## Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA)
Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X

## Perbandingan Metode Best Subset Dan Stepwise Untuk Mengetahui Pengaruh Tingkat Pendidikan Terhadap Pengangguran Di Jawa Timur
Puji Subekti STMIK Asia Malang pujisubekti88@gmail.com
ABSTRAK . Pengangguran  adalah  salah  satu  permasalahan  ekonomi  yang  banyak  terjadi  di  Jawa  Timur.  Dewasa  ini tidak sedikit dari penduduk di Jawa Timur dalam usia angkatan kerja yang tidak bekerja seperti pada umumnya. Jumlah penduduk kian hari semakin meningkat namun lapangan pekerjaan yang tersedia semakin sedikit. Data yang digunakan dalam  laporan  PKL  ini  adalah  data  persentase  pengangguran  serta  persentase  tingkat  pendidikan  terakhir  di  Propinsi Jawa  Timur  yang  dirinci  Menurut  Kabupaten/Kotamadya.    Berdasarkan  hasil  Analisis  Regresi  Linier  Berganda menggunakan minitab menghasilkan hubungan yang dinyatakan dalam persamaan :
Y = 11,1 - 0,0538 X1 - 0,224 X2  - 0,0003 X3 - 0,17 X4 + 0,167  X5 + 0,006 X6 dengan S= 1,73963      R-Sq = 71,1 % R-Sq (adj) = 65,5 %
Dari  hasil  tersebut  ternyata  terjadi  multikolinieritas.  Selanjutnya  akan  digunakan  metode  Regresi  Stepwise  dan  Best Subset untuk mengatasi kasus multikolinieritas tersebut. Dari hasil Best Subset  kita peroleh persamaan baru terpilih yaitu :Y = 6,99 - 0,198 X2 + 0,164 X5,  dengan R-Sq= 69,2%, R-Sq(adj)=67,5%, C-p=1,0  dan S=1,6892. Sedangkan dari hasil Stepwise kita peroleh persamaan baru terpilih yaitu : Y = 6,991 + 0,164X 5 - 0,198X 2 , dengan R-Sq = 69,25%, R-Sq(adj) = 67,49%,  S = 1,69 dan Cp = 1,0. Pada hasil analisis proses menggunakan kedua metode  diatas dapat diketahui bahwa Tingkat pendidikan SMA dan SD lebih mempengaruhi pengangguran. Sehingga diharapkan tiap-tiap sekolah khususnya di tingkat SMA/Sederajat serta SD lebih dapat meningkatkan kualitas pembelajaranya.
Kata Kunci: Tingkat Pendidikan, Pengangguran, Best Subset, Stepwise

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini tidak sedikit dari penduduk di Jawa Timur dalam usia angkatan kerja yang tidak bekerja seperti  pada  umumnya.  Jumlah  penduduk  kian  hari  semakin  meningkat  namun  lapangan  pekerjaan  yang tersedia semakin sedikit.
Tambahan angkatan kerja baru tersebut mencapai 3 juta pekerja per tahun dan angkatan kerja baru tersebut  tidak  semua  diserap  oleh  pasar  tenaga  kerja.  Dengan  naiknya  harga  -  haga  barang  dan  jasa  maka daya  beli  masyarakat  akan  mengalami  penurunan  sehingga  permintaan  masyarakat  akan  barang  dan  jasa rendah. Hal ini dapat mengendorkan aktivitas produksi yang dialami perusahaan dapat menyebabkan semakin terbatasnya  peluang  kerja  dan  memaksa  perusahaan  untuk  mengurangi  jumlah  pekerjanya  dengan  cara melakukan pemutusan hubungan kerja
Adapun  untuk  mengatasi  hal  tersebut  melalui  penulisan  ini  maka  peneliti  akan  mengkaji “Perbandingan Metode Best Subset Dan Stepwise Untuk Mengetahui Pengaruh Tingkat Pendidikan Terhadap Pengangguran Di Jawa Timur”

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1  Pengertian Tenaga kerja
Menurut Dumairy (1996 : 74) pengertian tenaga kerja sebagai berikut : “tenaga kerja adalah penduduk yang berumur di dalam batas usia kerja “. Batasan usia kerja berbeda-beda antara negara yang satu dengan negara  yang  lain.  Batas  usia  kerja  yang  dianut  oleh  Indonesia  adalah  minimum  10  tahun  tanpa  batas  umur maksimum. Jadi setiap orang atau semua penduduk yang berusia 10 tahun tergolong sebagai tenaga kerja.

