan  sebagai  dampak  dari meningkatnya  jumlah  penduduk  yang  ada  sehingga  tenaga  kerja  tidak  terserap  secara  penuh,  maka konsekuensinya  adalah  terciptanya  pengangguran  (Suhandi,  et  al.,  2020).  Tingkat  pengangguran  di Maluku tersaji pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Kab/Kota di Provinsi Maluku tahun 2017-2020 (Persen)
Kabupaten/Kota Tingkat Pengangguran Terbuka 2017 2018 2019 2020 Maluku Tenggara Barat 5,12 4,66 4,85 4,51 Maluku Tenggara 4,50 2,66 2,58 4.95 Maluku Tengah 9,58 7,18 7,76 7,93 Buru 3,45 2,65 2,81 6,28 Kep Aru 6,68 2,75 4,05 3,83 Seram Bagian Barat 7,02 7,29 5,40 5,47 Seram Bagian Timur 9,30 4,99 3,36 3,61 Maluku Barat Daya 9,72 5,45 3,75 3,60 Buru Selatan 4,63 2,92 2,38 2,31 Ambon 13,99 12,22 12,34 12,84 Tual 16,50 10,91 9,30 8,70
Sumber data : BPS provinsi Maluku, 2021
Berdasarkan  tabel  1  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Maluku menunjukkan  angka  yang  berfluktuasi  dari  masing-masing  Kabupaten/Kota. Pada  tahun  2017  angka pengangguran mencapai 16,50% dan berada pada Kota Ambon dan kemudian mengalami penurunan pada tahun 2020 yaitu 2,31% pada kabupaten Buru Selatan. Pertambahan jumlah usia angkatan kerja yang condong cepat dan ketersediaan lapangan pekerjaan yang selalu terlambat menimbulkan masalah pengangguran yang cukup serius dalam suatu daerah.
Di  daerah  Kabupaten/Kota  Provinsi  Maluku  naik  turunnya  angka  pengangguran  menjadi  tolak  ukur bahwa  perhatian  tidak  seharusnya  hanya  dipusatkan  pada  pertumbuhan  ekonomi  saja  namun  harus dengan  mempertimbangkan  angka  kemelaratan  yang  dihasilkan  dari  proses  pembangunan  tersebut. Angka  kemelaratan  berkaitan  dengan  pembangunan  manusia.  Dimana  untuk  mengukur  capaian pembangunan  manusia  digunakan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  Badan  Pusat  Statistik Indonesia (2016), menjelaskan bahwa indeks pembangunan manusia dibangun melalui pendekatan tiga dimensi dasar. Dimensi tersebut mencakup umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan, dan standar
hidup layak.
Tabel 2. Indeks Pembangunan Manusia Kab/Kota di Provinsi Maluku tahun 2017-2020 (persen)
Kabupaten/Kota 2017 2018 2019 2020 Maluku Tenggara Barat 61,64 62,39 62,86 62,86 Maluku Tenggara 64,94 65,53 65,85 66,20 Maluku Tengah 70,09 70,60 71,25 71,25 Buru 67,61 68,25 68,91 68,95 Kepulauan Aru 62,13 63,12 63,64 63,71 Seram Bagian Barat 64,34 65,14 65,49 65,62 Seram Bagian Timur 62,06 62,98 63,74 64,12 Maluku Barat Daya 60,16 60,64 61,55 61,90 Buru Selatan 62,75 63,62 64,42 64,69 Ambon 79,82 80,24 80,81 80,84 Tual 66,25 67,21 67,74 67,96 Maluku 68,19 68,87 69,45 69,49
Sumber data : BPS provinsi Maluku, 2021
Berdasarkan  pada  tabel  1.2  dapat  dilihat  bahwa  tiap  tahunnya  angka  Indeks  Pembangunan  Manusia menghadapi  kenaikan  tiap  tahun  pada  periode  2017-2020.  Angka  IPM  tertinggi  berada  pada  Kota Ambon pada tahun 2020 pada angka 80,84% dan yang paling terendah pada tahun 2017 pada kabupaten Maluku Barat Daya yaitu 58,64%. Pada tahun 2020 maluku menduduki peringkat ke 23 dari 34 provinsi di Maluku dengan angka IPM sebesar 69,49 naik sebesar 0.04%. Ini menunjukkan bahwa pemerintah harus terus berupaya untuk terus meningkatkan angka IPM demi kesejahteraan masyarakat.
