## ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, PENDIDIKAN, TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA, UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP PENGANGGURAN DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2018-2021
Ghora Vira Handy Putra 1 , Nur Hidayah 2 1,2 Universitas Muhammadiyah Surakarta Email: handyputra801@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh  Jumlah  Penduduk, Pendidikan,  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja,  Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  dan Produk  Domestik  Regional  Bruto  terhadap  pengangguran  terbuka  di  provinsi  jawa  barat tahun  2018-2021.  Data  penelitian  ini  menggunakan  jenis  data  sekunder  dengan  bentuk  data panel gabungan antara data cross section dengan data time series dalam kurun waktu 4 tahun yang  dimulai  dari  periode  2018-2021.  Sumber  data  yang  digunakan  diperoleh  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  dan  Dinas  Tenaga  Kerja.  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa Jumlah  Penduduk  dan  Pendidikan  tidak  pengaruh  terhadap  Pengangguran  Terbuka  di Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2018-2021.  Variabel  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja berpengaruh  negatif  terhadap  Pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2018-2021. Variabel  Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  berpengaruh  positif  terhadap  Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Barat tahun 2018-2021. Variabel Produk Domestik Regional Bruto berpengaruh  negatif  terhadap  Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2018- 2021.  Berdasarkan  penelitian  ini  untuk  mengatasi  pengangguran  pemerintah  dapat menyediakan  balai  pelatihan  kerja  untuk  menambah  skill  yang  dapat  digunakan  untuk bersaing  di  dunia  kerja  serta  memberi  pengetahuan  jiwa  kewirausahaan  agar  dapat mengembangkan  UMKM  dan  memiliki  jiwa  kewirausahaan  yang  dapat  bersaing  dengan produk luar negri.
Kata Kunci : Jumlah Penduduk, Partisipasi, Angkatan Kerja, PDB, Pengangguran Terbuka.

## Abstract
This  study  aims  to  find  out  how  the  effect  of  Population,  Education,  Labor  Force Participation Rate, Regency/City Minimum Wage and Gross Regional Domestic Product has on  open  unemployment  in  West  Java  province  in  2018-2021.  This  research  data  uses secondary data types in the form of combined panel data between cross-section data and time series  data  for  4  years  starting  from  the  2018-2021  period.  The  data  sources  used  were obtained from the Central Bureau of Statistics (BPS) and the Office of Manpower. Secondary data is data that is not taken directly, namely data taken from previous research or published libraries.  The  results  of  this  study  show  that  Population  and  Education  have  no  effect  on Open  Unemployment  in  West  Java  Province  in  2018-2021.  The  Labor  Force  Participation Rate variable has a negative effect on Open Unemployment in West Java Province in 2018- 2021. District/City Minimum Wage Variable has a positive effect on Open Unemployment in West  Java  Province  in  2018-2021.  The  Gross  Regional  Domestic  Product  variable  has  an effect  negative  towards  Open  Unemployment  in  West  Java  Province  in  2018-2021. Implementation  of  policies  taken  by  the  government  to  overcome  the  response  by  creating
wider  employment  opportunities,  the  government  assists  with  knowledge  insight  and entrepreneurial  spirit  skills  to  MSMEs  in  the  form  of  technical  and  management  guidance, building social institutions that can guarantee an unemployed life.
Keywords: Total Population, Participation, Labor Force, GDP, Open Unemployment.

## A. PENDAHULUAN
Pengangguran merupakan suatu permasalahan penting yang sering terjadi oleh setiap negara, khususnya pada negara berkembang seperti Indonesia (Priastiwi & Handayani, 2019). Permasalahan  pengangguran  ini  senantiasa  menjadi  perkara  yang  perlu  diselesaikan  dalam perekonomian  Indonesia.  Peningkatan  jumlah  penduduk  terus  bertambah  seiring  berjalanya waktu yang berakibat terhadap bertambahnya jumlah angkatan kerja (Alghofari & Pujiyono, 2010). Tingginya tingkat pengangguran dalam suatu negara dapat membawa dampak negatif terhadap  perekonomian  negara  tersebut.  Berdasarkan  BPS  pada  sensus  2010  pegangguran didefinisikan  selaku  orang  yang  masuk  dalam  angkata  kerja  (15-64  tahun)  yang  sedang mencari  pekerjaan  serta  yang  belum  mendapatkan  pekerjaan  (Moenawar,  2019). Pengangguran  terjadi  disebabkan  oleh  perkembangan  angkatan  kerja  yang  lebih  besar  dari perkembangan lapangan pekerjaan yang tersedia, terlebih saat masuk periode bulan Juni 2022 Indonesia  telah  memasuki  era  bonus  demografi  yang  akan  di  perkirakan  terjadi  puncaknya pada tahun 2045 saat genap 100 tahun Indonesia berdiri (Soebagiyo, 2017).
