## Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pengangguran di Provinsi Banten 2015-2019
Muhammad Diaz Danindra 1* , Nunuk Triwahyunigtyas 2 , Indri Arrafi Juliannisa 3 Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta 1,2, 3
Email: muhammad.diaz@upnvj.ac.id 1 , nunuk.triwahyuningtyas@upnvj.ac.id 2 ,
indri.arrafi@upnvj.ac.id 3 Artikel info Artikel history Diterima : 24-04-2022 Direvisi : 04-05-2022 Disetujui : 25-05-2022 Kata Kunci: tingkat pengangguran; indeks pembangunan manusia; upah minimum kabupaten/kota dan investasi Keywords: unemployment rate;  human  development index; district/city
minimum wage and investment

## Abstrak
Permasalahan pengangguran yaitu suatu permasalahan yang selalu ada dalam proses pembangunan perekonoian suatu negara berkembang tidak terkecuali di Indonesia. penyumbang tingkat pengangguran tersbesar di Indoensia salah satunya  berada  pada  Provinsi  Banten  yang  memiliki  jumlah  pengangguran tertinggi  selama  2015-2019.  Tujuan  dilaksanakannya  penelitian  ini  yaitu untuk  mengetahui  pengaruh  indeks  pembangunan  manusia,  upah  minimum dan investasi terhadap pengangguran. Penelitian ini dilakukan dengan metode analisis  data  panel  yang  menggunakan  pendekatan  terbaik  Fixed  Effect Model. Penelitian ini menggunakan objek Kabupaten/Kota di Provinsi Banten pada  tahun  2015-2019.  Pada  hasil  penelitian  ini  banyak  perusahaan  yang keluar dari wilayah Banten, sehingga lapangan pekerjaan yang tersedia hanya sedikit kecuali praktik calo yang menyebabkan pesaing tenaga kerja Banten kalah dengan tenaga kerja dari luar Banten. Kenaikan upah minimum berarti pekerja  yang  menganggur  akan  mencari  pekerjaan  untuk  memenuhi kebutuhannya, dan kenaikan upah minimum juga dapat menjadi insentif bagi pekerja  untuk  lebih  produktif.  Sejumlah  besar  investasi  masuk  didominasi oleh  investasi  padat  modal,  sementara  provinsi  Banten  memiliki  tingkat pendidikan  yang  rendah  dan  dianggap  kurang  produktif,  sehingga  lebih sedikit  tenaga  kerja  yang  ditarik  dari  Provinsi  Banten.  Kesimpulannya variabel  indeks  pembangunan  manusia  mempunyai  hubungan  yang  positif dengan tingkat pengangguran pada Provinsi Banten variabel upah minimum mempunyai  hubungan  yang  negatif  dengan  tingkat  pengangguran  pada Provinsi Banten variabel investasi mempunyai hubungan yang positif dengan tingkat pengangguran pada Provinsi Banten.

## Abstract
The problem of unemployment is a problem that always exists in the economic development process of a developing country, including Indonesia. One of the biggest  contributors  to  the  unemployment  rate  in  Indonesia  is  Banten Province which has the highest number of unemployed during 2015-2019. The purpose  of  this  study  is  to  determine  the  effect  of  the  human  development index, minimum wage and investment on unemployment. This research was conducted by using panel data analysis method using the best approach Fixed Effect Model. This research uses Regency/City objects in Banten Province in 2015-2019. In the results of this study, many companies left the Banten area, so  that  there  were  only  a  few  available  job  opportunities  except  for  the practice of brokers which caused Banten's workforce competitors to lose out to workers from outside Banten. An increase in the minimum wage means that unemployed workers will look for work to meet their needs, and an increase in  the  minimum  wage  can  also  be  an  incentive  for  workers  to  be  more productive. A large amount of incoming investment is dominated by capital- intensive investment, while Banten province has a low level of education and is  considered  less  productive,  so  fewer  workers  are  drawn  from  Banten province. In conclusion, the human development index variable has a positive relationship  with  the  unemployment  rate  in  Banten  Province,  the  minimum wage  variable  has  a  negative  relationship  with  the  unemployment  rate  in
Banten Province, the investment variable has a positive relationship with the unemployment rate in Banten Province.
Koresponden author: Muhammad Diaz Danindra Email: muhammad.diaz@upnvj.ac.id artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi
CC BY SA
2022

