## Jurnal Ecogen
Universitas Negeri Padang
Vol. 6 No. 4 2023 Page 495-507

## Pengaruh Upah Minimum, Tingkat Pendidikan dan Literasi Digital
Terhadap Pengangguran
Estu Niana Syamiya 1 *, Hudaya Latuconsina 2 , Khairi Murdy 3 , Alfia Rahmah 4 1,2,4 Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang
3 Universitas Negeri Padang
*Corresponding author, e-mail: ensyamiya@unis.ac.id
This is an open access article distributed under the Creative Commons 4.0 Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. ©2023 by author.

## PENDAHULUAN
Sensus  BPS  2020  menunjukkan  jumlah  pendudu k  i ndonesia  sebesar  270,20  juta  jiwa. Jumlah penduduk di Indonesia yang besar ini menyebabkan adanya perbandingan terbaik antara penawaran  dan  permintaan  tenaga  kerjayang    mengakibatkan  banyaknya  pengangguran. (Firdhania et al., 2017) . Fenomena pengangguran dapat diartikan sebagai pencari pekerjaan. Di berkembang dan maju masalah yang sering menjasi momok menakutkan adalah tingginya angka pengangguran  (Lukis  Panjawa  &  Soebagiyo,  2014).  Beberapa  masalah  ketenaga  kerjaan  yang

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Received 26 November 2023 Accepted 15 Desember 2023 Published 16 Desember 2023
Keywords: Unemployment, Minimum Wage, Education Level, Digital Literacy
DOI :
http://dx.doi.org/10.24036/jmpe.v6i4.15528
Research  has  problems  such  as  the  ever-increasing number  of  unemployed,  as  well  as  the  inflation  rate. Therefore, the aim of this research is to (1) find out the picture of economic growth, inflation and unemployment in the city of Tangerang. (2) determine of  the effect of the minimum wage on unemployment .3)  determine effect of education level on
unemployment. (4) knowing the effect of understanding  digital  literacy  on  unemployment. Survey method with quantitative descriptive analysis. Sampling  used  simple  random  sampling  technique with a Guttman, Nominal, and Likert scale measuring instrument and an error rate of 5%. The sample in this study is the community in the Karang Tengah District, Tangerang City. The results is the minimum wage has a  positive  on  unemployment,  education  level  has  a negative but significant effect on unemployment, and understanding  of  digital  literacy  has  no  and insignificant  effect  on  unemployment.  The  novelty  is namely  using  primary  data  such  as  a  questionnaire besides using secondary data that comes from BPS.
mungkin  berdampak  pada  pengangguran,  antara  lain:  1)  ketidak  sesuaian  antara  penawaran kerja  dengan  permintaan  atau  kualifikasi  pasar  tenaga  kerja,  meskipun  ada  permintaan (mismatch).  2)  upah  tenaga  kerja  yang  secara  langsungdan  tidak  langsung  mempengaruhi pengangguran. 3) Inflasi menyebabkan pengurangan tenaga kerja. 4) rendahnya pertumbuhan ekonomi, mengakibatkan kurangnya penyerapan tenaga kerja (Suhendra & Wicaksono, 2020).
Selain  itu , pengangguran  jangka  Panjang  bisa  menyebabkan  penurunan  pada kemakmuran  dan  kesejahteraan,  dengan  dampak  psikologis,  dan  menimbulkan  keresahan politik, keamanan, dan sosial, sehingga menganggu perkembangan ekonomi yang ada (Arivia Roseline & Dwp, 2016). Rizka Febiana Putri, (2017) pertumbuhan ekonomi dan inflasi serta besar upah  menjadi  indikator  pengangguran.  Knaikan  pertumbuahan  ekonomi  diharapkan  dapat menurunkan jumlah pengangguran (Monica Wulandari & Marwan, 2019) .
Permasalahan  pengangguran  tidak  hanya  dihadapai  oleh  negara  berkembang  seperti Indonesia., namun juga dihadapi oleh negar maju seperti Amerika Serikat. Biro Statistik Tenaga Kerja  AS  melaporkan  melalui  website  resmi  mereka,  pengangguran  di  Amerika  Serikat  pada bulan  Oktober  2020  mencapai  6%.  Data  pengangguran  Indonesia  melalui  BPS  tercatat  di  2020 sebesar  7,07%,  meningkat  1,79%  dari  tahun  2019  yaitu  5,28%,  pada  tahun  2018  yaitu  5,33%. Dampak yang dapat timbul dari permasalahan pengangguran antara lain, seperti: pengangguran akan menaikkan jumlah kemiskinan, selain dapat menaikkan jumlah kemiskinan pengangguran juga  bisa  mengakibatkan  banyaknya  pengemis,  pengangguran  juga  bisa  mengakibatkan  para penganggur melakukan tindak kejahatan demi menghidupi perekonomian-nya (Franita, 2016)
Menurut  Kasanah  et  al.,  (2018)  upah  adalah alasan  utama  pencari  kerja, dimana  jumlah upah mempengaruhi penggangguran. Tarif dasar Upah suatu daerah yang diberikan perusahaan ke  karyawannya  (Ramdhan  et  al.,  2017).  Jumlah  upah  yang  ditentukan  mempunyai  dampak terhadap  pengangguran  dari  segi  positif dan  negatifnya, dimana  sisi  negative dari  upah yaitu kenikan  taraf  akan  menyebabkan  biaya  produksi  meningkat,  mengakibatkan  harga  produk, kenaikan harga yang begitu signifikan membuat konsumen membeli barang lebih sedikit. Dalam situasi ini menyebabkan produsen mengurangi produksi dan kuantitas mempekerjakan tenaga kerja, jadi yang mengakibatkan pengangguran lebih tinggi lagi. Pada saat yang sama, upah juga dapat  mengekibatkan  dampak  yang  positif,  dari  perspektif  penawaran  harga  tenaga  kerja, kenaikan  tingkat  upah  akan  meningkatkan  penawaran  pekerja,  agar  tingkat  penggangguran akan  turun  (Hawariyuni  &  Andrasari,  2022).  Syurifto  Prawira,  (2018)  penentu  besaran  upah antara lain: kebutuhan sehari- sehari paling kecil, IHK, pertumbuhan ekonomi disuatu daerah.
Tabel 1 . Upah Minimum Kota Tangerang
Tahun Upah Minimum Kota Tangerang (Rupiah) 2020 4.199.029,. 2021 4.262.015,. 2022 4.285.799,.