Sementara jika menilik dari teori, maka pertumbuhan ekonomi dan pengangguran mempunyai hubungan yang  negatif.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa,  jika  pertumbuhan  ekonomi  meningkat,  maka  tingkat pengangguran akan menurun, begitu pula sebaliknya. Pertumbuhan ekonomi sendiri dapat terjadi akibat adanya peningkatan GDP sehingga akan mendorong penyerapan tenaga kerja di suatu daerah (Marlina, 2020).  Selanjutnya  di  tahun  2021,  penelitian  Soeharjoto  &  Oktavia  mengungkapkan  bahwa,  inflasi memiliki  pengaruh  yang  negatif  dan  signifikan  terhadap  pengangguran  di  Indonesia.  Demikian  pula dengan kajian Susanto, et al (2017) tentang pengaruh inflasi dan pendidikan terhadap pengangguran dan kemiskinan. Dimana temuan penelitiannya menunjukan jika inflasi berpengaruh langsung dan signfikan terhadap pengangguran di Kota Samarinda.

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif kuantitatif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel yaitu penggabungan time series selama 6 tahun dengan data tahunan yaitu dari tahun 2017-2020, data cross section yaitu delapan data kabupaten/kota di Provinsi Maluku.

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel yaitu penggabungan time series selama 6 tahun  dengan  data  tahunan  yaitu  dari  tahun  2017-2020,  data  cross  section  yaitu  delapan  data kabupaten/kota di Provinsi Maluku.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan teknik yang penting karena nantinya data yang telah dikumpulkan akan  diolah  dan  digunakan  untuk  memecahkan  masalah.  Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan dalam penelitian ini yaitu metode angket (kuesioner) yang dibagikan melalui link google form kepada konsumen  yang  telah  melakukan  pembelian  melalui  aplikasi  burger  king.  Menurut  (Muri,  2016) kuesioner  merupakan  suatu  rangkaian  pertanyaan  yang  berhubungan  dengan  topik  tertentu  yang diberikan kepada individu atau kelompok tertentu dengan tujuan memperoleh data. Dalam penelitian ini menggunakan jenis kuesioner tertutup. Menurut (Muri, 2016) kuesioner tertutup merupakan kuesioner yang alternatif jawabannya sudah disediakan terlebih dahulu oleh peneliti, sehingga responden hanya
memilih  jawaban yang telah  disediakan.  Dalam  kuesioner  tertutup  biasanya menggunakan  puas  atau tidak puas, sangat baik, baik, sedang, kurang, atau kurang sekali.

## Teknik Analisis Data
Model Regresi Data Panel dari penelitian ini dirumuskan sebagai berikut:
Yit = α + β X1it + β 2X β 3X3it+ e Dimana:
Y =  Pengangguran α =   Konstanta
X1     =   IPM X2 =   Pertumbuhan Ekonomi X3 =   Inflasi
β (1,2,3) =  Koefisien variabel independen
t =   Waktu
i =   Provinsi Maluku
e =   error term
Dalam regresi data panel ada beberapa metode yang dipakai untuk mengestimasikan model regresi yaitu Model Common Effect, Model Fixed Effect, dan Random Effect. Dan untuk menentukan model estimasi terbaik yang dapat digunakan maka dilakukan uji kesesuaian model dengan Chow Test, Haustmant Test Common effect Model (CEM) adalah pendekatan yang memberikan asumsi bahwa intersep dari semua objek  cross section sama,  atau  dengan  kata  lain  strategi  ini menyiratkan  bahwa  tidak  ada perbedaan antara individu sepanjang waktu (Gujarati, 2012). Fixed Effect model (FEM) adalah pendekatan yang dapat diasumsikan bahwa intersept antar individu tetapi koefisien (slope) dari variabel independen tetap sama antar individu ataupun antar waktu (Gujarati, 2012). Pada FEM setiap individu mempunyai nilai intersept  masing-masing. Random  Effect  Model  (REM)  akan  mengevaluasi  data  panel  yang  dimana variabel gangguan dapat menjadi terjalin seiring waktu dan juga antar individu. Model ini disebut juga dengan Error component Model (ECM) atau teknik Generalized last Square (GLS) (Basuki dan Yuliadi, 2015).

