## Gorontalo

## Development Review

## Vol. 5  No. 2  Oktober 2022
P-ISSN: 2614-5170, E-ISSN: 2615-1375

## Tinjauan Kebijakan Pemerintah Tentang Total
Tingkat Pengangguran di Jawa Timur 2001-2021: Pendekatan Model Koreksi Kesalahan Bukti Vektor Government Policy Overview of the Total Unemployment Rate in East Java 2001-2021: Evidence Vector Error Correction Model Approach
Sahril Kamal 1 , Lutfi Asnan Qodri 2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya, Indonesia 1,2. email: sahrilkamal@student.ub.ac.id Disubmit: 21 April 2022; Direvisi; 17 September 2022; Dipublish; 2 Oktober 2022

## Abstract
This article aims to provide a summary of local governments' strategies as well as  long-  and  short-term  perspectives  on  the  effects  of  East  Java  Province's population  growth  rate  and  Human  Development  Index  on  unemployment. This  article's  technique  involves  analyzing  the  impact  of  the  dependent variable  on  the  independent  variable  using  parametric  quantitative methodologies. In order to see both the short- and long-term consequences, an analysis  of  the  Vector  Error  Correction  Model  is  employed  as  the  analytical model.  The  findings  indicate  that  the  Human  Development  Index  and population growth rate have a short-term negative impact on unemployment in  the  province  of  East  Java.  In  contrast,  population  growth  in  East  Java Province has a beneficial effect on the rise in unemployment when considered over the long term. The Millennial Job Center and other programs are a long- term answer to the problem of unemployment in the province of East Java.
Keywords : Government Policy; Unemployment Rate; Vector Error Correction Model; East Java

## Abstrak
Tujuan artikel ini yaitu memberikan gambaran kebijakan yang dikeluarkan oleh pemerintah daerah serta pandangan secara jangka panjang dan jangka pendek  terhadap  dua  faktor  laju  pertumbuhan  penduduk  dan  Indeks Pembangunan Manusia terhadap pengangguran yang ada di Provinsi Jawa Timur.  Metodologi  yang  digunakan  dalam  artikel  ini  yaitu  menggunakan metode kuantitatif parametrik berupa analisis pengaruh variabel dependen terhadap  variabel  independen.  Model  analisis  yang  digunakan  berupa analisis  Vector  Error  Correction  Model  dengan  tujuan  untuk  melihat pengaruh  secara  janga  pendek  maupun  jangka  panjang.  Hasil  penelitian menunjukan  secara  jangka  pendek  tingkat  pertumbuhan  penduduk  dan Indeks  Pembangunan  Manusia  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap pengangguran yang ada di provinsi Jawa Timur. Namun berbeda jika dilihat secara  jangka  panjang,  pertumbuhan  penduduk  memberikan  dampak positif  terhadap  pertambahan  pengangguran  yang  ada  di  Provinsi  Jawa Timur.  Tentunya  berbagai  kebijakan  seperti  halnya  Millenial  Job  Center merupakan  solusi  secara  jangka  panjang  bagi  upaya  penurunan  angka pengangguran yang ada di Provinsi Jawa Timur.
Kata kunci : Kebijakan Pemerintah; Tingkat Pengangguran; Vector Error Correction Model ; Jawa Timur

## 1. LATAR BELAKANG
Dalam  rentang  waktu  sepuluh  tahun  terakhir,  Indonesia  dalam fenomena dimana terjadi sebuah  pergeseran sosial yaitu berupa surplus generasi muda produktif sebagaimana ditunjukkan oleh Survei Penduduk tahun 2000 (Shibuya et al., 2020) Hal ini disebut dengan bonus demografi. Selaras  dengan  data  yang  dikeluarkan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Republik  Indonesia,  disebutkan  bahwa  pada  rentang  usia  15  tahun penduduk hampir tidak mengalami peningkatan yang signifikan. Tercatat penduduk usia 15 tahun sebanyak 60 juta dari tahun 1970 hingga 1980 sampai  hingga  akhir  tahun  2000an  hanya  63-65  juta  (Berghammer  & Adserà,  2022).Di  sisi  lain,  penduduk  dengan  usia  15-16  tahun  pada 1970an lebih kurang 63 sampai  dengan 65 juta manusia dan mengalami pertumbuhan pesat sampai pada angka 133-135 juta orang ketika akhir tahun 2000an. Jumlah ini meningkat 100%  dalam tiga dekade. Selain itu, rasio kesenjangan yang dilihat dari rasio usia anak-anak dan penduduk yang  tua  usia  kerja  (15-64  tahun)  mengalami  penurunan  yang  cukup signifikan, dari 85-90 per 100 tahun pada tahun 1970 berubah dikisaran 54 -55 per 100 tahun pada tahun 2000 (BPS, 2020).
Sensus  penduduk  edisi  2010  juga  menyampaikan  hasil  yang  positif. Jumlah  penduduk  yang  berusia  produktif  15  sampai  64  tahun  pada periode  2010  sampai  sekitar  66%  total  dari  keseluruhan  penduduk  157 juta  orang.  Tenaga  kerja  pada  golongan  usia  muda  15sampai  24  tahun sekitar 26,8% ataupun mencapai enam puluh empat juta orang. Jumlah penduduk berusia yang kerja bertambah seiring dengan ketergantungan, seratus penduduk berusia produktif turut ikut menanggung 51 penduduk tidak produktif (15 tahun ke bawah dan 64 tahun ke atas). Hal ini dapat diartikan  bahwa  mereka  yang  tidak  berproduksi  atau  berusia  tidak produktif  tercakup  dalam  usia  produktif.  Dapat  disimpulkan  bahwa terdapat lebih banyak pendapatan generasi saat ini yang bisa dialokasikan untuk hal lain seperti tabungan investasi, tabungan, atau kebutuhan yang lain,  ini bisa dikatakan sebagai keuntungan ekonomi.
Pada tahun 2020, generasi yang memiliki persentase secara kuantitas terbesar dibandingkan generasi pendahulunya adalah Generasi Y/Milenial (Nurrohmah et al., 2021). Generasi milenial merupakan sekelompok orang dengan  usia  24  hingga  37  tahun,  bisa  juga  disebut  mereka  yang  lahir sekitar  tahun  1983  hingga  1995.  Dengan  33,75  persen,  generasi  Y (milenial) bahkan mengungguli generasi Z yang memiliki persentase sekitar 29,23 persen. Oleh karena itu menjadi hal yang lumrah ketika  generasi milenial  justru  akan  mengambil  alih  berbagai  posisi  generasi  Z  yaitu sebagai generasi pendahulunya dalam beberapa tahun ke depan.
Namun,  jika  dilihat  jauh  lebih  mendalam,  menjadi  pekerja  di  era milenial bukanlah sesuatu hal yang mudah. Meskipun generasi milenial dinilai memiliki banyak kelebihan yang jauh lebih unik jika dibandingkan dengan  generasi  sebelumnya,  mereka  masih  memiliki  kesulitan  dalam bekerja. Seperti halnya dikarenakan sebuah kebiasaan berupa perubahan cara dunia bekerja berkat internet, orang sekarang bekerja dengan konsep kerja baru. Di Paris, misalnya, ada lebih dari 500.000 kesempatan kerja yang hilang akibat kehadiran teknologi informasi pada tahun 2011 (Peprah et  al.,  2020).  Namun  diwaktu  yang  bersamaan,  lahir  1,2  juta  lapangan kerja  baru  yang  berbeda  dari  sebelumnya.  Konsep  karya  yang  awalnya terdengar  asing  kini  berubah  menjadi  sebuah  konsep  yang  berdasarkan
pemikiran berorientasi digital dan cenderung terdengar semakin familiar dikalangan masyarakat.