Pengangguran  ialah  salah  satu  tanda  bahwa  di  sektor  ketenagakerjaan  mengalami defisit  ketersediaan  lapangan  kerja,  sehingga  banyak  tenaga  kerja  yang  masih  terhambat untuk mendapatkan pekerjaan yang layak (Noviatamara et al., 2019). Kemampuan mengukur angkatan kerja dapat menjadi sinyal positif terhadap diserapnya jumlah lapangan kerja yang tersedia ( Panjawa & Daryono 2015).
Gambar 1. Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten/Kota Tahun 2021 (Persen) Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Berdasarkan  Gambar  1  menunjukkan  nilai  tingkat  Pengangguran  Terbuka  di Kabupaten Provinsi Jawa Barat dengan rata-rata 9,40% terdapat 11 kota dan kabupaten yang Tingkat  Penganggurannya  dibawah  rata  rata  yaitu  Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Bandung, Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Tasikmalaya,  Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Majalengka, Kabupaten  Semedang,  Kabupaten  Indramayu,  Kabupaten  Pangandaran,  Kota  Tasikmalaya, Kota Banjar dan 16 kota dan kabupaten yang tingkat penganggurannya diatas rata rata yang berarti tingkat penganggurannya tinggi.
Kabupaten  Jawa  Barat  merupakan  kabupaten  yang  memiliki  tingkat  pengangguran paling  tinggi  pada  tahun  2021  diantara  kabupaten  lain  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Hal  tersebut dikarenakan salah satu faktor utama yaitu Tingkat pendidikan yang rendah sehingga kurang mampu meningkatan kualitas SDM di daerah tersebut.
Penyebab  pengangguran  di  Indonesia  juga  cukup  beragam,  walaupun  menurut  data Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Tingkat  Pengangguran  Provinsi  Jawa  Barat  di  tahun  2021 mengalami  penurunan  dibandingkan  tahun  2020.  Tingkat  Pengangguran  di  Provinsi  Jawa Barat pada September 2020 tercatat sebesar (10,46%). Pada 2021, Tingkat Pengangguran di Jawa  Barat  sebesar  (9,82%).  Terlihat  adanya  penurunan  persentase  tingkat  pengangguran selama 2020-2021 yaitu sebesar 0,16% poin.
Salah  satu  aspek  penting  untuk  Penanggulangan  pengangguran  adalah  tersedianya data  pengangguran  daerah  Jawa  Barat  yang  akurat,  data  yang  terlihat  dari  tahun  ke  tahun dapat  membantu  pemerintah  guna  mengambil  kebijakan  untuk  penanggulangan  angka pengangguran di Jawa Barat.
Neng  Murialti  (2016)  meneliti  tentang  pengaruh  tingkat  pendidikan,  jenis  kelamin, dan  tingkat  upah  terhadap  jumlah  pengangguran  tenaga  kerja  terdidik  di  Kabupaten  Rokan Hulu.  Penelitian  ini  menggunakan  variabel  tingkat  pendidikan,  jenis  kelamin,  dan  tingkat upah,  sebagai  variabel  independen  dan  lamanya  menganggur  tenaga  kerja  terdidik  sebagai variabel  dependent.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  variabel  tingkat  pendidikan  dan tingkat  upah  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  lamanya  tenaga  kerja  terdidik menganggur  sedangkan  variabel  jenis  kelamin  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap lamanya  tenaga  kerja  terdidik  menganggur  di  Kabupaten  Rokan  Hulu.  Darman,  D.  (2013) membahas  pertumbuhan  ekonomi  dan  pengangguran  dengan  menggunakan  data  8  negara Asia  Timur  selama  periode  antara  tahun  1997-2011  untuk  mendapatkan  Koefisien  Hukum Okun  yang  memperlihatkan  hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  lapangan  kerja. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  dalam  mengurangi pengangguran,  namun  terdapat  variasi  di  negara  yang  berbeda.  Pertumbuhan  ekonomi mempengaruhi  lapangan  kerja,  meski  tidak  dalam  agregat  tetapi  dalam  komposisinya.  Ada bukti bahwa lapangan kerja di sektor pertanian bergerak kontra-siklis, dimana efeknya dalam periode  krisis,  sektor  pertanian  dapat  berfungsi  sebagai shock  absorber untuk  mengurangi dampak PHK di sektor industri.