## Uji Spesifikasi
Uji spesifikasi model digunakan untuk memilih model yang akan digunakan. Ada dua jenis pengujian spesifikasi:  efek  tetap  (fixed  effect)  dan  efek  acak  (random  effect).  Uji  spesifikasi  bermaksud  untuk dapat mengidentifikasi model analisis data panel yang akan digunakan. Uji Chow dimungkinkan untuk memilih  antara  model  fixed  effect  dan  model  common  saat  menentukan  efek  mana  yang  akan diterapkan. Hipotesis yang digunakan dalam uji chow adalah sebagai berikut:
H0 : nilai prob cross section F > α (0,05), CEM
H1
: nilai prob cross section F < α (0,05), FEM

## Uji Hausman
Uji Hausman, Uji ini berusaha untuk menentukan apakah model fixed effect atau model random effect yang harus digunakan. Hipotesis dalam uji Hausmann sebagai berikut H0 : nilai prob Chi-Square > α (0,05) REM H1 : nilai prob Chi-Square < α (0,05) FEM
Untuk  menguji  hipotesa  maka  digunakan  uji  F,  uji  T.  Uji  F  dikenal  dengan  Uji  serentak  atau  uji Model/Uji  Anova,  yaitu  uji  untuk  melihat  bagaimanakah  pengaruh  semua variabel bebasnya  secara bersama-sama  terhadap  variabel  terikatnya.  Uji  ini  dilakukan  dengan  tingkat  kepercayaan  95%  atau tingkat kesalahan α = 0,05 atau 5%. Uji F ini nantinya akan menghasilkan dua pilihan sebagai berikut:
1. Jika  F  hitung  <  F  tabel  maka  H0  diterima,  H1  ditolak  yang berarti  variabel  X tidak  berpengaruh terhadap variabel Y secara simultan.
2. Jika F hitung > F tabel maka H0 ditolak, H1 diterima yang berarti variabel X berpengaruh terhadap variabel Y secara simultan.
Sementara Uji t dikenal dengan uji parsial, yaitu untuk menguji bagaimana pengaruh masing-masing variabel bebasnya secara sendiri-sendiri terhadap variabel terikatnya. Uji ini dilakukan dengan tingkat kepercayaan 95% atau tingkat kesalahan α = 0,05 atau 5%. Uji F ini nantinya akan menghasilkan dua pilihan sebagai berikut:
1. Jika T hitung < T tabel maka H0 diterima, H1 ditolak yang berarti variabel X tidak berpengaruh terhadap variabel Y secara simultan.
2. Jika T hitung > T tabel maka H0 ditolak, H1 diterima yang berarti variabel X berpengaruh terhadap variabel Y secara simultan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian ini,  hasil  dari  uji  R2 menunjukkan bahwa  variasi  variabel  dependen  yaitu  variabel Tingkat  Pengangguran  secara  simultan  dapat  dijelaskan  melalui  variabel  independen  yaitu  IPM, Pertumbuhan Ekonomi dan Inflasi sebesar 87.45% dan sisanya sebesar 12,55% dijelaskan oleh faktor- faktor lain diluar dari variabel yang diteliti. Hal ini terjadi dikarenakan dalam model penelitian ini hanya satu  variabel  yang  signifikan  terhadap  Tingkat  Pengangguran  yaitu  variabel  Indeks  Pembangunan Manusia.  Berdasarkan  pada  hasil  uji  F  yang  telah  ditunjukkan  pada  tabel fixed  effect  model ,  maka diketahui  nilai  F-statistik  sebesar  14.44571  dengan  nilai  signifikansi  0.000000  yang  berarti  <  0,05, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa variabel Independen yaitu IPM, Pertumbuhan Ekonomi, dan Inflasi  secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  Tingkat  Pengangguran.  Berikut  ini  adalah  hasil perhitungan common effect model, fixed effect model dan uji Chow secara berturut-turut.

