## Gorontalo

## Development Review

## Vol. 3 No. 1 April 2020
P-ISSN: 2614-5170, E-ISSN: 2615-1375

## Determinan Durasi Menganggur di Provinsi Gorontalo dengan Analisis Survival Determinant of Unemployment Duration in Gorontalo Province with Survival Analysis
Hendri Cahyo Dwi Safitri 1) Bambang Eko Afiatno 2)
Faculty of Economics and Busines – Airlangga University 1,2) email: endri.cahyo@bps.go.id 1 ) afiatno@yahoo.com 2 ) Submit : 3/2/2020; Direvisi : 27/2/2020; Publish : 1/4/2020

## Abstract
This study aims to analyze the duration of unemployment in Gorontalo Province.  The  data  used  in  the  form  of  secondary  data  came  from  the National Labor Force Survey (Sakernas) in August 2018. The data source was obtained from the Statistics  Indonesia (BPS). The total observation units used in this study were 707 individuals consisting of 122 censored data and 585 uncensored data. The technical analysis used in this study is survival analysis. The results showed that on average, the duration of unemployment in Gorontalo Province was 3.8 months. From the results of testing the variables that are significant to the duration of unemployment in Gorontalo Province, namely: sex, education level, and classification of residential areas.
Keywords:  Unemployment;  Unemployment  Duration;  Survival  Analysis, Cox Regression

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis durasi menganggur di  Provinsi  Gorontalo.  Data  yang  digunakan  berupa  data  sekunder berasal dari Survei Angkatan kerja Nasional (Sakernas) Agustus 2018. Sumber  data  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Total  unit observasi yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 707 individu terdiri  dari  122  data  tersensor  dan  585  data  tidak  tersensor.  Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis survival. Hasil  penelitian  menunjukkan  secara  rata-rata,  durasi  lama menganggur  di  Provinsi  Gorontalo  adalah  3,8  bulan.  Dari  hasil pengujian  variabel  yang  signifikan  terhadap  durasi  menganggur  di Provinsi  Gorontalo  yaitu:  jenis  kelamin,  tingkat  pendidikan,  serta klasifikasi wilayah tempat tinggal.
Kata  kunci:  Pengangguran;  Durasi  Menganggur;  Analisis  Survival, Regresi Cox

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi Gorontalo merupakan provinsi yang baru terbentuk pada tahun 2000, pecahan dari provinsi Sulawesi Utara. Secara administratif, Provinsi Gorontalo terdiri dari 5 kabupaten dan 1 kota.  Sebagai salah satu  provinsi  muda  di  Indonesia,  peranan  Provinsi  Gorontalo  dalam perekonomian nasional terbilang cukup kecil. Provinsi Gorontalo hanya mampu  menyumbang  0,25  persen  dalam  perekonomian  nasional, menduduki  urutan  ke-2  terbawah  setelah  Provinsi  Maluku  Utara. Namun,  dari  sisi  laju  pertumbuhan  ekonomi,  prestasi  perekonomian Gorontalo terbilang gemilang. Terbukti, selama kurun waktu 10 tahun terakhir,  laju  pertumbuhan  ekonomi  Gorontalo  selalu  berada  di  atas pertumbuhan  nasional.  Laju  pertumbuhan  Provinsi  Gorontalo  juga menduduki 10 peringkat teratas dari total 34 provinsi di Indonesia (BPS, 2019b).
Keberhasilan  pembangunan  suatu  wilayah  selalu  menjadi  topik hangat  dalam  berbagai  diskusi.  Demikian  pula  dengan  bahasan mengenai  peningkatan  nilai  pertumbuhan  ekonomi  serta  kaitannya dengan masalah ketenagakerjaan. Sebagaimana tersebut dalam tujuan SDGs  ke-8,  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  yang  inklusif  diharapkan dapat  diiringi  dengan  terbukanya  kesempatan  kerja  penuh,  produktif, serta  pekerjaan  yang  layak  untuk  semua  (United  Nation,  2019).  Oleh karena  itu,  penyerapan  tenaga  kerja  akan  menjadi  optimal  ketika terdapat upaya dalam menangkap jendela peluang dari bonus demografi.