## Pendahuluan
Pengangguran  diartikan  sebagai  keadaan  masyarakat  yang  termasuk  angkatan  kerja tetapi  tidak  ada  pekerjaan  namun  sedang  mencari  pekerjaan  dan  angkatan  kerja  yang  tidak memiliki  pekerjaan  dan  sedang  tidak  mencari  pekerjaan  termasuk  sebagai  pengangguran ( Soleh , 2017). Adapun dasar penelitian ini seperti yang dijelaskan dalam teori Keynes, yang menjelaskan  bahwa  tingginya  tingkat  pengangguran  disebabkan  oleh  rendahnya  permintaan umum  secara  keseluruhan  yang  disebabkan  menurunnya  pendapatan,  sehingga  tingkat  upah yang  tidak  fleksibel  yang  menyebabkan  produksi  menurun  dan  banyak  tenaga  kerja  tidak terpakai  yang  menimbulkan  pengangguran.  Rendahnya  pendapatan  masyarakat  dapat menunjukan rendahnya nilai indeks pembangunan yang mengukur kualitas manusia ( Sayifullah &  Gandasari ,  2016),  sehingga  produktivitas  yang  rendah  yang  ditandai  dengan  menurunnya nilai  indeks  pembangunan  manusia  sehingga  tidak  dibutuhkan  oleh  perusahaan  dan mengakibatkan  pengangguran  terjadi.  Kondisi  yang  tidak  baik  seperti  ini  mengakibatkan perusahaan  akan  menurunkan  jumlah  investasi  modal  yang  dikeluarkan  yang  tentu  saja menghambat  jalannya  industri  dan  tidak  terbukanya  lapangan  pekerjaan  yang  baru  sehingga akan selalu muncul masalah pengangguran ( Suhendra & Wicaksono , 2020).
Tingginya tingkat pengangguran di Provinsi Banten dengan membandingkan di wilayah sekitar di Pulau Jawa selama tahun 2015-2019 bahkan selama 4 tahun terakhir Provinsi Banten menempati posisi pertama pada tingkat nasional pengangguran. Provinsi Banten yang memiliki kualitas  produktivitas  manusia  yang  diukur  berdasarkan  nilai  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM), selama tahun 2015-2019 menempati posisi tertinggi ketiga jika dibandingkan dengan wilayah  sekitar  di  Pulau  Jawa.  Meningkatnya  Indeks  Pembangunan  Manusia  ini  beriringan bersama  bersarnya  upah  minimum  yang  selalu  meningkat  ( Yuningtyas ,  2018).  Diharapkan dapat membuat tenaga kerja menjadi lebih produktif sehingga masyarakat yang ada di Provinsi Banten  dapat  memiliki  taraf  hidup  yang  layak  serta  menarik  masyarakat  menjadi  lebih  giat dalam mencari pekerjaan, selain itu investasi yang berada di Provinsi Banten juga diharapkan dapat  mengurangi  jumlah  pengangguran  yang  tinggi,  dimana  dengan  tingkat  investasi  yang tinggi akan menyebabkan terbukanya lapangan pekerjaan bagi tenaga kerja yang belum bekerja dan akan menurunkan jumlah pengangguran yang ada.
Tingkat  pengangguran  tertinggi  di  Indonesia  pada  Pulau  Jawa  berada  pada  Provinsi Banten.  Hal  ini  dikarenakan  rendanya  kompetensi  yang  dimiliki  sumber  daya  manusianya sehingga menyebabkan banyaknya tenaga kerja yang datang berasal dari Pulau Jawa ataupun luar  wilayah  Provinsi  Banten  yang  mencari  pekerjaan  di  Provinsi  Banten  dan  juga  karena banyaknya  praktik  percaloan  yang  menjamin  akan  bekerja  di  perusahaan  sehingga  banyak
tenaga  kerja  lokal  menjadi  kalah  bersaing  ( Hasanuddin  &  Maulana ,  2020).  Provinsi  Banten yang memiliki jumlah masing-masing 4 Kabupaten dan Kota. Setiap kabupaten dan kota dalam Provinsi  Banten  tersebut  memiliki  tingkat  pengangguran  yang  berbeda-beda  seperti  yang terlihat pada tabel 1:
Tabel 1. Tingkat Pengangguran Kabupaten/Kota di Provinsi Banten tahun 2015-2019 Kabupaten/Kota 2015 2016 2017 2018 2019 Kab Pandeglang 10,22 8.3 9,67 8,33 8,71 Kab Lebak 10,74 8,88 8,88 7,69 8,05 Kab Serang 14,8 13 13 12,77 10,65 Kota Cilegon 12 11,8 11,88 9,33 9,68 Kota Tangerang Selatan 6,13 6,83 6,83 4,67 4,79 Provinsi Banten 9,55 8,92 9,28 8,52 8,11 Sumber: Badan Pusat Statistik 2017-2019