## Common Effect Model
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 03/07/22   Time: 12:38 Sample: 2017 2020 Periods included: 4 Cross-sections included: 12 Total panel (unbalanced) observations: 44
Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C -21.56708 5.721350  -3.769579 0.0005 X1 0.406031 0.082567  4.917626 0.0000 X2 -0.004947 0.173574  -0.028499 0.9774 X3 0.296039 0.421229  0.702797 0.4863 R-squared 0.381497 Mean dependent var 6.299091 Adjusted R- squared 0.335110     S.D. dependent var 3.514096 S.E. of regression 2.865423 Akaike info criterion 5.029817 Sum squared resid 328.4259     Schwarz criterion 5.192016 Log likelihood  -106.6560 Hannan-Quinn criter. 5.089968 F-statistic 8.224107 Durbin-Watson stat 0.615911 Prob(F- statistic) 0.000221
Sumber data: Data diolah kembali, 2021

## Fixed Effect Model
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 03/07/22   Time: 12:34 Sample: 2017 2020 Periods included: 4 Cross-sections included: 12 Total panel (unbalanced) observations: 44
Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic
Prob. C 144.0687  29.36004  4.906967 0.0000
X1 -2.051009  0.436756  -4.696009 0.0001 X2 -0.234542  0.115379  -2.032801 0.0513 X3 -0.163480  0.246422  -0.663416 0.5123 Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared  0.874589     Mean dependent var 6.299091 Adjusted R-squared  0.814046     S.D. dependent var 3.514096 S.E. of regression  1.515362     Akaike info criterion 3.934111 Sum squared resid 66.59338     Schwarz criterion 4.542357 Log likelihood  -71.55044 Hannan-Quinn criter. 4.159678 F-statistic 14.44571     Durbin-Watson stat 1.737652 Prob(F- statistic)
0.000000
Sumber data: Data diolah kembali, 2021

## Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: FEM Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 10.365679 (11,29) 0.0000 Cross-section Chi-square 70.211062 11 0.0000
Cross-section fixed effects test equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 03/07/22   Time: 12:40 Sample: 2017 2020 Periods included: 4 Cross-sections included: 12 Total panel (unbalanced) observations: 44
Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. C -21.56708  5.721350  -3.769579 0.0005 X1 0.406031  0.082567  4.917626 0.0000 X2 -0.004947  0.173574  -0.028499 0.9774 X3 0.296039  0.421229  0.702797 0.4863 R-squared 0.381497     Mean dependent var 6.299091 Adjusted R- squared 0.335110     S.D. dependent var 3.514096 S.E. of regression 2.865423     Akaike info criterion 5.029817 Sum squared resid 328.4259     Schwarz criterion 5.192016 Log likelihood -106.6560     Hannan-Quinn criter. 5.089968 F-statistic 8.224107     Durbin-Watson stat 0.615911 Prob(F- statistic) 0.000221
Sumber data: Data diolah kembali, 2021
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, maka berikut ini merupakan hasil pengujian secara parsial yang dijelaskan sebagai berikut:

## Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Pengangguran
Berdasarkan  pada  hasil  pengujian  hipotesis  menunjukkan  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  pengangguran.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  probabilitas sebesar  0.0001  <  0,05,  dengan  nilai  koefisien  sebesar  -2.051009.  Hal  ini  berarti  bila  indeks pembangunan  manusia  meningkat  maka tingkat  pengangguran  akan  menurun.  Hal  ini  sesuai  dengan yang telah dijelaskan oleh Todaro (2000) bahwa melalui peningkatan kualitas SDM yang diperlihatkan dengan  pengetahuan  dan  ketrampilan  seseorang  sehingga  dapat  menjadi  pendorong  peningkatan produktivitas kerjanya. Peningkatan produktivitas maka dapat berpengaruh pada kesempatan kerja yaitu bila terjadi peningkatan produktivitas maka akan terjadi penurunan biaya produksi per unit barang. Jika harga barang turun maka otomatis permintaan barang akan naik. Hal ini yang akan menjadi pendorong bagi pengusaha untuk menambah tenaga kerja, maka penyerapan tenaga kerja akan semakin banyak hal ini kan berpengaruh pada turunnya angka pengangguran.
Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  oleh  Dwi  Mahroji,  Iin  Nurkhasanah  (2019)  dengan  judul  Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Pengangguran di Provinsi Banten dan penelitian oleh M  Ayub  (2018)  dengan  judul  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pengangguran  dan  Kemisikinan Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  yang  dimana  dalam  penelitian  mereka  yaitu  indeks pembangunan manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat pengangguran.

## Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Pengangguran
Berdasarkan pada hasil analisis data diatas nilai probabilitas sebesar -0.003600 dengan nilai koefisien sebesar  0.9768  yang  berarti  bahwa  variabel  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  negatif  dan  tidak signifikan  terhadap  pengangguran.  Artinya  ketika  pertumbuhan  ekonomi  meningkat  maka  angka pengangguran  akan  turun  begitu  juga  sebaliknya.  Hasil  estimasi  tersebut  cocok  dengan  hipotesis penelitian yang menyatakan bahwa variabel pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap  tingkat  pengangguran.  Sesuai  dengan  Hukum  Okun  (Mankiw,  2006),  pada  teori  ini menyatakan  bahwa  ada  hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  pengangguran.  Hukum  Okun menyatakan bahwa bahwa penurunan tingkat pengangguran sebesar 1% setiap adanya kenaikan PDR riil mendekati 2%. Apabila terjadi peningkatan output nasional/daerah dalam hal ini yaitu pertumbuhan ekonomi maka dapat menyebabkan permintaan tenaga kerja naik dan pengangguran akan turun.
Hal  ini  sejalan  dengan  temuan  oleh  Artriyani Syahnur  Tirta  (2013)  dengan  judul  Analisis  Pengaruh Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi dan Investasi Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Tengah dan penelitian oleh Muhammad Nurcholis (2014) dengan judul Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi,  Upah  Minimum  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  di Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2008-2014  yang  mengatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  memiliki hubungan negatif dan signifikan terhadap tingkat pengangguran. Untuk itu penulis berpendapat bahwa, Berdasarkan  hasil  regresi  data  panel  dengan  pendekatan  Fixed  Effect  Model  (FEM)  menunjukkan bahwa Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh signifikan dengan arah yang negatif terhadap tingkat pengangguran.

## Pengaruh Inflasi terhadap Tingkat Pengangguran
Berdasarkan  pada  hasil  uji  hipotesis  menunjukkan  bahwa  inflasi  berpengaruh  negatif  dan  tidak signifikan. Hal ini dapat dilihat melalui nilai probabilitas sebesar 0.5123 dengan nilai koefisien sebesar -0.163480. Ketika inflasi meningkat sebesar 1% maka akan menurun tingkat pengangguran di Maluku sebesar  00.16%.  Secara  teori  hal  ini  pernah  dijelaksan  oleh  AW  Philips  tahun  1958  tentang  hukum Philips.  Di  dalam  teori  oleh  Philips  dijelaskan  bahwa  adanya  hubungan  negatif  antara  inflasi  dan pengangguran.  Ketika  salah  satu  variabel  tersebut  meningkat  maka  variabel  variabel  lainnya  akan menurun.
