Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 13 No. 2, Desember 2021, hal. 141-154 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

## PENYERAPAN TENAGA KERJA DI PROVINSI JAWA TENGAH

## Shafa Nanda Puspita
Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Jenderal Soedirman shafa.puspita@mhs.unsoed.ac.id

## Sri Maryani
Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Jenderal Soedirman sri.maryani@unsoed.ac.id

## Herry Purwantho
Badan Pusat Statistik Kabupaten Purbalingga
ABSTRACT. Labor  absorption  is  an  important  factor  in  supporting  economic development through national income. The low level of employment is still a problem in various  regions  in  Indonesia,  especially  in  Central  Java  Province.  The  problem  of employment, can be overcome by maximizing the factors that affect the increase in labor absorption. Therefore, it is necessary to analyze the factors that are thought to affect the increase in labor absorption. This study aims to analyze the factors that influence labor absorption in Central Java Province. This study uses a descriptive quantitative approach with a panel data regression model. The best model selection test used is the  Chow test, Hausman  test,  and  Lagrange  Multiplier test  (LM)  Test which  was  carried out  using the Eviews 9 software. This study uses cross section data from 35 districts/cities in Central Java  Province  and  time  series  data  on  the  number  of  workers,  labor  force, unemployment,  minimum  wages,  and  GRDP  of  each  district/city  for  the  2015-2020 period. The results of the discussion show that simultaneously and partially the number of workers,  the  number  of  the  workforce,  the  number  of  unemployed,  the  minimum  wage, and GRDP have an effect on the absorption of labor in Central Java Province.
Keywords: absorption of labor, panel data, regression.
ABSTRAK. Penyerapan  tenaga  kerja  merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam mendukung  pembangunan  ekonomi  melalui  pendapatan  nasional.  Rendahnya  tingkat penyerapan  tenaga  kerja  masih  menjadi  permasalahan  di  berbagai  daerah  di  Indonesia khususnya  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Masalah  penyerapan  tenaga  kerja,  dapat  diatasi dengan  memaksimalkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  peningkatan  penyerapan tenaga  kerja.  Oleh  karena  itu,  perlu  dianalisis  faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhi peningkatan penyerapan tenaga kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor- faktor yang mempengaruhi penyerapan tenaga kerja di Provinsi Jawa Tengah. Penelitian ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif deskriptif dengan  model  regresi  data  panel. Uji pemilihan  model  terbaik  yang  digunakan  adalah  uji Chow ,  uji Hausman ,  dan  uji Lagrange  Multiplier (LM Test )  yang  dilakukan  menggunakan software Eviews 9. Penelitian  ini  menggunakan  data  cross  section  dari  35  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Tengah  dan  data  time  series  jumlah  tenaga  kerja,  angkatan  kerja,  pengangguran,  upah
142 S. N. Puspita, S. Maryani, H. Purwantho
minimum,  dan  PDRB  masing-masing  kabupaten/kota  periode  2015-2020.  Hasil pembahasan menunjukkan bahwa secara simultan dan parsial jumlah tenaga kerja, jumlah angkatan kerja, jumlah pengangguran, upah minimum, dan PDRB berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja di Provinsi Jawa Tengah.
Kata Kunci : data panel, penyerapan tenaga kerja, regresi.