Generasi milenial juga dianggap memiliki kebiasaan sebagai generasi yang tidak cukup nyaman untuk bekerja dalam waktu lama  di satu tempat yang  sama,  namun  cenderung  berganti-ganti  tempat  sesuai  dengan keinginan  serta  kenyamanan lingkungan  kerjanya  (Budiati  et  al.,  2018). Bagi  generasi  milenial,  keseimbangan  antara  kehidupan  dan  pekerjaan menjadi  salah  satu  pertimbangan  utama  dalam  menentukan  pekerjaan, sehingga pekerjaan yang mereka minati cenderung menjadi pekerjaan yang cenderung  dapat  dikatakan  fleksibel  dan  tidak  mengikat.  Namun,  tidak semua  milenial  mendapatkan  pekerjaan  yang  cocok  bahkan  menjadi pengangguran. Hal ini yang menjadi sebuah tantangan bagi setiap daerah khususnya  di  Provinsi  Jawa  Timur  dalam  memanfaatkan  kondisi  bonus demografi  dengan  berbagai  regulasi  yang  dapat  ditentukan  untuk mengurangi tingkat pengangguran yang ada.
Gambar 1. Tingkat Pengangguran (TPT di Indonesia menurut generasi dan tempat tinggal)
Sumber: Kementerian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak, 2018
Tingkat  pengangguran  generasi  millennial  pada  tahun  2017  sebesar 9,84  persen.  Bisa  dikatakan  satu  dari  sepuluh  generasi  milennial menganggur.  Jika  dibandingkan  dengan  generasi  lainnya,  dalam  hal  ini generasi  millennial  memiliki  tingkat  pengangguran  tertinggi.  Generasi milenial memiliki ciri-ciri yang sering berpindah-pindah tempat kerja. Hal ini disebabkan keinginan generasi milenial untuk memiliki keseimbangan antara  kehidupan  dan  pekerjaan  sehingga  pekerjaan  yang  diharapkan cenderung lebih fleksibel dan tidak mengikat.
11.48
7.75
9.84 2.32 1.03 0.95 9.84 1.72 1.59 0 2 4 6 8 10 12 14 Urban Rural Total Y Generation X Generation Baby Boom + Veteran Generation 4.364.52 5.06 5 8.51 7.72 6.796.42 5.08 4.25 5.33 4.094.34.194.474.21 4 3.993.92 5.845.74 0 2 4 6 8 10 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 m ill ion
Jika  dibandingkan  dengan  tingginya  pertumbuhan  pengangguran  di Provinsi  Jawa  Timur,  secara  umum  kondisinya  fluktuatif.  Hal  ini disebabkan  kondisi  sosial  ekonomi  yang  cenderung  berubah  setiap tahunnya.  Tingkat  bonus  demografi  akan  menjadi  tantangan  di  tengah tingkat pengangguran yang terus meningkat. Berdasarkan gambar di atas, tingkat pengangguran paling signifikan terjadi pada tahun 2004, 2010, dan 2019.  Sekitar  5  juta  orang  menganggur  pada  2019-2020.  Terjadinya pandemi  Covid-19  berdampak  signifikan  terhadap  peningkatan pengangguran di Provinsi Jawa Timur.
Sosialisasi  terkait  kebijakan  membuka  lapangan  kerja  sangat diharapkan  kepada  setiap  generasi  milenial  untuk  bisa  mendapatkan pekerjaan yang layak sesuai dengan keahliannya masing-masing (Setiawan et  al.,  2017).  Kondisi  ini  menjadi  sebuah  tantangan  bagi  pemerintah daerah untuk mengurangi angka tersebut ketika pertumbuhan penduduk terus meningkat setiap tahunnya (Prima, 2017).
Tingkat  pengangguran  juga  tidak  terlepas  tentang  aspek  kualitas Indeks  Pembangunan  Manusia  di  suatu  daerah.  Definisi  Indeks Pembangunan Manusia atau Human Development Indeks menurut United Nations  Development  Program (UNDP)  adalah  “ suatu  pendekatan  yang dipakai  mengukur  seberapa  besar  tingkat  keberhasilan  pada  aspek p embangunan manusia”. HDI atau Indeks Pembangunan Manusia  dalam hal  ini  diperoleh  melalui  hasil  perbandingan  antara  angka  melek  huruf, juga  harapan  hidup  yang  terlihat  lewat  tingkat  pendidikan  terakhirnya yang diselesaikan serta daya beli dalam masyarakat di semua negara.
Tabel 1. Perbandingan Indeks Pembangunan Manusia per Provinsi di Jawa pada tahun 2020 Provinsi Indeks Pembangunan Manusia Jawa Barat 69,09 DKI Jakarta 88,29 Jawa Tengah 77,22 Yogyakarta 80,67 Jawa Timur 77,68 Sumber: Badan Pusat Statistik, 2020
Pada  kondisi  IPM  di  Jawa  Timur  tahun  2021  akan  menjadi  72,14. Angka ini di atas dari rata-rata angka nasional sebesar 72,29. Jika dilihat secara lebih luas, khususnya pada tahun 2020, DKI Jakarta adalah daerah dengan  angka  IPM  tertinggi  jika  dibandingkan  dengan  provinsi  lainnya. Tentunya hal ini juga didukung oleh faktor sosial dan infrastruktur yang memadai  (Kriswibowo,  2016).  Jika  dibandingkan  dengan  Provinsi  Jawa Timur  menempati  posisi  terbaik  keempat  di  atas  Provinsi  Jawa  Tengah, meski hanya terpaut sangat tipis.
Jika  kita  kembali  ke  substansi  pertumbuhan  bonus  demografi  dan pengangguran, tidak lepas dari tren pertumbuhan penduduk di Provinsi Jawa  Timur.  Dalam  satu  dekade  terakhir,  laju  pertumbuhan  penduduk cenderung  menurun.  Namun  jumlahnya  terus  meningkat  (Bappeda Provinsi Jawa Timur, 2015). Tercatat tahun 2021 jumlah penduduk akan sampai  pada  angka  40,6  juta  jiwa.  Ini  bisa  dikatakan  sebagai  provinsi kedua dengan jumlah terbesar kedua di bawah provinsi Jawa Barat yang sebesar 49,5 juta jiwa di tahun 2021.
Rumusan  masalah  saat  ini  adalah  bagaimana  momentum  bonus demografi  dapat  dimanfaatkan  melalui  program yang  dibuat  pemerintah
dengan  baik  dengan  melihat  indikator  tingkat  pengangguran  di  Provinsi Jawa  Timur.  Bagaimana  upaya  dan  kondisi  saat  ini  jika  dibandingkan dengan kondisi secara jangka panjang ataupun jangka pendek. Tentunya hal  ini  akan  menjadi  konsep forecasting bagi  pemerintah  Provinsi  Jawa Timur  dalam  memberikan  konsep  kebijakan  saat  ini  untuk mempersiapkan rencana secara jangka panjang.
