ANALISIS SPASIAL UNTUK MENGIDENTIFIKASI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA BERDASARKAN KABUPATEN/KOTA DI PULAU JAWA TAHUN 2017 *
Eka Amalia 1 and Liza Kurnia Sari 2‡
1 BPS Kabupaten Kolaka Utara, Indonesia, eka.amalia@bps.go.id
2 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, lizakurnia@stis.ac.id
‡ corresponding author
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 3 No 3 (2019), 202 - 215
Copyright © 2019 Eka Amalia and Liza Kurnia Sari.  This is an open-access article distributed under the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use,  distribution,  and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Unemployment  is  one  of  the  economic  problems  faced  by  many  countries.  In Indonesia, the total workforce has reached 128.06 million and 7.04 million people are unemployed.  The  indicator  to  measure  unemployment  is  open  unemployment  rate (TPT).  Java  Island  becomes  the  island  with  the  highest  TPT,  which  is  4.04  million people, equivalent to 63.08 percent. The regions that have high TPT rates tend to be in the western region of Java, while the eastern region of Java is moderate. This is an initial allegation of regional influence so spatial analysis needs to be carried out. On the other hand,  not  many  studies  have  included  territorial  effects.  This  study  aims  to  spatially identify the influence of human development index (IPM), labor force participation rate (TPAK), minimum wage and the dependency ratio on the number of TPT in Java in 2017 with the geographically weighted regression (GWR) method. The results of this study indicate that there are differences in the influence of IPM, TPAK,  minimum  wage and the dependency ratio on TPT in each area in Java. The most significant independent variables and have a positive relationship are minimum wage. This research also shows that GWR is suitable to be applied in modeling the number of TPT regencies /cities in Java  Island  in  2017.  The  results  of  this  study  can  be  used  by  the  government  in determining the right policy by looking at regional aspects in overcoming unemployment.
Keywords : geographically weighted regression, open unemployment rate, spatial.
* Received Feb 2019; Accepted Jul 2019; Published online on Oct 2019

## 1.  Pendahuluan
Pengangguran merupakan masalah perekonomian yang dihadapi oleh banyak negara, termasuk  Indonesia.  Hampir  tidak  ada  negara  yang  terbebas  dari  masalah pengangguran.  Hal  tersebut  salah  satunya  disebabkan  oleh  laju  pertumbuhan penduduk  yang  tinggi  sehingga  jumlah  angkatan  kerja  setiap  tahunnya  bertambah, sementara pertumbuhan jumlah lapangan kerja yang tersedia tidak sebanding. Sukirno (2010)  menyebutkan  faktor  lain  yang  menyebabkan  pengangguran  di  antaranya perusahaan  menggunakan  peralatan  produksi  modern  sehingga  mengurangi penggunaan  tenaga  kerja,  ketidaksesuaian  antara  keterampilan  pekerja  dengan keterampilan  yang  dibutuhkan  dalam  dunia  industri,  serta  pilihan  seseorang  untuk menganggur karena ingin mencari pekerjaan lain yang lebih baik. Pengangguran dapat menimbulkan beberapa efek buruk yang  bersifat ekonomi, politik, dan sosial. Selain itu,  pengangguran  tidak  menggalakkan  pertumbuhan  ekonomi.  Efek  buruk  terhadap perekonomian yang dapat timbul dengan adanya pengangguran di antaranya adalah tidak maksimalnya tingkat kemakmuran yang mungkin dapat dicapai dan pendapatan pajak  pemerintah  berkurang.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  pengangguran merupakan  masalah  yang  harus  segera  diselesaikan  karena  jika  tidak  bijak  dalam menanganinya akan menimbulkan masalah-masalah lain.
Penanganan yang tepat dan cepat sangat diperlukan mengingat bahwa seseorang membutuhkan pekerjaan agar mendapatkan upah untuk memenuhi kebutuhan hidup. Pengangguran  sendiri  memiliki  arti  penduduk  yang  tidak  berkerja  tetapi  sedang mencari  perkerjaan  atau  sedang  mempersiapkan  suatu  usaha  baru  atau  penduduk yang  tidak  mencari  pekerjaan  karena  sudah  diterima  bekerja  tetapi  belum  mulai bekerja.  Indikator  untuk  melihat  tingkat  pengangguran  yaitu  dengan  menggunakan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT).
Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2017 terdapat 128,06 juta angkatan kerja dimana 7,04 juta di antaranya merupakan pengangguran. Pulau Jawa memberikan kontribusi terbanyak dalam menyumbangkan angka pengangguran yaitu 4,04 juta penduduk atau setara dengan 63,08 persen penduduk menganggur berada di Pulau Jawa. Selain itu, tahun 2017 TPT Indonesia per provinsi cenderung  mengalami  peningkatan  dibandingkan  tahun  2016.  Dari  34  provinsi  di Indonesia,  sebanyak  18  di  antaranya  mengalami  peningkatan  TPT.  Tiga  di  antara delapan  belas  provinsi  yang  mengalami  peningkatan  TPT  di  Indonesia  terdapat  di Pulau Jawa yaitu DKI Jakarta, Jawa Tengah dan Banten. Tingkat pengangguran pada masing-masing  provinsi  di  Pulau  Jawa  adalah  Provinsi  DKI  Jakarta  sebesar  7,14 persen, Jawa Barat 8,22 persen, Banten 9,28 persen, Jawa Tengah 4,57 persen, DI Yogyakarta  3,02  persen,  dan  Jawa  Timur  sebesar  4  persen.  Angka  yang  besar mengingat jumlah penduduk pada masing-masing provinsi tersebut cukup besar.
Sudah  banyak  penelitian  yang  membahas  mengenai  pengangguran  bahkan sampai level kabupaten, namun  masih  jarang  yang  memasukkan efek kewilayahan padahal  masing-masing  daerah  memiliki  karakteristik  yang  berbeda.  Dalam  upaya mengurangi  tingkat  pengangguran  pemerintah  perlu  mengambil  kebijakan  dengan melihat lebih dalam kondisi masing masing daerah agar kebijakan yang diambil dapat lebih  berguna  dan  bisa  diterapkan.  Jadi,  kebijakan  dalam  menangani  TPT  ini  tidak saja  dilakukan  secara  global,  melainkan  juga  secara  lokal  karena  perbedaan karakteristik  masing-masing  daerah  yang  berbeda.  Anwar  (2005) dalam Mulyani
(2017) menyatakan bahwa perbedaan yang dimaksud yaitu perbedaan karakteristik dari  limpahan  sumber daya alam, perbedaan kemampuan  sumber daya  manusia, dan perbedaan potensi lokasi. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini, dilakukan analisis mengenai  tingkat  pengangguran  berdasarkan  wilayah  sehingga  kebijakan  yang nantinya akan diambil dapat lebih efektif dan efisien.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  gambaran  umum  mengenai  TPT  di Pulau Jawa tahun 2017 dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhinya. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan analisis spasial yang dilakukan secara lebih spesifik berdasarkan wilayah administrasi kabupaten/kota di Pulau Jawa. Perbedaan  mendasar  antar  analisis  spasial  dengan  analisis  non  spasial  seperti regresi  linier  atau  regresi  data  panel  adalah  parameter  yang  dihasilkan  tidak  lagi bersifat global,  melainkan bersifat lokal sehingga  memungkinkan untuk mengetahui kabupaten/kota  mana  saja  yang  memiliki  pola  spasial  yang  sama  untuk  diterapkan kebijakan yang tepat sesuai wilayah.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Bahan dan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data cross- section pada tahun 2017 dari 119 kabupaten/kota di Pulau Jawa yang didapatkan dari beberapa sumber, yaitu:
1.  Data Tingkat Pengangguran Terbuka diperoleh dari BPS melalui publikasi statistik keadaan angkatan kerja tahun 2017.
2.  Data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) diperoleh dari publikasi BPS.
3.  Data  Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  (UMK)  diperoleh  dari  Kementerian Ketenagakerjaan.
4.  Data  Rasio  Ketergantungan  diperoleh  dari  BPS  melalui  publikasi  statistik kesejahteraan rakyat tahun 2017.
5.  Data  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK)  diperoleh  dari  BPS  melalui publikasi statistik keadaan angkatan kerja tahun 2017.

## 2.2 Metode Analisis
Gambaran umum dari variabel penelitian diberikan melalui peta tematik. Sementara pengaruh  IPM,  UMK,  rasio  ketergantungan  dan  TPAK  terhadap  TPT  di  setiap kabupaten/kota  diketahui  dengan  menggunakan  metode Geographically  Weighted Regression (GWR).