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi  Jawa  Tengah  merupakan  daerah  dengan  jumlah  penduduk terbesar ketiga di Indonesia. Menurut Sensus Penduduk 2020, jumlah penduduk di Provinsi  Jawa  Tengah  sebanyak 36.516.035  (BPS,  2021).  Meningkatnya  jumlah penduduk  seharusnya  seimbang  dengan  pertumbuhan  ekonomi.  Sebagaimana Rochaida  (2016)  mengemukakan  bahwa  pertumbuhan  penduduk  mempunyai hubungan  timbal  balik  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  sebagai  sumber  daya manusia  yang  terlibat  dalam  kegiatan  produksi.  Salah  satu  keterlibatan  sumber daya  manusia  dalam  kegiatan  produksi  adalah  sebagai  tenaga  kerja  yang mendukung pertumbuhan ekonomi melalui pendapatan nasional. Semakin banyak terserapnya tenaga kerja, maka pendapatan nasional juga akan bertambah.
Namun,  tingkat  penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi  Jawa  Tengah  masih tergolong  minim.  Walaupun  selama  enam  tahun  terakhir  terjadi  peningkatan jumlah  tenaga  kerja,  hal  tersebut  masih  belum  seimbang  dengan  peningkatan jumlah  penduduk.  Tingkat  penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi  Jawa  Tengah, diduga dipengaruhi oleh jumlah penduduk usia kerja atau biasa disebut angkatan kerja.  Penduduk  usia  kerja  yang  semakin  meningkat  tidak  seimbang  dengan kesempatan  kerja  yang  ada,  sehingga  bagi  mereka  yang  tidak  terserap  akan menjadi  penganggur.  Upah  minimum  kabupaten/kota  juga  diduga  berpengaruh terhadap  penyerapan  tenaga  kerja,  karena  upah  minimum  kabupaten/kota  selalu menjadi  hal  yang  dipertimbangkan  oleh  para  pengusaha  dalam  menyediakan lapangan kerja. Selain itu, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) juga diduga berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja karena Produk Domestik Regional Bruto  (PDRB)  menggambarkan  pertumbuhan  nilai  produksi  yang  dikeluarkan oleh  produsen  sehingga  hal  ini  dapat  mempengaruhi  peningkatan  kebutuhan jumlah tenaga kerja agar nilai produksi tidak menurun.
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penyerapan Tenaga Kerja                                        143
Sehubungan  dengan  itu,  faktor-faktor  yang  dapat  berpengaruh  besar terhadap  peningkatan  penyerapan  tenaga  kerja  dapat  digunakan  untuk  mengatasi masalah  penyerapan  tenaga  kerja.  Oleh  karena  itu,  perlu  dianalisis  faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja yaitu jumlah angkatan kerja,  jumlah  pengangguran,  upah  minimum  kabupaten/kota,  dan  Produk Domestik  Bruto  (PDRB).  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penyerapan tenaga kerja di Provinsi Jawa Tengah dapat dilakukan dengan regresi  yang dapat menjelaskan  sebab  akibat  dari  peningkatan  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat (Sugiyono, 2017). Metode regresi yang cocok adalah metode regresi panel, karena objek yang akan dianalisis dalam penelitian ini merupakan gabungan data silang dari 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah dengan data runtut waktu selama  tahun  2016-2020.  Dengan  diketahuinya  faktor  yang  berpengaruh terhadapan penyerapan tenaga kerja, maka pemerintah Provinsi Jawa Tengah bisa mengatasi masalah penyerapan tenaga kerja dengan memaksimalkan faktor-faktor yang  mempengaruhi  peningkatan  penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi  Jawa Tengah.

## 2. METODE PENELITIAN

## 3.1 Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah melalui website . Data tersebut  terdiri  dari  data  jumlah  tenaga  kerja,  jumlah  angkatan  kerja,  jumlah pengangguran,  upah  minimum,  dan  PDRB  per  tahun  dari  35  kabupaten/kota  di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2015-2020.

## 3.2 Metode
Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi pustaka dengan cara mengumpulkan dan mempelajari materi dari berbagai sumber seperti e-book , jurnal,  dan  internet  guna  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi  Jawa  Tengah  menggunakan  metode  regresi panel. Analisis data dilakukan dengan menggunakan software Eviews 9.

## 3.3 Langkah-Langkah Penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  melakukan  analisa  menggunakan regresi panel adalah sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi variabel dalam penelitian;
2. Menentukan model regresi panel;
3. Melakukan uji asumsi klasik;
4. Memilih model terbaik dari model regresi data panel terpilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Variabel
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel independen atau bebas  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  atau  terikat.  Variabel  dependen dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah  tenaga  kerja.  Sedangkan  variabel  independen dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah  angkatan  kerja  (AK),  jumlah  pengangguran (PG),  upah  minimum  kabupaten/kota  (UMK),  dan  Produk  Domestik  Regional Bruto (PDRB).

