DETERMINAN PENGANGGURAN TERDIDIK DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR (NTT) TAHUN 2018 MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER
Maria Valentina 1 , Ristanto Hadi 2 , Yohana Rosaripatria 3 , Siskarossa Ika Oktora 4 1,2,3,4 Politeknik Statistika STIS Email: siskarossa@stis.ac.id

## ABSTRAK
Pengangguran  telah  menjadi  masalah  serius  yang  harus  diselesaikan  di  NTT.  Tingkat pengangguran  di  NTT  telah  meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Ironisnya,  tingkat pengangguran  ini  didominasi  oleh  pengangguran  terdidik.  Berdasarkan  data  dari  BPS, tingkat pengangguran di NTT tahun 2018 cenderung menurun, tetapi pengangguran yang berpendidikan meningkat. Dengan menggunakan data Sakernas Agustus 2018, penelitian ini bertujuan untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi pengangguran terdidik di NTT  yang  dilihat  berdasarkan  karakteristik  individualnya.  Karakteristik  individu  yang digunakan adalah jenis kelamin, usia, status rumah tangga, status perkawinan, pelatihan kerja,  pengalaman  kerja,  dan  daerah  tempat  tinggal.  Metode  analisis  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  deskriptif  dan  regresi  logistik  biner.  Hasil  analisis deskriptif menunjukkan karakteristik tenaga kerja terdidik di NTT tahun 2018 mayoritas memiliki  usia  15-24  tahun,  jenis  kelamin  perempuan,  tidak  berstatus  kepala  rumah tangga, tidak pernah menikah, tidak pernah berpartisipasi dalam pelatihan kerja, memiliki pengalaman kerja dan tinggal di wilayah perkotaan. Hasil inferensia menunjukkan bahwa variabel yang mempengaruhi pengangguran berpendidikan adalah variabel umur, status rumah  tangga,  status  perkawinan,  pengalaman  kerja  dan  daerah  tempat  tinggal. Sementara  jenis  kelamin  dan  pelatihan  kerja  tidak  memengaruhi  tenaga  kerja  terdidik untuk menjadi pengangguran. Hasil penelitian ini sangat penting bagi pemerintah NTT untuk mengambil kebijakan yang tepat untuk menyelesaikan pengangguran terdidik.
Kata kunci : pengangguran, pengangguran terdidik, regresi logistik biner