## Sumber: 2023 BPS
Tabel 1 menjelaskan kenaikan Upah Minimum Kota (UMK) di Kota Tangerang. UMK pada tahun 2022  Rp. 4.285.799 meningkat dari tahun 2021 dan 2020.
Faktor selanjutnya yaitu tingkat pendidikan, tingkat pendidikan dapat mempengaruhi pengangguran,  apabila  tingkat  pendidikan  di  suatu  masyarakat  rendah  dapat  berakibat meningkatnya  pengangguran.  Kurangnya  SDM  yang  berkualitas  yang  memiliki  pengetahuan,
skill  ataupun  keterampilan  (Isnayanti,  2017).  Pendidikan  yang  berkompetensi  menjadi  kunci dalam  mendapatkan  pekerjaan  (Suhendra  &  Wicaksono,  2020).  Indikator  atau  pengukuran tingkat pendidikan, peneliti menggunakan indikator tingkat pendidikan yaitu: pendidikan yang ditamatkan oleh seseorang (Majid, 2014; Prakoso, 2020).
Penelitian  dari  Raharjo  &  Winarko  (2021)  juga  menunjukkan  hal  yang  sama  seperti Syamiya et al., (2022) tentang literasi digital dalam dunia pendidikan menjadi hal yang sangat penting saat ini, karena kemampuan lulusan dalam literasi digital diperlukan di semua disiplin ilmu (Reyna  et  al.,  2018).  Menurut  Asni  Aulia  et  al., (2021)  literasi digital  yaitu  kebisaan yang dimiliki seseorang untuk mempraktekan TIK, menemukan, membuat, evaluasi, memanfaatkan, dan  informasi,  dengan  kecakapan  kognitif  maupun  teknikal.  Inovasi  teknologi  khususnya teknologi  informasi  mempunyai  akibat  atau  dampak  yang  bervariasi  pada  setiap  negara terhadap pengangguran, hal tersebut dikhawatirkan dapat menyebabkan pengangguran massal. Kekhawatiran tersebut yaitu tenaga kerja  manusia akan digantikan oleh tenaga mesin yang telah muncul secara bertahap semenjak awal revolusi industry, yang menjadi penggerak utama dari revolusi  teknologi  yang  sedang  berlangsung  yaitu  teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK) (Soniansih et al., 2021). Wulandari et al.(2022), melihat adanya teknologi terutama literasi digital akan meningkatkan komunikasi secara intensif dlaam berbagai kondisi dan ekspresi di media. Tindakan social yang konstruktif, refleksi diri dan realisasi pengetahuan baru.
Permasalahaan  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini  yaitu  ingin  mentahui  gambaran kodisi  pengangguran,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  inflasi;  ingin  mengetahui  upah  minimum terhadap  pengangguran;  ingin  mengetahui  tingkat  pendidikan  terhadap  pengangguran  dan ingin mengetahui pemahaman literasi digital terhadap pengangguran di Kota Tangerang. Kebaruan  penelitian  ini  terlihat  dari  mengkolaborasikan  tiga  variabel  seperti  upah  minimum, tingkat pendidikan, dan literasi digital. Penelitian ini berbeda dengan Firdhania et al., (2017) yang menggunakan  5  variabel  yaitu  jumlah  penduduk,  tingkat  inflasi,  tingkat  upah  minimum, pertumbuhan  ekonomi,  dan  indeks  pembangunan  manusia.  Sedangkan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Susanto  et  al.,  (2017)  hanya  menggunakan  2  variabel  yaitu  tingkat  inflasi  dan pendidikan.  Ramdhan  et  al.,  (2017)  menggunakan  pertumbuhan  ekonomi,  upah,  tingkat pendidikan, dan inflasi. Objek yang digunalan dalam peneletiannya juga berbeda. Penjelasan – penjelasan  tersebut  menjadi  latar  belakang  dalam  melakukan  penelitian  terkait  dengan  upah minimum, tingkat pendidikan, dan literasi digital dalam pengangguran di Kota Tangerang.