Jika dilihat dari perkembangan jumlah penduduknya, untuk saat ini Jawa Timur adalah salah satu provinsi terbesar jumlah penduduknya di Indonesia (Budiati et al., 2018). Oleh karena itu, ini dapat dianggap sebagai peluang  atau  bahkan  bencana.  Seiring  bertambahnya  di  suatu  daerah jumlah penduduknya, maka akan menjadi bencana jika peluang tersebut tidak  dapat  dimanfaatkan  oleh  pemerintah  daerah  dalam  meningkatkan tingkat  produktivitasnya  (Jati,  2015).  Di  sisi  lain,  ketika  momentum jumlah penduduk yang besar dapat diberdayakan dan dapat dimanfaatkan dengan  meningkatkan  produktivitasnya,  maka  manfaatnya  akan berdampak  positif  pada  berbagai  sektor  termasuk  mengurangi  tingkat kemiskinan yang ada.
Berbagai  stigma,  hambatan,  dan  kesulitan  yang  dialami  masyarakat Jawa Timur, khususnya kaum muda, coba dijawab oleh Pemerintah Jawa Timur.  Bagi  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur,  kondisi  ini  menjadi tantangan tersendiri. Tantangan ini terkait dengan perlunya Jawa Timur menyongsong  revolusi  industri  4.0  serta  bonus  demografi.  Program  ini adalah Millenial Job Center. Program ini merupakan wujud dari program “Nawa  Bhakti  Satya”  yang  diusung  Gubernur beserta  Wakil  Gubernur Jawa Timur. Nawa Bhakti Satya terdiri dari Jawa Timur Sejahtera, Kerja, Cerdas, dan Sehat, Jawa Timur Akses, Awal, Agrowisata Jawa Timur, Jawa Timur Berdaya, Amanah, dan Harmonis. Millennial Job Center kemudian menjadi realisasi dari program Jawa Timur.
Millenial  Job  Center merupakan  ekosistem  yang  dibangun  oleh Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  untuk  generasi  milenial  pencari  kerja. Generasi millennial potensial di Jawa Timur menjadi target utama program Millenial Job Center ini. Lebih khusus lagi, Millenial Job Center menjawab tantangan  kebutuhan  tenaga  kerja  untuk  gig  economy.  Millenial  Job Center  ini  merupakan  program  pertama  pemerintah  bagi  pekerja gig/freelancer di  Indonesia.  Selama  ini  pekerjaan gig/freelancer belum dianggap  sebagai  pekerjaan  yang  diakui  di  Indonesia.  Berbagai  stigma melingkupi istilah pekerja  pertunjukan/pekerja lepas. Pekerja
gig/freelancer dianggap  menganggur  karena  tidak  memiliki  kantor  atau bahkan  tidak  perlu  kemana-mana  untuk  bekerja.  Salah  satu  langkah mengatasi tingginya angka pengangguran ini merupakan Program Millenial Job Center.
Menariknya, Millenial  Job  Center sebagai  program  pemerintah  juga bekerjasama dengan Sumber Daya Manusia dan perusahaan swasta untuk mengembangkan  platform Millenial  Job  Center .  Mereka  memilih  SDM terpilih yang berpengalaman di bidang Human Resource Development dan perusahaan  swasta  yang  sebelumnya  telah  bergerak  di platform  gig worker/freelancer . Hal ini dimaksudkan agar program dapat bergerak lebih cepat jika sumber daya berasal dari Pemprov Jatim dan pihak-pihak yang berkompeten.  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  sendiri  memiliki  sumber anggaran yang dapat dimanfaatkan dan tersedianya relasi dengan berbagai perusahaan/organisasi yang dapat menyerap tenaga kerja.
Oleh karena itu, Pemerintah Provinsi Jawa Timur bertanggung jawab penuh atas keberhasilan program Millenial Job Center . Pemerintah Provinsi bertugas menyiapkan BLK atau Balai Latihan Kerja, platform, mentor, dan kerjasama dengan perusahaan besar yang siap melatih dan menampung pencari  kerja. Millenial  Job  Center yang  dikenal  sebagai  Program
Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  paling  dekat  dengan  generasi  muda, termasuk  generasi  milenial.  Karena Millenial  Job  Center merupakan program  yang  dekat  dengan  kaum  milenial,  maka  pendekatan  yang dilakukan  disesuaikan  dengan  kebiasaan,  model,  dan  perilaku  generasi milenial. Millenial  Job  Center adalah  wadah  untuk  mempersiapkan generasi milenial pencari kerja untuk meningkatkan kompetensinya.
Platform  yang  dibangun  pada  website  http://millenial  job center.jatimprov.go.id/ merupakan alat utama dalam program ini. Pencari kerja  lulusan  SMA/SMK  dan  universitas  dapat  mendaftar  di  website, mengikuti  tes  kompetensi  dan  psikologi  secara  digital,  berkomunikasi dengan  penyedia  platform  dan  mentor,  serta  mencari  pekerjaan  dan perusahaan (klien) yang sesuai dengan kompetensinya.
Ada 11 kategori talent yang disiapkan di Millenial Job Center, antara lain 1) anti-hacking programming, 2) web developer, 3) event organizer, 4) game  developer,  5)  sound  specialist,  6)  digital  marketing,  7)  animation developer,  8  )  pembuat  konten,  9)  manajemen  media  sosial,  10)  blogger perjalanan  dan  makanan,  dan  11)  pencahayaan.  Mereka  kemudian terhubung dengan mentor yang sesuai dengan bakat mereka.
Dalam  program  Millenial  Job  Center,  tujuan  utama  kegiatan  yang dilakukan  adalah  mempersiapkan  talenta  agar  mampu  bekerja  dengan kompetensi tinggi. Oleh karena itu, beberapa kegiatan mendukung tujuan tersebut, antara lain 1) pengukuran kompetensi, 2) seminar, 3) pelatihan, 4) penyelesaian proyek dengan mentor, dan 5) penyelesaian proyek secara mandiri.
Atas  dasar latar  belakang  di  atas,  maka  penelitian  ini  pun  berusaha memberikan  pandangan  mengenai  kondisi  dan  tingkat  pengangguran  di Provinsi  Jawa  Timur berdasarkan  kwalitas penduduk  yang  diwakili  oleh tingkat  Indeks  Pertumbuhan  Manusia  dan  juga  laju  pertumbuhan penduduk.  Laju  pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  seringkali menimbulkan  permasalahan  baru  berupa  peningkatan  jumlah pengangguran  terbuka  sebagaimana  terpantau  (Arianto  et  al.,  2018; Mubarak & SBM, 2020; Wahyuningrum & Soesilowati, 2021). Namun, ada kalanya pula laju pertumbuhan penduduk dapat berdampak positif seiring dengan upaya berupa berbagai program seperti halnya pelatihan-pelatihan yang  diselenggarakan  oleh  berbagai  pihak,  termasuk  salah  satunya pemerintah daerah.(Muminin & Hidayat, 2017; Muryani, 2018; Permadi & Chrystanto,  2021).  Indeks  Pembangunan  Manusia  juga  berkontribusi terhadap kualitas penduduk di suatu daerah. Oleh karena itu (Azuh et al., 2020;  Dunne  et  al.,  2020;  Ranjan  &  Panda,  2021)  memberikan  hasil penelitian  menunjukkan  IPM  berdampak  positif  terhadap  peningkatan tingkat  pengangguran  di  suatu  wilayah.  Dengan  kondisi  jumlah masyarakat yang juga berjumlah besar secara nasional akankan provinsi jawa  timur  juga  berdampak  demikian.  Berdasarkan  alasan  tersebut, menarik untuk melihat hasilnya mengingat pemerintah daerah juga terus memberikan  pelatihan  untuk  mengurangi  angka  kemiskinan  di  Provinsi Jawa Timur saat ini.