Berdasarkan dari tabel 1 selama lima tahun terakhir cenderung mengalami penurunan jumlah pengangguran yang berada di Provinsi Banten dimana jumlah pengangguran pada tahun 2017  terjadi  kenaikan  sebesar  0.36%  dimana  tingkat  pengangguran  di  Provinsi  Banten  pada 2016  sebesar  8.92%  menjadi  9.28%  pada  tahun  2017.  Pada  Provinsi  Banten  jumlah pengangguran terbesar yang berada di tahun 2019 berada di Kabupaten Serang sebesar 10.65% dan kenaikan pengangguran tertinggi ada pada Kabupaten Lebak sebesar 0.36% dimana pada tahun 2019 menjadi 8.05% yang sebelumnya pada tahun 2018 sebesar 7.69%, lalu peningkatan tingkat  pengangguran  terbesar  berada  pada  Kota  Tangerang  Selatan  yang  terjadi  pada  tahun 2016  sebesar  0.7%  dimana  jumlah  pengangguran  yang  terjadi  di  tahun  2016  tingkat pengangguran  sebesar  6.83%  yang  pada  tahun  sebelumnya  2015  sebesar  6.13%.  Salah  satu penyebab naiknya tingkat  pengangguran di  tahun 2019 yaitu terjadinya pandemi  COVID-19 yang  menyebabkan  perusahaan  melakukan  PHK  masal  sehingga  tenaga  kerja  yang  sudah mempunyai  pekerjaan  menjadi  tidak  mempunyai  pekerjaan  ( Fikri  &  Gopar ,  2021).  Hal  ini diperburuk  dengan  rendahnya  tingkat  kualitas  manusia  yang  ada  di  Provinsi  Banten  yang menyebabkan kalahnya persaingan tenaga kerja yang datang dari luar wilayah Provinsi Banten sehingga meningkatnya tingkat pengangguran di Provinsi Banten.
Keberhasilan  dalam  mencapai  peningkatan  kualitas  manusia  bisa  diukur  dengan peningkatan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  yang    merupakan  indikator  yang menandakan tercapainya kenaikan di bidang ekonomi, pendidikan serta Kesehatan ( Mahroji & Nurkhasanah , 2019). Tingkat Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang ada di Provinsi Banten yang  terus  meningkat  selama  tiga  tahun  terakhir  yang  merupakan  perkembangan  yang meningkat pemerintah Provinsi Banten. Hal ini dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2.
Tingkat Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten/Kota di Provinsi Banten
Tahun 2015-2019 Kabupaten/Kota 2015 2016 2017 2018 2019 Kab Pandeglang 62,72 63,4 63,82 64,34 64,91 Kab Lebak 62,03 62,78 62,95 63,37 63,88 Kab Serang 64,61 65,12 65,6 65,93 66,38 Kota Cilegon 71,81 72,04 72,29 72,65 73,01 Kota Tangerang Selatan 79,38 80,11 80,84 81,17 81,48 Provinsi Banten 70,27 70,96 71,42 71,95 72,44 Sumber: Badan Pusat Statistik 2017-2019
Berdasarkan  tabel  2  indeks  pembangunan  manusia  pada  Provinsi  Banten  pada  tahun 2015-2019 cenderung terjadi peningkatan dengan IPM yang terjadi di tahun 2019 berada pada Kabupaten  lebak  sebesar  63.88  diikuti  dengan  Kabupaten  Pandeglang  sebesar  64.91  serta kenaikan IPM tertinggi pada tahun 2019 berada pada Kabupaten Serang sebesar 1.55 dengan tingkat  IPM  sebesar  66.38  pada  tahun  2019.  Meningkatnya  tingkat  indeks  pembangunan manusia  pada  Provinsi  Banten  sebesar  0.46  di  tahun  2017  tetapi  tingkat  pengangguran mengalami  peningkatan  di  tahun  yang  sama  pada  Provinsi  Banten  sebesar  0.36%  sehingga bertentangan  dengan  teori  yang  dijelaskan  oleh  Todaro  yang  menjelaskan  bahwa  rendahnya indeks  pembangunan  manusia  berdampak  pada  rendahnya  tingkat  pengangguran.  Adapun hubungan  indeks  pembangunan  manusia  dengan  jumlah  tingkat  pengangguran  yaitu peningkatan  kualitas  manusia  yang  merupakan  bagian  dari  proses  pembangunan  ekonomi. Keberhasilan peningkatan kualitas manusia bisa diukur berdasarkan masalah yang bisa teratasi terutama permasalahan yang paling mendasar. Permasalahan yang menyangkut sumber daya manusia  yaitu  pendidikan  yang  tidak  tuntas,  kemiskinan,  pengangguran  dan  keberhasilan pembangunan kualitas manusia dari bidang ekonomi. Pencapaian tujuan pembangunan kualitas manusia  yang  digambarkan  melalui  tingkat  indeks  pembangunan  manusia  tentu  sangat mengandalkan peran pemerintah yang berperan sebagai penyedia utama fasilitas pembangunan manusia.  Peningkatan  kualitas  manusia  yang  ada  tentu  saja  akan  meningkatkan  pendapatan tenaga  kerja  dikarenakan  memiliki  tingkat  produktifitas  yang  tinggi  ( Sudarsana ,  2016). Kegiatan seseorang dengan memilih tingkat pendidikan yang lebih tinggi merupakan kegiatan investasi sekaligus biaya peluang (pilihan terbaik) dimana seseorang yang mempunyai tingkat pendidikan  yang  tinggi  diharapkan  bisa  memiliki  kesejahteraan  yang  lebih  besar  sebagai imbalan yang akan diterimanya ( Juliannisa & Siswantini , 2020).
Upaya memenuhi kebutuhan kesejahteraan hidupnya maupun keluarganya tenaga kerja sangat mengandalkan jumlah upah yang diberikan oleh perusahaan sebagai tenaga kerja yang bekerja. Tingginya tingkat upah yang ada menyebabkan besarnya biaya yang akan dihabiskan perusahaan  yang  menyebabkan  terjadinya  pengurangan  karyawan  yang  bekerja  pada perusahaan tersebut. Perkembangan upah minimum di Provinsi Banten tahun 2015-2019 terus mengalami peningkatan ( Kuntiarti , 2018).