## METODE PENELITIAN
Wilayah  penelitian  ini  adalah  Kecamatan  Karang  Tengah,  Kota  Tangerang,  Banten. Motode  yang  digunakan  metode  kuantitatif.  Pengumpulan  data  menggunakan  instrument, bertujuan  untuk  dapat  menggambarkan  dan  menguji  hipotesis  yang  telah  ditetapkan  dalam penelitian (Sugiyono, 2018). Penelitian ini menggunakan populasi  sebanyak 36.851 KK, dengan menggunakan  Simple  Random  Sampling  Sugiyono,  (2018).  Penentuan  jumlah  sampel  diambil dari populasi yaitu 36.851 maka hasil sampel yang diperoleh menggunakan kesalahan 5% yaitu 395,70 di bulatkan menjadi 396.  Data penelitian mennggunakan angket (kuesioner) google form dan dokumentasi. Adapun indikator masing-masing variabel yaitu:
Tabel 2. Kisi-Kisi Instrumen Penelitian Variabel Indikator Skala No. Butir Pengangguran (Mimi Hardini, 2017) Jumlah  tenaga  kerja  yang  tidak  bekerja atau aktif mencari pekerjaan Guttman 1 Upah Minimum Pendapatan Likert 2 Tingkat Pendidikan (Majid, 2014) Jenjang pendidikan yang ditamatkan Likert 3 Literasi Digital (Raharjo & Winarko, 2021) Akses Seleksi Pemahaman Analisis Verifikasi Evaluasi Distribusi Produksi Partisipasi Kolaborasi Likert 4,5 6,7 8,9 10,11 12,13 14,15 16,17 18,19 20,21 22,23
Pengukuran variabel peneliti menggunakan beberapa indikator, variabel Upah Minimum diukur  menggunakan  indikator  upah  minimum  kota  atau  pendapatan,  variabel  Tingkat Pendidikan  diukur  menggunakan  jenjang  pendidikan  yang  ditamatkan,  dan  variabel  Literasi Digital  menggunakan  indikator  seperti  pengaksesan,  penyeleksian,  paham,  menganalisis, memverifikasi,  evaluasi,  pendistribusian,  memproduksi,  partisipasi,  dan  kolaborasi.    Uji  coba kepada 70 masyarakat yang berada di Kecamatan Karang Tengah. Diketahui bahwa kuesioner variabel Upah Minimum dengan 1 butir pertanyaan, variabel Tingkat Pendidikan (X4) dengan 1 soal,  Literasi  Digital  (X5)  dengan  20  soal  dan  variabel  Pengangguran  (Y)  dengan  1  butir pertanyaan.  Pada  uji  validitas,  diketahui  bahwa  seluruh  butir  pertanyaan  dinyatakan  valid. Berikut ini tabel validitas instrument:

## Tabel 3. Uji Validitas
Variabel Jumlah Butir Awal Jumlah Butir Valid Pengangguran (Y) 1 1 Upah Minimum (X1) 1 1 Tingkat Pendidikan (X2) 1 1 Literasi Digital (X3) 20 20 Total 23 23 Sumber: Hasil SPSS
Uji reliabilitas diatas bahwa menunjukan Cronbach’s Alpha pada semua variabel didapat 0.928, ini membuktikan bahwa pernyataan Cronbach’s Alpha > 0.60 dikatakan reliabel serta layak untuk disebarkan kepada responden dalam penelitian.
Tabel 4.  Uji Reliabilatas Cronbach’s Alpha N 0,928 23 Sumber:  Hasil SPSS
Uji  multikolinieritas  Menurut  Kambono  &  Marpaung  (2020)  memiliki  tujuan    menguji apakah  ada  korelasi  antara  variable  independen  pada  model  regresi.  Uji  multikolinieritas dilakukan dengan menggunakan kriteria uji nilai toleransi > 0,10 dan VIF <10 dapat dikatakan bahwa  tidak  ada  multikolineritas.  Heteroskedastisitas  Menurut  Kambono  &  Marpaung  (2020) adalah  tes  untuk  melihat  ketidaksamaan  varian  dari  pengamatan-  pengamatan  lainnya  yang berbeda  dari  homoskedastisitas.  Uji  heteroskedasitas  dilakukan  dengan  uji  Glejser  untuk menguji  heteroskedastisitas  sesuai  standar  uji  berikut:  jika  nilai  signifikansi  setiap  variabel independent > 0.05, maka tidak terdapat heteroskedastisitas.
Analisis  terhadap  data  dengan  menggunakan    analisis  regresi  berganda  bertujuan  utuk menguji  adanya  banyaknya  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikatvdan  menggunakan  skala pengukuran interval dan rasio dalam persamaan linear (Sugiyono, 2019).. Jika thitung < ttabel, maka  Ho  diterima  Jika  t  hitung  >  t  tabel,  maka  Ho  ditolak,  dan  dapat  dilihat  dengan membandingkan nilai sig > 0,05, maka Ho ditolak dan sig < 0,05, maka Ho diterima.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Reponden  dalam  penilitian  ini  jika  dilihat  dari  karakteristik  berdasarkan  jenis  kelamin masyarakat di Kecamatan Karang Tengah Kota Tangerang :
Tabel 5. Gender
No Gender Jumlah Responden 1. Wanita 170 2. Pria 226
Tabel  5  menggambarkan  Perempuan  sebesar  43%  atau  170  responden,  dan  Laki-laki sebesar 57% atau 226 responden, kesimpulannya responden terbesar merupaakn laki-laki. Tabel 6. Tempat Tinggal
Tabel 6 Menunjukkan tempat tinggal responden dari Kelurahan Karang Tengah sebesar 31,3% atau  124  responden,  Kelurahan  Karang  Mulya  sebesar  17,9%  atau  71  responden,  Kelurahan Karang  Timur  sebesar  11,9%  atau  47  responden,  Kelurahan  Pondok  Pucung,  Pedurenan,  dan Parung Jaya memiliki besaran jumlah responden yang sama dimana masing-masing dari ketiga
No Kelurahan Jumlah Responden 1. Karang Tengah 124 2. Karang Mulya 71 3. Karang Timur 47 4. Pondok Bahar 73 5. Pondok pucung 27 6. Pedurenan 27 7. Parung jaya 27
kelurahan tersebut sebesar 6,8% atau 27 responden. Kesimpulan reponden  pada penelitian ini bertempat tinggal paling banyak di Kelurahan Karang Tengah.