## 3.2 Penentuan Model Regresi Panel
Dalam  metode  estimasi  model  regresi  dengan  menggunakan  data  panel dapat  dilakukan  melalui  tiga  pendekatan,  yaitu  model Common  Effect, model Fixed Effect , dan model Random Effect. Untuk menentukan model terbaik dalam regresi  data  panel  dari  tiga  pendekatan  tersebut  dilakukan  tiga  teknik  pengujian, yaitu Uji Chow, Uji Hausman, dan Lagrange Multiplier. Uji Chow merupakan uji untuk  menentukan  model  terbaik  antara  model Fixed  Effect dengan  model Common  Effect. Uji Hausman yaitu  pengujian  untuk  menentukan  model  terbaik antara  model Fixed  Effect atau  model Random  Effect .  Sedangkan Lagrange Multiplier adalah  pengujian  untuk  menentukan  model  terbaik  antara  model Common  Effect atau  model Random  Effect yang  paling  tepat  digunakan  dalam mengestimasi data panel (Basuki, 2014).

## 3.2.1 Uji Chow
Uji Chow merupakan pengujian untuk menentukan model Common Effect atau Fixed  Effect yang  paling  tepat  digunakan  dalam  mengestimasi  data  panel.
Hipotesis dalam uji chow adalah (Widarjono, 2005):
H 0 : Model Common Effect
H 1 : Model Fixed Effect
Hasil dari uji Chow menggunakan Eviews 9 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic Df Probabilitas Cross-section F 12,380025  34,171 0,0000
Berdasarkan hasil pengujian uji Chow diperoleh nilai probabilitas Cross-section F dan Chisquare sebesar  0.0000  yang  lebih  kecil  dari  nilai  signifikansi  (α)  yaitu 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima yang artinya model yang tepat adalah Fixed Effect Model .

## 3.2.2 Uji Hausman
Uji Hausman merupakan  pengujian  untuk  menentukan  model Random Effect atau Fixed  Effect yang  paling  tepat  digunakan  dalam  mengestimasi  data panel. Hipotesis dalam uji Hausman adalah (Gujarati, 2006):
H 0 : Model Random Effect
H 1 : Model Fixed Effect
Hasil dari uji Hausman menggunakan Eviews 9 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Hausman
Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. df  Probabilitas Cross-section random 17,638969 4 0,0015
Berdasarkan  hasil  pengujian  uji Hausman diperoleh  nilai  probabilitas Chisquare sebesar  0.0015  yang  lebih  kecil  dari  nilai  signifikansi  (α)  yaitu  0.05.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima  yang  artinya  model  yang  tepat adalah Fixed  Effect  Model. Dari  hasil  uji Chow dan  uji Hausman memutuskan
146 S. N. Puspita, S. Maryani, H. Purwantho
model terbaik adalah Model Fixed Effect , sehingga uji Lagrange Multiplier tidak perlu dilakukan (Basuki,2019).

## 3.3 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan agar hasil analisa regresi yang diperoleh lebih valid. Uji asumsi klasik  yang digunakan dalam regresi panel untuk penelitian ini adalah uji multikolinieritas dan uji heteroskedastisitas (Gujarati, 2006).