## Gambar 1.
Tingkat Upah Minimum di Kabupaten/Kota Provinsi Banten tahun 2015-2019

## Sumber: Badan Pusat Statistik 2015-2019
Upah minimum yang berada di Kabupaten dan Kota di Provinsi Banten di tahun 2015- 2019  mengalami  kenaikan  secara  signifikan.  Kabupaten  dan  Kota  di  Provinsi  Banten  yang mempunyai jumlah upah minimum tertinggi pada tahun 2019 yaitu sebesar Rp 3.913.078 yang ada di Kota Cilegon dan selanjutnya sebesar Rp 3.841.368 yang ada di Kota Tangerang Selatan. Meningkatnya upah Provinsi Banten pada tahun 2017 sebesar 8.25% tetapi kenaikan ini juga bersamaan  dengan  meningkatnya  tingkat  pengangguran  pada  tahun  2017  sebesar  0.36% sehingga  tidak  sejalan  dengan  teori  keyness  yang  menjelaskan  dengan  semakin  tinggi  upah suatu  daerah  maka  dapat  menurunkan  jumlah  pengangguran.  Penetapan  jumlah  upah  yang dilakukan oleh pemerintah tentu saja menyebabkan pengaruh tingginya tingkat pengangguran yang  terjadi.  Sehingga  jumlah  upah  yang  besar  yang  harus  dibayarkan  perusahaan mengakibatkan meningkatnya jumlah pengangguran di suatu wilayah ( Aruan & Sriyono , 2014). Permasalahan pengangguran juga berhubungan dengan tingkat investasi, hal yang dapat mengurangi  tingkat  pengangguran  yaitu  dengan  mendorong  tingkat  investasi  baik  dari Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) ataupun Penanaman Modal Asing (PMA). Semacam mendorong  tumbuhnya  bisnis  ataupun  pendirian  pabrik,  serta  adanya  supply  teknologi  dari investor  baik  dalam  bentuk  produksi  ataupun  permesinan  serta  menghasilkan  lapangan pekerjaan  ( Yunus,  F.,  Rostin,  &  Rumbia ,  2019).  Tingkat  investasi  di  Provinsi  Banten mengalami fluktuatif dapat dilihat pada gambar 2:
0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 Kab Pandeglang Kab Lebak Kab Serang Kota
Cilegon Kota Tangerang
Selatan Provinsi Banten Tingkat Upah Minimum Kabupaten/Kota di Provinsi Banten 2015 2016 2017
2018 2019