Inflasi adalah masalah yang harus segera di atasi, hingga saat ini salah satu kebijakan yang dapat diambil adalah dengan menaikan suku bunga bank. Kebijakan ini memang dapat menurunkan inflasi dengan menarik jumlah uang yang beredar, namun dengan naiknya suku bunga bank akan menaikan suku bunga pinjaman, hal ini akan mempersulit pengusaha untuk mencari modal usaha. Semakin tinggi permintaan agregat  maka  akan  semakin  tinggi  kesempatan  kerja  yang  diciptakan  maka  secara  tidak  langsung pengangguran akan menurun. Tingkat inflasi yang tinggi terbukti dapat menyerap tenaga kerja dan juga mampu mengurangi pengangguran. Namun di sisi lain inflasi juga merupakan masalah ekonomi jadi hal
ini tidak dapat digunakan sebagai dasar kebijakan untuk dapat mengatasi pengangguran.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Mutiara Shifa (2017) dengan judul Analisis Pengaruh Tingkat Inflasi Terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Medan, dan penelitian oleh Yehosua (2019) dengan judul Pengaruh Inflasi dan Suku Bunga terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Manado. Dan dari hasil penelitian tersebut menunjukan bahwa variabel inflasi berpengaruh negatif.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  penelitian  dan  analisis  yang telah  dijelaskan  sebelumnya maka  dapat  disimpulkan bahwa, Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh negatif terhadap Tingkat Pengangguran di Provinsi Maluku. Temuan tersebut dimaknai bahwa semakin tinggi Indeks Pembangunan Manusia maka Tingkat Pengangguran  juga  akan  menurun  pada  Kab/Kota  di  Provinsi  Maluku.  Sedangkan,  pertumbuhan Ekonomi  berpengaruh  negatif  terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Provinsi  Maluku.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  ketika  Pertumbuhan  ekonomi  meningkat  maka  akan  sejalan  dengan  turunnya Tingkat  Pengangguran  pada  Kab/Kota  di  Provinsi  Maluku.  Selanjutnya,  inflasi  berpengaruh  negatif terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Provinsi  Maluku.  Hasil  yang  telah  diperoleh  dimaknai  bahwa semakin tinggi tingkat inflasi maka akan menurunkan angka pengangguran. Hal ini dikarenakan bila angka inflasi tinggi maka akan terjadi penyerapan tenaga kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Aisyahturridho.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah  Minimum  dan  Indeks Pembangunan  Manusia  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Sumatera  Utara.  Samudra Ekonomika.
Basri,  H.  (2019).  Analisis  Pengaruh  UMP,  Inflasi,  IPM  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap Pengangguran di Provinsi Jambi. Jurnal Development .
Boediono. (1998). Ekonomi Monoter. Edisi 3. Yogyakarta: BPFE. Bramantyo, D. (2006). Prinsip-prinsip Ekonomi Makro. Jakarta: PPM.
Firdhania,  R.,  &  Muslihatinningsih,  F.  (2017).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran di Kabupaten Jember. e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akutansi.
Fitriani,  S.  (2021).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Ketimpangan  Pendapatan,  Pengangguran  dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Kemiskinan di Provinsi Sumatera Barat.
Gujarati, N. D. (2012). Dasar-dasar Ekonometrika (Terjemahan). Jakarta: Edisi 5 Penerbit Salemba. Ibrahim, Z. (2013). Pengantar Ekonomi Makro. Banten: Kopsyah Baraka.
Lamatenggo, O. F. (2019). Pengaruh Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Pengangguran di Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisensi.
Lina Marliana. (2022). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Pertumbuhan Ekonomi dan Upah Minimum terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia. Ekonomi: Jurnal ekonomi dan Bisnis, Vol 6 (1). http://ekonomis.unbari.ac.id/index.php/ojsekonomis/article/view/490/233. Lumbantoruan, E. P. (2015). Analisis Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi-Provinsi di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Keuangan.
Mahroji,  D.,  &  Nurkhasanah,  I.  (April  2019).  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap Tingkat Pengangguran di Provinsi Banten. Jurnal Ekonomi-Qu Vol.9 No.1.
Michael, T. P. (2000). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Jakarta: Erlangga.
Muhammad,  N.  (2014).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah  Minimum  dan  Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Pengangguran di Provinsi Jawa Timur Tahun 2008- 2014. Jurnal Ekonomi Pembangunan.
Murni, A. (2006). Ekonomika Makro. Bandung: Refika Aditama.