## 3.3.1 Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  merupakan  pengujian  untuk  membuktikan  adanya korelasi (hubungan) linear antar variabel bebas.. Pengujian multikolinearitas dapat dilakukan  dengan  melihat  kekuatan  korelasi  antar  variabel  bebas  yang  berbeda. Adanya multikolinearitas ditunjukkan oleh nilai koefisien korelasi yang lebih dari 0,9 (Rosadi, 2012). Dari perhitungan koefisien antar variabel maka diperoleh hasil yang disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Koefisien Korelasi AK PDRB PG UMK AK 1,000000  0,569062  0,783494  0,179175 PDRB  0,569062  1,000000  0,559935  0,409201 PG 0,783494  0,559935  1,000000  0,256013
UMK  0,179175  0,409201  0,256013  1,000000
Berdasarkan  Tabel  3  diperoleh  informasi  bahwa  nilai  koefisien  korelasi  antar variabel  bebas  yang  berbeda  tidak  ada  yang  lebih  dari  0,9.  Hal  ini  menunjukkan bahwa tidak terdapat multikolinearitas pada data penelitian ini.

## 3.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  berfungsi  untuk  menguji  terjadinya  perbedaan varian  dari  nilai  residual  pada  suatu  periode  pengamatan  ke  periode  pengamatan yang lainnya. Salah satu cara mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan  membandingkan  hasil  antara  model  terbaik  regresi  panel  tanpa
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penyerapan Tenaga Kerja                                        147
pembobotan  dan  dengan  pembobotan  (Swanstatistics,  2018).  Pada  penelitian  ini, model terbaik adalah model Fixed Effect, maka untuk menguji heteroskedastisitas dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  antara  model  Fixed Effect tanpa pembobotan  ( unweighted )  dan  model Fixed  Effect dengan  pembobotan ( weighted ). Hasil perbandingan kedua model ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perbandingan Model FE Unweighted dan Model FE Weighted
Parameter FE Unweighted FE Weighted Prob t- Stat Semua variabel Semua variabel R- Squared 0,999972 0,999996 Prob F- Stat 0,000000 0,000000
Berdasarkan  Tabel  4  diperoleh  informasi  bahwa  pada  model Fixed  Effect tanpa pembobotan  dan  dengan  pembobotan, p-value ( t-Statistic )  dari  semua  variabel kurang dari 0,05 (α), nilai R- Squared tidak jauh berbeda, dan p-value (F- Statistic ) sama.  Hal  ini  menunjukkan  tidak  terdapat  perbedaan  yang  terlalu  signifikan sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  pada  model Fixed Effect.