## PENDAHULUAN
Kemiskinan di Indonesia mengalami penurunan  dimana  pada  September tahun  2016  persentase  kemiskinan Indonesia sebesar 10,70 persen menurun menjadi 10,12 pada September 2017 [4]. Akan tetapi dengan penurunan persentase  kemiskinan  tersebut  16  dari
34 provinsi di Indonesia masih memiliki persentase kemiskinan di atas kemiskinan nasional [4].
Jika  dibuat  perbandingan  diantara wilayah-wilayah  di  Indonesia,  pada tahun  2017  masih  terlihat  kesenjangan
tingkat  kemiskinan  terutama  antara Kawasan  Timur  Indonesia  (KTI)  dan
Kawasan Barat Indonesia (KBI).
Tingkat  kemiskinan  untuk  sebagian besar  provinsi  di  KTI  berdasarkan persentase penduduk miskin selalu lebih tinggi  jika  dibandingkan  persentase penduduk  miskin  di  KBI.  Provinsi- provinsi yang memiliki tingkat kemiskinan tertinggi di KTI diantaranya Papua,  Papua  Barat,  Nusa  Tenggara Timur  (NTT),  Maluku,  dan  Gorontalo. Tingginya tingkat kemiskinan di kawasan-kawasan  tersebut,  tentu  akan
menghambat  proses  pembangunan  di kawasan  timur  maupun  pembangunan nasional secara menyeluruh. Upaya untuk mengurangi kemiskinan dan
ketidakmerataan distribusi pendapatan bagi negara berkembang salah satunya adalah menciptakan lapangan kerja bagi kelompok penduduk yang paling miskin. Upaya tersebut dapat mengurangi tingkat  pengangguran  dan  kemiskinan [21].  Dengan  kata  lain  salah  satu  cara dalam  mengatasi  kemiskinan  adalah dengan  menanggulangi  pengangguran, khususnya pengangguran terdidik. Pengangguran terdidik  merupakan rasio antara pencari kerja yang berpendidikan minimal  SMA  ke  atas  terhadap  jumlah angkatan kerja pada kelompok tersebut.
Berdasarkan  Gambar  1  jumlah pengangguran terdidik di NTT
cenderung  terus  meningkat  sejak  tahun 2012 sampai 2017, dan pada tahun 2015 jumlah  pengangguran  terdidik  NTT menjadi  yang  tertinggi  selama  8  tahun terakhir yakni mencapai 56,45 ribu jiwa. Sementara  pada  tahun  2018  jumlah pengangguran terbuka cenderung menurun namun
pengangguran terdidiknya justru meningkat [5]-[12].
Sumber: BPS (Diolah)
Gambar  1. Pengangguran  terbuka  dan pengangguran terdidik di NTT
Jika kondisi tersebut terus berlangsung  maka  peningkatan  jumlah
pengangguran tenaga kerja terdidik akan menimbulkan dampak ekonomis terhadap lingkungan disekitarnya.
Pengangguran  tenaga  kerja  terdidik mempunyai  dampak  ekonomis  yang lebih  besar  daripada  pengangguran tenaga kerja kurang terdidik [20]. Hal ini dikarenakan  pengangguran  tenaga  kerja terdidik  merupakan rate  of  return yang hilang dari beberapa investasi yang telah di tanamkan pada sekelompok penduduk di bidang pendidikan [19].
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran umum pengangguran terdidik dan faktor
penyebab angkatan kerja terdidik menjadi  pengangguran  terdidik  di  NTT tahun  2018.  Untuk  mengetahui  faktor- faktor  penyebab  yang  memengaruhi pengangguran terdidik di NTT digunakan  metode  regresi.  Tujuan  dari metode regresi adalah untuk mengetahui hubungan  sebab  akibat  antara  variabel respon  dan  variabel  penjelas.  Pada penelitian  ini  variabel  respon  yang digunakan  adalah  status  angkatan  kerja terdidik  yang  merupakan  data  kualitatif yang  terdiri  dari  dua  kategori  yakni pengangguran  terdidik  dan  bekerja terdidik.  Dengan  demikian  metode regresi  yang  tepat  untuk  melihat pengaruh dari variabel penjelas terhadap variabel  respon  adalah  regresi  logistik biner.  Metode  regresi  logistik  biner adalah  analisis  regresi  yang  digunakan untuk  menjelaskan  hubungan  antara variabel  respon  yang  berupa  data kategorik  (2  kategorik)  dengan  variabel penjelas  yang  berupa  data  kategorik maupun numerik. Ada beberapa kegunaan dari regresi logistik [3]: 1) Untuk  melakukan  pemodelan  dari probabilita  kondisi  atau  keadaan tertentu  yang  sifatnya  kualitatif sebagai fungsi dari beberapa variabel penjelas.
2) Untuk  menggambarkan  perbedaan antar  individu  dari  kelompok  yang
57,999 62,356 70,664 73,210 88,446 76,580 78,548 74,748 28,338 32,421 41,521 47,081 64,036 54,306 56,447 57,493 0 20 40 60 80 100 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 (R ib u Ji w a) Tahun Pengangguran terbuka Pengangguran terdidik
terpisah sebagai fungsi dari beberapa variabel  penjelas.  Atau  dikenal dengan analisis diskriminan deskriptif. 3) Untuk mengelompokkan individu ke dalam salah satu kategori berdasarkan variabel penjelas, dikenal sebagai analisis diskriminan prediktif. . Selain untuk menggambarkan hubungan  variabel  respon  dan  variabel penjelas,  regresi  logistik  biner  juga berguna untuk melihat perubahan kecenderungan  variabel  respon  yang dilihat  dari  nilai odds ketika  variabel penjelasnya mengalami perubahan [13].
Variabel  respon  yang  digunakan memiliki  dua  nilai  yaitu  sukses  (Y=  1) dan  gagal  (Y=0).  Pada  penelitian  ini kejadian sukses adalah ketika responden tergolong  ke  dalam  kelompok  angkatan kerja terdidik dan menjadi pengangguran, sedangkan kejadian gagal adalah ketika responden tergolong ke  dalam  kelompok  angkatan  kerja terdidik  dan  bekerja.  Jika  dibuat  dalam bentuk peluang maka nilai sukses (Y=1) memiliki  peluang 𝜋(𝑥) dan  nilai  gagal (Y=0) memiliki peluang 1 − 𝜋(𝑥) . Bentuk  umum  dari  model  regresi logistik  diformulasikan  sebagai  berikut [13]:
𝜋(𝑥𝑖) = 𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖) 1+𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖) (1)
Persamaan  yang  didapatkan  setelah melakukan transformasi logit adalah
Odds = 𝜋(𝑥𝑖) 1−𝜋(𝑥𝑖)
𝑔(𝑥) =ln[ 𝜋(𝑥𝑖) 1−𝜋(𝑥𝑖) ] = ln [ 𝜋(𝑥𝑖) ]– ln [1 − 𝜋(𝑥𝑖)] (2)
Nilai 𝜋(𝑥𝑖) yang berasal dari persamaan (1) disubstitusikan dalam persamaan (2)
= ln  [ 𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖)
1+𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖) ]–  ln
[1 − 𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖)
1+𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖) ]
Misalkan z = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 =ln [ 𝑒 (𝑧) 1+𝑒 (𝑧) ]– ln [1 − 𝑒 (𝑧) 1+𝑒 (𝑧) ] =ln (𝑒 𝑧 ) -ln (1 + 𝑒 𝑧 ) +ln (1 + 𝑒 𝑧 ) = ln (𝑒 𝑧 ) =z = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖
Pesamaan yang sudah ditransformasikan kedalam  bentuk  fungsi  linear  tersebut akan linear dalam parameter- parameternya  sehingga  dapat  dilihat hubungan antara variabel respon dengan variabel penjelas.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Cakupan penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber  dari raw data Sakernas Agustus  2018  dengan  lokus  penelitian adalah Provinsi NTT. Unit analisis yang digunakan adalah individu berusia 15-64 tahun  (penduduk  usia  kerja)  dan termasuk  ke  dalam  kategori  angkatan kerja yang memiliki pendidikan terakhir yang ditamatkan adalah SMA. Variabel- variabel yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel  1. Variabel  respon  dan  variabel penjelas
No Nama Variabel Definisi operasional Katego ri Kode (1) (2) (3) (4) (5) 1 Y=
Status
Angkatan kerja terdidik Angkatan kerja yang memiliki pendidikan terakhir minimal SMA sederajat dinamakan angkatan kerja terdidik. Untuk angkatan kerja Bekerja terdidik 0
No Nama Variabel Definisi operasional Katego ri Kode (1) (2) (3) (4) (5) terdidik yang bekerja dan sementara tidak bekerja digabung menjadi bekerja terdidik dan yang menganggur di kategorikan ke pengangguran terdidik.
Pengan gguran terdidik 1 2 X1=Jenis kelamin Jenis kelamin adalah variabel yang membedakan penduduk berdasarkan alat reproduksi seksualnya Laki- laki 0 Peremp uan 1 3 X2=Umu r Penduduk usia produktif (15-64 tahun) dibagi
menjadi kelompok anak muda (penduduk usia 15-24 tahun) dan orang dewasa (penduduk usia 25-64 tahun) 25- 64*) 0 15-24 1 4 X3=Statu s Dalam Rumah Tangga
kepala rumah tangga (KRT) adalah salah seorang dari ART yang bertanggung jawab atas kebutuhan sehari-hari rumah tangga atau orang yang dianggap/ditunjuk sebagai KRT.
Sedangkan bukan KRT adalah mereka yang tidak berstatus sebagai kepala rumah tangga KRT 0 Bukan KRT 1 5 X4=Statu s Perkawin
an Belum kawin adalah status dari mereka yang belum/tidak terikat dalam perkawinan pada saat
Pernah Kawi 0
No Nama Variabel Definisi operasional Katego ri Kode (1) (2) (3) (4) (5) pencacahan. Sedangkan pernah kawin adalah status dari mereka yang telah terikat dalam perkawinan pada saat pencacahan, baik tinggal bersama maupun terpisah, termasuk di dalamnya adalah cerai mati dan cerai hidup Belum Kawin 1 6 X5=Pelat ihan Kerja pelatihan kerja adalah seluruh kegiatan untuk memberi, memperoleh, meningkatkan, serta mengembangkan potensi kerja, produktivitas, disiplin, sikap, dan
etos kerja pada tingkat keterampilan dan keahlian tertentu sesuai dengan jenjang
dan kualifikasi jabatan atau pekerjaan Pernah 0 Tidak Pernah 1 7 X6=Peng alaman Kerja Seseorang dikatakan memiliki pengalaman kerja apabila dia pernah bekerja sebelum bekerja di tempat kerjanya atau sebelum menjadi
pengangguran pada saat pencacahan Tidak Ada 0 Ada 1
No Nama Variabel Definisi operasional Katego ri Kode (1) (2) (3) (4) (5) 8 X7=Wila yah Tempat
Tinggal
Klasifikasi wilayah tempat tinggal adalah klasifikasi tempat tinggal pada saat pencacahan Perdesa an 0 Perkota an 1
Keterangan: kategori berkode 0 adalah kategori referensi