Bonus demografi terjadi ketika jumlah penduduk yang masuk usia kerja  (produktif)  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  penduduk  yang tidak  produktif  atau  menggambarkan  tingkat  penawaran  tenaga  kerja yang tinggi. Di Indonesia, bonus demografi diprediksi akan terjadi sekitar tahun 2025 dimana rasio ketergantungan penduduk akan mencapai titik terendah  yaitu  44,2.  Meskipun,  pada  level  provinsi  waktu berlangsungnya bonus demografi berbeda-beda antar wilayah. Di Pulau Sulawesi,  hanya  terdapat  satu  provinsi  yang  mengalami  rasio ketergantungan  di  bawah  44,  yaitu  Provinsi  Gorontalo.  Provinsi  ini diperkirakan  akan  mengalami  bonus  demografi  selama  3  tahun,  dan mencapai puncaknya pada tahun 2025 (BPS, 2012).
Puncak  dari  bonus  demografi  akan  menjadi  kesempatan  emas apabila seluruh penduduk yang masuk dalam usia kerja dapat terserap masuk ke  dalam pasar  kerja.  Namun,  apabila penawaran  tenaga kerja tidak diimbangi dari sisi permintaan yang memadai maka bisa menjadi bencana. Penduduk yang masuk ke dalam usia kerja tidak mendapatkan pekerjaan,  menambah  jumlah pengangguran  dan  akan  menjadi beban. Soleh  (2017)  menyebutkan  bahwa  konsep  keterkaitan  antara  dunia usaha  dengan  dunia  pendidikan  menjadi  salah  satu  kunci  untuk mengatasi  masalah  pengangguran.  Sebagaimana  (Wibowo,  2016) menegaskan  bahwa  sangat  diperlukan  upaya  kongkrit  dalam meminimalkan  kesenjangan  antara  dunia  pendidikan  dan  dunia  kerja. Handayani  (2015)  juga  menyebutkan  bahwa  banyaknya  pengangguran usia muda dan berpendidikan tinggi disebabkan karena reservation wage. Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  di  Provinsi  Gorontalo  pada Agustus 2018 tercatat sebesar 4,03 persen. Nilai tersebut menurun jika dibandingkan  tahun  sebelumnya,  dimana  TPT  pada  Agustus  2017 tercatat sebesar 4,28 persen. Secara umum, TPT di perkotaan lebih tinggi dibandingkan  di  perdesaan.  Pada  agustus  2018,  TPT  perkotaan mencapai 5,08 persen sedangkan diperdesaan 3,33 persen (BPS, 2019a). Hal tersebut sesuai dengan penelitian yang dilakukan Dhanani (2004) di
Indonesia.  Beberapa  hasilnya  menyebutkan  bahwa  tingginya  tingkat pengangguran di perkotaan disebabkan karena angkatan kerja di kota cenderung  aktif  mencari  pekerjaan  dibandingkan  di  perdesaan. Ditambah lagi dengan arus pencari kerja yang berdatangan dari desa ke kota, sehingga wilayah kota dipadati oleh para pencari kerja.
Menurut  (Jati,  2015)  optimalisasi  dari  bonus  demografi  harus dilakukan dengan melakukan investasi sumber daya manusia. Maryati (2015)  menyebutkan  bahwa  investasi  sumber  daya  manusia  dapat menjadi  kunci  dalam  peningkatan  perekonomian  masyarakat.  Secara teknis  Putri  (2015)  dalam  penelitiannya  menyebutkan  bahwa  tenaga kerja  terdidik  cenderung  selektif  dalam  mencari  pekerjaan,  sehingga memerlukan waktu yang lebih lama dalam mendapatkan pekerjaan.