## a.  Pembentukan Model GWR
Pada regresi linier berganda dengan metode estimasi Ordinary Least Square (OLS) diperlukan  terpenuhinya  asumsi-asumsi  klasik  agar  diperoleh  hasil  estimasi  yang tepat. Apabila ada asumsi yang terlanggar maka model hasil OLS harus dievaluasi, misalnya  dengan  memberikan  penimbang.  Salah  satu  model  regresi  yang menggunakan  penimbang  adalah Geographically  Weighted  Regression (GWR). Model  GWR  adalah  model  regresi  yang  dikembangkan  khusus  untuk  memodelkan
data dengan variabel respon yang bersifat kontinu dengan mempertimbangkan aspek spasial atau keruangan. Pendekatan yang dilakukan dalam GWR adalah pendekatan titik,  artinya  dalam  model  GWR  membutuhkan  suatu  referensi  keruangan  berupa suatu  titik  yang  dapat  mewakili  informasi  spasial  untuk  masing-masing  observasi, umumnya informasi keruangan yang digunakan dalam model GWR adalah koordinat lintang  ( latitude )  dan  bujur  ( longitude ).  Dalam  model  GWR,  nilai  setiap  parameter ditaksir  pada  setiap  titik  pengamatan  sehingga  setiap  titik  pengamatan  mempunyai nilai parameter yang berbeda-beda.
Model umum GWR adalah:
    i p k ki i i k i i i X v u v u Y         1 0 , , (1)
Keterangan:
𝑌 𝑖
: nilai variabel respon pada titik pengamatan ke- i 𝑋 𝑘𝑖 : nilai variabel penjelas ke- k pada titik pengamatan ke- i   i i k v u ,  : parameter/koefisien regresi untuk variabel ke- k pada titik pengamatan ke- i dengan koordinat ( u i , v i ) ԑ 𝑖 : error pada titik pengamatan ke- i Nilai parameter ke- k di titik pengamatan ke- i ditaksir dengan formula berikut:         Y v u W X X v u W X v u i i T i i T i i , , , 1    (2)
dengan   i i v u W , adalah matriks penimbang.
Taksiran  parameter  tidak  hanya  bergantung  pada  nilai  variabel  penjelas,  tetapi juga pada bandwidth yang digunakan dalam menghitung penimbang (fungsi kernel). Bandwidth adalah radius daerah penaksiran yang berpusat di titik pengamatan ke- i . Titik  pengamatan  yang  berada  dalam  daerah  tersebut  memiliki  pengaruh  dalam penaksiran  parameter  di  titik  pengamatan  ke- i .  Ada  dua  fungsi  kernel  yang  dapat digunakan  yaitu    adaptive    gaussian    dan    adaptive    bisquare.  Fungsi  kernel  yang dipilih  adalah  yang  menghasilkan bandwidth optimum  dengan  melihat  nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Cross Validation (CV). Semakin kecil nilai AIC dan CV yang  dihasilkan  fungsi  kernel  berarti  semakin  baik  penimbang  yang  dihasilkan (Fotheringham et al ., 2003).

## b.  Evaluasi Model GWR
Evaluasi  model  GWR  meliputi  uji  variasi  parameter,  uji  parsial  parameter,  dan evaluasi hasil model terbentuk. Uji variasi parameter dilakukan untuk melihat apakah besar  pengaruh  variabel  penjelas  di  setiap  wilayah  memiliki  perbedaan  atau  tidak, dengan  kata  lain  apakah  data  mengandung  heterogenitas  spasial.  Uji  dilakukan dengan membandingkan model GWR yang diperoleh (GWR asli) dengan model GWR lain yang dibentuk dengan menganggap koefisien variabel ke- k konstan dan koefisien variabel lain bervariasi (GWR pengganti). Perbandingan ini dilakukan dengan melihat nilai Difference  Of  Criterion yang  merupakan  perbedaan  nilai  AIC  dari  model  GWR asli dan model GWR pengganti. Jika model GWR pengganti lebih fit maka Difference Of Criterion bernilai  positif  yang berarti tidak ada variasi  dari nilai koefisien variabel ke- k di  setiap  wilayah.  Sedangkan  jika  model  GWR  asli  lebih  baik  daripada  model GWR  pengganti  maka Difference  Of  Criterion bernilai  negatif  sehingga  dapat dikatakan nilai koefisien variabel ke- k berlaku lokal (Nakaya, 2012).
Uji  parsial  parameter  digunakan  untuk  melihat  koefisien  dari  variabel  apa  saja yang signifikan secara statistik. Sementara evaluasi hasil model GWR yang terbentuk dilakukan  melalui  (i)  pengujian  heterogenitas  spasial  dengan  menggunakan  peta tematik  dari  variabel  residual  dan  (ii)  pengujian  autokorelasi  spasial  dengan menggunakan statistik Moran’s I dan Moran’s scatterplot .