## Metode analisis
Metode  analisis  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  analisis regresi  logistik  biner.  Adapun  tahapan dalam analisis inferensia adalah sebagai berikut:
1. Melakukan pengujian independensi (chi-square) Pengujian chi-square digunakan untuk  melihat  hubungan  antara variabel  respon  dan  masing-masing variabel penjelas sebagai identifikasi awal  ada/tidaknya  hubungan  antara variabel  penjelas  dengan  variabel respon  [22].  Dengan  demikian variabel penjelas yang tidak memiliki  hubungan  dengan  variabel respon  tidak  digunakan  pada  tahap analisis  selanjutnya.  Pengujian  ini biasanya  diterapkan  pada  penelitian dengan  banyak  variabel  penjelas [18].
Berdasarkan  [1],  hipotesis  yang digunakan  dalam  uji  independensi adalah:
𝐻 0 : 𝜋 𝑖𝑗 = 𝜋 𝑖+ 𝜋 +𝑗 (Tidak ada hubungan antara  variabel  penjelas  dengan variabel respon)
𝐻 1 : 𝜋 𝑖𝑗 ≠ 𝜋 𝑖+ 𝜋 +𝑗 (Ada hubungan antara variabel  penjelas  dengan  variabel respon)
Statistik uji:
χ 2 = ∑ ∑ (𝑂 𝑖𝑗 −𝐸 𝑖𝑗 ) 2 𝐸 𝑖𝑗 𝑐 𝑗 𝑟 𝑖 ;  df  =  (r-1)  (c-1)
𝐸 𝑖𝑗 = 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑗 𝑛 ++ Keterangan: 𝑂 𝑖𝑗 :frekuensi  observasi  pada  baris  ke-i kolom ke-j
𝐸 𝑖𝑗 :frekuensi  yang  diharapkan  pada  baris ke-i kolom ke-j
𝑛 ++ :jumlah  total  dari  jumlah  marginal  tiap kelompok,  yang  merupakan  jumlah semua observasi yang independen 𝑛 𝑖+ :jumlah marginal tiap kelompok variabel X pada kategori ke-i 𝑛 +𝑗 :jumlah marginal tiap kelompok variabel Y pada kategori ke-j r     :Jumlah baris
c    :Jumlah kolom
Apabila  nilai χ 2 > χ 2 𝛼,(𝑟−1)(𝑐−1) atau p- value < α,  maka  didapatkan  keputusan tolak 𝐻 0 , artinya pada taraf signifikansi α  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat hubungan  antara  dua  variabel  yang diteliti.
2. Pendugaan parameter
Pendugaan  parameter  pada  analisis regresi logistik menggunakan pendugaan MLE. Dimana parameter-parameter  yang  hasilkan dapat memaksimalkan fungsi likelihoodnya [13].
Variabel dependen (Y) akan bernilai
0 dan 1, maka untuk 𝜋(𝑥) dengan Y bernilai 1 akan menghasilkan peluang P(Y=1| 𝑥 ), begitu pula untuk 1- 𝜋(𝑥) akan  menghasilkan  peluang P(Y=0| 𝑥 ).  Dengan  demikian  untuk pasangan (𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) ketika 𝑦 𝑖 = 1 akan diperoleh  fungsi likelihood adalah 𝜋(𝑥) dan ketika 𝑦 𝑖 = 0 akan diperoleh fungsi likelihood 1- 𝜋(𝑥) .  Sehingga fungsi  dari  pasangan (𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) dapat digambarkan  dengan  fungsi  dasar binomial [13], yaitu:
𝑓(𝑦 𝑖 , 𝜋(𝑥 𝑖 )) = 𝜋(𝑥 𝑖 ) 𝑦𝑖 [1 − 𝜋(𝑥 𝑖 )] 1−𝑦𝑖
Setiap  observasi  diasumsikan  saling bebas  dengan  observasi  sebanyak  n, sehingga fungsi likelihood menjadi 𝑙(𝜷) = ∏ 𝑓(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 = ∏ 𝜋(𝑥 𝑖 ) 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 [ 1 − 𝜋(𝑥 𝑖 )] 1−𝑦 𝑖 = 𝜋(𝑥 𝑖 ) ∑𝑦 𝑖 [ 1 − 𝜋(𝑥 𝑖 )] ∑(1−𝑦 𝑖 )
Untuk memudahkan perhitungan secara sistematis, maka fungsi di atas diubah ke dalam bentuk log, sehingga terbentuk persamaan sebagai berikut:
𝐿(𝜷) = ln [𝑙(𝜷)]
= ln [ 𝜋(𝑥 𝑖 ) ∑𝑦 𝑖 [ 1 − 𝜋(𝑥 𝑖 )] ∑(1−𝑦 𝑖 ) ] = ∑ {𝑦 𝑖 ln[ 𝑛 𝑖=1 𝜋(𝑥 𝑖 )] + (1 − 𝑦 𝑖 ) ln[1 − π(𝑥 𝑖 )]} (3)
Nilai 𝜋(𝑥 𝑖 ) yang berasal dari persamaan (1) disubstitusikan dalam persamaan (3) sehingga didapatkan persamaan 𝑙𝑜𝑔 – likelihood nya menjadi:
(misalkan z = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 ) 𝐿(𝜷) = ∑ (𝑦 𝑖 ln [ 𝑒 𝑧 1+𝑒 𝑧 𝑛 𝑖=1 ] + (1 − 𝑦 𝑖 )ln [1 − 𝑒 𝑧 1+𝑒 𝑧 ] = ∑ (𝑦 𝑖 𝑙𝑛[ 𝑒 𝑧 1+𝑒 𝑧 𝑛 𝑖=1 ] + (1 − 𝑦 𝑖 )ln [ 1 1+𝑒 𝑧 ]) = ∑ (𝑦 𝑖 𝑙𝑛[ 𝑛 𝑖=1 𝑒 𝑧 ] − 𝑦 𝑖 𝑙𝑛[1 + 𝑒 𝑧 ] − (1 − 𝑦 𝑖 ) ln[1 + 𝑒 𝑧 ]) = ∑ (𝑦 𝑖 𝑙𝑛[ 𝑛 𝑖=1 𝑒 𝑧 ] − 𝑦 𝑖 𝑙𝑛[1 + 𝑒 𝑧 ] − ln[1 + 𝑒 𝑧 ] + 𝑦 𝑖 𝑙𝑛[1 + 𝑒 𝑧 ]) = ∑ (𝑦 𝑖 𝑙𝑛[ 𝑛 𝑖=1 𝑒 𝑧 ]  −  ln [1 + 𝑒 𝑧 ]) = ∑ (𝑦 𝑖 ( 𝑛 𝑖=1 𝑧) −  ln [1 + 𝑒 𝑧 ])
𝐿(𝜷) = ∑ (𝑦 𝑖 ( 𝑛 𝑖=1 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 ) − ln [1 + 𝑒 𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1𝑖 +⋯+𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 ])
Untuk mendapatkan nilai β0, maka 𝐿(𝜷) diturunkan terhadap βo 𝜕𝐿(𝜷)
𝜕𝛽 0 = ∑ 𝑦𝑖 − 𝑛 𝑖=1 ∑ ( 𝑒 𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖 1+𝑒 𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 Kemudian disubstitusikan ke persamaan (1) menjadi 𝜕𝐿(𝜷)
𝜕𝛽 0 = ∑ 𝑦 𝑖 − ∑ 𝜋(𝑥 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 = ∑ (𝑦 𝑖 − 𝜋(𝑥 𝑖 )) 𝑛 𝑖=1 Untuk mendapatkan nilai 𝛽 1 , maka 𝐿(𝛽) diturunkan terhadap 𝛽 1
𝜕𝐿(𝜷) 𝜕𝛽 1 = ∑ 𝑥 1𝑖 𝑦 𝑖 − 𝑛 𝑖=1 ∑ ( 𝑥 1𝑖 𝑒 𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖
1+𝑒 𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ) = ∑ (𝑥 1𝑖 (𝑦 𝑖 − 𝑛 𝑖=1 𝑒 𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖
1+𝑒 𝛽0+𝛽1𝑥1𝑖+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝𝑖 ))
Kemudian dilakukan substitusi kepersamaan (1) menjadi:
𝜕𝐿(𝜷) 𝜕𝛽 1 = ∑ (𝑥 1𝑖 (𝑦 𝑖 − 𝜋(𝑥 𝑖 ))) 𝑛 𝑖=1 Untuk mendapatkan nilai β yang dapat memaksimumkan 𝐿(𝜷) , maka hasil penurunan fungsi 𝐿(𝜷) terhadap 𝛽 0 dan 𝛽 1 sama dengan nol.
𝜕𝐿(𝜷) 𝜕𝛽 0 = ∑ [𝑦 𝑖 − 𝜋(𝑥 𝑖 )] 𝑛 𝑖=1 =0 (4) 𝜕𝐿(𝜷) 𝜕𝛽 1 = ∑ 𝑥 𝑖 [𝑦 𝑖 − 𝜋(𝑥 𝑖 )] 𝑛 𝑖=1 =0 (5)
Karena  nilai 𝜷 dicari  menggunakan turunan  dari  nilai  logistiknya  maka 𝜷 memiliki hubungan nonlinear (persamaan 4 dan 5 tidak linear terhadap 𝛽 0 dan 𝛽 1 ) sehingga memerlukan metode khusus untuk menyelesaikannya. Metode  ini iterative secara  natural  dan telah terprogram dalam software regresi logistik [16].
3. Pengujian parameter secara simultan Setelah melakukan pendugaan parameter  langkah  selanjutnya  adalah melakukan pengujian signifikansi parameter dengan menggunakan pengujian  secara  simultan.  Pengujian simultan  dilakukan  untuk  mengetahui pengaruh  semua  variabel penjelas terhadap  variabel  respon  yang  dilihat secara bersama-sama. Pengujian parameter dilakukan dengan menggunakan  uji  Rasio  Likelihood (Likelihood  Rasio  Test) [13]. Pada pengujian  ini  hipotesis  yang  digunakan adalah:
𝐻 0 : 𝛽 1 =   𝛽 2 =   …   = 𝛽 𝑝 =  0 (Tidak terdapat pengaruh variabel penjelas terhadap variabel respon)
𝐻 1 : Minimal ada satu 𝛽 𝑘 ≠ 0 (minimal ada satu variabel penjelas yang berpengaruh terhadap variabel respon) dimana k = 1, 2,…, p Statistik uji: Likelihood Rasio Test
𝐺 =   −2 ln ( 𝐿 0 𝐿 1 )
Keterangan:
𝐿 0 : Likelihood tanpa variabel penjelas 𝐿 1 : Likelihood dengan variabel penjelas Pengujian  dengan likelihood rasio mengikuti  distribusi chi-square dengan derajat  kebebasan  sebanyak  jumlah parameter. Dalam pengujian ini keputusan yang diharapkan adalah tolak
𝐻 0 . 𝐻 0 akan ditolak jika G > 𝜒 2 (α,p) atau p-value < α.  Jika 𝐻 0 ditolak,  maka kesimpulan yang didapat adalah terdapat minimal  satu  variabel  penjelas  yang berpengaruh terhadap variabel respon.
4. Pengujian parameter secara
parsial Jika pada pengujian parameter secara simultan  menghasilkan  keputusan  tolak 𝐻 0 , maka  selanjutnya  dilakukan  uji parsial . Uji ini digunakan untuk melihat pengaruh satu per satu variabel penjelas terhadap variabel respon, sehingga dapat diketahui  variabel  penjelas  mana  yang secara  signifikan  berpengaruh  terhadap variabel  respon.  Pengujian  parameter secara  parsial  menggunakan  uji  Wald. Adapun hipotesis yang digunakan dalam pengujian parsial:
𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0 (Tidak terdapat pengaruh variabel penjelas ke-k terhadap variabel respon)
𝐻 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0 (Terdapat pengaruh variabel penjelas ke-k terhadap variabel respon) k = 1, 2,…p dimana p merupakan banyaknya parameter
Statistik uji:
W = ( 𝛽 ̂ 𝑘 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑘 ) ) 2
Keterangan: 𝛽̂ 𝑘 : penduga parameter k         : 1, 2, …, p) 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑘 ) : standar error dari 𝛽̂ 𝑘
p        : banyaknya parameter Statistik  uji  Wald  mengikuti  distribusi chi-square dimana  derajat  bebasnya sebanyak  1  [3].  Keputusan  yang diharapkan dalam uji ini adalah tolak 𝐻 0 . 𝐻 0 akan ditolak jika W > 𝜒 2 (α, 1) atau p- value < α. Ketika 𝐻 0 ditolak, maka dapat disimpulkan bahwa variabel penjelas ke- k  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel respon.
5. Pengujian kesesuaian model Pengujian kesesuaian model dilakukan  dalam  membandingkan  hasil estimasi  dengan  nilai  observasi,  untuk mengetahui apakah model yang dihasilkan  sudah  mampu  menjelaskan variabel responnya [13]. Dalam pengujian  kesesuaian  model,  metode yang digunakan adalah Hosmer-
Lemeshow test .
Adapun hipotesis yang digunakan dalam pengujian adalah:
H 0 : Model fit (Tidak terdapat perbedaan dari hasil  observasi  dan  hasil  prediksi  dari model)
H 1 : Model tidak fit (Terdapat perbedaan dari hasil  observasi  dan  hasil  prediksi  dari model) Statistik uji yang digunakan
𝐶̂ = ∑ (𝑜 1𝑘− 𝑛´𝑘𝜋̅𝑘) 2 𝑛´ 𝑘𝜋 ̅𝑘 (1−𝜋 ̅ 𝑘 ) 𝑔 𝑘=1 𝜋̅ 𝑘 = 1 𝑛´ ∑ 𝑚 𝑗 𝜋 ̂ 𝑗 𝑐 𝑘 𝑗=1 Keterangan: 𝑛´ 𝑘 : jumlah subjek pada grup ke-k g      : jumlah klasifikasi grup 𝑜 1𝑘 : jumlah nilai variabel respon kategori 1
𝜋̅ 𝑘 : rata-rata estimasi probability 𝑐 𝑘 : banyaknya kombinasi variabel penjelas dengan grup ke-k 𝑚 𝑗 : jumlah subjek dengan 𝑐 𝑘 kombinasi variabel penjelas
Pengujian  dengan  uji Hosmer  and
Lemeshow test mengikuti distribusi chi- square dimana derajat bebasnya sebanyak  g-2.  Pada  pengujian  ini diharapkan  gagal  tolak 𝐻 0 . Gagal  tolak Ho jika 𝐶̂ ≤ 𝜒 2 (𝛼,𝑔−2) atau p-value ≥ α.
Sehingga  kesimpulan  yang  didapat adalah  model fit atau  tidak  terdapat perbedaan dari hasil observasi dan hasil prediksi dari model.
6. Tabel klasifikasi
Ukuran  kebaikan  model  dapat  pula diperoleh dari peluang kesalahan klasifikasi  yang  minimal  dan  ketepatan prediksi  dari  model.  Artinya  seberapa tepat  model  dalam  mengklasifikasikan observasi  ke  dalam  prediksi  dengan benar  [13].  Pada  regresi  logistik klasifikasi
menggunakan tabel klasifikasi dengan membandingkan nilai sebenarnya dengan nilai prediksi.
Tabel 2. Tabel Klasifikasi (hubungan antara prediksi dan pengamatan)
Prediksi Bekerja: Y = 0 Penganggura n: Y = 1 Observas i Bekerja 𝑌̂ = 0 Negatif Benar: TN Positif Palsu:
FP Penganggura
n: 𝑌̂ = 1
Negatif Palsu:
FN Positif Benar:
TP Sumber: Hosmer dan Lemeshow (2013) Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁) Sensitivity = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) Specificity = 𝑇𝑁 (𝐹𝑃+𝑇𝑁) Sensitivity menunjukkan persentase ketepatan  model  dalam  mengklasifikasikan jumlah  observasi  ke dalam  jumlah  prediksi untuk  kategori  1  secara  tepat.  Sedangkan specificity menunjukkan persentase
ketepatan  model  dalam  mengklasifikasikan jumlah  observasi  ke dalam  jumlah  prediksi untuk kategori 0 secara tepat.
7. Odds ratio Odds  rasio merupakan  ukuran  yang memperkirakan seberapa besar
kecenderungan  variabel  penjelas  untuk terkategori  sukses  pada  variabel  respon. Nilai  odds  rasio  akan  menjelaskan  tingkat risiko  pengaruh  dari  suatu  observasi  x=1 yaitu  berapa  kali  lipat  jika  dibandingkan dengan observasi x=0 [13]. Kecenderungan
ini dapat dilihat dari nilai eksponensial β dari masing-masing variabel penjelas.
Tabel 3. Nilai probabilitas dari model regresi logistik berdasarkan variabel prediktor dikotomi Variabel Respons Variabel Prediktor X = 1 X = 0 (1) (2) (3) Y = 1 𝜋(1) = exp[𝛽 0 +𝛽 1 ] 1+exp[𝛽 0 +𝛽 1 ] 𝜋(0) = exp[𝛽 0 ] 1+exp[𝛽 0 ] Y = 0 1- 𝜋(1) = 1 1+exp[𝛽 0 +𝛽 1 ] 1- 𝜋(0) = 1 1+exp[𝛽 0 ] Total 1 1 Sumber: Hosmer dan Lemeshow (2013)
Odds ratio memiliki persamaan sebagai berikut:
OR = 𝜋(1)/1−𝜋(1) 𝜋(0)/1−𝜋(0) = exp[𝛽0+𝛽1] 1+exp[𝛽0+𝛽1] / 1 1+exp[𝛽0+𝛽1]
exp[𝛽0] 1+exp[𝛽0] / 1 1+exp[𝛽0]
= exp[𝛽 0 +𝛽 1 ] exp[𝛽 0 ] = exp[𝛽 1 ]
Dengan  demikian  untuk  regresi  logistik biner,  hubungan  antara  odds  ratio dengan  koefisien  regresi  ditunjukkan dengan persamaan OR = exp(𝛽 1 ) [13].