## Tabel 7. Pendapatan
No Pendapatan Jumlah Responden 1. tidak memiliki pendapatan 184 2. < Rp. 1.000.000 16 3. Rp. 1.000.000 – Rp. 3.000.000 122 4. Rp. 3.000.000 – Rp 5.000.000 46 5. > Rp. 5.000.000 28
Tabel  7.  Menunjukkan  bahwa  pendapatan  responden  dalam  satu  bulan  yang  tidak memiliki pendapatan sebesar 46,5% /184 responden. Pendapatan < Rp. 1.000.000 sebesar 4% atau 16  responden,  pendapatan  Rp.  1.000.000 – Rp.  3.000.000  yaitu  30,8%  atau  122  responden, Pendapatan  Rp.  3.000.000 – Rp  5.000.000  sebesar  11,6%  atau  46  responden,  dan  dengan pendapatan > Rp. 5.000.000 yaitu 7,1% atau 28 responden. Dapat disimpulkan bahwa masyarakat yang berada diwilayah Kecamatan Karang Tengah banyak yang tidak memiliki pendapatan.

## Tabel 8. Pengeluaran
No Pengeluaran Jumlah Responden 1. tidak memiliki pengeluaran 45 2. < Rp. 1.000.000 161 3. Rp. 1.000.000 – Rp. 3.000.000 137 4. Rp. 3.000.000 – Rp 5.000.000 40 5. > Rp. 5.000.000 13
Tabel  8.  Menunjukkan  pengeluaran  responden  dalam  satu  bulan.  Dapat  disimpulkan    bahwa rata-rata  pengeluaran  responden di  Kecamatan  Karang  Tengah  dalam  satu  bulan  yaitu  sebsar <Rp. 1.000.000.
Tabel 9. Tingkat Pendidikan
No Pendidikan Jumlah Responden 1. SD/MI 4 2. SMP/MTS 12 3. SMA/SMK/MA 292 4. D3 16 5. S1 72
Berdasarkan Tabel 9 diketahui bahwa pendidikan terakhir responden yaitu 4 responden atau 1% dengan pendidikan SD/MI, 12 responden atau 3% dengan pendidikan SMP/Mts, 292 responden atau 73,7% dengan pendidikan SMA/SMK/MA, 16 responden atau 4% dengan pendidikan D3, dan 72 responden atau 18,20% dengan pendidikan terakhir yaitu S1.
Deskriptif Statistik
Table 10. Deskriptif Statistik Variabel N Min Mak Rata-Rata Std. Dev Upah Minimum 396 1 5 2,48 1,493
Tingkat Pendidikan 396 1 5 3,35 0,846 Literasi Digital 396 41 100 83,03 11,261 Pengangguran 396 1 2 1,48 0,500
Jumlah minimum, maximum, mean dan stadar deviantion menunjukkan bahwa diketahui hasil  analisis  deskriptif  statistic  dari  variable  upah  minimum  sebesar  50%,  variable  tingkat Pendidikan sebesar 67%, variable literasi digital sebesar 83%, dan variable pengangguran 74%.
Uji Prasyarat Analisis Table 11. Uji Normalitas No Variabel Asymp. Sig Kondisi Ket. 1 Unstandardized Residual 0,000 Asymp Sig. < 0,05 Tidak Normal

## Sumber: SPSS Versi 25
Nilai  Kolmogorov-Smirnov  0,000  <  0,05  artinya  data  tidak  berdistribusi  normal.  Untuk mengatasi  masalah  tersebut  peneliti  menggunakan  Central  Limit  Theorem  (CLT).  Menurut Robiansyah  et  al., (2019) berdasarkan  asumsi  CLT  jika  ukuran  sampel yang digunakan  cukup besar (n lebih dari 30) maka data dianggap berdistribusi normal.

## Table 12. Hasil Uji Multikolinieritas
No Variabel Tolerance VIF Ket. 1 Upah Minimum 0,860 1,163 Tidak terjadi multikolinieritas 2 Tingkat Pendidikan 0,858 1,166 Tidak terjadi multikolinieritas 3 Literasi Digital 0,997 1,003 Tidak terjadi multikolinieritas Sumber: Hasil SPSS
Tabel 12 menunjukkan output “coefficient” diketahui bahwa nilai tolerance untuk variable Upah  Minimum (X1)  0,860  >  0,01  dan  Tingkat  Pendidikan  (X2)  0,858  >  0,01  kemudian  Literasi Digital (X3) 0,997 > 0,01. Sedangkan nilai VIF untuk variabel X1 1,163 < 10,00 dan X2 1,166 < 10,00, serta X3 1,003 < 10,00, diartika tidak multikolinieritas.