## 2. METODE
Metode  kuantitatif  dipakai  dalam  penelitian  ini  untuk  memahami hubungan antar variabel. Penelitian ini memakia data yang dikumpulkan dari  KPPA  ataupun  Kementerian  Pemberdayaan  Perempuan  dan Perlindungan  Anak  dan  BPS  atau  Badan  Pusat  Statistik    Provinsi  Jawa Timur.  Penelitian  dilakukan  selama  dua  puluh  tahun,  dari  2001  hingga 2021. Data yang akan dianalisis adalah data triwulanant. Selanjutnya data tersebut  dianalisis  menggunakan  Vector  Error  Correction  Model  (VECM) memakai aplikasi E-Views (versi 12).
Penelitian  berlokasi  di  Provinsi  Jawa  Timur,  alasan  dari  pemilihan lokasi  ini  yaitu  yang  tergolong  unik  karena  Provinsi  Jawa  Timur  adalah suatu daerah dengan jumlah penduduk kedua  terbesar secara nasional, namun tingkat kualitas indeks pembangunan manusianya masih rendah jika  dibandingkan  dengan  beberapa  Provinsi  besar  secara  nasional  dan laju  pertumbuhan  penduduk  yang  terus  meningkat,  sehingga  menarik untuk diteliti. Untuk lebih jelasnya variabel penelitian disajikan pada Tabel 1. Variabel pada penelitian ini merupakan Pengangguran (UNM1), Indeks Pembangunan Manusia (HDI1), dan Pertumbuhan Penduduk (PG1).
Tabel 2. Variabel dan Sumber Data Sekunder NO  Variabel Simbol Sumber 1 Pengangguran UNM1 Badan Pusat Statistik 2 Indeks  Pembangunan Manusia HDI1 Badan Pusat Statistik 3 Pertumbuhan Penduduk PG1 Badan Pusat Statistik Sumber: Penulis, 2022
Penelitian  ini  mengikuti  prosedur  standar  analisis  deret  waktu.  Dengan mengikuti prosedur berikut:
1. Tes Akar Unit – Tes Dickey-Fuller yang Diperbesar 2. Uji Kriteria Panjang Lag
3. Matriks Korelasi – Uji Kointegrasi Johansen Julius 4. Estimasi Model Koreksi Kesalahan Vektor
Secara rinci teknik tersebut akan dijelaskan dalam penjelasan berikut.
a. Uji Akar Unit (Unit Roots Test – Augmented Dickey-Fuller Test)
Pengujian  ini  dilakukan  agar  mengetahui  apakah  daya  yang digunakan pada penelitian mengandung akar satuan atau tidak. Tes ini biasa dilakukan dengan memakai Augmented Dickey-Fuller Test. ADF juga memiliki kritik. (Rehman et al., 2020) mengklaim bahwa uji ADF memiliki ukuran yang baik tetapi sifat daya yang buruk. Sedangkan tes lainnya adalah tes PP. Tes ini mengontrol korelasi serial tingkat tinggi. Uji  PP  menggunakan  metode  statistik  parametrik  dan  menghindari penggunaan  penambahan  suku  selisih  tertinggal  dalam  uji  ADF. Hipotesis nol untuk uji PP adalah β1=0. T es PP relatif lebih baik tetapi memiliki  ukuran  yang  sangat  buruk  dengan  adanya  proses  MA. Persamaan berikut mewakili untuk uji PP (Jebran et al., 2018).

## b. Uji  Kointegrasi (Correlation  Matrix – Johansen  Julius Cointegration Test)
Uji  kointegrasi  dilakukan  agar  diketahui  apakah  deret  waktu semua  variabel  tersebut  menampilkan  proses  stasioner  dalam kombinasi linier. Kointegrasi berarti bahwa data dari kombinasi linier dua variabel dapat stasioner meskipun variabel-variabel tersebut secara individual  tidak  stasioner  (Gujarati,  1978).  Metode  kointegrasi multivariat  Johansen  (1991)  menyiratkan  adanya  hubungan  variabel independen dengan dependen secara jangka panjang. Jika setidaknya terdapat  satu  hubungan  kointegrasi  antar  variabel,  maka  hubungan sebab  akibat  antar  variabel  tersebut  dapat  ditentukan  dengan mengestimasi VECM.
𝜆 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒 (𝑟) = −𝑇 ∑ 𝑖𝑛(1 − 𝜆 𝑖 𝑔 𝑖=𝑟+1 )
𝜆 𝑀𝑎𝑥 (𝑟, 𝑟 + 1) = −𝑇 In(1 − 𝜆 𝑟+1 )
λ_i  die stimasi  menggunakan  nilai  eigenvalue.  Pendekatan  standar untuk  Johansen  merupakan  kemungkinan  maksimum.  Pertama, mengestimasi  statistik  Trace  dan  Maximum  Eigenvalue,  kemudian membandingkan nilai kritis yang sesuai. Pada uji kointegrasi ini, jika terdapat  rank  kointegrasi  kointegrasi  atau  antar  variabel  lebih  besar daripada  nol,  maka  dapat  dilakukan  Vector  Error  Correction  Model (VECM).

## c. Uji VECM (VECM Estimation)
Vector Error Correction Model ataupun VECM  merupakan VAR yang  terbatas,  dimana  ini  dirancang  untuk  deret  non-stasioner  dan dikenal  sebagai  kointegrasi.  VECM  mempunyai  hubungan  kointegrasi yang  terbangun  di  dalam  spesifikasi  karena  itu  membatasi  sifat  atau perilaku  dalam  jangka  waktu  yang  panjang  melalui  variabel  endogen agar  menyatu  ke  hubungan  kointegrasi  antar  variabel  sambil memungkinkan  adanya  dinamika  penyesuaian  pada  jangka  pendek. Penyebutan kointegrasi sendiri umunya disebut istilah kesalahan sebab penyimpangan  melalui  keseimbangan  jangka  panjang  yang  selalu dikoreksi bertahap lewat berbagai penyesuaian dengan jangka pendek parsial.