## 2.2  Pengertian pengangguran
Menurut  Simanjuntak  (  1998  :  36)  Pengangguran  adalah  orrang  yang  tidak  bekerja  sama  sekali  atau bekerja kurang dari 2 hari selama satu minggu sebelum mencari dan berusaha memperoleh pekerrjaan. Tingkat  pengangguran  adalah  perbandingan  jumlah  pengangguran  dengan  jumlah  angkatan  kerja  dan dinyatakan dalam persen. Rumus tingkat pengangguran dapat dituliskan sebagai berikut :
Dalam    mengelompokkan  masing-  masing  pengangguran  menurut  simanjuntak  (  1998  :  43)  perlu diperhatikan :
a. Waktu  (  banyak  diantara  mereka  yang  ingin  bekerja  lebih  lama,  misalnya  jam  kerja  per  hari,  per minggu per tahuun).
b. Intensitas pekerjaan ( yang berkaitan dengan gizi makanan).
c. Produuktivitas ( kurangnya sumber daya untuk melakukan pekerjaan).
2.3  Pendidikan
Pendidikan merupakan sebagian dari kehidupan masyarakat dan juga sebagai dinamostator masyarakat itu  sendiri.  Memang  kita  semua  mengetahui  betapa  sektor  pendidikan  selalu  berkembang  dalam  berbagai sector  pembangunan  lainnya  bukan  saja  karena  sektor  konsumtif,  juga  karena  pendidikan  adalah  penjaga keamanan    masyarakat  itu  sendiri  yang  bisa  digunakan  sebagai  dasar  mencari  pekerjaan.  Karena  pekerjaan merupakan hal yang penting untuk mempertahankan kelangsungan hidup manusia.
Tujuan  pendidikan  merupakan  salah  satu  komponen  utama  pada  sistem  pendidikan.  Dengan  tujuan pendidikan  diharapkan proses pendidikan dapat mencapai hasil secara efektif dan efisien Apalagi kehidupan manusia dewasa ini  telah  mengglobal  sehingga tidak bisa  mengelak dari perubahan- perubahan  yang selalu berubah.

## 2.4 Analisis Linear Berganda
Analisis  regresi  linear  berganda  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  antara  satu variabel  terikat  dengan  beberapa  variabel  bebas    (Drapper,  Smith,  1992). Dalam  regresi  berganda  terdapat satu  peubah  tak  bebas  yang  akan  dilihat  hubungannya  dengan  dua  atau  lebih  peubah  bebasnya,  misalkan peubah  Y  dapat  dinyatakan  dengan  fungsi-fungsi  linier  dari  peubah  X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,…X n yang  diketahui  dan terdapat faktor sisa. Model regresinya sebagai berikut :
Y i = β 0 + β 1 X 1i + β 2 X 2i + … + β p X pi + € i ………………………………….(2.1) i = 1, 2, 3 … n Y i = Nilai pengamatan yang ke- i X 1 ,…X n = Peubah bebas yang menentukan nilai pengamatan ke- i β 1 …β p = Koefisien – koefisien regresi sebagian (parsial) untuk peubah X 1 ,…X p secara berturut-turut. € i = faktor sisaan yang ke-i n = banyaknya pengamatan 2.5  Multikolinieritas
Dalam  mendapatkan  model  regresi  berganda  terbaik  maka  persamaan  regresi  yang  telah  diperoleh terlebih  dahuluharus  diuji  ada  tidaknya  multikolinearitas.Permasalahan  yang  sering  dihadapi  dalam menggunakan analisis regresi berganda adalah adanya multikolinieritas (ketergantungan antar variabel bebas) sehingga terdapat kesulitan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel tidak bebas. Melihat adanya multikolinearitas ada beberapa cara yakni:
a. Dengan melihat elemen matrik korelasi. Jika korelasi antarvariabel bebas lebih besar daripada korelasi antara variabel bebas dengan variabel terikatnya maka terjadi multikolinearitas.