## HASIL DAN PEMBAHASAN Gambaran angkatan kerja terdidik
di NTT tahun 2018
Berdasarkan  data  Sakernas  Agustus 2018 di NTT diketahui bahwa angkatan kerja  yang  termasuk  dalam  kategori pengangguran  terdidik  mencapai  5,8 persen. Hal ini berarti diantara 100 orang penduduk yang termasuk angkatan kerja terdidik  di  NTT  pada  tahun  2018 terdapat  sebanyak  6  orang  yang menganggur.
Gambaran/karakteristik
pengangguran  dari  angkatan  kerja terdidik berdasarkan faktor penyebabnya
Tabel 4. Persentase status angkatan kerja terdidik berdasarkan karakteristik individu di NTT 2018 Variabel Proporsi (%) (1) (2) Jenis Kelamin 100,00
Laki-laki 57,00 Perempuan 43,00 Umur 100,00 25-64 82,90 15-24 17,10 Status dalam rumah tangga 100,00 KRT 35,80 Bukan KRT 64,20 Status perkawinan 100,00 Pernah Kawin 68,10 Belum Kawin 31,9 Pelatihan kerja 100,00 Pernah 22,70 Tidak Pernah 77,30 Pengalaman kerja 100,00 Tidak Ada 76,60 Ada 23,40 Wilayah tempat tinggal 100,00 Perdesaan 51,80 Perkotaan 48,20 Sumber: Sakernas Agustus 2018 (Diolah)
Berdasarkan  Tabel  4  karakteristik angkatan kerja terdidik di NTT mayoritas laki-laki berusia 25-64 tahun. Dan  jika  dilihat  berdasarkan  status  di dalam rumah tangga dan perkawinannya sebagian  besar  bukan  kepala  rumah tangga dan pernah kawin serta tinggal di wilayah  perdesaan.  Kemudian  terkait dengan  pelatihan  dan  pengalaman  kerja mayoritas  tidak  pernah  mendapatkan pelatihan  kerja  dan  tidak  memiliki pengalaman kerja.
Gambaran  umum  angkatan  kerja terdidik  yang  dibedakan  berdasarkan pengangguran  terdidik  dan  bekerja terdidik  dapat  dilihat  pada  Tabel  5 berikut.
Tabel 5. Persentase status pekerjaan angkatan kerja terdidik berdasarkan karakteristik individu
Variabel Pengangguran terdidik Bekerja terdidik Total (1) (2) (3) (4) Jenis Kelamin Laki-laki 5,20 94,80 100,00 Perempuan 6,60 93,40 100,00 Umur 25-64 3,50 96,50 100,00 15-24 16,80 83,20 100,00
Status dalam rumah tangga KRT 1,60 98,40 100,00 Bukan KRT 8,10 91,90 100,00 Status perkawinan Pernah Kawin 2,20 97,80 100,00 Belum Kawin 13,40 86,60 100,00 Pelatihan kerja Pernah 4,30 95,70 100,00 Tidak Pernah 6,20 93,80 100,00 Pengalaman kerja Tidak Ada 5,30 94,70 100,00 Ada 7,30 92,70 100,00 Wilayah tempat tinggal Perdesaan 4,50 95,50 100,00 Perkotaan 7,20 92,80 100,00 Sumber: Sakernas Agustus 2018 (Diolah) Jenis kelamin Kondisi pengangguran terdidik didominasi oleh perempuan dibandingkan  dengan  laki-laki,  ini sejalan  dengan  penelitian  [19]  yang menyimpulkan bahwa tenaga kerja laki- laki  lebih  cepat  menerima  tawaran pekerjaan  dibandingkan  perempuan. Karena  sesuai  dengan  karakteristik sosial budaya ketimuran yang menganggap  bahwa  laki-laki  adalah tulang  punggung  keluarga,  sehingga memiliki  konsekuensi  harus  mampu menghidupi keluarganya.