Berdasarkan  spesifikasi  uji  Vector  Error  Correction  Model  merupakan sebagai berikut:
Δyt = μ0x + μ1xt + Пxyt -1 + Σ ik Δyt - 1 + εt (1) yt = Vektor yang mengandung variabel yang dianalisis dalam penelitian μ0x = Intercept Vector μ1x = Vektor Koefisien Regresi t = Waktu Пx = αxβ’, dimana b’ terdiri dari persamaan kointegrasi jangka panjang yt-1 = Variable in level Гik = Matriks koefisien regresi k-1 = Ordo VECM from VAR εt = Error term
𝛥𝐻𝐵 = 𝑎 + ∑ 𝛽𝑖𝛥𝐻𝐵 𝑡−𝑖 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝛽𝑖𝛥𝐽𝑃 𝑡−𝑖 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝛽𝑖𝛥𝐽𝑃𝐵 𝑡−𝑖 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝛽𝑖𝛥𝑁𝑅𝑅𝑃 𝑡−𝑖 + 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝛽𝑖𝛥𝑁𝐿𝐿𝑃 𝑡−𝑖 + 𝑛 𝑖=1 𝜆𝐸𝐶 𝑡−1 + 𝜀 𝑡
Hal tersebut dapat diartikan bahwa a_0 is a konstan, t adalah determinan, dan itu merupakan tingkat kesalahan yang wajar di presentase 5 persen. Jika autoregresif dari Y (Y_ (t-1)) mengandung akar unit ( unit root ), maka rasio t (t ratio) untuk a_1 harus konsisten dengan hipotesis a_1 = 0.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Hasil dari uji stasioneritas dengan memakai Augmented Dickey-Fuller ataupun  ADF  Test  disajikan  pada  tabel  3.  Semua  variabel  berada  pada taraf stasioner. dapat dikatakan bahwa semua variabel tidak mengandung akar satuan, sehingga dapat dilanjutkan ke analisis uji kointegrasi.
Tabel 3. Hasil Uji Stasioner Data Dengan Uji ADF Variable Conclusion UNM1 Stationary pada standart Level HDI1 Stationary pada standart Level PG1 Stationary pada standart Level

## Sumber: Penulis, 2022
Selanjutnya  dilakukan  uji  kointegrasi  dengan  menggunakan  uji Kointegrasi Johansen. Hal ini merupakan cara untuk mengetahui tidak atau adanya  hubungan  antara  ketiga  variabel  yang  dianalisis  baik  secara  jangka panjang maupun jangka pendek.
Tabel 4. Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob** None* 0.257901 53.45967 29.79707 0.0000 At most 1* 0.191832 29.29954 15.49271 0.0002 At most* 0.138204 12.04771 3.841465 0.0005 Sumber: Penulis, 2022 Table 5. Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob** None* 0.257901 24.16013 21.13162 0.0181 At most 1* 0.191832 17.25183 14.26460 0.0164 At most* 0.138204 12.04771 3.841465 0.0005

## Sumber: Data diolah, 2022
Melalui hasil uji kointegrasi Johansen, maka diambil disimpulkan bahwa dari ketiga variabel  yang digunakan semuanya saling berhubungan.  Oleh  karena itu perlu dilakukan pengujian terhadap Vector Error Correction Model untuk melihat seberapa besar keterkaitannya satu sama lain. Hasil pengujian VECM akan dijelaskan pada tabel 6.
Tabel 6. Uji VECM Variable Vector Error Correction Estimates Coefficient t-statistic CointEq1 -0.100447 -2.58850 Short Run D(UNM1(-2)) -0.104085 -0.85876 D(PG1((-2)) -0.021163 0.011272 D(HDI1((-2)) -0.924449 -1.33082 Long Run PG1(-1) 0.679162 2.18254 HDI1(-1) -5.721503 -3.73057 R-square 0.454938 Adj. R-square 0.402671 Sum sq.resids 0.302129 S.E. equation 0.064333 F-Statistic 8.704231 Log likelihood 111.5156 Akaike AIC -2.555941 Schwarz SC -2.319452 Mean dependent -0.000617 S.D dependent 0.083239 Catatan: level signifikansi sebesar 5% = 1.2
Sumber: Data di proses menggunanakan Eviews 12
Berdasarkan hasil analisis dengan memakai Vector Error Correction Model (VECM) dapat  disimpulkan bahwa variabel  terikatnya  adalah pengangguran. Sedangkan nilai koefisien ECT sebesar -0,100447 yang artinya ketika semua variabel  dalam  keadaan  stagnan  pada  periode  saat  ini  maka  pengangguran dapat berkurang sebesar 0,1 persen dalam satu periode selanjutnya.
-0.100447(ECT)+0.679162(PG(-1))-5.721503(HDI1(-1))-0.104085(UNM1(-2))- 0.021163(PG1((-2))-0.924449((-2))
Berdasarkan hasil analisis, beberapa variabel memiliki koefisien dan nilai signifikansinya  masing-masing.  Jika  dilihat  dalam  jangka  pendek, pertumbuhan  penduduk  memiliki  nilai  koefisien  -0,02163  serta  tidak signifikan.  Maknanya  setiap  ada  kenaikan  1  persen  pertumbuhan  jumlah penduduk pada periode sekarang akan mengakibatkan terjadinya penurunan 0,02 persen pada periode berikutnya.
Dalam  jangka  panjang,  laju  pertumbuhan  penduduk  memiliki  efek sebaliknya.  Pertumbuhan  penduduk  berdampak  positif  dan  juga  signifikan akan peningkatan jumlah pengangguran yang berada di Jawa Timur. Tercatat bahwa  ini  memiliki  nilai  koefisien  0,68  dan  signifikan.  Dapat  disimpulkan bahwa  setiap  bertambahnya 1 persen pertumbuhan penduduk pada periode sekarang maka berdampak pada peningkatan  pengangguran  yang signifikan sebesar 0,68 persen pada periode berikutnya.
Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Timur  mencatat  penurunan  pengangguran terbuka  dalam  daerah.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  jumlah  angkatan  kerja  di Jawa Timur tahun 2019 mencapai sekitar 21 juta orang, meningkat 199.000 dibandingkan pada tahun 2018 (BPS Provinsi Jawa Timur, 2019). Dari total angkatan  kerja  tersebut,  20  juta  orang  di  Jawa  Timur  bekerja,  sedangkan 800.000 sisanya menganggur.
Pertambahan  jumlah  penduduk  mengalami  pertambahan  yang  tinggi, pertambahan  jumlah  akan  selalu  disertai  dengan  munculnya  masalah- masalah  yang  disebabkan  oleh  pertumbuhan  penduduk  secara  dinamis. Tingginya  pertumbuhan  penduduk,  dan  kegiatan  dan  kegiatan  di  beberapa sektor  yang  menimbulkan  permasalahan  di  berbagai  daerah  yang  umum terjadi di Indonesia . Menurut (Qodri & Tri Wahyudi, 2021), dijelaskan bahwa adanya  dampak  nyata  dari  pertambahan  jumlah  penduduk  terhadap  naik turunnya kesejahteraan penduduk, lebih dari pertumbuhan jumlah penduduk secara  signifikan  di  negara  berkembang  atau  belum  mencapai  status  maju menyebabkan  kesejahteraan  masyarakat  sulit  ditingkatkan,  bermakna  pada jangka panjang tentu menurunkan tingkat kesejahteraannya masyarakat dan tingkat penduduk kurang mampu ataupun miskin.