Eita  dan  Ashipala  (2010)  dalam  penelitiannya  di  Namibia, mendapatkan  kesimpulan  bahwa  investasi  berpengaruh  signifikan dalam  mengurangi  pengangguran.  Danacica  dan  Cirnu  (2014)  dengan Regresi Cox menyebutkan bahwa telah terjadi peningkatan kesempatan kerja  bagi  penyandang  catat  di  Rumania.  Baah-Boateng  (2013)  dalam penelitiannya menyebutkan bahwa pengangguran di Ghana didominasi oleh penduduk usia muda, lulusan sekolah menengah, perempuan, serta berstatus  kawin. Kondisi  serupa  terjadi  di  Indonesia,  dimana pengangguran di Jawa Timur didominasi oleh penduduk berpendidikan dan berusia muda (Purnomo dan Sukamdi, 2012). Hasil yang berbeda diperoleh  dari  studi  terkait  pengangguran  yang  melibatkan  variabel regional  yang  dilakukan  oleh  (Oktafianto  dkk,  2019),  bahwa  tingkat pendidikan  pada  suatu  wilayah  memiliki  dampak  terbesar  dalam penurunan pengangguran di wilayah tersebut serta wilayah tetangga.
Penelitian  dengan  Regresi  Cox  tentang  lama  menganggur  di  luar negeri  dilakukan  oleh  Kupets  (2006).  Hasilnya  menunjukkan  bahwa umur,  status  kawin,  pendapatan  yang  diperoleh  ketika  menganggur, pendidikan,  serta  wilayah  berpengaruh  terhadap  lama  menganggur. Penelitian  serupa  dilakukan  oleh  Kavkler  dkk  (2009)  menggunakan Regresi  Cox  melibatkan  data  dari  5  negara.  Hasilnya  yaitu:  umur, pendidikan,  jenis  kelamin,  serta  wilayah  berpengaruh  signifikan terhadap  lama  menganggur.  Lim  (2011)  dalam  penelitiannya  dengan Regresi  Cox  menyimpulkan  bahwa  rata-rata  lama  menganggur  di Malaysia  adalah  kurang  dari  3  bulan.  Penelitian  lainnya  memberikan kesimpulan  bahwa  terdapat  kesenjangan  gender  dalam  mendapatkan pekerjaan antara migran di Swedia. Hasilnya menunjukkan bahwa laki- laki  cenderung  lebih  cepat  mendapatkan  pekerjaan  daripada perempuan,  khususnya  untuk  imigran  yang  berasal  dari  Aljazair, Tunisia, dan Mesir (Manhica dkk, 2015).
Penelitian lama menganggur di Indonesia dilakukan oleh  Sudana dkk (2013). Hasil pengolahan data Sakernas 2012 menunjukkan bahwa klasifikasi  wilayah,  status  kawin,  serta  jenis  kelamin  berpengaruh terhadap  lama  menganggur.  Fikri  dkk  (2017)  melakukan tracer  study pada alumni Prodi Pendidikan Ekonomi UNY lulusan tahun 2007-2016. Hasilnya  menunjukkan bahwa  rata-rata  menganggur  alumni  adalah  3 bulan dan sebagian besar lulusan bekerja sebagai pegawai swasta.
Alasan  inilah  yang  menjadikan  pentingnya  optimalisasi  bonus demografi  kaitannya  dengan  perencanaan  ketenagakerjaan  menjadi menarik untuk dikaji, khususnya terkait durasi menganggur di Provinsi Gorontalo  dalam  bentuk  artikel.  Penulis  terdahulu  telah  banyak mengangkat  tema  pengangguran  dari  sisi  makro,  sehingga  artikel  ini melakukan  analisis  dari  sisi  mikro  yaitu  menggunakan  data  individu. Artikel ini bertujuan untuk mengetahui durasi menganggur di Provinsi Gorontalo  serta  variabel  apa  saja  dari  karakteristik  individu  yang
berpengaruh  signifikan  terhadap  durasi  menganggur  di  Provinsi Gorontalo.