## Table 13. Hasil Uji Heteroskedastisitas
No Variabel Independent Sig Ket 1 Upah Minimum (X1) 0,000 Terjadi heteroskedatisitas 2 Tingkat Pendidikan (X2) 0,831 Tidak terjadi heteroskedastisitas 3 Literasi Digital (X3) 0,115 Tidak terjadi heteroskedastisitas

## Sumber: SPSS Versi 25
Nilai Sig. untuk variable Upah Minimum (X1) 0,000 < 0,05, Variabel Tingkat Pendidikan (X2)  0,831  dan  variable  Literasi  Digital  0,115  >  0,05.  Maka  disimpulkan  bahwa  variable  Upah Minimum (X1) terjadi gejala heteroskedastisitas, dan variable Tingkat Pendidikan dan Literasi digital tidak terdapat heteroskedastisitas.
Analisis Regresi Berganda Table 14. Analisis Regresi Berganda No Model B Sig. 1 Constant 0,833 0,000 2 Upah Minimum 0,315 0,000 3 Tingkat Pendidikan -0,045 0,001 4 Literasi Digital 0,000 0,783

## Sumber: Hasil SPSS
Berdasarkan  ringakasan  dari  analisis  regresi  berganda  diatas  maka  persamaan  regresi berganda yang dapat digunakan:
Y = 0,833 + 0,315UM - 0,045TP + 0,000LD Interpretasinya  bahwa  Nilai  konstanta  positif  sebesar  (0,833)  dapat  diartikan  bahwa variabel upah minimum, tingkat pendidikan, dan literasi digital berada diposisi bernilai positif. Jika  skor  variabel  ditingkatkan  satu  satuan,  maka  untuk  nilai  pengangguran  akan  meningkat sebesar 0,833. Nilai koefisien b1 (upah minimum) sebesar 0,315 dapat diartikan pengaruh upah minimum  terhadap  pengangguran  bernilai  positif.  Jika  skor  variabel  upah  minimum ditingkatkan satu satuan, maka pengangguran akan meningkat sebesar 0,315. Nilai koefisien b2 (tingkat  pendidikan)  sebesar  -0,045  dapat  diartikan  pengaruh  tingkat  pendidikan  terhadap pengangguran bernilai negatif. Jika skor variabel tingkat pendidikan mengalami kenaikan satu satuan  maka  sebaliknya  variabel  pengangguran  mengalami  penurunan  sebesar  0,045.  Nilai koefisien  b3  (literasi  digital)  sebesar  0,000  dapat  diartikan  pengaruh  literasi  digital  terhadap pengangguran yaitu bernilai negatif. Jika skor variabel literasi digital ditingkatkan satu satuan maka pengangguran tidak akan meningkan.
Uji Parsial (Uji t)

## Table 15. Hasil Uji t
Variabel Nilai t Sig. thitung ttabel X1 → Y 42,885 1,96602 0,000 X2 → Y -3,438 1,96603 0,001 X3 → Y 0.276 1,96603 0,783
Sumber: Hasil olah data (2022) SPSS 25

## Gambaran Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi dan Pengangguran
Pertumbuhan ekonomi Kota Tangerang mengalami penurunan pada tahun 2018 sampai tahun  2020,  dan  2021  pertumbuhan  ekonomi  di  Kota  Tangerang  naik  3,70%.  Pertumbuhan ekonomi dan pengangguran bersifat positif dan negatfi. Menurut  M.Wardiansyah et al. (2015), dikatakan bersifat positif pertumbuhan ekonomi ditunjukkan dengan tidak adanya peningkatan kapasitas  produksi    yang  menyebabkan  pengangguran  tetap  peningkat.  Sebaiknya pertumbuhann  ekonomi  berorientasi  kepada  peningkatan  padat  modal  yang  dapat  memacu output  dan  menghasilkan  peningkatan  pendapatan.  Inflasi  di  Kota  Tangerang  mengalami kenaikan  pada  kwartil  1  tahun  2022  diketahui  bahwa  laju  inflasi  di  Kota  Tangerang  sebesar
2,81%. Jika dilihat dari Kurva Philips hal ini dapat dijelaskan bahwasanya terdapat hubungan antara tingkat inflasi dan pengangguran. Asumsinya inflasi merupakan gambaran dari kenaikan permintaan agregat yang menyebabkan peningkatan harga. Tinginya harga (inflasi ) kapasitas produksi meningkat dan meningkatkan tenaga kerja.
Tingkat  pengangguran  dipengaruhi  oleh  beberpa  indikator    diantaranya  pertumbuhan ekonomi, tingkat inflasi, serta besar upah. Pertumbuhan ekonomi suatu negara diharapkan dapat menurunkan  pengangguran,  kenaikan  tingkat  upah.  Tingginya  tingkat  inflasi  akan memepengaruhi  kenaikan  jumlah  penggangguran.  Syahri  Fauzi  et  al.,  (2018)  mengutarakan indikator  ekonomi  diduga  berpengaruh  terhadap  pengangguran  diantaranya  variabel  tingkat pendidikan,  upah,  inflasi,  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Pengangguran    Kota  Tangerang mengalami kenaikan yaitu mencapai 4,5%. Pembahasan diatas tidak nyata dengan kondisi yang ada, diketahui bahwa pertumbuhan ekonomi meningkat tetapi pengangguran juga mengalami kenaikan, dan  jika inflasi  mengalami  kenaikan  pengangguran  pun  akan  mengalami  kenaikan. Dalam hal ini peran pemerintah dalam meningkatkan laju pertumbuhan ekonomi dan menjaga stabilitas laju inflasi sangat penting. Salah satu peran pemerintah dalam menjaga stabilitas laju inflasi  yaitu  melalui  UMKM,  karena  UMKM  memiliki  peran  rdalam  menggerakkan  roda perekonomian.  Dan  peran  pemerintah  untuk  meningkatkan  pertumbuhan  laju  ekonomi  yaitu dengan mengoptimalkan potensi-potensi dan  sumber daya yang dimiliki  oleh daerah dengan melakukan pengembangan pada  sektor-sektor produktifitas dengan pemasaran produk-produk unggulan daerah yang layak ditumbuh kembangkan sehingga dapat menari minat investor baik dalam maupun luiar negeri (Agusalim, 2016).