b. Metode  lain  untuk  mengetahui  multikolinearitas  adalah  menghitung  besarnya  multikolinearitas  tiap variabel  bebas  dengan  vaktor  keragaman  inflasi  (varian  Inflation  Faktor  =  VIF)  didefinisikan  sebagai berikut:
VIF =
R j 2 adalah  koefisien  determinasi  berganda  dari  peubah  X j dengan  semua  peubah  bebas  yang  lain. Apabila  VIF  >10  maka  korelasi  diantara  variabel  bebas  sangat  tinggi,  dengan  kata  lain  terjadi multikolinearitas  .  Jika  terjadi  multikolinearitas  maka  cara  terbaik    untuk  mengatasinya  adalahdengan menambah  data  pengamatan.  Jika  tidak  mungkin  untuk  menambah  data  maka  salah  satu  cara mengatasinya adalah dengan menghilangkan variabel yang menyebabkan multikolinearitas.

## 2.6 Metode Best Subset
Regresi terbaik(best subset Regression) digunakan untuk meregresikan satu peubah respon pada semua kemungkinan kombinasi subset peubah-peubah prediktor dan kemudian memilih subset terbaik untuk setiap ukuran  (size)  informasi  model  terbaik  ini  dipilih  berdasarkan  nilai  R-square  terbesar.  Pada  setiap  regresi subset terbaik ditampilkan statistik, yaitu : R-sq, adj R-sq, S dan C-p. Jika model difit tanpa konstanta, R-sq dan adj R-sq tidak ditampilkan (Draper dan Smith (1992)).
Metode  regresi  Best  Subset  ini  merupakan  salah  satu  cara  untuk  mengatasi  multikolinearitas  yaitu dengan memilih peubah-peubah bebas yang dapat digunakan dalam model agar diperoleh persamaan regresi terbaik yang mengandung sebagian atau seluruh peubah bebas.
Kriteria-kriteria  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  variabel  /  peubah-peubah  bebas  yang digunakan  sehingga  diperoleh  model  terbaik  untuk  melakukan  regresi  dengan  jumlah  variabel  yang  dipilih yaitu :
1. Nilai R-Sq maximal
2. Nilai R-Sq (Adj) maximal
3. Nilai C-p terkecil
4. S terkecil
2.7  Regresi Stepwise
Regresi  Stepwise  merupakan  sebuah  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  menentukan  model  regresi berganda.  Prosedur  yang  dilakukan  yaitu  dengan  menyusupkan  satu  demi  satu  variabel  bebas  sampai diperoleh  persamaan  regresi  yang  memuaskan.  Urutan  penyisipan  ditentukan  dari  koefisien  korelasi  parsial (r)  (Draper  &  Smith,  1992).  Jadi,  variabel  bebas  yang  mempunyai  korelasi  terbesar  dengan  variabel  terikat akan masuk pertama kali dalam model.
Tahap  selanjutnya  adalah  memasukkan  variabel  bebas  yang  memiliki  korelasi  terbesar  kedua  dengan variabel  terikat.  Tahap  ini  terus  dilakukan  sampai  semua  variabel  masuk  dalam  model.  Namun  setelah diperoleh satu variabel bebas yang masuk dalam model perlu dilakukan pengujian keberartian variabel dalam model.