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Gambaran Umum Tingkat Pengangguran Terbuka dan Faktor-faktor yang Memengaruhinya
Pengangguran  merupakan  masalah  yang  terjadi  hampir  di  semua  negara.  Upaya menekan angka pengangguran perlu dilakukan agar dampak negatif yang ditimbulkan dari  masalah  tersebut  dapat  dihindari.  Untuk  melihat  besar  pengangguran  di digunakan  suatu  pengukuran  yaitu  TPT.  Angka  TPT  merupakan  persentase  jumlah pengangguran  terhadap  angkatan  kerja.  Semakin  tinggi  nilai  TPT  di  suatu  wilayah menunjukkan bahwa semakin banyak angkatan kerja yang tidak terserap pasar tenaga kerja  pada  wilayah  tersebut.  Rata-rata  TPT  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  sebesar 5,40 persen. Wilayah dengan angka TPT tertinggi yaitu Kota Cilegon sebesar 12,11 persen  dan  wilayah  dengan  TPT  terendah  yaitu  kabupaten  Pacitan  sebesar  0,85 persen.  Secara  umum,  keragaman  angka  TPT  antarwilayah  di  Pulau  Jawa  sebesar 2,47 persen. Pola persebaran TPT pada tahun 2017 di kabupaten/kota di Pulau Jawa disajikan pada Gambar 1.
Keterangan: Peta tidak berskala
Gambar 1: Pola persebaran TPT menurut kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2017.
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat bahwa kabupaten/kota yang memiliki angka TPT jauh diatas rata-rata nasional sebesar 5,40 didominasi oleh wilayah bagian barat Pulau  Jawa,  yaitu  kabupaten/kota  yang  berada  di  Provinsi  Jawa  Barat  dan  Banten diantaranya  Bogor,  Cianjur,  Cirebon,  Subang,  Purwakarta,  Karawang,  Bekasi, Bandung Barat, Kota Bogor, Kota Cirebon, Kota Bekasi, Tangerang, Serang dan Kota
Cilegon. Hal tersebut terjadi karena masih tingginya ketimpangan antara permintaan dan  pasokan  tenaga  kerja.  Ketidakselarasan  terjadi  mulai  dari  tingkat  pendidikan hingga keterampilan kerja yang dibutuhkan oleh penyedia kerja. Selain itu banyaknya migran  yang  berasal  dari  kabupaten/kota  di  provinsi  lain  yang  tidak  terserap  pasar tenaga  kerja  juga  memberikan  kontribusi  terhadap  angka  TPT  di  wilayah  tersebut. Sementara, wilayah bagian timur Pulau Jawa memiliki kecendrungan angka TPT lebih rendah. Hal tersebut terjadi karena banyak angkatan kerja yang terserap pada sektor pertanian.  Selain  itu,  banyaknya  penduduk  yang  merantau  ke  wilayah  barat  Pulau Jawa  juga  memberikan  kontribusi  terhadap  penurunan  angka  TPT  pada  wilayah tersebut.  Berdasarkan  Gambar  1  juga  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  pengelompokan pada angka TPT di Pulau Jawa. Pola tersebut dapat dijadikan sebagai deteksi awal adanya autokorelasi spasial yang selanjutnya diteliti dengan statistik M oran’s I .

## Keterangan: Peta tidak berskala
Gambar 2: Pola persebaran IPM menurut kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2017.
Indeks Pembangunan Manusia merupakan ukuran yang penting untuk mengukur pencapaian  hasil  pembangunan  dari  suatu  wilayah  dalam  tiga  dimensi  dasar pembangunan yaitu: lamanya hidup, pengetahuan dan standar hidup layak. Semakin tinggi nilai IPM suatu wilayah menunjukkan pembangunan manusianya semakin baik. Wilayah  dengan  IPM  tertinggi  yaitu  Kota  Yogyakarta  sebesar  85,49  dan  wilayah dengan IPM terendah yaitu Kabupaten Sampang sebesar 59,90 persen. Rata-rata IPM di  Pulau  Jawa  sebesar  71,37  persen  dengan  tingkat  keragaman  IPM  antarwilayah sebesar  5,52  persen.  Berdasarkan  Gambar  2  terlihat  bahwa  mayoritas  IPM kabupaten/kota di Pulau Jawa memiliki IPM sedang yaitu dengan interval 60 –70. Hal tersebut terjadi karena tingkat pendidikan penduduknya masih didominasi oleh lulusan sekolah  menengah.  Pola  hidup  sehat  yang  semakin  berkurang  juga  berdampak terhadap  angka  IPM  tersebut.  Disisi  lain,  hanya  beberapa  kabupaten/kota  di  Pulau Jawa  yang  memiliki  angka  IPM  sangat  tinggi  (diatas  80  persen)  diantaranya  Kota Jakarta  Selatan,  Kota  Jakarta  Timur,  Kota  Jakarta  Pusat,  Kota  Jakarta  Barat,  Kota
Bandung, Kota Bekasi, Kota Surakarta, Kota Salatiga, Kota Semarang, Sleman, Kota Yogyakarta, Kota Malang, Kota Madiun, Kota Surabaya dan Kota Tangerang Selatan. Kemudahan  mengakses  fasilitas  kesehatan,  pendidikan  maupun  fasilitas  umum lainnya juga bisa jadi menjadi penyebab tingginya nilai IPM pada wilayah tersebut.