## Pengaruh Upah Minimum Terhadap Pengangguran
Hasil  analisa  dengan  uji  regresi  berganda  menunjukkan  nilai  uji  t  dari  variabel  upah minimum memiliki nilai t hitung 42,885 > t tabel 1,96603 serta nilai signifikansi 0,000 < 0,05 diartikan bahwa variabel upah minimum berpengaruh signifikan terhadap pengangguran. Hasil analisis data  ini  sejalan  dengan  penelitian    (Rofik  et  al.,  2018;  Lukis  Panjawa  &  Soebagiyo,  2014) pengangguran dipangruhi oleh upah. Penelitian lain oleh Ramdhan et al., (2017) menyimpulkan upah minimum dapat mempengaruhi langsung signifikan tingkat pengangguran.

## Pengaruh Tingkat Pendidikan Terhadap Pengangguran
Analisa  uji  regresi  berganda  menunjukkan  nilai  uji  t  dari  variabel  tingkat  pendidikan memiliki nilai t hitung -3,438 < t tabel 1,96603 serta nilai signifikansi 0,001 < 0,05, terilaht bahwa tingkat pendidikan berpengaruh  negatif  terhadap  pengangguran. Arifin  &  Firmansyah,  (2017)  tingkat penggangguran  tidak  berpengaruh/berpengaruh  negatif  dari  tingkat  pendidikan,  hal  ini dikarenkana semakin tinggi pendidikan seseorang memiliki nilai value seperti skill, motivasi dan keiinginan  memiliki  pekerjaan  yang  lebih  baik.  Sedangkan  penelitian  oleh  Aswanto,  (2021) menjelaskan pendidikan memepengaruhi secara negatif dari tingkat penggangguran,artinya jika seseorang  tingkat pendidikannya lebih tinggi maka akan lebih mudah dalam memilih pekerjaan yang akan didapatkan.

## Pengaruh Pemahaman Literasi Digital Terhadap Pengangguran
Hasil  analisis  data  dengan  uji  regresi  berganda,  menunjukkan  nilai  uji  t  dari  variabel literasi digital memiliki nilai t hitung 0,276 < t tabel 1,96603 dan nilai signifikansi 0,783 > 0,05. diartikan bahwa pengangguran tidak berpengaruh dari literasi digital seseorang. Akan tetapi Mukherjee et al., (2019) menganggap bahwa literasi digital sebagai keterampilan yang penting, penelitian tersebut  menyatakan  bahwa  penggunaan  TIK  mempunyai  hubungan  yang  positif  dengan
pelatihan literasi digital bagi Wanita pengangguran di India. Selain itu berbeda dengan penelitian yang  telah  dilakukan  oleh  Penggunaan  media  digital  Ismail,  (2015)  dan  kompetensi  literasi digital Murdy & Putri, (2020) bahwasanya diperlukannya literasi digital dalam pendidikan dan merupakan langkah untuk mempersiapkan kompetensi geherasi muda di era globalisasi.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukan  variabel  upah  minimum  mempunyai  pengaruh  signifikan terhadap  pengangguran.  Dan  variabel  tingkat  pendidikan  pengaruh  negative  terhadap pengangguran, dan pengganuran tidak dipengaruhi oleh literasi digital. Pertumbuhan ekonomi di Kota Tangerang meningkat dari tahun sebelumnya dapat diartikan bahwa jika pertumbuhan ekonomi  meningkat  menandakan  bahwa  akan  dapat  menyerap  banyaknya  tenaga  kerja  dan dapat  mengurangi  jumlah  pengangguran  ataupun  di  Kecamatan  Karang  Tengah.  Selain  itu, Inflasi  terhadap  pengangguran,  dengan  meningkatnya  inflasi,  produsen  akan  meningkatkan produksinya dan menambahpekerja aktip, untuk meminimalisir jumlah pengangguran.
Upah minimum terhadap pengangguran, berpengaruh signifikan artinya kenaikan upah berpengaruh signifikan dalam penurunan pengangguran, dan pengguran mempengaruhi secara negatif  oleh  tingakat  pendidikan.  Pendidikan  dapat  meningkatkan  skill  dan  memebrikan motivasi dalam mencari kerja. Akan tetapi pemahaman literasi digital tidak memiliki pengaruh yang  signifikan,  artinya  pemahaman  masyarakat  mengenai  digital  tidak  berpengaruh  dalam penurunan angka pengangguran.
Saran  untuk  penelitian  berikutnya,  dapat  menambahkan  variabel  yang  berhubungan dengan pengangguran. Sehingga dapat menambahkan keluasan penelitian tentang faktor-faktor yang  mempengaruhi  pengangguran.  Selain  itu,  pihak  pemerintah  dapat  meningkatkan  lagi penyebaran data mengenai pengangguran beserta faktor lainnya, dapat segera update mengenai data terbaru yang ada. Dapat memiliki inovasi atau ide dalam meningkatkan laju pertumbuhan ekonomi dan menjaga stabilitas laju inflasi. Dengan peran ataupun upaya yang sudah dilakukan dapat  meningkatkan  laju  pertumbuhan  ekonomi  dan  menjaga  stabilitas  laju  inflasi  di  Kota Tangerang.