Hipotesis : H 0 : β i = 0, dimana variabel yang masuk dalam model tidak berarti H 1 : β i ≠ 0, dimana variabel yang masuk dalam model berarti. Untuk suatu i = 1,2,3,…
Pengujian dilakukan dengan uji-t atau melihat p-value dengan daerah penolakan T hitung > t tabel ( t (α,n-k-1) ) atau p-value < α Dimana α merupakan taraf nyata yang digunakan ( α = 0.05). Apabila  hasil  pengujian  ternyata  menolak  H 0 maka  variabel  tersebut  tetap  berada  dalam  model  dan apabila sebaliknya maka variabel harus keluar dari model. Dalam regresi Stepwise, apabila ada dua variabel bebas  yang  saling  berkorelasi,  maka  hanya  ada  satu  variabel  yang  masuk  dalam  model.  Pemilihan  variabel yang masuk didasarkan pada koefisien korelasi terbesar terhadap variabel terikat (Iriawan, 2006).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1   Metode Pengumpulan Data
Metode-metode yang kami gunakan untuk penyusunan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Arsip BPS Kota Malang
Data tersebut berisi tentang informasi-informasi yang dibutuhkan dalam penyusunan penelitian ini. Data  tersebut  meliputi  arsip  Program  Jawa  Timur    yang  berisi  tentang  data-data  statistik  Jawa Timur.
2. Situs Badan Pusat Statistik
Penganbilan informasi yang lainnya adalah melalui situs  Badan Pusat Statistik. Dalam situs tersebut kita dapat memperoleh banyak informasi tentang BPS.
3. Literatur
Metode literatur yang mengacu pada studi kepustakaan sebagai bahan referensi yang berkaitan erat dengan penelitian ini.

## 3.2   Jenis Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data yang diperoleh dari instansi yang bersangkutan, contoh dari data tersebut adalah dokumen-dokumen atau literatur yang  ada  di    Badan  Pusat  Statistik  Kota  Malang.  Data  sekunder  yang  penulis  gunakan  adalah  data  jumlah penduduk  dan  tingkat  pendidikan  dalam  satu  tahun  dan  jumlah  pengangguran  dalam  satu  tahun.  Presentase pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Timur  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Sedangkan  presentase  jumlah  penduduk berdasarkan tingkat pendidikan yang ditamatkan ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 1. Presentase Pengangguran di Provinsi Jawa Timur
KOTA/KABUPATEN PERSENTASE TINGKAT PENGANGGURAN PERKABUPATEN/KOTA Pacitan 3,1 Ponorogo 3,73 Trenggalek 3,73 Tulungagung 3,99 Blitar 4,26 Kediri 7,79 Malang 6,22 Lumajang 4,33 Jember 4,48 Banyuwangi 5,62 Bondowoso 2,93 Situbondo 3,89 Probolinggo 3,46 Pasuruan 6,72 Sidoarjo 11,91 Mojokerto 7,04 Jombang 5,78 Nganjuk 6,06 Madiun 8,44 Magetan 4,37 Ngawi 8,18 Bojonegoro 5,93 Tuban 5,74 Lamongan 6,3 Gresik 7,5 Bangkalan 7,26 Sampang 3,46 Pamekasan 3,42 Sumenep 3,92 Kediri 11,27 Blitar 6,97 Malang 11,14 Probolinggo 9,93 Pasuruan 10,72 Mojokerto 12,12 Madiun 12,72 Surabaya 11,84 Batu 8,95
Tabel 2. Presentase Jumlah Penduduk Berdasarkan Tingkat Pendidikan Yang Ditamatkan KOTA/KAB UPATEN Tidak pernah sekolah (X1) Tidak Tamat SD (X2) Tamat SD/sederajat (X3) Tamat SLTP sederajat (X4) Tamat SLTA/seder ajat (X5) Tamat PT (X6) Pacitan 12,44 17,56 32,77 18,96 14,34 3,92 Ponorogo 15,06 18,53 29,56 19,09 14,02 3,74 Trenggalek 5,84 18,36 36,71 22,29 13,76 3,04 Tulungagung 6,43 17,93 30,94 22,72 17,47 4,52 Blitar 7,77 20,76 31,30 20,99 15,41 3,76 Kediri 9,7 18,05 30,46 18,72 19,18 3,89