## Tingkat Investasi di Kabupaten/Kota Provinsi Banten tahun 2015-2019

## Sumber: Badan Pusat Statistik 2015-2019
Tingkat  investasi  pada  Kabupaten/Kota  pada  Provinsi  Banten  selama  lima  tahun terakhir  mengalami  fluktuatif  yang  cenderung  menurun  dimana  penurunan  tingkat  investasi secara signifikan berada pada Kota Cilegon pada tahun 2017-2019, dimana pada tahun 2018 tingkat  investasi  menurun  sebesar  Rp  1.081.152,67  dan  penurunan  tingkat  investasi  terbesar berada di Kota Cilegon pada tahun 2017 sebesar Rp 7.333.165,84. Penurunan jumlah investasi di  Provinsi  Banten  sebesar  Rp  7.791.974,09  atau  sebesar  13.79%  di  tahun  2019  tetapi penurunan tersebut diikuti dengan menurunnya jumlah tingkat pengangguran yang berada di Provinsi Banten pada tahun 2019 sebesar 0.41% sehingga bertentangan dengan teori keyness yang menjelaskan dimana semakin tinggi tingkat investasi dapat menyerap banyak tenaga kerja yang ada begitu pula semakin menurunnya jumlah investasi semakin sedikit tenaga kerja yang terserap  ( Suparno ,  2015).  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  banyaknya  perusahaan  yang  tutup  dan berpindah tempat dari Provinsi Banten ke luar daerah dengan tujuan untuk menghindari upah minimum yang dirasa terlalu tinggi pada Provinsi Banten. Hal ini salah satu yang menyebabkan kurangnya tertarik bagi investor yang dapat menanamkan modalnya di Provinsi Banten.
Tujuan  dilaksanakannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  pengaruh  indeks pembangunan  manusia,  upah  minimum  dan  investasi  terhadap  pengangguran  dengan memberikan wawasan kepada penulis maupun pembaca tentang pentingnya pengaruh  indeks pembangunan  manusia,  upah  minimum  dan  investasi  terhadap  pengangguran  serta  hasil penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  menjadi  bahan  masukan  bagi  pemerintah  dalam melaksanakan pengelolaan indeks pembangunan manusia, upah minimum dan investasi yang akan berpengaruh terhadap pengangguran.
Rp- Rp5,000,000.00 Rp10,000,000.00 Rp15,000,000.00 Rp20,000,000.00 Rp25,000,000.00 Kab Pandeglang Kab LebakKab Serang Kota Cilegon Kota Tangerang Selatan Investasi Kabupaten/Kota di Provinsi Banten (juta) 2015 2016 2017 2018
2019
Variabel  dependen  yang  ada  pada  penelitian  ini  yaitu  pengangguran  terbuka  dimana penduduk  yang  mempunyai  pekerjaan  tetapi  belum  bekerja,  yang  baru  menyiapkan  usaha kedepannya  dan  tenaga  kerja  yang  tidak  mendapat  pekerjaan.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  periode  waktu  mulai  tahun  2015-2019  yang  dinyatakan  dalam  persen  (%)  per tahun.  Variabel  independen  yaitu  variabel  yang  akan  dilihat  apakah  telah  menjadi  penyebab atas  perubahan  variabel  dependen,  terdapat  tiga  variabel  independen  yang  ada  di  dalam penelitian  ini  yaitu  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  (X1),  Upah  Minimum  (X2)  dan Investasi (X3).
Tabel 3. Pengukuran Variabel Variabel Indikator Rumus Perhitungan Skala pengukuran Pengangguran (Y) Jumlah angkatan kerja yang tidak memiliki pekerjaan Angkatan Kerja Tidak Bekerja Rasio IPM (X1) Kesehatan, pendidikan dan ekonomi IPM= 1/3(X1+X2+X3) Rasio Upah Minimum (X2) Upah minimum yang diterima karyawan Log Natural Upah Minimum Rasio Investasi (X3) Realisasi PMA dan PMDN Log Natural PMA + PMDN Rasio Sumber: Badan Pusat Statistik 2015-2019
Pada penelitian ini digunakan jenis data sekunder, data yang didapatkan bersumber dari instansi  lain  dengan  data  yang  ada  ataupun  yang  sudah  diolah  dengan  peneliti  sebelumnya, berbentuk publikasi. Dalam penelitian ini menggunakan jenis data panel pada tahun 2015-2019. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  didapatkan  melalui  berasal  Pusat  Statistik  (BPS) Provinsi  Banten  yang  menggunakan  data-data  tingkat  pengangguran,  indeks  pembangunan manusia, upah minimum dan investasi dari tahun 2015-2019. Populasi yaitu suatu objek yang mempunyai kepentingan tersendiri berdasarkan peneliti dan akan membuat kesimpulan dalam hasil penelitian ini. Sampel yang digunakan untuk penelitian ini yaitu non probability sampling, dimana  digunakan  teknik  sampling  jenuh  artinya  sampel  yang  berada  pada  penelitian  ini merupakan  seluruh  populasi  pada  penelitian  ini.  Jumlah  sampel  dalam  penelitian  itu  yaitu sebanyak 8 daerah, sehingga dalam penelitian ini mendapatkan jumlah sampel menjadi 5 x 8 = 40 data.
Metode  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  regresi  data  panel  dengan penggabungan data cross section dengan time series, dimana alat untuk pengolahan data pada penelitian ini menggunakan Eviews 10. Uji asumsi klasik terlebih dimana diantaranya, uji nya sebagai  berikut,  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  heteroskedastisitas,  dan  uji autokorelasi. Lalu dilakukan uji hipotesis untuk diketahui hasil pendugaan.