## REFERENSI
Agusalim, L. (2016). Potensi Dan Proyeksi Ekonomi Makro Kota Tangerang. Media Trend , 11 (2), 99. https://doi.org/10.21107/mediatrend.v11i2.1439
Arifin,  S.,  &  Firmansyah,  F.  (2017).  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan  Dan  Kesempatan  Kerja
Terhadap Pengangguran Di Provinsi Banten. Jurnal Ekonomi-Qu , 7 (2). https://doi.org/10.35448/jequ.v7i2.4978
Arivia Roseline, E., & Dwp, S. (2016). Economics Development Analysis Journal Priority Program of  Unemployment  Problem  Solving  in  Pati  Regency. Economics  Development  Analysis Journal , 5 (3), 235 – 242. http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/edaj Asni  Aulia,  N.,  Hasan,  M.,  Dinar,  M.,  Ihsan,  M.,  Ahmad,  S.,  Supatminingsih,  T.,  Ekonomi,  P.,
Ekonomi, F., Bisnis, D., & Makassar, U. N. (2021). Bagaimana Literasi Kewirausahaan dan Literasi Digital Berpengaruh terhadap Keberlanjutan Usaha Pedagang Pakaian? Journal of Economic Education and Entrepreneurship Studies , 2 (1), 2021. https://ojs.unm.ac.id/JE3S Aswanto,  A.  (2021).  Pengaruh  Pendidikan,  Jumlah  Penduduk  dan  UMR  terhadap  Jumlah
Pengangguran  di  Provinsi  Riau. National  Conference  on  Applied  Business,  Education,  & Technology (NCABET) , 1 (1), 55 – 63. https://doi.org/10.46306/ncabet.v1i1.5
Firdhania,  R.,  Muslihatinningsih,  F.,  &  Ekonomi,  J.  I.  (2017). Faktor-faktor  Yang  Mempengaruhi Tingkat Pengangguran di Kabupaten Jember . https://doi.org/https://doi.org/10.19184/ejeba.v4i1.4746
Franita, R. (2016). Analisa Pengangguran Di Indonesia. Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial , 1 (12), 88 – 93. http://jurnal.um-tapsel.ac.id/index.php/nusantara/article/viewFile/97/97
Hawariyuni,  W.,  &  Andrasari,  M.  (2022). Role  of  Investment  and  Macroeconomic  Variables  on Unemployment in Indonesia . 3 , 321 – 328. (Placeholder2)
Huda, M. M., Subagiarta, I. W., & Adenan, M. (2018). Determinan Pengangguran Terdidik Jawa
Timur. E-Journal Ekonomi Bisnis Dan Akuntansi , 5 (1), 48.
https://doi.org/10.19184/ejeba.v5i1.7733
Irhandayaningsih, A. (2020). Pengukuran Literasi Digital pada Peserta Pembelajaran Daring di Masa Pandemi COVID-19. Anuva , 4 (2), 231 – 240.
Ismail,  N.  (2015).  The  Integration  of  New  Media  in  Schools:  Comparing  Policy  with  Practice.
International Education Studies , 8 (12), 231. https://doi.org/10.5539/ies.v8n12p231 Isnayanti, A. R. (2017). Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran di Provinsi Sumatera Utara Tahun 1978-2014 Dengan Metode Ordinary Least Square . 3 (2), 180 – 197. Kambono, H., & Marpaung, E. I. (2020). Pengaruh Investasi Asing dan Investasi Dalam Negeri Terhadap  Perekonomian  Indonesia. Jurnal  Akuntansi  Maranatha , 12 (1),  137 – 145.
https://doi.org/10.28932/jam.v12i1.2282
Kasanah,  Y.  T.,  Hanim,  A.,  &  Suswandi,  P.  E.  (2018).  Faktor  -  Faktor  yang  Mempengaruhi Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2009-2014. E-Journal Ekonomi Bisnis Dan Akuntansi , 5 (1), 21. https://doi.org/10.19184/ejeba.v5i1.7727.
Kusnaedi. (2015). Ekonomi Sumber Daya Manusia Dan Lama . Jakarta: Pusat Penerbitan Universitas Terbuka.
Lukis Panjawa, J., & Soebagiyo, D. (2014). Efek Peningkatan Upah Minimum Terhadap Tingkat
Pengangguran. In Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan (Vol. 15, Issue 1).
Majid, M. S. A. (2014). Analisis Tingkat Pendidikan Dan Kemiskinan Di Aceh. Jurnal Pencerahan , 8 (26), 15 – 37.
Mimi  Hardini.  (2017).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Kesempatan  Kerja  Terhadap Tingkat Pengangguran Di Kabupaten Sidoarjo. Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE) , 5 (1), 1 – 5. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jupe/article/download/18325/16708
M.Wardiansyah,  Yulmardi,  &  Bahari,  Z.  (2015).  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi tingkat pengangguran (Studi kasus provinsi-provinsi se-Sumatera). Phys. Rev. E , 5 (1993), 24.
Monica  Wulandari,  &  Marwan.  (2019). Pengaruh  Tingkat  Pendidikan,  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Investasi terhadap Tingkat Pengangguran antar Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatra Barat (Vol. 2, Issue 3).
Murdy, K., & Putri, A. N. (2020). Kompetensi Literasi Digital Mahasiswa STKIP ‘Aisyiyah Riau. Jurnal Inovasi Pendidikan Ekonomi (JIPE) , 10 (1), 71. https://doi.org/10.24036/011084550 Mukherjee, T., Ilavarasan, P. V., & Kar, A. K. (2019). Digital Literacy Training , Impact & Moderating
Role of Perceived Value among Unemployed Women in India . January . https://doi.org/10.1145/3287098.3291932