## Umur
Berdasarkan kelompok umur terlihat bahwa  semakin  muda  umur  seseorang maka  semakin  besar  persentasenya untuk  menjadi  pengangguran  terdidik. Besarnya  persentase  penduduk  yang berumur muda dan menjadi
pengangguran terdidik disebabkan karena mereka yang berusia muda serta memiliki  pendidikan  yang  tinggi  akan memilih  pekerjaan  yang  benar-benar sesuai  [27].  Dalam  hal  ini  penduduk yang  berumur  muda  tersebut  akan menunggu  bahkan  rela  menganggur demi  mendapatkan  pekerjaan  yang memberikan  upah  yang  besar  sesuai dengan  jenjang  pendidikan  yang  telah mereka jalani. Sedangkan penduduk usia
tua  memiliki  persentase  pengangguran terdidik  yang  rendah  karena  mereka memiliki  tanggung  jawab  yang  besar secara material terhadap keluarga mereka [19].

## Status dalam rumah tangga
Pengangguran  terdidik  berdasarkan status  dalam  rumah  tangga  didominasi oleh mereka yang berstatus bukan kepala rumah  tangga  sebesar  8,10  persen dibandingkan  dengan  yang  berstatus kepala  rumah  tangga  sebesar  1,60 persen.  Sejalan  dengan  penelitian  [23] yang  menyimpulkan  bahwa  seseorang yang  berstatus  bukan  kepala  rumah tangga  mempunyai  peluang  untuk menjadi  pengangguran  lebih  besar dibandingkan  dengan  mereka  yang berstatus  sebagai  kepala  rumah  tangga. Karena seseorang yang berstatus sebagai kepala rumah tangga memiliki tanggung jawab untuk menafkahi keluarganya.

## Status perkawinan
Persentase  pengangguran  terdidik menurut status perkawinannya
didominasi  oleh  mereka  yang  belum kawin  yaitu  sebesar  13,40  persen dibandingkan  dengan  mereka  yang pernah  kawin  2,20  persen.  Hal  ini disebabkan  oleh  kebutuhan  rumah tangga  seseorang  yang  berstatus  kawin akan  lebih  besar,  sehingga  biaya hidupnya pun akan lebih tinggi.  Hal  ini menuntut  mereka  untuk  bekerja  lebih giat [15].

## Pelatihan kerja
Persentase  pengangguran  terdidik yang  lebih  besar  pada  angkatan  kerja terdidik  adalah  mereka  yang  tidak memiliki  keahlian  atau  tidak  pernah mengikuti pelatihan kerja. Hal ini sejalan dengan [16] yang menyimpulkan bahwa permintaan  terhadap  pekerja  yang  tidak terlatih  lebih  rendah  dibandingkan dengan  pekerja  yang  terlatih,  karena pelatihan  kerja  dapat  menentukan  cepat atau  tidaknya  seseorang  terserap  dalam dunia kerja. Hal ini menunjukkan bahwa
pelatihan  kerja  sangat  penting  agar mudah diserap oleh lapangan pekerjaan.

## Pengalaman kerja
Persentase  pengangguran  terdidik yang  dilihat  berdasarkan  pengalaman kerjanya  didominasi  oleh  mereka  yang punya  pengalaman  kerja  yaitu  7,30 persen dibandingkan dengan yang tidak ada pengalaman kerja yaitu sebesar 5,30 persen.  Sejalan  dengan  penelitian  [2] yang  menyimpulkan  bahwa  angkatan kerja  terdidik  yang  berstatus  pernah punya  pekerjaan  sebelumnya  memiliki persentase  menganggur  lebih  tinggi daripada  yang  berstatus  tidak  pernah punya  pekerjaan  sebelumnya.  Karena menurutnya  pekerja  yang  pernah  punya pekerjaan  sebelumnya  lebih  memilih untuk  menganggur  karena  sudah  bisa memilih  pekerjaan  yang  lebih  baik. Pengalaman  kerja  yang  dimiliki  juga menjadikan posisi tawar-menawar meningkat, sehingga menganggur adalah pilihan yang diambil untuk mendapatkan pekerjaan yang lebih baik atau sesuai.

## Wilayah tempat tinggal
Persentase  pengangguran  terdidik yang dilihat berdasarkan wilayah tempat tinggal  didominasi  oleh  mereka  yang berada di perkotaan sebesar 7,20 persen dibandingkan  dengan  mereka  yang berada di perdesaan 4,50 persen. Hal ini disebabkan  tingginya  angka  urbanisasi atau migrasi desa ke kota untuk mencari pekerjaan  di  sektor  formal  yang dianggap banyak menyediakan lapangan pekerja.  Hal  ini  memiliki  peranan penting  dalam  meningkatkan  angka pengangguran terdidik di perkotaan [17].
Hubungan  variabel  penjelas  dengan variabel status angkatan kerja terdidik Pengujian chi-square digunakan untuk  menguji  hubungan  antara  dua variabel  yaitu  variabel  status  angkatan kerja  terdidik  dan  salah  satu  variabel yang memengaruhinya.
Tabel 6. Nilai pearson chi-square dari uji
independensi antara variabel respon dengan masing-masing variabel penjelas No variabel penjelas Person Chi- square Sig. Hubungan Sig. Tidak Sig. (1) (2) (3) (4) (6) (7) 1 Jenis Kelamin 4,049 0,044 √ 2 Umur 193,781 0,000 √ 3 Status dalam rumah tangga 77,161 0,000 √ 4 Status perkawinan 212,693 0,000 √ 5 Pelatihan kerja 5,397 0,020 √
6 Pengalaman kerja 5,072 0,024
√ 7 Wilayah tempat tinggal 15,027 0,000 √
Sumber:   Output hasil pengolahan uji independensi
Dari Tabel 6 dapat diketahui bahwa variabel  jenis  kelamin,  umur,  status dalam rumah tangga, status perkawinan, pelatihan  kerja,  pengalaman  kerja  dan wilayah tempat tinggal memiliki hubungan  yang  signifikan  terhadap status  angkatan  kerja  terdidik  dengan tingkat  signifikansi  5  persen.  Hal tersebut dapat dilihat dari nilai signifikansi  setiap  variabel  yang  lebih kecil  dari  nilai  α  =  0,05.  Maka  untuk keperluan  pembentukan  model  regresi logistik  biner  semua  variabel  tersebut akan digunakan.

## Uji simultan
Pengujian  simultan  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh  semua  variabel penjelas  terhadap  variabel  respon  yang diuji  secara  bersama-sama.  Pengujian parameter dilakukan dengan
menggunakan  uji  Rasio  Likelihood ( Likelihood Ratio Test ).
Berdasarkan hasil pengujian diperoleh  nilai  statistik  G  sebesar 286,090  dengan p-value 0,000.  Nilai p- value tersebut  lebih  kecil  dari  α  =  0,05 sehingga keputusan adalah tolak 𝐻 0 . Hal ini  berarti  bahwa  minimal  terdapat  satu variabel penjelas yang signifikan memengaruhi  status  angkatan  kerja terdidik di NTT tahun 2018.