## Keterangan: Peta tidak berskala
Gambar 3: Pola persebaran UMK menurut kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2017.
Upah  minimum  kabupaten/kota  (UMK)  merupakan  upah  bulanan  terendah  yang terdiri atas upah pokok termasuk tunjangan tetap yang ditetapkan oleh gubernur. Upah minimum dibentuk sebagai salah satu upaya untuk melindungi pekerja dari upah yang sangat  rendah.  Wilayah  dengan  UMK  tertinggi  yaitu  Kabupaten  Karawang  sebesar Rp3.605.272,00  dan  wilayah  dengan  UMK  terendah  yaitu  Kabupaten  Gunung  Kidul sebesar  Rp1.337.650,00.  Rata-rata  UMK  di  Pulau  Jawa  sebesar  Rp2.007.772,00 dengan tingkat keragaman UMK antar wilayah di Pulau Jawa cukup besar yaitu sekitar Rp721.842,06. Berdasarkan Gambar 3 terlihat bahwa kebanyakan kabupaten/kota di wilayah barat Pulau Jawa memiliki UMK yang cukup tinggi. Hal tersebut dikarenakan wilayah yang memiliki UMK tinggi merupakan daerah industri dan juga wilayah yang banyak  berdiri  perusahaan.  Sementara,  wilayah-wilayah  bagian  tengah  dan  timur Pulau Jawa memiliki kecendrungan menetapkan UMK dibawah rata-rata Pulau Jawa.

## Keterangan: Peta tidak berskala
Gambar 4: Pola persebaran TPAK menurut kabupaten/Kota di Pulau Jawa tahun 2017.
Angka TPAK mengindikasikan besarnya persentase penduduk usia kerja yang aktif secara  ekonomi  di  suatu  wilayah.  Semakin  tinggi  nilai  TPAK  menunjukkan  bahwa semakin tinggi pula pasokan tenaga kerja yang tersedia untuk memproduksi barang atau jasa. Angka rata-rata TPAK kabupaten/kota di Pulau Jawa sebesar 65,91 yang berarti bahwa dari 100 penduduk usia kerja yang tinggal di Pulau Jawa terdapat sekitar 66 orang yang berpartisipasi aktif di pasar kerja. Wilayah dengan nilai TPAK tertinggi yaitu  Kabupaten  Pangandaran  sebesar  79,88  persen  dan  wilayah  dengan  TPAK terendah  yaitu  Kabupaten  Pandeglang  sebesar  38,17  persen.  Secara  umum, keragaman  TPAK  antar  wilayah  di  Pulau  Jawa  yaitu  sebesar  7,77  persen. Berdasarkan Gambar 4 dapat dilihat bahwa TPAK kabupaten/kota di bagian tengah dan  timur  Pulau  Jawa  cenderung  memiliki  TPAK  diatas  rata-rata  Pulau  Jawa.  Hal tersebut terjadi karena banyaknya lulusan sekolah menengah yang tidak melanjutkan ke jenjang perguruan tinggi dan memilih untuk terjun ke dunia kerja. Sementara, TPAK di  kabupaten/kota  di  bagian  barat  Pulau  Jawa  cenderung  berada  dibawah  rata-rata Pulau  Jawa.  Hal  tersebut  dikarenakan  masih  tingginya  kesadaran  penduduk  untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi pada wilayah tersebut.

## Keterangan: Peta tidak berskala
Gambar 5: Pola persebaran Rasio Ketergantungan menurut kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2017.
Rasio  ketergantungan  merupakan  suatu  indikator  yang  secara  kasar  dapat menunjukkan  keadaan  ekonomi  suatu  negara,  apakah  tergolong  maju  atau  negara yang sedang berkembang. Wilayah dengan angka rasio ketergantungan tertinggi yaitu Kabupaten  Garut  sebesar  58,10  persen  dan  wilayah  dengan  angka  rasio ketergantungan terendah yaitu Kota Yogyakarta sebesar 35,08 persen. Rata-rata rasio ketergantungan di Pulau Jawa sebesar 45,94 dengan tingkat keragaman sebesar 4,86 persen.  Berdasarkan  Gambar  5  dapat  dilihat  bahwa  kabupaten/kota  di  Provinsi Banten,  Jawa  Barat  dan  Jawa  Tengah  memiliki  angka  rasio  ketergantungan  diatas rata-rata  Pulau  Jawa.  Kota-kota  yang  terdapat  pada  Provinsi  DKI  Jakarta  memiliki angka rasio ketergantungan dibawah rata-rata Pulau Jawa yang menunjukkan bahwa beban penduduk bukan angkatan kerja di kota-kota tersebut tergolong rendah.