Pertambahan  jumlah  manusia  yang  terlalu  tinggi  menyebabkan terhambatnya proses pembangunan ekonomi di daerah manapun (Azizah et al., 2018). Rendahnya tingkat pendapatan perkapita sserta akumulasi modal juga yang belum besar akan mendorong semua negara dalam kategori di atas agar mendukung  peningkatan  pertumbuhan  penduduk,  meskipun  output meningkat karena akibat kemajuan teknologi yang semakin baik, peningkatan terlihat  halus  dan  tidak  kentara  karena  disebabkan  oleh  pertumbuhan penduduk  yang  terlalu  besar,  sebagai  hasilnya  tidak  ada  evaluasi  yang signifikan pada  laju pertumbuhan riil bagi perekonomian negara (Rahmawati, 2020).
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh negatif juga signifikan. Analisis  ini  memiliki  nilai  koefisiennya  -0,924449.  Dapat  dimaknai  bahwa setiap adanya kenaikan 1 persen Indeks Pembangunan Manusia pada periode berjalan  akan  terjadi  penurunan  pengangguran  sebesar  0,9  persen  pada periode berikutnya. Ini selaras dengan berbagai penelitian sebelumnya seperti (Fatimah  et  al.,  2015;  Mubarak  &  SBM,  2020;  Muminin  &  Hidayat,  2017; Muryani,  2018;  Safuridar,  2012;  Wahyuningrum  &  Soesilowati,  2021)  yang menyatakan  bahwa  Peningkatan  Indeks  Pembangunan  Manusia  berdampak signifikan terhadap pengentasan kemiskinan (Wulandari et al., 2020).
Demikian  pula  dalam  jangka  panjang,  hasil  analisis  dapat  disimpulkan secara  jangka  panjang  Indeks  Pembangunan  Manusia  berpengaruh  negatif serta  signifikan.  Nilai  koefisiennya  adalah  -5,72.  Artinya  setiap  kenaikan  1 persen Indeks Pembangunan Manusia pada periode berjalan berdampak pada
penurunan  pengangguran di  Provinsi  Jawa Timur sebesar 5,72 persen pada periode berikutnya. Perlu dukungan beberapa faktor seperti sarana pendidikan yang  lebih  baik,  dan  infrastruktur  yang  juga  harus  mendukung  kegiatan produktif dan memastikan semua orang bisa di Jawa Timur bisa mengakses dengan  mudah  (Nurrohmah  et  al.,  2021).  Tingkat  kualitas  guru  juga merupakan  hal  yang  penting  untuk  meningkatkan  pendidikan  masyarakat (Nadya  &  Syafri,  2019).  Hal  ini  sesuai  dengan  amanat  pemerintah  dalam bentuk  UUD  1945  bahwa  salah  satu  tujuan  pemerintah  daerah  adalah mencerdaskan kehidupan masyarakat.
Ketika  kwalitas  sumber  daya  manusia  (SDM)  memiliki  kualitas  baik, diharapkan  setiap  perusahaan  mampu  menyesuaikan  dengan  kebutuhan input  tanpa  mengkhawatirkan  kualitas  calon  karyawannya  (Azizah.,  Elda Wahyu., Sudarti., 2018). Pembukaan lowongan pekerjaan secara massal juga dapat  membantu  masyarakat  untuk  dapat  memperoleh  informasi  dengan mudah (Felsenstein & Persky, 2011; Singh, 2019). Di era teknologi akses untuk mendapatkannya  jauh  lebih  mudah.  Oleh  karena  itu,  kemudahan  akses informasi harus dibarengi dengan banyaknya lowongan pekerjaan dan kwalitas sumber daya manusia (SDM) di Jawa Timur.
Pengembangan SDM atau sumber daya manusia secara umum merupakan penyiapan karyawan atau manusia untuk turut serta memikul tanggung jawab besar  di  dalam  perusahaan  ataupun    organisasi  (Dev,  2018;  Peprah  et  al., 2020).  Pembangunan  atau  pembangunan  manusia  sangat  eratkaitannya terhadap  penignkatan  intelektual  yang  dibuthkan  dalam  melaksanakan pekerjaan  dengan  semakin  baik.  Pengembangan  SDM  didasarkan  kepada kenyataan bahwa semua tenaga kerja memerlukan pendidikan, keahlian atau skill , juga keterampilan siap bersaing dalam dunia kerja. Fokus pembangunan pada  kebutuhan  jangka  panjang  serta  hasilnya  hanya  bisa  diukur  secara jangka  panjang.  Ini  sangat  membantu  karyawan  untuk  mempersiapkan pekerjaan atau perubahan pekerjaan disebabkan oleh adanya teknologi baru ataupun pasar produk baru.
Upaya  pembangunan  umumnya  terfokus  pada  pengembangan  nilai  dan sikap bermasyarakat yang lebih baik dan juga kondusif pada pembaruan, dan pembangunan nasional. Termasuk di dalamnya adalah peningkatan motivasi semangat  usaha  yang  lebih produktif.  Upaya  di  aspek ekonomi ditunjukkan dengan memperbaharui peralatan permodalan, keterampilan sehingga semua bidang saling mendukung upaya peningkatan income ataupun pendapatan per kapita dan produktivitas per kapita (Pun et al., 2020). Perjalanan suatu bangsa dalam  proses  pembangunan  hakekatnya  adalah  perjuangan  bangsa  untuk lepas dari keterbelakangan serta hambatan dalam berbagai aspek, baik secara ekonomi, politik, ataupun sosial budaya.
Menurut  (Fagbemi  et  al.,  2022)  dalam  meningkatkan  efisiensi  serta produktivitas  SDM  ataupun  sumber  daya  manusia  bisa  tercapai  melalui:  a) pengetahuan, b) keterampilan karyawan, dan c) sikap dan juga tanggung jawab terhadap tugasnya. Disamping tersebut, perencanaan Sumber Daya Manusia sangat perlu karena bisa terlaksana secara baik dan benar bila perencanaan mengetahui apa, dan bagaimana SDM atau sumber daya manusia itu.  SDM merupakan unsur utama sekaligus pertama pada setiap kegiatan yang akan dilakukan. Pemerintah Provinsi Jawa Timur berusaha mencari program yang tepat untuk mengatasi pengangguran dan menambah jumlah angkatan kerja di Jawa Timur. Oleh karena itu, lahirlah Millenial Job Center sebagai pusat bagi para milenial untuk mencari pekerjaan (IDN Times Jatim, 2020). Pemerintah Provinsi Jawa Timur berusaha mencari ide-ide baru agar kegiatannya berbeda dengan Job Fair atau membuka lapangan pekerjaan pada umumnya. Program Millenial  Job  Center merupakan  upaya  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur membangun ekosistem kerja bagi para freelancer dan pelaku usaha di Jawa Timur. Target utama dari Millenial Job Center adalah generasi millennial dan generasi  Z,  baik  yang  baru  mulai  terjun  dalam  dunia  kerja,  ataupun  yang sudah  berada  dalam  kerja freelance .  Ekosistem  yang  dimaksud  mulai  dari
pengukuran  kompetensi  calon  talent  ( freelancer ),  seminar,  pelatihan,  dan penyelesaian proyek dengan mentor, hingga penyelesaian proyek mandiri.