Malang 11,4 21,29 31,53 18,05 14,72 3,02 Lumajang 16,82 20,02 34,61 13,72 11,44 3,39 Jember 18,07 23,52 28,62 13,67 12,74 3,38 Banyuwangi 12,52 22,42 27,01 18,63 14,78 4,65 Bondowoso 21 26,13 28,43 12,52 8,98 2,94 Situbondo 24,46 23,18 24,36 12,85 11,01 4,13 Probolinggo 18,15 29,93 29,94 12,31 8,14 1,53 Pasuruan 12,09 21,74 31,05 17,89 14,53 2,71 Sidoarjo 3 8,45 22,21 22,33 35,84 8,18 Mojokerto 7,79 20,84 23,72 23,6 20,55 3,51 Jombang 8,46 17,41 27,17 23,32 18,7 4,94 Nganjuk 8,14 19,62 30,96 18,36 18,53 4,38 Madiun 11,03 16,77 27,92 20,43 19,13 4,71 Magetan 8,52 14,99 30,95 19,34 19,91 6,29 Ngawi 17,07 17,56 34,33 15,89 11,37 3,78 Bojonegoro 16,41 17,64 32,3 19,36 11,42 2,87 Tuban 17,83 14,43 36,47 16,96 11,3 3 Lamongan 12,23 18,65 25,33 21,09 18,39 4,31 Gresik 8 11,87 25,96 21,58 26,61 5,98 Bangkalan 32,5 22,13 26,04 7,49 9,22 2,63 Sampang 38,97 23,69 24,54 7,07 4,11 1,62 Pamekasan 20,25 19,65 29,87 14,38 12,47 3,39 Sumenep 29,58 17,42 26,78 13,56 10,07 2,60 Kediri 3,05 6,1 21,98 22,71 34,46 11,7 Blitar 2,31 10,82 18,63 22,76 31,12 14,37 Malang 3,82 8,32 19,26 16,32 33,42 18,86 Probolinggo 11,66 10,55 26,56 17,56 25,57 8,1 Pasuruan 5,1 12,79 25,27 18,23 31,2 7,4 Mojokerto 3,17 8,26 19,78 22,59 35,28 10,93 Madiun 4,3 5,52 18,58 21,65 34,84 15,11 Surabaya 3,83 6,39 19,47 21,05 36,28 12,99 Batu 3,45 13,3 28,9 22,96 24,24 1,52
Dari data-data tersebut dibuat suatu hubungan linier antara peubah respon yaitu peubah tak bebas dengan peubah-peubah bebas secara bersama-sama dengan analisis regresi linier berganda. Dalam hal ini presentase pengangguran kita tempatkan sebagai peubah respon Y (variabel terikat), sedangkan sebagai variabel X i dengan i = 1,2,3…6  (variabel bebas) adalah tamatan sekolah yang terakhir yang terdiri dari : X 1 : Tidak pernah sekolah X 2 : Tidak tamat SD X 3 : Tamat SD X 4 : Tamat SLTP/ MTS sederajat X 5 : Tamat SLTA / MA sederajat X 6 : Tamat PT

## 3.3   Flowchart
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Regresi Linier Berganda
Dari data yang  peroleh  akan diregresikan menggunakan Minitab yaitu dengan melakukan analisis regresi berganda, dan menghasilkan model regresi sebagai berikut:
Y = 11,1 - 0,0538 X1 - 0,224 X2  - 0,0003X3 - 0,17 X4 + 0,167  X5 + 0,006 X6. dengan   S = 1,73963      R-Sq = 71,1 %        R-Sq (adj) = 65,5 % Berdasarkan  model  regresi  yang  diperoleh  dapat  dikatakan  bahwa  pengaruh  X 1 terhadap  Y  sebesar  - 0,0538,yang mempunyai arti bahwa orang yang tidak pernah bersekolah berpengaruh negatif atau berbanding terbalik  dengan  jumlah  pengangguran  sebesar  0,0538.  Semakin  sedikit    warga  yang  tidak  bersekolah  maka semakin  banyak  pengangguran  di  Jawa  Timur.  Demikan  juga  untuk  warga  yang  mempunyai  tamatan sedangkan pengaruh X 2 terhadap Y sebesar -0,224 dan pengaruh X 3 terhadap Y sebesar -0,0003. Sebelum analisis ini dilakukan lebih lanjut maka perlu dilakukan pengujian terhadap asumsi klasik yang melandasi analisis regresi linier berganda. Pertama adalah pengujian kenormalan galat, hal ini bisa dilihat pada lampiran 4, dari grafik normal plot residual membentuk garis lurus dan sudutnya kurang dari 45º berarti ini sudah terpenuhi.