Adapun  kebaruan  penelitian  ini  yaitu  memproksi  kemampuan  tenaga  kerja  terdidik dari  tingkat  pendidikan,  pelatihan  kerja,  pengalaman  kerja  dan  umur,  menganalisis  dua  isu secara bersamaan yaitu pengangguran terdidik dan durasi menganggur pada tingkat nasional, tingkat kepulauan dan tingkat provinsi, membagi durasi menganggur menjadi dua kelompok yaitu  durasi  menganggur  pendek  dan  durasi  menganggur  lama,  dimana  kebanyakan  peneliti sebelumnya meneliti tentang durasi menganggur yang diukur dengan satuan waktu bulan atau tahun (Palindangan &  Bakar, 2021). Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan di  atas, perlu dilakukan  penelitian  tentang  faktor-faktor  apa  saja  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat pengangguran di Provinsi Jawa Barat melalui pemodelan regresi data panel. Adapun manfaat yang  diharapkan  dari  penilitian  ini  adalah  untuk  memberikan  informasi  bagi  pemerintah Provinsi  Jawa  Barat  yang  kemudian  dapat  dijadikan  acuan  untuk  menganalisa penanggulangan  pengangguran  di  daerah  Jawa  Barat  dengan  melihat  faktor  mana  saja  yang memberi pengaruh positif serta negatif.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  jumlah  penduduk, pendidikan,  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja,  produk  domestik  regional  bruto,  dan penanaman modal asing terhadap pengangguran terbuka di provinsi Jawa Barat.

## B. METODE
Data  penelitian  ini  menggunakan  jenis  data  sekunder  dengan  bentuk  data  panel gabungan antara data cross section dengan data time series dalam kurun waktu 4 tahun yang dimulai  dari  periode  2018-2021.  Sumber  data  yang  digunakan  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS) dan Dinas Tenaga Kerja. Data sekunder adalah data yang yang tidak diambil
secara langsung yaitu data yang diambil dari penelitian terdahulu maupun perpustakaan yang dipublikasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  jumlah  penduduk,  pendidikan, tingkat  partisipasi  angkatan  kerja,  upah  minimum  kabupaten/kota  dan  produk  domestik regional  bruto  terhadap  pengangguran  terbuka  di  jawa  barat  periode  2018-2021.  Analisis regresi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  analisis  regresi  Data  Panel.  Variabel dependen  dalam  penelitian  ini  adalah  pertumbuhan  ekonomi  yang  dinyatakan  dalam  satuan persen (%). Sedangkan variabel independen dalam penelitian ini adalah inflasi, jumlah uang beredar dan tingkat suku bunga.
Model ekonometrika yang digunakan dalam penelitian ini merupakan bentuk replikasi dari artikel Soekarno (2014).  Persamaan regresi dalam penelitian ini sebagai berikut:
𝐥𝐨𝐠𝑼𝑵𝑬𝑴𝑷 𝒊𝒕 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝐥𝐨𝐠𝑱𝑷 𝒊𝒕 + 𝜷 𝟐 𝐥𝐨𝐠𝑷 𝒊𝒕 + 𝜷 𝟑 𝐥𝐨𝐠𝑻𝑷𝑨𝑲 𝒊𝒕 + 𝜷 𝟒 𝐥𝐨𝐠𝑼𝑴𝑲 𝒊𝒕 + 𝜷 𝟓 𝐥𝐨𝐠𝑷𝑫𝑹𝑩 𝒊𝒕 + 𝜺 𝒕 di mana: UNEMP = Pengangguran Terbuka (%)
JP = Jumlah Penduduk (Jiwa) P = Pendidikan (%) TPAK = Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (%) UMK = Upah Minimum Kabupaten/Kota (Juta Rupiah) PDRB = Produk Domestik Regional Bruto (Juta Rupiah)
𝜀 = Error Term (faktor kesalahan)
𝛽 0 = Konstanta 𝛽 1 ⋯ 𝛽 5 = Koefisien regresi variabel independen
log = Operator logaritma natural
t = Tahun ke t
i = Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat
Tahapan  estimasi  Regresi  Data  Panel  dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Selanjutnya  melakukan  pemilihan  model  estimator  terbaik  dengan  menggunakan  Uji  Chow dan  Uji  Hausman,  lalu  uji  kebalikan  model  estimator  yang  terpilih,  dan  juga  uji  validitas pengaruh dari model yang terpilih.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil estimasi  model ekonometrik  di  muka dengan pendekatan Pooled Least  Square ( PLS ), Fixed  Effect  Model ( FEM )  dan Random  Effect  Model ( REM )  beserta  hasil  uji pemilihan modelnya terangkum pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Estimasi Model Ekonometrik Regresi Data Panel - Cross section