## 2. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam artikel ini berupa data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS), yaitu  data Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas) Agustus 2018. Penelitian ini memilih Sakernas bulan  Agustus  dibandingkan  dengan  Sakernas  Februari,  oleh  karena jumlah sampel pada bulan Agustus lebih banyak dibandingkan Februari, dan  dipergunakan  untuk  kepentingan  estimasi  hingga  level kabupaten/kota.  Konsep  ketenagakerjaan  yang  dipakai  adalah  konsep yang digunakan oleh International Labor Organization (ILO ) dan diadopsi BPS dalam pengumpulan data Sakernas.
Konsep  pengangguran  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mengacu  pada  konsep International  Conference  of  Labour  Statisticians (ICLS) ke-13. Hal ini merujuk pada rekomendasi ILO melalui ICLS yang digunakan oleh BPS dalam publikasinya. Pengangguran terdiri dari: (1) mereka yang tidak punya pekerjaan dan mencari pekerjaan, (2) mereka yang tidak punya pekerjaan dan mempersiapkan usaha, (3) mereka yang tidak punya pekerjaan dan tidak mencari pekerjaan, karena merasa tidak mungkin mendapatkan pekerjaan (putus asa), dan (4) mereka yang sudah punya  pekerjaan  (sudah  diterima  bekerja/sudah  mempunyai  usaha) tetapi belum mulai bekerja (BPS, 2018).
Objek  penelitian  adalah  pengangguran  yang  mencari  pekerjaan serta  pengangguran  yang  mempersiapkan  usaha.  Pengangguran  yang putus  asa,  pengangguran  yang  terjadi  karena  sudah  mendapatkan pekerjaan  tetapi  belum  mulai  bekerja,  serta  pengangguran  yang melakukan dua aktifitas (mencari kerja dan mempersiapkan usaha) tidak menjadi  objek  penelitian.  Total  unit  observasi  terpilih  yang  dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah 707 responden, terdiri dari 122 data tersensor dan 585 data tidak tersensor.
Alat  analisis  yang  digunakan  adalah  Survival  Analisis  dengan Regresi  Cox.  Regresi  Cox  digunakan  karena  variabel  dependent  dalam penelitian berupa data waktu data durasi, yaitu waktu hingga mencapai event.  Dalam  hal  ini  event  yang  dimaksud  adalah  ketika  seorang penganggur  telah  mendapatkan  pekerjaan.    Cox  (2018)  menyebutkan bahwa  dalam  analisis  survival  dimungkinkan  terdapat  data  tersensor. Hal ini dimungkinkan karena untuk mendapatkan semua data berstatus sebagai data tidak tersensor akan membutuhkan waktu yang lama serta biaya yang mahal. Penyebab data tersensor diantaranya: individu hilang dari penelitian, tidak mengalami event, atau mengalami kematian (Clark dkk, 2003).
Analisis  survival  mengakomodir  data  tersensor  dan  data  tidak tersensor dalam analisisnya. Data tersensor diperoleh dari individu yang hingga akhir penelitian masih belum mendapatkan pekerjaan. Sehingga data tersensor merupakan data tidak lengkap, karena belum diketahui secara pasti berapa waktu yang diperlukan oleh individu tersebut hingga dapat  memperoleh  pekerjaan.  Sebaliknya,  data  tidak  tersensor  adalah data lengkap. Data tidak tersensor diperoleh dari durasi pencarian kerja individu,  dimana  hingga  akhir  penelitian  individu  tersebut  telah berstatus  bekerja.  Hal  ini  memungkinkan  untuk  dapat  menghitung secara pasti berapa waktu yang diperlukan oleh individu tersebut hingga mendapatkan  pekerjaan.  Dalam  penelitian  ini,  proporsi  data  tidak tersensor  (data  lengkap)  lebih  mendominasi,  sehingga  relevan  dalam melakukan estimasi.