## 3.4 Pemilihan Model Terbaik
Dalam penelitian ini terdapat perbedaan satuan dan besaran variabel bebas sehingga menyebabkan persamaan regresi harus dibuat dengan model double log (log-log)  dengan  log  adalah  logaritma  dengan  basis  e  (Gujarati,  2003). Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  telah  diperoleh  bahwa  estimasi  model terbaik  adalah  model Fixed  Effect yang  mengasumsikan  perbedaan intercept. Hasil  model Fixed  Effect yang  digunakan  untuk  membuat  model  regresi  panel penyerapan  tenaga  kerja  adalah  model Fixed  Effect dengan  pembobotan ( weighted ) . Pembobotan  dilakukan  untuk  mengurangi  heterogenitas  antar  unit cross  section  (Gujarati,  2006).  Hasil  model Fixed  Effect dengan  pembobotan ( weighted ) disajikan pada Tabel  5.
Tabel 5. Hasil Model Fixed Effect Dengan Pembobotan Variabel Koefisien Std. Error t- Statistic Probabilitas LOG(AK) 1,037851 0,004003 259,2614 0,0000 LOG(PG) -0,043933 0,000759 -57,88751 0,0000 LOG(UMK) -0,008159 0,002449 -3,331230 0,0011 LOG(PDRB) 0,013334 0,005079 2,625506 0,0094 C -0,214734 0,064768 -3,315419 0,0011 Weighted Statistics R- squared Adjusted R-squared 0,999996 0,999996 F- statistic Prob ( F-statistic ) 1269173,0 0,000000
Sehingga diperoleh model regresi penyerapan tenaga kerja di Jawa Tengah adalah sebagai berikut:
(1)
dengan
: jumlah tenaga kerja (satuan jiwa),
: Jumlah angkatan kerja (satuan jiwa),
: Jumlah angkatan kerja (satuan jiwa),
: Upah Minimum Kabupaten/Kota (satuan rupiah),
: Produk Domestik Regional Bruto (satuan rupiah),
: Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah,
: Waktu (2015 hingga 2020),
: intercept dari kabupaten/kota I ,
: variabel pengganggu (error) .
Berdasarkan  model  pada  persamaan  (1),  dapat  diinterpretasikan  langsung dalam  bentuk  persen.  Apabila  terjadi  peningkatan  nilai  variabel  independen sebesar  1%  maka  hal  tersebut  akan  meningkatkan  nilai sebesar %  dengan adalah koefisien regresi dari masing-masing variabel independen (Gujarati, 2003). Sehingga,  apabila  terjadi  kenaikan  jumlah    angkatan  kerja  sebesar  1%  dan variabel  lain  konstan,  maka  akan  meningkatkan  angka  penyerapan  tenaga  kerja sebesar  1,037851%.  Apabila  terjadi  kenaikan  jumlah  pengangguran  sebesar  1% dan variabel lain konstan, maka akan menurunkan angka penyerapan tenaga kerja sebesar 0,043933%. Apabila terjadi kenaikan UMK sebesar 1% dan variabel lain
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penyerapan Tenaga Kerja                                        149
konstan,  maka  akan  menurunkan  angka  penyerapan  tenaga  kerja  sebesar 0,008159%.  Sedangkan  apabila  terjadi  kenaikan  PDRB  sebesar  1%  dan  variabel lain  konstan,  maka  akan  meningkatkan  angka  penyerapan  tenaga  kerja  sebesar 0,013334%. Sedangkan jika semua variabel bernilai nol maka tingkat penyerapan tenaga  kerja  akan  mengalami  perubahan  sebesar persen  dari tahun  sebelumnya  dengan adalah  nilai  intersep  dari  masing-masing kabupaten/kota.  Untuk  mengetahui  bahwa  model  layak  digunakan  maka diperlukan  pengujian  hipotesis.  Pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini  dapat dapat  diukur  dari  nilai  statistik  t,  nilai  statistik  F,  dan  koefisien  determinasi (Kuncoro, 2011).

## 3.4.1 Koefisien Determinan (Uji R 2 )
Dari hasil perhitungan yang ditunjukkan model Fixed Effect pada Tabel 5, diperoleh R² sebesar 0,999996 yang artinya variabel independen jumlah angkatan kerja, jumlah pengangguran, UMK, dan PDRB dapat berpengaruh bersama-sama sebesar 99,9996 % dan sisa nya sebesar 0,0004 % dipengaruhi oleh variabel lain di luar model.

## 3.4.2 Uji F
Dari hasil perhitungan yang ditunjukkan model Fixed Effect pada Tabel 5, diperoleh  F- Statistic sebesar  1269173,0  dengan  probabilitas  F- Statistic sebesar yang  artinya  H 0 ditolak.  Hal  ini  menunjukkan  variabel independen yaitu jumlah angkatan kerja, jumlah pengangguran, UMK, dan PDRB secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen  yaitu penyerapan tenaga kerja.

## 3.4.3 Uji t
Uji  hipotesis  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  pengaruh variabel  jumlah  angkatan  kerja,  jumlah  pengangguran,  UMK,  dan  PDRB  secara parsial  terhadap  tingkat  penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Berdasarkan  informasi  pada  Tabel  5,  diperoleh  bahwa  variabel  jumlah  angkatan
kerja,  jumlah  pengangguran,  UMK,  dan  PDRB  mempunyai  nilai  t- statistic yang lebih kecil dari nilai signifikansi (α) 0,05, maka dapat dinyatakan semua variabel independen  dalam  penelitian  ini  berpengaruh  signifikan  terhadap  penyerapan tenaga kerja.