Millenial Job Center merupakan jenis program pertama di Indonesia yang berfokus  pada gig  economy (MJC  Jatim,  2020). Gig  Economy adalah trend sistem  ketenagakerjaan,  dimana  perusahaan  lebih  tertarik  dalam mempekerjakan pekerja lepas serta yang berstatus kontrak dibandingkan yang bekerja penuh waktu. Gig Economy lahir sebagai wujud nyata Revolusi Industri 4.0  turut  serta  membawa  perubahan  cara  pandang  masyarakat  terhadap pekerjaan. Oleh karena itu, Pemprov Jatim berusaha mengikuti perkembangan zaman dengan melihat potensi lapangan pekerjaan di era Gig Economy melalui program Millenial Job Center . Selain  fokus  utama Millenial  Job  Center pada  jenis  pekerjaan  yang dilakukan  pekerja gig , Millenial  Job  Center juga  mengandalkan  akses  ke peralatan  dan  komunikasi  berbasis  teknologi. Millenial  Job  Center berupaya menyelenggarakan kegiatan secara online ( on the network ) (Budiati et al., 2018). Hampir  semua  pelaksanaan  program  dan  pelaksanaan  teknis  menggunakan internet.  Pelaksanaan  program  yang  dilakukan  secara  offline  (di  luar jaringan)/ offline hanya  terdapat  pada  beberapa  kegiatan  sosialisasi  dan pelatihan.  Selebihnya,  terutama  di  masa  Pandemi  COVID-19, Millennial  Job Center dilakukan secara online .

## 4. KESIMPULAN
Dari  analisis  yang  dilakukan  di  atas,  bisa  disimpulkan  bahwa pengangguran di Provinsi Jawa Timur hampir 50 persen disebabkan oleh dua faktor yaitu tingginya jumlah penduduk dan rendahnya tingkat Indeks Pembangunan  Manusia.  Dalam  jangka  pendek,  laju  pertumbuhan penduduk  tidak  berdampak  signifikan  terhadap  jumlah  pengangguran. Mengingat  beberapa  program  terkait  integrasi  antar  generasi  milenial terutama  masuk  dalam  kategori  kemudahan  akses  fasilitas  informasi lowongan kerja. Selain itu, pelatihan yang cenderung digalakkan melalui berbagai program turut andil dalam mengurangi angka pengangguran di Provinsi  Jawa  Timur.  Namun,  berbeda  pada  saat  jangka  panjang. Pertumbuhan  penduduk  yang  tidak  terkendali  dapat  berdampak  pada meningkatnya jumlah pengangguran terbuka di Jawa Timur. Tentunya hal ini  harus  diikuti  dengan  tersedianya  lapangan  kerja  yang  cukup  serta memadai,  terutama  bagi  calon  tenaga  kerja  produktif,  baik  dari  lulusan SMK maupun pada jenjang sarjana.
Solusi  jangka  panjang  sangat  dibutuhkan  mengingat  Provinsi  Jawa Timur  berpotensi  memiliki  jumlah  penduduk  terbesar  secara  nasional. Sehingga  jika  tidak  dimanfaatkan  dengan  baik,  dikhawatirkan  akan menjadi beban bagi generasi selanjutnya.

## 5. DAFTAR PUSTAKA Buku :
Bappeda Provinsi Jawa Timur. (2015). Seri Analisis Pembangunan Wilayah Provinsi Jawa Timur 2015 . 38. Gujarati. (1978). Ekonometrika Dasar . Erlangga. Jurnal :
Arianto, C. E., Sumarsono, S., Adenan, M., Ilmu, J., Ekonomi, F., Unej, U. J.,  &  Kalimantan,  J.  (2018).  The  Influence  Of  The  Population  and Unemployment  To  Economic  Growth  Jember  District. Artikel  Il  Miah Mahasiswa , 1 (4), 1 – 6.
Azizah.,  Elda  Wahyu.,  Sudarti.,  H.  K.  (2018).  Pengaruh  Pendidikan, Pendapatan Perkapita dan Jumlah Penduduk terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi , 2 (1), 169 – 180.
Azuh, D. E., Ejemeyovwi, J. O., Adiat, Q., & Ayanda, B. A. (2020). Innovation and  Human  Development  Perspectives  in  West  Africa. SAGE  Open ,
10 (4), 2158244020983277. https://doi.org/10.1177/2158244020983277 Berghammer, C., & Adserà, A. (2022). Growing inequality during the Great Recession:  Labour  market  institutions  and  the  education  gap  in unemployment  across  Europe  and  in  the  United  States. Acta Sociologica , 00016993221083226. https://doi.org/10.1177/00016993221083226 Bland, A. M., & McQueen, K. S. (2018). Unemployment and Marital Quality in  Great  Recession  America:  An  Exploratory  Canonical  Correlation Analysis. Journal  of  Humanistic  Psychology , 61 (4),  516 – 545. https://doi.org/10.1177/0022167818779964 Campbell, M. C., & Vogel, M. (2017). The demographic divide: Population dynamics, race and the rise of mass incarceration in the United States. Punishment & Society , 21 (1), 47 – 69. https://doi.org/10.1177/1462474517734166 Dev,  S.  M.  (2018).  Labour  Market  Inequalities  in  India:  Dimensions  and Policies. Indian  Journal  of  Human  Development , 12 (2),  217 – 235. https://doi.org/10.1177/0973703018791386 Dunne,  M.,  Crossouard,  B.,  Agbaire,  J.,  &  Bakari,  S.  (2020).  Beyond  the Modern:  Muslim  Youth  Imaginaries  of  Nation  in  Northern  Nigeria. Sociology , 54 (6), 1122 – 1140. https://doi.org/10.1177/0038038520949835
Fagbemi, F., Osinubi, T. T., Nzeribe, G. E., & Bankole, T. O. (2022). Human Capital  Development  Challenge:  Why  Corruption  Eradication  is  a
Panacea  in  Nigeria. Journal  of  Development  Policy  and  Practice ,
24551333221090310. https://doi.org/10.1177/24551333221090312
Fatimah,  Istiyani,  N.,  &  Adenan,  M.  (2015).  nan  Pemerintah  Daerah  Di Provinsi  Jawa  Timur  Dalam  Peningkatan  Kualitas  Penduduk. Artikel Ilmiah Mahasiswa 2015 , 1 – 8.
Felsenstein,  D.,  &  Persky,  J.  (2011).  Gender  and  Job  Chains  in  Local Economic Development. Economic Development Quarterly , 25 (2), 172 – 181. https://doi.org/10.1177/0891242410393953 Jati, W. R. (2015). Bonus Demografi Sebagai Mesin Pertumbuhan Ekonomi: Jendela Peluang Atau Jendela Bencana Di Indonesia? Populasi , 23 (1), 1. https://doi.org/10.22146/jp.8559
Jebran, K., Iqbal, A., Bhat, K.-U., & Ali, A. (2018). Effect of Terms of Trade on Economic Growth of China. Emerging Economy Studies , 4 (2), 157 –
168. https://doi.org/10.1177/2394901518795068
Kriswibowo, A. (2016). Potensi pembangunan industri pariwisata berbasis masyarakat  di  Jawa  Timur  .  Sebuah  Studi  tentang  Social  Capital sebagai  Sustainable  Resources  Arimurti  Kriswibowo  Program  Studi Administrasi Negara , Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Pembang. Dinamika  Administrasi:  Jurnal  Ilmu  Administrasi  Dan Manajemen , 1 (1), 1 – 14. http://sasanti.or.id/ojs/index.php/jda/article/viewFile/38/66
Matus Madrid, C. P., Ganter, R., Carrasco, J. A., & Barraza Huaiquimilla, C.  (2019).  Neoliberal  Urbanization  and  Synergistic  Violence  in Postearthquake Concepción. Latin American Perspectives , 47 (3), 221 – 234. https://doi.org/10.1177/0094582X19879147 Mubarak,  M.  S.,  &  SBM,  N.  (2020).  The  Impact  of  Population,  Labor, Unemployment, and Poverty on Economic Growth Regencies/Municipality in Sulawesi Tengah Province. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 18 (1), 62. https://doi.org/10.22219/jep.v18i1.11736
Muminin, M. A., & Hidayat, W. (2017). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Dan  Jumlah  Penduduk  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur Tahun 2011-2015. Jurnal Ilmu
Ekonomi , 1 (3), 374 – 384.