## 3.2 Model GWR
Tahap awal  yang dilakukan dalam penelitian ini  yaitu  pembentukan  model  RLB dan pengecekan  asumsi  klasik  dari  metode  estimasi  OLS,  yaitu  asumsi  normalitas, homoskedastisitas,  nonautokorelasi  dan  nonmultikolinieritas.  Pengujian  normalitas residual menggunakan uji Jarque Berra diperoleh nilai statistik sebesar 1,58, nilai ini lebih  kecil  dari  titik  kritis 5,99
0,05;2
2   sehingga  disimpulkan  bahwa  residual  data berdistribusi  normal.  Pada  pengujian  nonmultikolinieritas  disimpulkan  bahwa  tidak terjadi multikolinieritas karena nilai VIF setiap variabel kurang dari 10. Selain itu, pada pengujian  homoskedastisitas  menggunakan  uji  Breusch-Pagan  menghasilkan  nilai statistik sebesar 11,36 dan nilai ini lebih besar dari titik kritis 9,49 0,05;4 2   sehingga disimpulkan bahwa asumsi homoskedastisitas tidak terpenuhi, atau terdapat pengaruh heterogenitas  dalam  model.  Pada  pengujian  nonautokorelasi  menggunakan  nilai Moran’s  I  sebesar  0,7615,  lebih  besar  dari  0  dan  mendekati  1  sehingga  dapat disimpulkan bahwa terdapat autokorelasi spasial, hal ini berarti pola data membentuk kelompok dengan karakteristik yang sama.
Dalam  mengatasi  masalah  heterogenitas  spasial  dan  autokorelasi  spasial digunakan  pemodelan  dengan  menggunakan  metode  GWR.  Hal  pertama  yang dilakukan  dalam  pemodelan  GWR  adalah  menentukan bandwidth .  Amatan  dalam penelitian  ini  tidak  tersebar  merata  sehingga bandwidth yang  digunakan  adalah adaptive  bandwidth .  Dengan  metode  ini  didapatkan bandwidth optimum  sebesar  74 yang berarti terdapat 74 tetangga yang signifikan memiliki hubungan spasial dengan suatu  wilayah.  Selain  itu,  dipilih  penimbang adaptive  bi-square karena  penimbang tersebut  menghasilkan  nilai  AIC  dan  CV  yang  lebih  kecil  dibandingkan  penimbang adaptive Gaussian .
Estimasi pada model GWR secara lokal akan menghasilkan koefisien regresi yang bervariasi pada setiap wilayah analisis. Sifat lokal dari model GWR dapat ditunjukkan dari  hasil  nilai  estimasi  parameternya  yang  berbeda-beda  untuk  setiap  lokasi pengamatan  karena  setiap  wilayah  memiliki  karakteristik  yang  berbeda.  Ringkasan nilai estimasi parameter pada wilayah kabupaten/kota di Pulau Jawa dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1: Estimasi parameter model GWR. Variabel Minimum Median Maksimum Konstanta  19,727  12,630 22,171 IPM  0,293  0,074 0,078 UMK 1,290 2,277 3,779 Rasio Ketergantungan  0,210  0,056 0,031 TPAK  0,322  0,125  0,032
Model GWR memungkinkan suatu variabel penjelas memiliki arah hubungan yang berbeda dengan variabel responnya di lokasi yang berbeda, sehingga suatu variabel bisa saja memiliki pengaruh positif di suatu lokasi namun memiliki hubungan negatif di lokasi lainnya (Fotheringham et al ., 2003). Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa variabel IPM dan rasio ketergantungan memiliki hubungan positif dan negatif terhadap TPT di wilayah Pulau Jawa sedangkan variabel UMK memiliki hubungan positif dan variabel TPAK memiliki hubungan negatif.
Pada  model  GWR  dilakukan  uji  variasi  parameter  untuk  mendeteksi  data  yang mengandung heterogenitas spasial. Suatu variabel dikatakan memiliki heterogenitas spasial apabila difference of criterion bernilai negatif. Sebaliknya, jika nilainya positif maka menunjukkan bahwa variabel penjelas tersebut bersifat global.