## Hasil dan Pembahasan
Tabel 4. Hasil Uji Normalitas Jarque-Bera 1.290856 Probabilitas 0.524438 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Nilai probabilitas dalam penelitian ini sebesar 0.524438 lebih besar dari 0.05, sehingga data penelitian tersebut dapat dikatan terdistribusi normal.
Tabel 5. Hasil Uji Multikolinieritas IPM LN Upah LN Investasi IPM 1 0.6489101715964669 0.3636948797116619 LN Upah 0.6489101715964669 1 0.6710614021600479 LN Investasi  0.3636948797116619  0.6710614021600479 1 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Dalam  pengujian multikoliniearitas memiliki  korelasi  antar  variabel  kurang  dari  0.8, dapat diartikan asumsi klasik pada uji multikoliniearitas sudah terpenuhi.
Tabel 6.
Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson stat 2.558497 Prob 0.00000 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan tabel 6 nilai Durbin-Watson pada pengujian autokorelasi adalah 2.558497, sehingga harus dibandingkan dengan nilai  tabel  Durbin  Watson  untuk  melihat  permasalahan autokorelasi .  Hasil  dalam  penelitian  ini  n=40  serta  k=4,  dL=1.3384  dan  dU=1.6589.  Oleh karena itu nilai 4-dU (2.341) < d (2.558497) < 4-dL (2.6616) maka hasil uji autokorelasi ragu- ragu atau tidak dapat disimpulkan.
Tabel 7. Hasil Uji Heteroskedastisitas Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.140262 5.464021 -0.391701 0.6976 IPM 0.000363 0.012784  0.028394 0.9775 LNUpah 0.150932 0.429058  0.351775 0.7271
LNInvestasi 0.020224 0.048042  0.420973 0.6763 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan tabel 7 nilai probabilitas yang didapat dalam penelitian ini seluruh variabel memiliki nilai probabilitas lebih besar dari 0.05, maka dapat disimpulkan pada asumsi klasik uji heteroskedastisitas tidak ada masalah.
Tabel 8.
Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 17.363316 (7,29) 0.0000 Cross-section Chi-square 65.878173 7 0.0000 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan tabel 8 Prob. Cross-section Chi-square dalam penelitian ini yaitu 0.0000 menunjukkan  lebih  kecil  dari  0.05,  maka  model  terbaik  menurut  pengujian  uji chow adalah Fixed Effet Model (FEM).
Tabel 9. Hasil Uji Hausmant Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 54.539292 3 0.0000 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan tabel 9 Prob. Cross-section random dalam penelitian ini yaitu sebesar 0.0000 kurang dari 0.05, maka dapat diartikan model Fixed Effect Model lebih baik digunakan untuk penelitian ini.
Tabel 10. Hasil Uji T Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. C 92.38720 12.65666 7.299491 0.0000 IPM 1.219587 0.476565 2.559120 0.0160 LNUpah -11.77021 2.634672  -4.467429 0.0001 LNInvestasi 0.378946 0.139916 2.708377 0.0112 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan tabel 10 dengan mengetahu nilai t-tabel dalam penelitian ini dengan nilai df = n-k maka mendapatkan nilai t-tabel sebesar 2.028094, maka disimpulkan sebagai berikut:
1. Variabel Indeks Pemabanguan Manusia
Berdasarkan hasil regresi di atas, indeks pembangunan manusia memiliki t-hitung (2.559120) > t-tabel (2.028094). nilai probabilitas variabel indeks pembangunan manusia sebesar 0.0160 lebih kecil dari alpha = 5% (0.0160 < 0.05), sehingga secara statistik variabel indeks pembangunan manusia berpengaruh signifikan terhadap variabel pengangguran.
2. Variabel Upah Minimum
Berdasarkan hasil regresi di atas, upah minimum memiliki t-hitung (4.467429) > t- tabel (2.028094). nilai probabilitas variabel upah minimum sebesar 0.0001 lebih kecil dari alpha = 5% (0.0001 < 0.05), sehingga secara statistik variabel upah minimum berpengaruh signifikan terhadap variabel pengangguran.
3. Variabel Investasi
Berdasarkan hasil regresi di atas, investasi memiliki t-hitung (2.708377) > t-tabel (2.028094). nilai probabilitas variabel investasi sebesar 0.0112 lebih kecil dari alpha = 5% (0.0112 < 0.05), sehingga secara statistik variabel investasi berpengaruh signifikan terhadap variabel pengangguran.

## Tabel 11.
Uji Simultan atau Uji F F-statistic 42.38721 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan tabel 11 nilai f-tabel diketahui N1 = k-1 dan N2 = n-k sehingga N1 = 3 dan N2 = 36 dengan mendapatkan hasil f-tabel sebesar 2.87, jika dibandingkan antara f-hitung maka f-hitung lebih besar dibanding f-tabel (42.38721 > 2.87). Hasil dalam penelitian ini menjelaskan bahwa  seluruh  variabel  bebas  yang  ada  di  dalam  penelitian  ini  memiliki  pengaruh  dengan variabel terikat yaitu tingkat pengangguran.

## Tabel 12.
Hasil Koefisien Determinasi (R 2 ) R-squared 0.935964 Adjusted R-squared 0.913883 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  12  diperoleh  nilai R-Squared dan Adjusted  R-Squared sebesar 0.935964 dan 0.913883 atau 93.59% dan 91.38%. hal ini mengindikasikan bahwa dari nilai R- Square variabel dependen bisa dijelaskan sebesar 93.59% oleh variabel independen, sementara itu sebesar 6.41% dapat dijelaskan dengan variabel lain dari penelitian ini dan pengujian dari Adjusted R-Square variabel dependen bisa dijelaskan sebesar 91.38% oleh variabel independen sementara itu sebesar 8.62% dapat dijelaskan dengan variabel lain dari penelitian ini.
Berdasarkan  hasil  olah  data  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  maka  didapatkan beberapa hasil yaitu sebagai berikut:

## 1. Pengaruh Upah Minimum Terhadap Tingkat Pengangguran
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia  berpengaruh positif terhadap tingkat pengangguran di Provinsi Banten tahun 2015-2019, dimana dengan meningkatnya Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dapat menaikkan tingkat pengangguran
yang  ada  di  Provinsi  Banten.  Hal  ini  terjadi  karena  selama  lima  tahun  terakhir  banyak perusahaan  yang  berada  di  wilayah  Provinsi  Banten  memiliki  berpindah  tempat  ke  luar Provinsi Banten untuk menghindari tingkat upah minimum yang dinilai terlalu besar yang mengakibatkan berkurangnya lapangan pekerjaan yang berada di Provinsi Banten sehingga banyaknya tenaga kerja yang tidak bekerja menjadi meningkatnya tingkat pengangguran.
Hal  ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  ( Firdhania  & Muslihatinningsih ,  2017)  yang  menyatakan  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia berpengaruh terhadap tingkat pengangguran dimana dengan meningkatnya tingkat Indeks Pembangunan Manusia menunjukan bahwa peningkatan kualitas dan kemampuan penduduk akan semakin baik.
Dapat dilihat dari teori dan hasil penelitian yang ada dimana Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh terhadap tingkat pengangguran dengan yang terjadi di keadaan sebenarnya  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  yang  setiap  tahunnya  meningkat  tetapi kurangnya  lapangan  pekerjaan  yang  tersedia  sehingga  masih  tingginya  tingkat pengangguran yang ada.

## 2. Pengaruh Upah Minimum Terhadap Tingkat Pengangguran
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  upah  minimum  berpengaruh  negatif  terhadap tingkat  pengangguran  di  Provinsi  Banten  dimana  dengan  meningkatnya  upah  minimum menyebabkan penurunan terhadap tingkat pengangguran. Meningkatnya upah minimum di Provinsi Banten akan menyebabkan tenaga kerja yang bekerja menjadi lebih produktif lagi dan  membuat  perusahaan  semakin  berkembang  dan  dapat  menyerap  tenaga  kerja  yang sedang mencari pekerjaan. Hal  ini juga sesuai  dengan toeri  yang dijelaskan oleh Mankiw yang  menjelasan  bahwa  Peningkatan  upah  minimum  diharapkan  mampu  memicu penyerapan  tenaga  kerja  sehingga  dapat  mengurangi  pengangguran  khususnya pengangguran terdidik.
Hasil penelitian ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh ( Mahihody et al ., 2018) yang menunjukan bahwa upah minimum berpengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran. Hal ini terjadi karena ada beberapa faktor yaitu kenaikan tingkat upah berada di bawah titik keseimbangan dan meningkatnya upah minimum diduga akan mendorong para tenaga kerja untuk mencari pekerjaan sehingga dapat mengurangi tingkat pengangguran.
Dapat dijelaskan dengan teori dan penelitian terdahulu bahwa dengan meningkatnya upah  minimum  di  suatu  daerah  akan  menicu  tingkat  produktivitas  tenaga  kerja  dan mendorong para tenaga kerja untuk mencari pekerjaan sehingga dapat menurunkan tingkat pengangguran yang ada di daerah tersebut.

## 3. Pengaruh Investasi Terhadap Tingkat Pengangguran
Hasil penelitian menunjukan bahwa investasi  berpengaruh positif terhadap tingkat pengangguran  di  Provinsi  Banten  dimana  dengan  adanya  peningkatan  jumlah  investasi menyebabkan  naiknya  tingkat  pengangguran  yang  ada  di  Provinsi  Banten.  Hal  ini  terjadi karena  tingkat  pendidikan  tenaja  kerja  yang  berada  di  Provinsi  Banten  masih  rendah sehingga  dinilai  kurang  produktif  di  suatu  perusahaan  sehingga  perusahaan  memilih menggunakan tenaga kerja yang berasal dari luar daerah Provinsi Banten untuk bekerja di perusahaan tersebut.
Hal ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh ( Helvira & Rizki , 2020) yang menyatakan bahwa investasi memiliki pengaruh positif terhadap tingkat pengangguran
dimana banyaknya investor yang lebih tertarik pada sektor padat modal untuk menanamkan modal pada industri-industri yang memiliki keuntungan besar sehingga kurangnya terserap tenaga kerja yang ada.
Perkembangan  investasi  di  Provinsi  Banten  dapat  dikatakan  membaik  dengan banyaknya  investor  yang  masuk  ke  Provinsi  Banten  yang  juga  cenderung  mengalami peningkatan  setiap  tahunnya  namun  tidak  diiringi  dengan  tenaga  kerja  yang  berkualitas sehingga menyebabkan meningkatnya tingkat pengangguran yang ada.