Dari  hasil  analisis  regresi  linier  berganda  terlihat  bahwa  peubah-peubah  X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,  X 4, X 5, X 6 mempengaruhi  jumlah  pengangguran,  hal  ini  dapat  dilihat  dari  signifikansi  P  =  0.000  yang  lebih  kecil  dari 0.05 dan nilai F hitung = 12,72 yang lebih besar dari F tabel (F (0.05;6;31) )=24,094 . Dengan demikian dapat diambil kesimpulan bahwa tingkat pendidikan mempengaruhi tingkat pengangguran.
Mulai Memasukkan data Statistika dasar Uji homogenitas Diasumsikan Uji ANOVA Diasumsikan
Uji perbandingan best Subset &
Stepwise
Periksaan Asumsi Kesimpulan Selesai

## 4.2  Metode Regresi Best Subset
Hasil Regresi best subset dari data diatas dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Hasil Regresi Best Subset
Dari  hasil  tersebut    didapatkan  11  model  regresi  yang  akan  dipilih  yang  terbaik.  Sesuai  dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan maka model regresi terbaik yang akan   gunakan adalah model regresi nomor 3 dan 5 , yaitu pada model regresi no 3 yang menggunakan 2 variabel yaitu X 2 dan X 5 dengan R-Sq= 69,2%,  R-Sq(adj) = 67,5%, C-p = 1,0 dan S=1,6892. Disamping itu  juga perhatikan pada model regresi no 5 yang  menggunakan  variabel  X 2 ,  X 4 dan  X 5 dengan  R-Sq=70,6%,          R-Sq(adj)=68,0%,  C-p=1,5  dan S=1,6751 . Kemudian  regresikan  kembali  dengan  menggunakan  variabel-variabel  terpilih    sehingga  pada model regresi  nomor 3 X 1 ,X 3, X 4 , X 6 dihilangkan. Sehingga  diperoleh hasil analisis regresi linear berganda yang baru sebagai berikut : Pengangguran (Y) = 6,99 - 0,198 X 2 + 0,164 X 5 . Melalui  hasil  regresi  yang  didapatkan  bahwa  variabel  X 2 mempengaruhi  Y  sebesar  -0,198  dan variabel  X 5 mempengaruhi  Y  sebesar  0,164.  Hasil  yang    didapatkan  dari  persamaan  linier  di  atas menunjukkan  bahwa  semakin  besar  junlah  penduduk  yang  berpendidikan  tidak  tamat  SD  jumlah pengangguran  semakin  kecil  dan  sebaliknya.  Sebaliknya  ini  bertentangan  dengan  jumlah  penduduk  dengan tamatan  SLTA  hal  ini  diperkirakan  karena  penduduk  yang  berpendidikan  lebih  rendah  bersedia  bekerja apapun tanpa memandang berat atau tidaknya suatu pekerjaan karena dalam pikiran mereka adalah mencari pekerjaan  dengan  tidak  mempunyai  ijazah  yang  tinggi  adalah  sulit.  Sebaliknya  bagi  penduduk  yang mempunyai  ijazah  yang  lebih  tinggi  misalnya  penduduk  dengan  tamatan  SLTA  merasa  dirinya  harus mendapatkan  pekerjaan  yang  sesuai  dengan  tingkat  pendidikanya,  sehingga  bukanlah  hal  yang  mustahil didapatkan hasil persamaan regresi seperti yang tampak di atas yang tidak sesuai dengan harapan.