## Uji parsial
Pengujian  ini  digunakan  untuk melihat  pengaruh  satu  per  satu  variabel penjelas  terhadap  status  angkatan  kerja terdidik,  sehingga  dapat  diketahui variabel  penjelas  mana  yang  secara signifikan memengaruhi status angkatan kerja  terdidik.  Statistik uji  yang
digunakan adalah uji Wald .
Tabel 7. Hasil perhitungan uji parsial pada model regresi logistik biner Variabel Koefisien 𝛽̂ P- value Odd Ratio (1) (2) (5) (6) Jenis kelamin 0,171 0,242 1,186 Umur* 0,924 0,000 2,520 Status dalam rumah tangga* 0,771 0,002 2,161 Status perkawinan* 1,354 0,000 3,874 Pelatihan kerja 0,101 0,590 1,107 Pengalaman kerja* 0,799 0,000 2,223 Wilayah tempat tinggal* 0,632 0,000 1,881 Konstanta -5,094 0,000 0,006
Keterangan: *signifikan pada alpha 5 persen Sumber:  Output hasil pengolahan regresi logistik
Berdasarkan  Tabel  7  diperoleh  bahwa variabel  yang  memengaruhi  status angkatan kerja terdidik menjadi pengangguran di  NTT  pada  tahun 2018 adalah umur, status dalam rumah tangga, status perkawinan, pengalaman kerja dan wilayah  tempat  tinggal.  Sedangkan variabel  jenis  kelamin  dan  pelatihan kerja tidak memengaruhi angkatan kerja terdidik  untuk  menjadi  pengangguran terdidik.  Persamaan  regresi  logistik biner yang diperoleh adalah 𝑔̂(𝐷) = -5,094+0,171 𝑥 1 +0,924 𝑥 2 *+0,771 𝑥 3 *+1,354 𝑥 4 *+ 0,101 𝑥 5 + 0,799 𝑥 6 * + 0,632 𝑥 7 * Keterangan: D: Angkatan kerja terdidik X1: Jenis kelamin X2: Umur X3: Status dalam rumah tangga X4: Status perkawinan X5: Pelatihan kerja X6: Pengalaman kerja X7: Wilayah tempat tinggal *): Variabel yang signifikan

## Pengujian kesesuaian model
Pengujian kesesuaian model dilakukan  dalam  membandingkan  nilai prediksi  dengan  nilai  observasi.  Dalam pengujian  kesesuaian  model,  metode yang digunakan adalah Hosmer- Lemeshow test .
Nilai  statistik  uji  yang  dihasilkan sebesar  9,489  dengan p-value sebesar 0,303. Nilai p-value tersebut lebih besar dari α = 0,05 maka keputusannya adalah gagal  tolak 𝐻 0 . Dengan  demikian dapat disimpulkan  bahwa  model  sudah  sesuai untuk menjelaskan status angkatan kerja terdidik.
Tabel 8. Tabel klasifikasi Prediksi Bekerja Terdid ik Penganggu ran Terdidik Persenta se Benar
Observa si Bekerja Terdidik 2639 1364 65,9 Penganggu ran Terdidik 44 202 82,1 Akurasi Model 66,9 Berdasarkan Tabel 8 nilai akurasi model yang terbentuk adalah 66,9 persen. Maka dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang terbentuk dapat mengklasifikasikan status  angkatan  kerja  terdidik  di  NTT tahun  2018  secara  tepat  sebesar  66,9 persen.
Selain  itu  nilai specificity dan sensitivity masing-masing  sebesar  65,9 dan 82,1 persen. Nilai sensitivity sebesar
82,1 persen menjelaskan bahwa ketepatan model dalam mengklasifikasikan jumlah observasi ke dalam  jumlah  prediksi  untuk  kategori pengangguran  terdidik  adalah  sebesar 82,1  persen.  Sedangkan  nilai specificity sebesar 65,9 persen menjelaskan bahwa ketepatan model dalam mengklasifikasikan jumlah observasi ke dalam  jumlah  prediksi  untuk  kategori bekerja  terdidik  adalah  sebesar  65,9 persen.
Odds ratio Jenis kelamin Variabel jenis kelamin tidak
memengaruhi  status  angkatan  kerja terdidik di NTT tahun 2018. Hal tersebut dikarenakan  perempuan  pada  masa  kini telah  diberi  hak  untuk  berkarir  dalam bidang  manapun.  Hal  ini  sesuai  dengan UU  No.7  Tahun  1984  yang  telah mengesahkan konvensi mengenai penghapusan segala bentuk diskriminasi terhadap perempuan [14]. Umur Umur berpengaruh signifikan terhadap status angkatan kerja terdidik di provinsi NTT pada tahun 2018. Dengan nilai odds  ratio sebesar  2,520,  dapat disimpilkan  bahwa  angkatan  kerja terdidik yang berumur 15-25 tahun (usia muda)  memiliki  kecenderungan  untuk menjadi  pengangguran  terdidik  sebesar
2,520 kali dibandingkan dengan angkatan  kerja  terdidik  yang  berumur 25-64  tahun  (usia  tua).  Sejalan  dengan penelitian  [17]  yang  menyimpulkan bahwa  kondisi  ini  disebabkan  karena mereka  yang  berusia  muda  serta memiliki  pendidikan  yang  tinggi  akan memilih  pekerjaan  yang  benar-benar sesuai dengan latar belakang pendidikannya.

## Status dalam rumah tangga
Variabel status dalam rumah tangga signifikan memengaruhi status angkatan kerja terdidik di  NTT  pada  tahun 2018. Angkatan  kerja  terdidik  yang  berstatus sebagai  bukan  kepala  rumah  tangga memiliki  kecenderungan  untuk  menjadi pengangguran  terdidik  sebesar  2,161 kali dibandingkan yang berstatus kepala rumah  tangga  (KRT).  Sejalan  dengan penelitian [23] yang mengatakan bahwa seseorang  yang  berstatus  bukan  kepala rumah tangga mempunyai peluang untuk menjadi  pengangguran  lebih  besar dibandingkan  dengan  mereka  yang berstatus  sebagai  kepala  rumah  tangga. Hal  ini  disebabkan  seseorang  yang
berstatus  sebagai  kepala  rumah  tangga memiliki tanggung jawab untuk menafkahi keluarganya. Status perkawinan Variabel status perkawinan signifikan memengaruhi status angkatan kerja terdidik di  NTT  pada  tahun 2018. Angkatan  kerja  terdidik  yang  belum kawin  memiliki  kecenderungan  untuk menjadi  pengangguran  terdidik  sebesar 3,874  kali  dibandingkan  angkatan  kerja terdidik  yang  pernah  kawin.  Hal  ini disebabkan angkatan kerja terdidik yang pernah  kawin  baik  yang  sudah  cerai hidup  maupun  cerai  mati  memiliki tanggungan  yang  besar  untuk  keluarga mereka  seperti  istri,  suami,  dan  anak. Sejalan dengan [15] yang menyimpulkan bahwa  seseorang  dengan  status  pernah kawin memiliki kesempatan menganggur yang lebih kecil
dibandingkan  dengan  mereka  yang berstatus belum kawin. Hal ini disebabkan  oleh  kebutuhan  rumah tangga  seseorang  yang  berstatus  pernah kawin  akan  lebih  besar,  sehingga  biaya hidupnya pun akan lebih tinggi. Keadaan tersebut menuntut mereka untuk bekerja lebih giat.
Pelatihan kerja
Variabel pelatihan kerja tidak memengaruhi  status  angkatan  kerja terdidik di NTT pada tahun 2018. Hal ini disebabkan  karena  program  pelatihan yang  ada  belum  memberikan  pengaruh bagi  mereka  untuk  membuka  usaha sendiri.  Berdasarkan  persentase  orang yang  bekerja  yang  dilihat  dari  variabel pelatihan  kerja  tidak  menunjukkan perbedaan  yang  besar  antara  mereka yang  mendapat  pelatihan  kerja  dengan yang tidak mendapatkan pelatihan kerja (Tabel  5).  Hal  serupa  juga  terjadi  pada persentase penganggurannya.
Pengalaman kerja
Variabel pengalaman kerja signifikan memengaruhi status angkatan kerja terdidik  di  NTT  pada  tahun 2018,
seseorang  yang  memiliki  pekerjaan sebelumnya  memiliki  cenderung  untuk menjadi  pengangguran  terdidik  sebesar 2,223  kali  dibandingkan  yang  tidak pernah  memiliki  pengalaman  kerja. Sejalan  dengan  penelitian  [2]  yang menyimpulkan  bahwa  angkatan  kerja terdidik  yang  berstatus  pernah  punya pekerjaan sebelumnya memiliki kecenderungan menganggur lebih tinggi daripada  yang  berstatus  tidak  pernah punya  pengalaman  kerja.  Menurut penelitian  tersebut  pengalaman  kerja yang dimiliki seseorang dapat dijadikan sebagai  modal  tawar  menawar  untuk mendapatkan pekerjaan yang lebih baik dan sesuai.