Variabel Koefisien Regresi PLS FEM REM C 7.5923 4,0743 -3.8524 log JP -0.0016 0.0127 0.0201 log P -0.4938 -1,9326 -0.8006 log TPAK -2.5397 -0.8080 -1.2506 log UPAH 0.4987 2.1088 1.0740 log PDRB -0.0172 -21011 -0.1583 R 2 0.6185 0,9227 0,4537 Adjusted. R 2 0,5947 0,8912 0,4270 Statistik F 25,9454 29.2921 16.9480 Prob. Statistik F 0,0000 0,0000 0,0000
Uji Pemilihan Model
(1) Chow Cross- Section F (26,76) = 14.2056; Prob. F (26,76) = 0,0000
(2) Hausman
Cross-Section random χ 2 (26) = 190.9570; Prob. χ 2 = 0,0000
Sumber : BPS, diolah. Uji  Chow  dan  uji  Hausman  memperlihatkan  bahwa  ( FEM )  terpilih  sebagai  model terestimasi terbaik, terlihat dari probabilitas atau signifikansi empirik statistik F dan statistik  2 yang  masing-masing  bernilai  0,0000  (<  0,01).  Hasil  estimasi  lengkap  dari  model terestimasi FEM , terlihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Model Estimasi Fixed Effect Model (FEM) log𝑈𝑁𝐸𝑀𝑃 𝑖𝑡 = 4,0743 + 0 , 0127 log𝐽𝑃 𝑖𝑡 − 1,9326𝑙𝑜𝑔𝑃 𝑖𝑡 – 0,8080log TPAK
(0,4498) ***           (0,3525)***        (0,0463)**
+ 2,1088 log𝑈𝑃𝐴𝐻 𝑖𝑡 − 2,1011log𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡
(0,0000)*                      (0,0002)*
R 2 = 0,922; DW = 1,6545 F. = 29,292; Prob. F = 0,0000
Sumber : BPS, diolah. Keterangan: * Signifikan pada α = 0,01; ** Signifikan pada α = 0,05; *** Tidak Signifikan pada α = 0,10; Angka di dalam kurung adalah probabilitas nilai statistik t.
Tabel 3. Efek dan Konstanta Wilaya No Kabupaten/Kota Efek Wilayah Konstanta 1  Bogor 2.582984 10.175327 2  Sukabumi 0.280123 7.872466 3  Cianjur 0.050052 7.642395 4  Bandung 1.363993 8.956336 5  Garut 0.763452 8.355795 6  Tasikmalaya -0.585729 7.006614 7  Ciamis -0.491051 7.101292 8  Kuningan -0.616588 6.975755 9  Cirebon 0.472308 8.064651 10  Majalengka -0.826668 6.765675 11  Semedang -0.971451 6.620892 12  Indramayu 1.34602 8.938363 13  Subang -0.654529 6.937814 14  Purwakarta -0.081477 7.510866 15  Karawang 2.284309 9.876652 16  Bekasi 3.387481 10.979824 17  Bandung Barat -0.435614 7.156729 18  Pangandaran -2.958289 4.634054 19  Kota Bogor -0.497513 7.09483 20  Kata Sukabumi -2.338726 5.253617 21  Kota Bandung 3.560744 11.153087 22  Kota Cirebon -0.651393 6.94095
23  Kota Bekasi 0.893176 8.485519 24  Kota Depok 0.134686 7.727029 25  Kota Cimahi -0.611494 6.980849 26  Kota Tasikmalaya -1.180195 6.412148 27  Kota Banjar -4.218611 3.373732 Sumber: BPS, Diolah
Dari  Tabel  2  terlihat  model  terestimasi  FEM  eksis  dengan  probabilitas  atau signifikansi  empirik  statistik  F  bernilai  0,0000  (<  0,01),  dengan  nilai  koefisien  determinasi (R2)  sebesar  0,922;  yang  menunjukkan  model  terestimasi  FEM  memiliki  daya  ramal  yang sangat  tinggi.  Artinya  92,2%  variasi  variabel  yang  mempengaruhi  pengangguran  terbuka dapat  dijelaskan  oleh  variabel  Jumlah  Penduduk,  Pendidikan,  Tingkat  Partisipasi  Angkatan Kerja,    Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  ,  dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  sedangkan sisanya sebesar 7,8% dipengaruhi variasi variabel lain di luar model. Secara terpisah variabel Tingkat  Partisipasi  Angkatan Kerja, Upah Minimum Kabupaten/Kota dan Produk Domestik Regional  Bruto  berpengaruh  terhadap  Pengangguran  Terbuka,  masing-masing  dengan probabilitas empirik t sebesar 0,0463 (<0,05),  0,0000 (<0,01), dan 0,0002 (<0,01). Variabel Pendidikan dan Jumlah Penduduk tidak berpengaruh terhadap pengangguran terbuka, karena memiliki probabilitas empirik sebesar 0,4498 (>0,10) dan 0,3525 (>10).