Nahdi,  D.  S.,  &  Jatisunda,  M.  G.  (2020).  Analisis  Literasi  Digital  Calon  Guru  Sd  Dalam Pembelajaran  Berbasis  Virtual  Classroom  Di  Masa  Pandemi  Covid-19. Jurnal  Cakrawala Pendas , 6 (2), 116 – 123. https://doi.org/10.31949/jcp.v6i2.2133
Prakoso, R. A. (2020). Pengangguran Terdidik Di Pulau Jawa Tahun 2010-2018. Jurnal Ilmiah , 1 – 12.
Pratiwi,  N.,  &  Pritanova,  N.  (2017).  Pengaruh  Literasi  Digital  Terhadap  Psikologis  Anak  Dan Remaja. Semantik , 6 (1), 11. https://doi.org/10.22460/semantik.v6i1p11.250 Putri,  R.  F.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Inflasi,  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Upah  Terhadap
Pengangguran  Terdidik. Economics  Development  Analysis  Journal , 4 (2),  175 – 181. https://doi.org/10.15294/edaj.v4i2.14821
Raharjo,  N.  P.,  &  Winarko,  B.  (2021).  Analisis  Tingkat  Literasi  Digital  Generasi  Milenial  Kota Surabaya  dalam  Menanggulangi  Penyebaran  Hoaks. Jurnal  Komunika:  Jurnal  Komunikasi,
Media Dan Informatika , 10 (1), 33. https://doi.org/10.31504/komunika.v10i1.3795
Ramdhan,  D.  A.,  Setyadi,  D.,  &  Wijaya,  A.  (2017). Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat pengangguran dan kemiskinan di kota samarinda . 13 (1), 1 – 18.
Rizka  Febiana  Putri.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Inflasi,  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Upah Terhadap Pengangguran Terdidik. Economics Development Analysis Journal , 4 (2), 175 – 181. https://doi.org/10.15294/edaj.v4i2.14821
Reyna, J., Hanham, J., & Meier, P. C. (2018). A framework for digital media literacies for teaching and  learning  in  higher  education. E-Learning  and  Digital  Media , 15 (4),  176 – 190. https://doi.org/10.1177/2042753018784952
Robiansyah,  A.,  Novita,  D.,  &  Ranidiah,  F.  (2019).  Pengaruh  Kualitas  Audit  Dan  Kepemilikan Institusional  Terhadap  Cost  Of Debt  (Studi  Empiris  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang Terdaftar Di BEI Periode 2012-2015). EKOMBIS REVIEW: Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis , 7 (1), 1 – 9. https://doi.org/10.37676/ekombis.v7i1.695
Rofik,  M.,  Lestari,  N.  P.,  &  Septianda,  R.  (2018).  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah  Minimum  dan Tingkat  Pengangguran  di  Kalimantan  Barat. Jurnal  Inovasi  Ekonomi , 3 (02),  45 – 51. https://doi.org/10.22219/jiko.v3i02.7167
Soniansih, S., Kusmiati, Y., & Humeira, B. (2021). Komunikasi, Teknologi Informasi Dan Ketenaga Kerjaan Kajian Perkembangan Inklusi Teknologi Digital Dan Pengangguran Di Indonesia. Virtu:  Jurnal  Kajian (Placeholder1) Komunikasi,  Budaya  Dan  Islam , 1 (2),  102 – 112. https://doi.org/10.15408/virtu.v1i2.23400
Suaidah,  I.,  &  Cahyono,  H.  (2013).  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan  Terhadap  Tingkat Pengangguran  di  Kabupaten  Jombang. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi  (JUPE) , 1 (3),  1 – 17. http://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jupe/article/view/3739 Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Sugiyono, P. D. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif (M. P. Setiyawami, S.H. (ed.)). Alfabeta. Suhendra, I., & Wicaksono, B. H. (2020). Tingkat Pendidikan, Upah, Inflasi, Dan Pertumbuhan Ekonomi  Terhadap  Pengangguran  Di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi-Qu , 6 (1),  1 – 17. https://doi.org/10.35448/jequ.v6i1.4143
Susanto, E., Rochaida, E., & Ulfah, Y. (2017). Pengaruh inflasi dan pendidikan terhadap pengangguran dan kemiskinan . 13 (1), 19 – 27.
Syahri  Fauzi,  Dewi  Zaini  Putri,  &  Alpon  Satrianto.  (2018).  Analisis  Determinan  Setegah Penganggura di Sumatra. Ecogen .
Syamiya,  E.  N.,  Lestari,  S.,  Wulandari,  D.,  &  Ekawati,  D.  (2022).  Digital  Literacy  Analysis  on Online Learning Outcomes for Macroeconomics with Gender-Mediated and Family Socio- economics as Moderating Variables. Jurnal Kependidikan: Jurnal Hasil Penelitian Dan Kajian Kepustakaan  Di  Bidang  Pendidikan,  Pengajaran  Dan  Pembelajaran , 8 (2),  450. https://doi.org/10.33394/jk.v8i2.5065
Syurifto Prawira. (2018). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Upah minimum Provinsi dan Tingkat
Pendidikan terhadap Pengangguran Terbuka di Indonesia. Ecogen .
Urtalina,  F.  A.,  &  Sudibia,  I.  ketut.  (2018).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat pengangguran terdidik kabupaten/kota Bali. E-Jurnal EP Unud , 7 (10), 2190 – 2218.
Wulandari,  D.,  Khusaini,  K.,  &  Syamiya,  E.  N.  (2022).  Literasi  Digital  sebagai  Faktor  Penentu
Prestasi Akademik. SAP (Susunan Artikel Pendidikan) , 6 (3). https://doi.org/10.30998/sap.v6i3.11925