Tabel 2: Geographical Variability Test Variabel Diff of Criterion Konstanta  746,54 IPM  68,75 TPAK  92,97 UMK  309,64 Rasio Ketergantungan  321,83
Tabel  2  menunjukkan  nilai difference  of criterion dari  masing-masing  variabel penjelas  yang  diduga  memengaruhi  TPT.  Baik  IPM,  UMK,  rasio  ketergantungan maupun TPAK memiliki nilai difference of criterion yang negatif  yang berarti seluruh variabel penjelas bersifat lokal pada masing-masing kabupaten/kota di Pulau Jawa.
Selanjutnya,  dilakukan  pengujian  parsial  pada  parameter  regresi  secara  lokal. Pengujian ini  dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui variabel penjelas apa saja yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  TPT  di  suatu  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa. Hasil  pengujian  parsial  signifikansi  parameter  lokal  disajikan  dalam  sebuah  peta tematik.  Gambar  6  menunjukkan  bahwa  terdapat  kesamaan  variabel  penjelas  yang signifikan memengaruhi TPT pada wilayah-wilayah yang berdekatan. Kabupaten/kota di Pulau Jawa mengelompok menjadi 7 kelompok berdasarkan variabel penjelas yang signifikan. Di bagian timur Pulau Jawa variabel penjelas yang signifikan adalah UMK dan  TPAK,  sementara  di  bagian  barat  semua  variabel  kecuali  TPAK  signifikan. Terdapat  23  kabupaten/kota  yang  semua  variabel  penjelasnya  signifikan, kabupaten/kota ini mengelompok di bagian timur Jawa Barat dan bagian barat Jawa Tengah.

## Keterangan: Peta tidak berskala
Gambar 6: Peta pengelompokan kabupaten/kota di Pulau Jawa berdasarkan variabel penjelas yang signifikan.
Evaluasi  model  GWR  yang  terbentuk  perlu  dilakukan  untuk  meninjau  apakah model GWR ini dapat mengatasi masalah heterogenitas spasial maupun autokorelasi spasial.  Untuk  melihat  apakah  GWR dapat  mengatasi  masalah  autokorelasi  spasial dilihat melalui nilai Moran’s I dan juga Moran’s Scatterplot pada residual model GWR. Nilai M oran’s I yang dihasilkan mendekati nol yang berarti residual model GWR tidak lagi  mengandung  autokorelasi  spasial.  Selain  itu  disajikan  Gambar  7  untuk menjelaskan pola sebaran residual yang terjadi. Berdasarkan gambar tersebut dapat dilihat bahwa residual cenderung tersebar secara acak di seluruh kabupaten/kota di pulau Jawa dan tidak memiliki pola spasial tertentu. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa model GWR dapat mengatasi masalah heterogenitas spasial.

## Keterangan: Peta tidak berskala
Gambar 7: Sebaran residual dari pemodelan GWR di pulau Jawa tahun 2017.
Model GWR menghasilkan 119 persamaan regresi yang mewakili hubungan antara variabel  penjelas  dengan  TPT  pada  setiap  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa.  Sebagai contoh ditampilkan persamaan regresi untuk Kabupaten Tasikmalaya, sebagai berikut:
𝑇𝑃𝑇 ̂ 𝑇𝑎𝑠𝑖𝑘𝑚𝑎𝑙𝑎𝑦𝑎  − 3,90 − 0,23𝐼𝑃𝑀 𝑇𝑎𝑠𝑖𝑘𝑚𝑎𝑙𝑎𝑦𝑎 +  2,91 ln(𝑈𝑀𝐾) 𝑇𝑎𝑠𝑖𝑘𝑚𝑎𝑙𝑎𝑦𝑎
− 0,16 𝑅𝐾 𝑇𝑎𝑠𝑖𝑘𝑚𝑎𝑙𝑎𝑦𝑎 − 0,11𝑇𝑃𝐴𝐾 𝑇𝑎𝑠𝑖𝑘𝑚𝑎𝑙𝑎𝑦𝑎
Interpretasi dari persamaan regresi Tasikmalaya adalah:
 Koefisien  pada  variabel  IPM  sebesar  -0,23  yang  artinya  setiap  peningkatan  1 satuan  IPM  akan  menurunkan  TPT  sebesar  0,23  persen.  Hal  tersebut  sesuai dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Burhanudin    (2016)  yang  menyimpulkan bahwa  terdapat  hubungan  negatif  dan  signifikan  antara  IPM  dengan  TPT  yang menunjukkan  bahwa  apabila  terjadi  peningkatan  pada  komponen  IPM  yaitu kesehatan,  pendidikan,  dan  kemampuan  daya  beli  maka  TPT  akan  semakin berkurang.  Ketika  terjadi  peningkatan  kualitas  manusia  maka  hal  tersebut berdampak pada pemikiran seseorang untuk menciptakan lapangan kerja, bukan sekadar mendapatkan pekerjaan, sehingga dapat mengurangi angka pengangguran.