Pada  model  regresi  yang  no  5  X 1 ,  X 3 ,  X 6 dihilangkan.  Sehingga  diperoleh  hasil  analisis  regresi linear berganda yang baru yaitu Y = 8,67 - 0,214 X2 - 0,104 X4 + 0,190 X5 . Dari hasil analisis regresi linier berganda yang baru terlihat jelas lebih baik dari yang pertama . Karena selain R-Sq (Adj) meningkat variabel yang signifikan lebih bannyak  dan tidak  menunjukkan tanda-tanda  multikolinearitas. Pengaruh  variabel X 4 sangatlah kecil . 4.3 Metode Regresi Stepwise Hasil analisis menggunakan stepwise dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Regresi Stepwise Pada  tahap  satu  diperoleh  variabel  yaitu  X 5 . Pada  tahap  ke  dua  variabel  bebas  yang  memiliki  korelasi terbesar dengan variabel terikat adalah X 5 , sedangkan variabel bebas yang memiliki korelasi terbesar kedua dengan variabel respon adalah X 2 . Karena variabel bebas X 5 dan X 2 saling berkorelasi, maka  variabel  yang masuk dalam model adalah variabel X 2 dan  X 5 . Sehingga diperoleh persamaan regresi yang baru
Y = 6,991 + 0,164X 5 - 0,198X 2 dengan R-Sq = 69,25%, R-Sq(adj) = 67,49%,  S = 1,69 dan Cp = 1,0. Dari analisis data diatas dapat disimpulkan bahwa pengaruh peubah X 5 dan X 2 secara berturut-turut terhadap peubah Y sebesar 0,164 dan -0,198, dengan kata lain yang paling berpengaruh terhadap kemiskinan adalah  penduduk  yang  memiliki pendidikan SLTA/sederajat dan tidak tamat  SD. Karena nilai R-Sq cukup besar,  maka    perlu  mencoba  dengan  metode  lain  yang  bisa  mengatasi  kasus  multikolinieritas  yaitu  dengan metode Best Subset sepeti yang telah dilakukan sebelumnya 4.4  Model
Dari hasil analisis yang didapat maka dapat diperoleh persamaan model regresi yang baru pada hasil regresi  stepwise  dan  Best  Subset  yaitu    Y=    6,991  +  0,164X 5 -  0,198X 2 +  ε  dimana  dapat  dilihat  bahwa pengaruh penduduk usia 15 tahun keatas tamatan SLTA sederajat sebesar 0,164 dan pengaruh penduduk usia 15 tahun keatas tidak tamat SD sebesar -0,198.
Karena korelasi antar variabel bebas tidak ada yang lebih tinggi dari korelasi variabel bebas dengan peubah respon, maka persamaan yang dihasilkan sama dengan menggunakan regresi linier berganda, dengan F hitung sebesar  39,41  sehingga  F hitung jelas  lebih  besar  dari  F tabel (F (0.05;2;35) )  =3,267  danT hitung sebesar 2,47dan3,18  <  T hitung sebesar  2,0261    atau  nilai  P  < yaitu  0,000  <  0,05,  ini  berarti  bahwa  data  sudah signifikan.  Maka  menolak  H 0 dan  dapat  dikatakan  bahwa  pengaruh  variabel  bebas  berarti  terhadap  model. Hasil kenormalan, kehomogenan dan independen data ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Kenormalan, Kehomogenan dan Independen Data
Dari  hasil  yang  telah  didapat  dari  uji  asumsi  residual  yang  terdiri  atas  kenormalan,  kehomogrnan dan independen seperti yang terlihat pada lampiran 8. Hasil telah menunjukkan adanya kenormalan data yang dalam  hal  ini  dapat  diketahui  dari  grafik  Normal  Probability  Plot  dengan    hasil  plot  mendekati  garis  lurus dengan gradien  45º P-Value sebesar 0,505 >0,05 yang mengikuti sebaran normal. Pada uji independen hasil melalui Fitted value dan observation order pada lampiran 8 terlihat bahwa data telah bersifat menyebar dan tidak ada yang melampaui dari batas.