## 3.4.4 Analisis Intercept
Dalam asumsi model fixed effect menjelaskan asumsi slope konstan tetapi intercept dari  setiap  entitas  berbeda  Widarjono  (2009).  Dari  hasil  perhitungan menggunakan Eviews 9  diperoleh  nilai intercept dari  masing-masing kabupaten/kota  yang  terdapat  di  Provinsi  Jawa  Tengah  yang  ditunjukkan  dalam Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Intercept Setiap Kabupaten/Kota Kabupaten/Kota Intercept Kabupaten/Kota Intercept Kabupaten Cilacap -0,023252 Kabupaten Kudus -0,012074 Kabupaten Banyumas -0,002651 Kabupaten Jepara 0,004470 Kabupaten Purbalingga 0,005584 Kabupaten Demak 0,005524 Kabupaten Banjarnegara 0,007714 Kabupaten Semarang -0,005281 Kabupaten Kebumen 0,005383 Kabupaten Temanggung 0,001048 Kabupaten Purworejo 0,008438 Kabupaten Kendal -0,004396 Kabupaten Wonosobo 0,008818 Kabupaten Batang 0,006807 Kabupaten Magelang 0,004165 Kabupaten Pekalongan 0,006678 Kabupaten Boyolali -0,000355 Kabupaten Pemalang 0,002702 Kabupaten Klaten 0,000297 Kabupaten Tegal -0,012478 Kabupaten Sukoharjo -0,001688 Kabupaten Brebes -0,008516 Kabupaten Wonogiri 0,001438 Kota Magelang 0,002729 Kabupaten Karanganyar -0,000342 Kota Surakarta -0,007200 Kabupaten Sragen 0,000755 Kota Salatiga 0,003046 Kabupaten Grobogan 0,005808 Kota Semarang -0,018996 Kabupaten Blora 0,005561 Kota Pekalongan 0,010032 Kabupaten Rembang 0,006942 Kota Tegal -0.007744 Kabupaten Pati 0,001032
Dari  Tabel  6,  ditunjukkan  bahwa  kondisi  penyerapan  tenaga  kerja  pada Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tersebut  tidak  sama  (berbeda). Berdasarkan model pada persamaan (1) dan  nilai intercept setiap kabupaten/kota pada  Tabel  6  maka  dapat  diinterpretasikan  bahwa  jika  semua  variabel bernilai  nol  maka  tingkat  penyerapan  tenaga  kerja  akan  mengalami  perubahan
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penyerapan Tenaga Kerja                                        151
sebesar persen  dari  tahun  sebelumnya.  Contohnya  pada Kabupaten  Cilacap  diperoleh  nilai intercept sebesar -0,023252 yang  artinya bahwa jika semua variabel bernilai nol maka tingkat penyerapan tenaga kerja akan mengalami perubahan sebesar persen dari tahun sebelumnya.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Jumlah  angkatan  kerja,  jumlah  pengangguran,  upah  minimum,  dan  PDRB secara bersama-sama mempengaruhi penyerapan tenaga kerja di Provinsi Jawa Tengah  sebesar  99,9996  %  dan  sisa  nya  sebesar  0,0004  %  dipengaruhi  oleh variabel lain di luar model.
2. Jumlah  angkatan  kerja  berpengaruh  signifikan  dan  berhubungan  positif terhadap  penyerapan  tenaga  kerja  dengan  koefisien  regresi  sebesar  1,037851 sehingga  apabila  terdapat  kenaikan  jumlah  angkatan  kerja  sebesar  1%  dapat meningkatkan  angka  penyerapan  tenaga  kerja  sebesar  1,037851%.  Dengan kata  lain,  semakin  bertambah  jumlah  angkatan  kerja  maka  semakin  banyak tenaga kerja yang diserap.
3. Jumlah  pengangguran  berpengaruh  signifikan  dan  berhubungan  negatif terhadap penyerapan tenaga kerja dengan koefisien regresi sebesar  -0,043933 sehingga  apabila  terdapat  kenaikan  jumlah  pengangguran  sebesar  1%  dapat menurunkan angka penyerapan tenaga kerja sebesar 0,043933%. Dengan kata lain,  semakin  bertambah  jumlah  pengangguran  maka  semakin  sedikit  tenaga kerja yang diserap.
4. Upah  minimum  kabupaten/kota  berpengaruh  signifikan  dan  berhubungan negatif  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja  dengan  koefisien  regresi  sebesar  - 0,008159  sehingga  apabila  kenaikan  upah  minimum  kabupaten/kota  sebesar 1%  dapat  menurunkan  angka  penyerapan  tenaga  kerja  sebesar  0,008159%. Peningkatan  upah  minimum  dianggap  beban  oleh  pengusaha  dikarenakan mereka  harus  membayar  lebih  untuk  membeli  faktor  produksi  yaitu  tenaga
kerja  sehingga  apabila  upah  minimum  mengalami  kenaikan  maka  pengusaha akan mengurangi jumlah tenaga kerja.
5. Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  berpengaruh  signifikan  dan berhubungan  positif  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja  dengan  koefisien regresi 0,013334 sehingga apabila terdapat kenaikan PDRB sebesar 1% dapat meningkatkan  angka  penyerapan  tenaga  kerja  sebesar  0,013334%.  Hal  ini dikarenakan PDRB merupakan cerminan dari pertumbuhan ekonomi sehingga apabila PDRB meningkat maka jumlah kesempatan kerja akan semakin besar.