Variabel  Tingkat  Partisipasi  Angkatan Kerja memiliki  nilai  koefisien regresi  sebesar -0,8080  dengan  pola  hubungan  logaritma-logaritma.  Artinya,  apabila  Tingkat  Partisipasi Angkatan  Kerja  mengalami  kenaikan  sebesar  1%,  maka  Pengangguran  Terbuka  akan mengalami penurunan  sebesar 0,8080%. Sebaiknya, jika Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja mengalami  penurunan  sebesar  1%,  maka  Pengangguran  Terbuka  akan  meningkat  sebesar 0,8080%.  Variabel  Upah  Minimum  memiliki  nilai  koefisien  regresi  sebesar  2,1088  dengan pola hubungan logaritma - logaritma. Artinya, apabila Upah Minimum mengalami kenaikan 1%  maka pengangguran terbuka akan  menurun sebesar 2,1088%, dan jika Upah Minimum menurun 1% maka pengangguran terbuka akan meningkat sebesar 2,1088%. Variabel Produk Domestik  Regional  Bruto  memiliki  nilai  koefisien  regresi  sebesar  -2,1011dengan  pola hubungan logaritma-logaritma. Artinya, apabila Produk Domestik Regional Bruto mengalami kenaikan  1  milyar  rupiah  maka  pengangguran  terbuka  akan  menurun  sebesar  2,1011%,  dan jika Produk Domestik Regional Bruto menurun 1 milyar rupiah maka pengangguran terbuka akan meningkat sebesar 2,1011%.
Pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  daerah  dengan  nilai  konstanta  tertinggi  adalah  Kota Bandung,  yakni  sebesar  11.153087.  Artinya,  terkait  dengan  pengaruh  variabel  Jumlah Penduduk, Pendidikan, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Upah Minimum Kabupaten/Kota Dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  di  Provinsi  Jawa  Barat  cenderung  memiliki Pengangguran Terbuka yang lebih tinggi dibandingkan dengan Kabupaten lainnya di Provinsi Jawa  Barat.  Setelah  Kota  Sukabumi,  dua  Kabupaten  dengan  konstanta  terbesar  adalah Kabupaten Bogor dan Kota Bekasi.
Nilai konstanta terendah dimiliki oleh Kota Banjar, yaitu sebesar 3.373732. Artinya, terkait  dengan  pengaruh  variabel  Jumlah  Penduduk,  Pendidikan,  Tingkat  Partisipasi Angkatan Kerja,  Upah  Minimum Kabupaten/Kota Dan Produk  Domestik  Regional Bruto di Provinsi Jawa Barat cenderung memiliki Pengangguran Terbuka cukup rendah dibandingkan dengan  kabupaten/kota  lainnya.  Setelah  Kabupaten  Pangandaran,  dua  Kabupaten  dengan konstanta terendah adalah Kota Sukabumi dan Kota Tasikmalaya.