Dari  beberapa  uji  yang  telah  dilakukan  diatas  maka  hasil  intepretasi  model  memenuhi  syarat sehingga dapat digunakan.

## 4.5 Interpretasi Hasil terbaik
Dari  kedua  model  prediksi  tersebut  model  terbaik  yang  dihasilkan  melalui  metode  regresi  Best Subset dan Stepwise  mampu  menjelaskan keragaman data  yang  sama  yaitu  sebesar 69,25%. Kedua  metode Best  Subset  dan  Stepwise    dapat  digunakan  untuk  menjawab  masalah  pada  laporan  ini  dan  menghasilkan model  yang  sama  yaitu  Y  =  6,99  -  0,198  X2  +  0,164  X5.  Dimana  melalui  hasil  regresi  yang    didapatkan bahwa  variabel  X 2 mempengaruhi  Y  sebesar  -0,198  dan  variabel  X 5 mempengaruhi  Y  sebesar  0,164.  Hasil yang  didapatkan  dari  persamaan  linier  di  atas  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  junlah  penduduk  yang berpendidikan tidak tamat SD jumlah pengangguran semakin kecil dan sebaliknya. Sebaliknya  bertentangan dengan  jumlah  penduduk  dengan  tamatan  SLTA  hal  ini  diperkirakan  karena  penduduk  yang  berpendidikan lebih  rendah  bersedia  bekerja  apapun  tanpa  memandang  berat  atau  tidaknya  suatu  pekerjaan  karena  dalam pikiran  mereka  adalah  mencari  pekerjaan  dengan  tidak  mempunyai  ijazah  yang  tinggi  adalah  sulit. Sebaliknya  bagi  penduduk  yang  mempunyai  ijazah  yang  lebih  tinggi  misal  SLTA  merasa  dirinya  harus mendapatkan  pekerjaan  yang  sesuai  dengan  tingkat  pendidikanya,  sehingga  bukanlah  hal  yang  mustahil didapatkan hasil persamaan regresi seperti yang tampak di atas yang tidak sesuai dengan harapan . Sehingga
diharapkan  tiap-tiap  sekolah  khususnya  di  tingkat  SMA/Sederajat  lebih  dapat  meningkatkan  mutu  kualitas pembelajaranya dan  melaksanakan wajib belajar 9 tahun.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pembahasan, maka kesimpulan yang dapat kita ambil adalah sebagai berikut :
1. Dari data hubungan antara presentase pengangguran dengan tingkat pendidikan terakhir ternyata terjadi multikolinieritas, oleh karena itu untuk mengatasinya dapat diterapkan Metode  Best Subset dan Regresi Stepwise  sehingga didapatkan model regresi terbaik yaitu
Y = 6,991 + 0,164X 5 - 0,198X 2 dengan R-Sq = 69,25%, R-Sq(adj) = 67,49%,  S = 1,69 dan Cp = 1,0 .
2. Dari  model  regresi  yang  terpilih  diketahui  bahwa  tingkat  pendidikan  terakhir  yang  sangat mempengaruhi presentase tingkat pengangguran adalah tamatan SLTA /  sederajat  dan  penduduk tidak tamat SD karena nilai R-Sq yang sangat besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Draper N. and Smith. H. 1992. Analisis Regresi Terapan . Jakarta : Gramedia Pustaka.
[2] Dumairy, 1996, Perekonomian Indonesia , Erlangga Jakarta.
[3] Iriawan, Nur. 2006. Mengolah Data Statistik dengan Mudah Menggunakan Minitab 14 . Yogyakarta : ANDI.Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
[5] Simanjuntak, Payaman J,1998. Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia . Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.