## Kesimpulan
Hasil pertama pada penelitian ini yaitu adanya pengaruh variebel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dengan jumlah tingkat pengangguran dikarenakan pada Provinsi Banten banyak perusahaan yang keluar dari wilayah Provinsi Banten sehigga sedikitnya lapangan pekerjaan yang tersedia, selain itu adanya praktik calo yang menyebabkan kalahnya saingan tenaga kerja yang  berada  pada  wilayah  Provinsi  Banten  dengan  tenaga  kerja  yang  berasal  diluar  wilayah Provinsi Banten.
Hasil kedua pada penelitian ini yaitu terdapat pengaruh variabel upah minimum dengan jumlah tingkat pengangguran dikarenakan dengan meningkatnya tingkat upah minimum maka tenaga  kerja  yang  belum  memiliki  pekerjaan  akan  mencari  pekerjaan  untuk  memenuhi kebutuhan dan kenaikan upah minimum juga dapat menjadi pendorong tenaga kerja untuk lebih produktif dalam bekerja.
Hasil  ketiga  pada  penelitian  ini  yaitu  terdapat  pengaruh  jumlah  realisasi  investasi dengan  jumlah  tingkat  pengangguran  yang  berada  pada  Provinsi  Banten  dikarenakan banyaknya jumlah investasi yang masuk di domonasi oleh investasi padat modal dan kurangnya tingkat pendidikan di Provinsi Banten yang dianggap kurang produktif menyebabkan kurang terserap tenaga kerja yang berasal dari Provinsi Banten.

## Bibliografi
Aruan,  N.  L.,  &  Sriyono,  D.  (2014). Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran Di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) Tahun 1985-2011 . Modus, 26(2), 173–187. https://doi.org/10.24002/modus.v26i2.587
Fikri,  Y.  T.  A.,  &  Gopar,  I.  A.  (2021). Analisis  Peningkatan  Angka  Pengangguran  akibat Dampak Pandemi Covid 19 di Indonesia . Indonesian Journal of Business Analytics, 1(2), 107–116. https://doi.org/10.55927/ijba.v1i2.19
Firdhania,  R.,  &  Muslihatinningsih,  F.  (2017). Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat pengangguran  di  Kabupaten  Jember .  E-Journal  Ekonomi  Bisnis  Dan  Akuntansi,  4(1), 117–121. https://doi.org/https://doi.org/10.19184/ejeba.v4i1.4746
Hasanuddin, D. F. U. I. N. S. M., & Maulana, B. B. N. U. I. N. S. (2020). Tingkat Pendidikan dan Tingkat Pengangguran Perempuan di Provinsi Banten .
Helvira, R., &  Rizki, E.  P. (2020). Pengaruh Investasi,  Upah Minimum dan IPM Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Di Provinsi Kalimantan Barat . JIsEB, 1(1), 53–62.
Juliannisa,  I.  A.,  &  Siswantini,  T.  (2020). Improving  Human  Development  Index  (HDI)  by Illiteracy  Eradication  (case  study  in  Cibadak  Village) .  Jurnal  Samudra  Ekonomi  Dan Bisnis, 11(1), 29–42. https://doi.org/10.33059/jseb.v11i1.1784
Kuntiarti,  D.  D.  (2018). Pengaruh  Inflasi,  Jumlah  Penduduk  dan  Kenaikan  Upah  Minimum Terhadap  Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi  Banten  Tahun  2010-2015 .  Jurnal Pendidikan Dan Ekonomi, 7(1), 1–9.
Mahihody, A. Y., Engka, D. S. M., & Luntungan, A. Y. (2018). Pengaruh Upah Dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Pengangguran Di Kota Manado . Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 18(3).
Mahroji, D., &  Nurkhasanah,  I.  (2019). Pengaruh Indeks Pembangunan  Manusia Terhadap Tingkat Pengangguran di Provinsi Banten . Jurnal Ekonomi-Qu, 9(1). https://doi.org/10.35448/jequ.v9i1.5436
Sayifullah,  S.,  &  Gandasari,  T.  R.  (2016). Pengaruh  indeks  pembangunan  manusia  dan pengangguran  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Banten .  Jurnal  Ekonomi-Qu,  6(2). https://doi.org/10.35448/jequ.v6i2.4345
Soleh,  A.  (2017). Masalah  ketenagakerjaan  dan  pengangguran  di  Indonesia .  Jurnal  Ilmiah Cano Ekonomos, 6(2), 83–92.
Sudarsana,  I.  K.  (2016). Peningkatan  Mutu  Pendidikan  Luar  Sekolah  dalam  Upaya Pembangunan Sumber Daya Manusia . Jurnal Penjaminan Mutu, 1(1), 1–14.
Suhendra,  I.,  &  Wicaksono,  B.  H.  (2020). Tingkat  Pendidikan,  Upah,  Inflasi,  Dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Pengangguran Di Indonesia . Jurnal Ekonomi-Qu, 6(1).
Suparno, S. (2015). Pengaruh Tingkat Upah Dan Nilai Output Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja  Industri  Skala  Besar  Dan  Sedang  Di  Indonesia  Tahun  2000-2013 .  Jurnal  Ilmiah
Econosains, 13(2), 59–69. https://doi.org/10.21009/econosains.0132.06
Yuningtyas,  A.  V.  (2018). Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi  Pertumbuhan  Ekonomi  di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta .
Yunus, F., Rostin, & Rumbia, W. A. (2019). Determinan Investasi Penanaman Modal dalam Negeri (Pmdn) di Indonesia . Jurnal Progres Ekonomi Pembangunan,.