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Pengaruh FEM (Uji t) Variabel Prob t Kriteria (α) Keterangan logJP 0,4498 > 0,10 Tidak Signifikan logP 0,3525 > 0,10 Tidak Signifikan
logTPAK 0,0463 < 0,10 Berpengaruh pada α = 0,10 logUPAH 0,0000 < 0,01 Berpengaruh pada α = 0,01 logPDRB 0,0002 < 0,01 Berpengaruh pada α = 0,01

## Pengaruh Jumlah Penduduk terhadap Pengangguran Terbuka
Hasil  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  variabel  jumlah  penduduk  tidak  berpengaruh terhadap variabel  pengangguran terbuka. Sesuai  dengan teori  deviden demografi atau bonus demografi yang menyatakan bahwa besarnya jumlah penduduk usia produktif (15-64 tahun) akan  menjadi  kekuatan  dalam  wilayahnya  karena  mereka  semua  dapat  melakukan  atau bahkan  menciptakan  lapangan  pekerjaan  baru  sehingga  pengangguran  dapat  menurun (Romadhoni et al., 2019)

## Pengaruh Pendidikan terhadap Pengangguran Terbuka
Hasil  penelitian  ini  menyaakan  bahwa  pendidikan  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap pengangguran terbuka, artinya berapapun angka pendidikan tidak akan berpengaruh terhadap jumlah  pengangguran.  Tidak  berpengaruhnya  pendidikan  terhadap  pengangguran  terbuka disebabkan  oleh  pendidikan  formal  tidak  bisa  dijadikan  acuan  untuk  mengatasi pengangguran.  Terdapat  faktor  lain  yang  sering  terlupakan,  yaitu  pendidikan  non  formal berupa  pelatihan  dan  keterampilan  khusus.  Keterampilan  ini  pun  tidak  sepenuhnya  menjadi tanggung jawab yang harus dipenuhi oleh angkatan kerja. Dalam hal ini, peran dari penyedia lapangan  kerja  pun  dituntut  aktif.  Misalnya,  dengan  memberikan  pelatihan  berupa  magang maupun  training  tertentu,  sehingga  nantinya  kemampuan  dari  para  pelamar  kerja  ini  dapat sesuai  dengan  kriteria  kerja  yang  dibutuhkan  (Budhijana,  2020).  Dengan  begitu,  angkatan kerja yang tingkat pendidikannya rendahpun masih dapat bersaing di dunia kerja.
Penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  (Karisma,  A.,  Subroto,  W.  T.,  &  Hariyati, 2021)  dimana  pengaruh  tingkat  pendidikan  secara  langsung  terhadap  tingkat  pengangguran tidak  signifikan  berdasarkan  hasil  analisis  dalam  penelitian  ini,  kenyataan  yang  terjadi  di lapangan  adalah  pengaruh  dari  tingkat  pendidikan  tersebut  bersifat  positif  namun  tidak signifikan terhadap tingkat pengangguran di Kota Samarinda.

## Pengaruh Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja terhadap Pengangguran Terbuka
Hasil  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja berpengaruh  negatif  terhadap  pengangguran  terbuka,  artinya  apabila  Tingkat  Partisipasi Angkatan  Kerja  naik  maka  pengangguran  terbuka  akan  mengalami  penurunan  dan  apabila Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja rendah maka pengangguran terbuka semakin meningkat. Perubahan  yang  terjadi  pada  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja  tidak  selalu  mengakibatkan berubahnya  tingkat  pengangguran  terbuka,  karena  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja  yang tinggi belum tentu menjamin pengangguran terbuka berkurang (Mentari & Yasa, 2016).

## Pengaruh Upah Minimum Kabupaten/Kota terhadap Pengangguran Terbuka
Hasil penelitian ini menyatakan bahwa Upah Minimum Kabupaten/Kota berpengaruh positif terhadap pengangguran terbuka. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tingginya Upah Minimum  Kabupaten/Kota  maka  Pengangguran  Terbuka  akan  mengalami  penurunan,  dan ketika Upah Minimum Kabupaten/Kota mengalami penurunan maka Pengangguran Terbuka akan  meningkat.  Dimana  kenaikan  upah  minimum  akan  menyebabkan  peningkatan pengangguran  di  objek studi.  Penyebab  terjadinya  pengangguran  akibat  adanya  kekakuan upah  ( wage  rigidity )  yaitu ketidakmampuan  upah  dalam  melakukan  penyesuaian  sampai  di titik  ekuilibrium,  di  mana penawaran  tenaga  kerja  sama  dengan  permintaan  tenaga  kerja. Pengangguran  yang  disebabkan  kekakuan  upah  akibat  penyesuaian  antara jumlah  pekerja
yang  menginginkan  pekerjaan dan  jumlah  pekerjaan  yang  tersedia.  Namun, meningkatnya tingkat  upah  membuat  penawaran  tenaga  kerja  bertambah,  sehingga  membuat permintaan tenaga  kerja  berkurang.  Akibatnya terjadi  surplus  tenaga  kerja  atau  pengangguran (Nainggolan, 2020).

## Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto terhadap Pengangguran Terbuka
Hasil penelitian ini menyatakan bahwa Produk Domestik Regional Bruto berpengaruh negatif  terhadap  pengangguran  terbuka.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  tingginya Produk Domestik Regional Bruto maka Pengangguran Terbuka akan mengalami penurunan, dan  ketika  Produk  Domestik  Regional  Bruto  mengalami  penurunan  maka  Pengangguran Terbuka  akan  meningkat.  Produk  Domestik  Regional  Bruto  yang  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  Pengangguran  Terbuka  ini  sesuai  dengan  Hukum  Okun,  yaitu peningkatan output/PDRB  sebesar  1%  akan  menyebabkan  pengangguran  berkurang  1%, atau  ketika  terjadi kenaikkan dari tingkat pengangguran ini sebesar 1% akan menyebabkan penurunan PDRB tersebut sebesar 2%.
Ketika Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) mengalami  peningkatan, maka hal tersebut  mencerminkan  banyaknya  produksi  atau  nilai  tambah  barang  dan  jasa.  Ketika produksi atau nilai tambah barang dan jasa meningkat tentu hal tersebut akan menggairahkan perekonomian.  Karena  produksi  yang  dilakukan  melalui  indikator  PDRB  tentu  memerlukan faktor produksi seperti tenaga kerja (Yusica, 2018). Semakin banyak produksi artinya PDRB akan  terus  meningkat  sehingga  pasar  akan  menyerap  lebih  banyak  tenaga  kerja  dengan demikian pengangguran akan berkurang. Sebaliknya ketika Produk Domestik Regional Bruto mengalami  kemerosotan  atau  penurunan,  yang  artinya  jumlah  produksi  atau  nilai  tambah barang dan jasa menurun di wilayah tersebut tentu hal tersebut akan mengurangi permintaan tenaga  kerja  disebabkan  permintaan  barang  dan  jasa  atau  bisa  juga  disebakan  oleh berkurangnya sumber daya yang merupakan komponen PDRB untuk diolah oleh perusahaan atau tenaga kerja, sehingga mereka tidak dapat memperoleh pekerjaan.
Penelitian ini sesuai  dengan penelitian yang dilakukan oleh Soekarno  (2014) dengan judul “Pengaruh PDRB, UMK, Inflasi,dan Investasi Terhadap Pengangguran Terbuka di Kab/ Kota  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2007-2011”  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  PDRB mempunyai  hubungan  negatif  dan  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran terbuka di kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur.

## D. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa jumlah  penduduk  dan  pendidikan  tidak  berpengaruh  terhadap  pengangguran  terbuka  di Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2018-2021.  Variabel  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja berpengaruh negatif terhadap pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Barat tahun 2018-2021. Variabel  Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  berpengaruh  positif  terhadap  Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Barat tahun 2018-2021. Variabel Produk Domestik Regional Bruto berpengaruh  negatif  terhadap  Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2018- 2021.

## DAFTAR PUSTAKA
Alghofari,  F.,  &  Pujiyono,  A.  (2010).  Analisis  Tingkat  Pengangguran  di  Indonesia  Tahun 1980-2007. Jurnal Pengangguran , 1 (1), 22-52.
Budhijana,  R.  B.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Index  Pembangunan Manusia (IPM) dan Pengangguran terhadap Tingkat Kemiskinan di Indonesia Tahun
2000-2017. Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  dan  Perbankan  (Journal  of  Economics, Management and Banking) , 5 (1), 36-44.
Darman,  D.  (2013).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Tingkat  Pengangguran:
Analisis Hukum Okun. The Winners , 14(1), 1-12.
Indayani,  S.,  &  Hartono,  B.  (2020).  Analisis  Pengangguran  dan  Pertumbuhan  Ekonomi sebagai  Akibat  Pandemi  Covid-19. Perspektif:  Jurnal  Ekonomi  dan  Manajemen Akademi Bina Sarana Informatika , 18 (2), 201-208.
Karisma,  A.,  Subroto,  W.  T.,  &  Hariyati,  H.  (2021).  Pengaruh  Pendidikan  dan  Investasi terhadap  Pengangguran  di  Jawa. Costing:  Journal  of  Economic,  Business  and Accounting , 5 (1), 441-446.
Kristanto, P. D., & Setiawan, A. H. (2014). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Upah Minimum,  dan  Tingkat  Pengangguran  Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  di Kabupaten  Brebes  Tahun  1997-2012 (Doctoral  dissertation,  UNDIP:  Fakultas Ekonomika dan Bisnis).