Muryani, P. A. P. (2018). The Impact of Economic Growth, Unemployment Rate  and  Government  Expenditure  on  Poverty  Rate  in  Indonesia. American  Journal  of  Engineering  Research  (AJER) , 7 (3),  109 – 119.
http://scholar.unand.ac.id/35384/
Nadya,  A.,  &  Syafri,  S.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Faktor  Pertumbuhan Ekonomi,  Pendidikan,  Dan  Pengangguran  Terhadap  Ketimpangan Distribusi  Pendapatan  Di  Indonesia. Media  Ekonomi , 27 (1),  37.
https://doi.org/10.25105/me.v27i1.5300
Nurrohmah,  S.,  Agustin,  E.  N.  S.,  &  Muhyidin,  H.  A.  F.  (2021).
Memanfaatkan Bonus Demografi dengan Mewujudkan Generasi Emas Melalui Kecakapan Abad 21. Current Research in Education: Conference Series Journal , 1 (1), 1 – 8. https://ejournal.upi.edu/index.php/crecs/article/view/32706/pdf
Peprah,  J.  A.,  Oteng,  C.,  &  Sebu,  J.  (2020).  Mobile  Money,  Output  and Welfare  Among  Smallholder  Farmers  in  Ghana. SAGE  Open , 10 (2), 2158244020931114. https://doi.org/10.1177/2158244020931114 Ranjan, P., & Panda, P. K. (2021). Pattern of Development Spending and Its Impact  on  Human  Development  Index  and  Gross  State  Domestic Product in Low-income States in India. Journal of Development Policy and Practice , 7 (1), 71 – 95. https://doi.org/10.1177/24551333211047358
Rehman, A., Ma, H., Irfan, M., Ahmad, M., & Traore, O. (2020). Investigating the Influence of International Tourism in Pakistan and Its Linkage to Economic Growth: Evidence From ARDL Approach. SAGE Open , 10 (2),
2158244020932525. https://doi.org/10.1177/2158244020932525
Safuridar. (2012). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Jumlah Penduduk Terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Kabupaten  Aceh  Timur. Jurnal Samudra Ekonomika , 1 (1), 94 – 106.
Setiawan,  J.,  Saleh, M.,  &  Yuliati,  L.  (2017).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran di Provinsi Jawa Timur Tahun 2009-2015. Journal Ekuilibrium , II (1), 31 – 37. Shibuya, K., Guo, H., & Fong, E. (2020). Unemployment Patterns of Local- Born  and  Migrant  Youth  in  a  Postcolonial  Society:  A  Double  Cohort Analysis. The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science , 688 (1), 20 – 37. https://doi.org/10.1177/0002716219896290 Singh,  S.  (2019).  Book  review:  R.  S.  Ghuman  and  R.  Sharma.  2018. Emerging  Water  Insecurity  in  India:  Lessons  from  an  Agriculturally Advanced State. Millennial Asia , 10 (2), 232 – 236. https://doi.org/10.1177/0976399619853725
Villanueva, P., & Cárdenas, L. (2021). Unemployment in Spain: The failure of  wage  devaluation. The  Economic  and  Labour  Relations  Review , 10353046211023808. https://doi.org/10.1177/10353046211023807 Wahyuningrum,  F.,  &  Soesilowati,  E.  (2021).  The  Effect  of  Economic Growth, Population and Unemployment on HDI. Indonesian Journal of Development Economics , 4 (2), 1217 – 1229.
Wang, G. G., Doty, D. H., & Yang, S. (2021). Re-examining the History of Human Resource Development Policy in China: From Local Indigenous Phenomena  to  Global  Human  Resource  Development  Knowledge. Advances  in  Developing  Human  Resources , 24 (1), 26 – 48. https://doi.org/10.1177/15234223211054457 Wulandari, D., Narmaditya, B. S., Prayitno, P. H., Ishak, S., Sahid, S., & Qodri,  L.  A.  (2020).  Nexus  between  Production  Input  and  Price
Commodity:  An  Integration  Analysis  of  Rice  Barns  in  East  Java  of Indonesia*. Journal of Asian Finance, Economics and Business , 7 (10),
451 – 459. https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no10.451
Zhang, X., Yan, F., & Chen, Y. (2020). A floating dream: urban upgrading,
population  control  and  migrant  children’s  education  in  Beijing. Environment and Urbanization , 33 (1), 11 – 30. https://doi.org/10.1177/0956247820976850 Zhang, Y., Xiong, Y., Lee, T. J., Ye, M., & Nunkoo, R. (2020). Sociocultural Sustainability  and the  Formation of  Social Capital  from  Community- based  Tourism. Journal  of  Travel  Research , 60 (3),  656 – 669. https://doi.org/10.1177/0047287520933673
Website :
BPS. (2020). Sampul Depan. In Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur (Vol. 1, Issue 2). https://doi.org/10.17509/wafi.v1i2.4580 BPS  Provinsi  Jawa  Timur.  (2019).  Pertumbuhan  Ekonomi  Jawa  Timur Tahun 2018. Badan Pusat Statistik , 13 (02), 10. https://jatim.bps.go.id/pressrelease/2019/02/06/1056/pertumbuha n-ekonomi-jawa-timur-tahun-2018.html Budiati, I., Susianto, Y., Adi, W. P., Ayuni, S., Reagan, H. A., Larasaty, P.,
Setiyawati,  N.,  Pratiwi,  A.  I.,  &  Saputri,  V.  G.  (2018). Profil  Generasi Milenial Indonesia . 1 – 153. www.freepik.com IDN Times Jatim. (2020). Big Data Millenial Job Center . https://jatim.idntimes.com/news/jatim/vanny-rahman/jatim-big- data-millenial-job-center-transformasi-jawa-timur MJC Jatim. (2020). Akun Instagram Resmi MJC Jatim . https://www.instagram.com/p/B9JAoQmlGou/ Sumber Lainnya :
Permadi, E., & Chrystanto, E. (2021). 530-Article Text-1591-1-10-20210627 .
5 (2).
Prima, A. et al. (2017). Pengaruh Urbanisasi terhadap Konsumsi Energi dan Emosi Co2: Analisis Provinsi di Indonesia. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Teraapan , 32.
Rahmawati, T. (2020). Urbanisasi dan Polemik penduduk kota di Indonesia . https://doi.org/10.31219/osf.io/z74gw