 Koefisien  pada variabel  TPAK  sebesar  0,11  yang  berarti  setiap  peningkatan  1 persen  TPAK  akan  menurunkan  TPT  sebesar  0,11  persen.  Hal  tersebut  sesuai dengan penelitian Ilahi et al ., (2014) yang menyimpulkan bahwa terdapat hubungan negatif  dan  signifikan  antara  TPAK  dan  TPT.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa partisipasi kerja berbanding lurus dengan penurunan angka TPT.
 Koefisien  pada variabel  UMK  sebesar  2,91  yang  berarti  setiap  peningkatan pertumbuhan  UMK  sebesar  1  persen  akan  meningkatkan  TPT  sebesar  2,91 persen. Hal tersebut sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Hajji & Nugroho (2013) yang menyimpulkan bahwa terdapat hubungan positif dan signifikan antara upah  minimum  dengan  TPT.  Hal  ini  disebabkan  karena  upah  minimum  yang ditetapkan  selalu  mengalami  kenaikan  dan  berada  diatas  keseimbangan  pasar yang menyebabkan membengkaknya biaya produksi perusahaan. Sehingga untuk mencegah  inefesiensi  tenaga  kerja,  maka  perusahaan  akan  mengurangi  jumlah tenaga kerja yang berakibat pengangguran akan bertambah.
 Koefisien  pada variabel  rasio  ketergantungan  sebesar  0,16  yang  berarti  setiap peningkatan 1 satuan rasio ketergantungan akan menurunkan TPT sebesar 0,16 persen. Hal tersebut tidak sesuai dengan penelitian Putro & Setiawan (2013) yang menyimpulkan bahwa ketika rasio ketergantungan naik maka akan menyebabkan kenaikan  TPT.  Namun,  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wijaya (2018)  dengan  metode  regresi  nonparametric spline  truncated menyimpulkan bahwa  rasio  ketergantungan  memiliki  hubungan  negatif  sekaligus  positif.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  kondisi  tertentu,  hubungan  antara  rasio ketergantungan bisa positif maupun negatif terhadap TPT.

## 4.  Simpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dipaparkan sebelumnya, maka kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:
1.  Pola persebaran TPT di Pulau Jawa tidak merata, TPT mayoritas masih tinggi di Pulau Jawa bagian barat.
2.  Pengaruh  IPM,  UMK,  rasio  ketergantungan,  TPAK  terhadap  TPT  berbeda-beda, dapat berpengaruh positif maupun negatif.

## Daftar Pustaka
Burhanudin,  M.  (2016). Pengaruh  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB),  upah minimum  kabupaten/kota  (UMK),  dan  indeks  pembangunan  manusia  (IPM) terhadap  tingkat  pengangguran  di  Provinsi  Banten  periode  2008-2013 [skripsi]. Jakarta: UIN Syarif Hidayatullah.
Fotheringham, A.S., Brunsdon, C., and Charlton, M. (2003). Geographically weighted regression:  the  analysis  of  spatially  varying  relationships .  Chichester,  UK:  John Wiley & Sons.
Hajji,  M.S.,  and  Nugroho,  S.  (2013).  Analisis  PDRB,  inflasi,  upah  minimum  provinsi, dan  angka  melek huruf terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Tengah tahun 1990-2011. Diponegoro Journal of Economics , 2 (3): 36-45.
Ilahi, R., Syamsuddin, M., and Suparman, Y. (2014). Model spasial durbin dengan efek tetap untuk tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, in: Prosiding  Seminar  Nasional  Statistika,  Departemen  Statistika  FMIPA Universitas Padjadjaran . pp. 424 –436.
Mulyani,  F.  (2017). Determinan  kemiskinan  di  kawasan  timur  indonesia  (KTI)  tahun 2015  menggunakan  metode  geographically weighted regression (GWR) [skripsi]. STIS, Jakarta.
Nakaya, T. (2012). GWR4 user manual . WWW document.
Putro, A.S.,  and Setiawan, A.H.  (2013). Analisis pengaruh produk domestik regional bruto, tingkat upah minimum kota, tingkat inflasi dan beban/tanggungan penduduk terhadap  pengangguran  terbuka  di  Kota  Magelang  periode  tahun  1990 –2010. Diponegoro Journal of Economics , 2 (3):12 –25.
Sukirno,  S.  (2010). Teori  pengantar  makroekonomi  edisi  ketiga .  Jakarta:  PT.  Raja Grafindo Pesada.
Wijaya,  A.F.H.  (2018). Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat pengangguran terbuka (TPT) di Provinsi Aceh dengan regresi nonparametrik spline truncated [skripsi]. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.