Novlin,  S.,  &  Marhaeni.  (2013).  Analisis  Beberapa  Faktor  yang  Berpengaruh  Terhadap  Jumlah Pengangguran Kab/Kota di Provinsi Bali. E-journal EP Unud.
Poyoh,  A.,  Kapantow,  G.  H.,  &  Mandei,  J.  R.  (2017).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran di Provinsi Sulawesi Utara. AGRI-SOSIOEKONOMI.
Sadono, S. (2003). Pengantar Teori Mikro Ekonomi. Jakarta: PT. Salemba Jakarta.
................. (2011). Teori Pengantar Makro Ekonomi. Jakarta: Rajawali Pers.
Saputri, A. (2019). Pengaruh Jumlah Penduduk, Pertumbuhan Ekonomi dan Upah Minimum Terhadap Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Dalam  Perspektif  Ekonomi  Islam  (Studi  Kasus  di  Provinsi Lampung).
Setiawan,  J.,  Saleh,  M.,  &  Yuliati,  L.  (2017).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran di Provinsi Jawa Timur Tahun 2009-2015. Journal Ekuilibrium.
Shafira, V. A. (2020). Analisis Pengaruh UMP, Perumbuhan Ekonomi dan Inflasi Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Kota Manado. Jurnal EMBA.
Shifa, M. (2017). Analisis Pengaruh Tingkat Inflasi Terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Medan.
Soeharjoto  and  Oktavia,  M.  R.  2021,  Pengaruh  Inflasi,  Indeks  Pembangunan  Manusia  ,  dan  Upah Minimum Provinsi Terhadap Pengangguran di Indonesia, 5(2), 94–102.
Silaban,  P.  S.  (2020).  Analisis  Pengaruh  PDRB  dan  Inflasi  Terhadap  Pengangguran  Terbuka  di Sumatera Utara. Jurnal Ilmiah Ekonomi Global Masa Kini.
Simanjuntak,  T.  (2001).  Analisis  Potensi  Pendapatan  Asli  Daerah,  Bunga  Rampai  Manajemen Keuangan Daerah. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Suhandi,  Hendra  Wijayanto,  & Samsul  Olde.  (2020). Dinamika  Permasalahan  Ketenagakerjaan  Dan Pengangguran Di Indonesia. Jurnal Bina
Bangsa
Ekonomika , 13 (1), 85-94. https://doi.org/10.46306/jbbe.v13i1.33
Sukirno, S. (2004). Makro Ekonomi Teori Pengantar. Jakarta: Raja Grafindo. -------------. (2004). Makro Ekonomi Teori Pengantar eds 3. Jakarta: Raja Grafindo. -------------. (2008). Teori Pengantar Makro Ekonomi. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Susanto  Edison,  Eny  Rochaida  &  Yanna  Ulfah.  (2017).  Pengaruh  inflasi  dan  pendidikan  terhadap pengangguran dan kemiskinan. Inovasi, Vol 13 (1).
https://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/INOVASI/article/view/2435/245
Suswandi, E., Hanim, A., & Kasanah, Y. T. (2018). Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2009-2014. e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi Volume V (1) : 21-25 .
Todaro P. Michael. 2000. Pembangunan Ekonomi Dunia Ketiga Jilid I, Jakarta Penerbit : Erlangga --------. 2003. Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Edisi Kedelapan. Jakarta: Erlangga. Tirta,  A.  S.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Inflasi,  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Investasi  Terhadap Pengangguran di Provinsi Jawa Tengah.
Wardiansyah, M., Yulmardi, & Bahri, Z. (2016). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran. Jurnal Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan.
Widodo, T. (2006). Perencanaan Pembangunan Aplikasi Komputer (Era Otonomi Daerah). Yogyakarta: Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Yehosua,  S.  A.  (2019).  Pengaruh  Inflasi  dan  Suku  Bunga  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi Volume 19 No. 01.
Yudhiarso,  S.  T.  (2015).  Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Pengangguran  di Kabupaten Jombang THaun 2004-2013. Repository Unej.