Mentari, N. W., & Yasa, I. N. M. (2016). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Tingkat Upah terhadap  Tingkat  Pengangguran  melalui  Jumlah  Investasi  di  Provinsi  Bali. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana , 5 (7), 778-798.
Moenawar,  M.  G.  (2019).  Komunikasi  Pembangunan  Partisipatif  untuk  Kewirausahaan Sosial  pada  Taman  Teknologi  Pertanian  di  Kabupaten  Lamongan.  In Seminar Nasional Sosial Ekonomi 2019 (p. 104).
Muslim, M. R. (2014). Pengangguran Terbuka dan Determinannya. Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan , 15 (2), 171-181.
Nainggolan,  E.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Tingkat Kemiskinan  di  Provinsi  Sumatera  Utara  (2010-2019). Jurnal  Manajemen  Bisnis  Eka Prasetya Penelitian Ilmu Manajemen , 6 (2), 89-99.
Neng  Murialti  (2016).  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan,  Jenis  Kelamin,  dan  Tingkat  Upah terhadap  Jumlah  Pengangguran  Tenaga  Kerja  Terdidik  di  Kabupaten  Rokan  Hulu. Feb Universitas Muhammadiyah Riau.
Noviatamara, A., Ardina, T., & Amalia, N. (2019). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Jurnal  REP (Riset Ekonomi Pembangunan) , 4 (1), 53-60.
Nurcholis, M. (2014). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Upah Minimum dan Indeks Pembangunan  Manusia  terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Timur Tahun 2008-2014. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 12 (1), 48-57.
Nurulita,  S.,  Arifulsyah,  H.,  &  Yefni,  Y.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Kinerja  Keuangan Daerah  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Dampaknya  terhadap  Tingkat Pengangguran di Provinsi Riau. Jurnal Benefita , 3 (3), 336-356.
Panjawa,  J.  L.,  &  Daryono  Soebagyo,  M.  E.  (2015).  Analisis  Determinan  Tingkat Pengangguran  Se  Eks  Karesidenan  Surakarta  di  Jawa  Tengah  Tahun  1999-2013 (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Surakarta).
Palindangan, J., & Bakar, A. (2021). Analisis Pengaruh Tingkat Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Kabupaten Mimika. JURNAL KRITIS (Kebijakan, Riset, dan Inovasi) , 5 (1), 65-80.
Prasetyoningrum,  A.  K.,  &  Sukmawati,  U.  S.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM),  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Pengangguran  terhadap Kemiskinan di Indonesia. Equilibrium: Jurnal Ekonomi Syariah , 6 (2), 217-240.
Priastiwi, D., & Handayani, H. R. (2019). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Pendidikan, Upah  Minimum,  dan  PDRB  terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi Jawa Tengah. Diponegoro Journal of Economics , 9 (1).
Purnama,  N.  I.  (2014).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Tingkat Pengangguran di Kota Medan Tahun 2000-2014. Sumber , 15 (9.48), 8-54.
Romhadhoni,  P.,  Faizah,  D.  Z.,  &  Afifah,  N.  (2019).  Pengaruh  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB)  Daerah  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Tingkat  Pengangguran Terbuka di Provinsi DKI Jakarta. Jurnal Matematika Integratif , 14 (2), 113.
Soebagiyo, D. (2017). Analisis Pengaruh Kesempatan Kerja, Tingkat Beban/tanggungan dan Pendidikan  Tinggiterhadap  Pengangguran  di  Propinsi  Dati  I  Jawatengah. Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi dan Pembangunan , 6(1), 64-78. Soekarno,  2014.  Pengaruh  PDRB,  UMK,  Inflasi,  dan  Investasi  Terhadap  Pengangguran Terbuka  di  Kab/  Kota  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2007-2011. Jurnal  Ekonomi  dan Bisnis . Tahun XXIV, No.2 Agustus 2014.
Wardiansyah,  M.,  Yulmardi,  Y.,  &  Bahri,  Z.  (2016).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Tingkat  Pengangguran  (Studi  Kasus  Provinsi-Provinsi  se- Sumatera). E-jurnal Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan , 5 (1), 13-18.
Yuniarti,  P.,  Wianti,  W.,  &  Nurgaheni,  N.  E.  (2020).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Tingkat  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia. SERAMBI:  Jurnal Ekonomi Manajemen dan Bisnis Islam , 2 (3), 169-176.
Yusica,  L.  V.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Aglomerasi  dan  Tingkat Pengangguran  terhadap  Ketimpangan  antar  Wilayah  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Kalimantan Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi , 2 (2), 230-240.