## Wilayah tempat tinggal
Variabel  wilayah  tempat  tinggal signifikan memengaruhi status angkatan kerja  terdidik di  NTT  pada  tahun 2018. Angkatan kerja terdidik  yang tinggal  di perkotaan memiliki kecenderungan untuk  menjadi  pengangguran  terdidik sebesar 1,881 kali dibandingkan dengan angkatan  kerja  terdidik  yang  ada  di perdesaan. Hal ini disebabkan tingginya angka  urbanisasi  atau  migrasi  desa  ke kota  untuk  mencari  pekerjaan  di  sektor formal [17].

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Karakteristik pengangguran angkatan kerja terdidik di NTT tahun 2018 mayoritas berusia 15-24 tahun, berjenis kelamin
perempuan, berstatus bukan kepala rumah tangga,  belum  kawin,  tidak  pernah mengikuti  pelatihan  kerja,  ada pengalaman  kerja,  dan  tinggal  di wilayah perkotaan.
2. a. Variabel-variabel yang
memengaruhi angkatan kerja terdidik untuk menjadi pengangguran  terdidik  adalah
variabel  umur,  status  dalam rumah tangga, status perkawinan, pengalaman  kerja  dan  wilayah tempat  tinggal.  Sedangkan  jenis kelamin dan pelatihan kerja tidak memengaruhi angkatan kerja terdidik untuk menjadi pengangguran terdidik.
b.  Berdasarkan  pemodelan  regresi logistik  maka  angkatan  kerja terdidik  yang  berusia  muda, berstatus  bukan  kepala  rumah tangga,  belum  pernah  kawin, memiliki  pengalaman  kerja,  dan tinggal  di  wilayah  perkotaan cenderung berstatus sebagai
pengangguran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agresti, A. (1990). Categorical data analysis . New York: John Wiley and Sons.
[2]  Aryati,  F.,  H.  Sunaryanto,  Sunoto. Analisis  Pengangguran  Terdidik  Di Provinsi Bengkulu .  Jurnal ekonomi dan perencanaan pembangunan (JEPP) 5(4): 70-79
[3]  Azen,  Razia  dan  cindy  M.  walker. (2011).  Categorical  Data  Analysis for  the  Behavioural  and  Social Sciences.  New  York:  Taylor  and Francis group, LLC
[4]  Badan  Pusat  Statistik.  Diakses  27 januari 2018 melalui https://www.bps.go.id/dynamictable /2016/08/18/1219/persentase- penduduk-miskin-menurut-provinsi- 2007---2018.html
[5]  Badan  Pusat  Statistik.  (2011). Keadaan  Angkatan  Kerja  Indonesia Agustus  2011.  NTT:  Badan  Pusat Statistik
[6]  Badan  Pusat  Statistik.  (2012). Keadaan  Angkatan  Kerja  Indonesia Agustus  2012.  NTT:  Badan  Pusat
Statistik
[7]  Badan  Pusat  Statistik.  (2013). Keadaan  Angkatan  Kerja  Indonesia Agustus  2013.  NTT:  Badan  Pusat
Statistik
[8]  Badan  Pusat  Statistik.  (2014). Keadaan  Angkatan  Kerja  Indonesia Agustus  2014.  NTT:  Badan  Pusat Statistik
[9]  Badan  Pusat  Statistik.  (2015). Keadaan  Angkatan  Kerja  Indonesia Agustus  2018.  NTT:  Badan  Pusat Statistik
[10]  Badan  Pusat  Statistik.  (2016). Keadaan  Angkatan  Kerja  Indonesia Agustus  2018.  NTT:  Badan  Pusat
Statistik
[11]  Badan  Pusat  Statistik.  (2017). Keadaan  Angkatan  Kerja  Indonesia Agustus  2018.  NTT:  Badan  Pusat Statistik
[12]  Badan  Pusat  Statistik.  (2018). Keadaan  Angkatan  Kerja  Indonesia Agustus  2018.  NTT:  Badan  Pusat Statistik
[13]  Hosmer,  David  W.  and  Standley Lemeshow. (2013). Applied Logistic Regression  Third  Edition.  USA: John Wiley & Sons, Inc.
[14] Jaya, Fitri Pratiwi. (2016). Analisis Determinan Pengangguran Terdidik (Studi  Kasus  Kecamatan  Manggala Kota  Makassar). Makassar:  Jurusan Ilmu  Ekonomi  Fakultas  Ekonomi Dan  Bisnis  Islam  Universitas  Islam Negeri Alauddin Makassar.
[15]  Kring,  S.A  dan  M.  G,  Breglia. (2015).  Jobs  and  Skill  for  Youth: Review  of  policies  for  youth Employment  of  Indonesia.  Geneva: ILO.
[16] Mankiw, N Gregory. (2003). Teori Makroekonomi . Jakarta: Erlangga [17]  Pratomo,  D.  S.  (2017). Fenomena Pengangguran Terdidik di Indonesia . Malang: Universitas
Brawijaya
[18]  Sembiring,  R.K.  (2003). Analisis
Regresi. Bandung: ITB
[19] Setyadi, D. 1997. Analisis pengangguran tenaga kerja terdidik dengan  pendekatan  search  theory pada  pasar  kerja  di  jawa  tengah .
Depok:  Program  pasca  sarjana kependudukan  dan  ketenagakerjaan universitas Indonesia
[20]  Sutomo,  A.M.S  dan  L.  Susanti. (1999). Analisis pengangguran tenaga  kerja  terdidik  di  kotamadya
Surakarta (Pendekatan Search Theory) . Perspektif: FE UNS
[21] Todaro, M.P. (2000). Pembangunan Ekonomi . Edisi 5. Cetakan pertama. Jakarta: Akademika Pressindo
[22]  Walpole,  Ronald  E.  dan  Myer,
Raymond H. (1995). Ilmu peluang  dan  statistika  untuk insinyur dan ilmuwan Edisi ke-4. Terjemahan RK sembiring. Bandung: Penerbit ITB [23]  Yuliatin,  Huseno,  T.,  Febriani. 2011.  Pengaruh  kharakteristik kependudukan terhadap pengangguran di Sumatera Barat. Jurnal management dan kewirausahaan , 2(2) :15-43