## 4.2 Saran
Saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut :
1. faktor  yang  dapat  meningkatkan  penyerapan  tenaga  kerja  di  Provinsi  Jawa Tengah  yaitu  jumlah  angkatan  kerja  dan  PDRB  hendaknya  dipacu peningkatannya  agar  semakin  banyak  tenaga  kerja  di  Provinsi  Jawa  Tengah yang terserap;
2. perlu dilakukan analisis lanjut terkait faktor yang mempengaruhi tenaga kerja di  Provinsi  Jawa  Tengah  dengan  menambah  variabel  lain  seperti,  inflasi, tingkat pendidikan, dan tingkat kesehatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik, Provinsi Jawa Tengah Dalam Angka , 2021.
Basuki, A. T., Electronic Data Processing (Spss 15 Dan Eviews 7) , Danisa Media, Yogyakarta, 2014.
Basuki,  A.  T., Panduan  Regresi  Data  Panel, 2019,  https://fdokumen.com/ document/panduan-regresi-data-panel-agus-tri-basuki-fakultas-ekonomi- dan-bisnis-universitas.html, diakses pada 28 Maret 2021 .
Gujarati,  D.  N., Basic  Economotrics, 4 th Edition , The  McGraw-Hill  Companies,
New York, 2003.
Gujarati,  D.  N., Dasar-Dasar  Ekonometrika,  Terjemahan  Julius  A.  Mulyadi, Erlangga, Jakarta, 2006.
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penyerapan Tenaga Kerja                                        153
Kuncoro,  M., Metode  Kuantitatif  :  Teori  dan  Aplikasinya  Untuk  Bisnis  dan Ekonomi, UPP STIM YKPN, Yogyakarta, 2011.
Rochaida,  E., Dampak  Pertumbuhan  Penduduk  Terhadap  Pertumbuhan ,  2016, 14-24.
Rosadi,  D., Ekonometrika  dan  Analisis  Runtun  Waktu  Terapan  dengan  Eviews , Andi Offset, Yogyakarta, 2012.
Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D ,  Alfabeta, Bandung, 2017.
Swanstatistics, Analisis Regresi
Data Panel dengan Eviews , https://swanstatistics.com/analisis-regresi-data-panel-dengan-eviews/, diakses pada 10 Juni 2021.
Widarjono,  A., Ekonometrika  Teori  dan  Aplikasi  Untuk  Ekonomi  dan  Bisnis , Ekonisia, Yogyakarta, 2005.
Widarjono,  A., Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya ,  Ekonisia, Yogyakarta, 2009.
154 S. N. Puspita, S. Maryani, H. Purwantho