Pengolahan data menggunakan Microsoft Excel dan Software Stata 14 . Variabel dependent dalam artikel ini adalah lama mencari kerja. Cox (2018) menyebutkan bahwa terdapat tiga syarat yang harus didefinisikan secara jelas, dalam menentukan waktu gagal secara tepat, yaitu: waktu permulaan (origin time) , skala pengukuran (dalam jam, bulan, tahun, dll), serta  definisi  gagal.  Penggunaan  fungsi  eksponensial  pertama  kali digunakan  oleh  Cox.  Dalam  model  Regresi  Cox,  variabel  dependent berupa  fungsi  hazard  yaitu  peluang  terjadinya  kegagalan  pada  suatu interval  waktu  dengan  syarat  subjek tersebut bertahan sampai dengan awal  interval  dibagi  lebar  interval.  Variabel  independent,  yaitu:  jenis kelamin,  umur,  tingkat  pendidikan,  status  perkawinan,  klasifikasi wilayah,  serta  pelatihan  kerja.  Seluruh  variabel  independent  dalam penelitian ini merupakan kategori, yaitu dengan dummy variabel.
Model Regresi Cox dalam penelitian ini adalah:
𝐿𝑛 {ℎ(𝑡|𝑋)} =   𝛽 11 𝐽𝐾 +   𝛽 21 𝑈𝑚 +  𝛽 31 𝑇𝑃 +   𝛽 41 𝑆𝑃 +  𝛽 51 𝐾𝑊 +  𝛽 61 𝑃𝐾 +  𝜀 ……….. (1) Keterangan: JK = jenis kelamin (1=laki-laki, 0= perempuan) Um = umur (1= usia 15-29 tahun, 0= 30 tahun ke atas) TP = tingkat pendidikan (1=SMP ke-bawah, 0=SMU ke atas) SP = status Perkawinan (1=kawin, 0=belum kawin,cerai) KW = klasifikasi wilayah tempat tinggal (1=desa, 0=kota) PK = pelatihan kerja (1= memiliki sertifikat, 0=tidak memiliki)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Unit Obeservasi
Unit observasi dalam penelitian ini sebanyak 707 individu. Terdiri dari:  1)  individu  yang  masih  berstatus  sebagai  pengangguran,  dan  2) individu  yang  telah  bekerja  selama  kurang  dari  1  tahun  (0-12  bulan). Pengangguran  terdiri  dari  individu  yang  sedang  mencari  kerja  dan individu  yang  sedang  mempersiapkan  usaha,  sedangkan  individu  yang bekerja  mencakup  individu  yang  berstatus  sebagai  pemilik (owner) maupun sebagai karyawan.
Gambar 1. Unit Observasi berdasarkan Karakteristik Demografi
perempua n laki- laki 50%
usia tua 17% usia mud a 83% perempua n 43% laki- laki 57% usia tua 56% usia mud a 44%
Pengangguran: Sedang Mencari Kerja/ Mempersiapkan Usaha Bekerja 0-12 bulan: Karyawan/Buruh/Pegawai/ Berusaha Sendiri dengan/Tanpa Buruh
Gambar  1  menunjukkan  gambaran  unit  observasi  berdasarkan karakteristik demografi, yaitu: jenis kelamin dan umur. Secara proporsi, angkatan kerja  yang telah berstatus bekerja  lebih  didominasi  oleh  laki- laki,  yaitu  57  persen.  Untuk  angkatan  kerja  yang  berstatus  sebagai pengangguran  menunjukkan  proporsi  yang  sama  antara  laki-laki  dan perempuan.  Karakteristik  yang  berbeda  dari  angkatan  kerja  tampak ketika diklasifikasikan menurut kelompok umur. Dimana, individu yang berstatus  sebagai  pengangguran  lebih  didominasi  oleh  kelompok  usia muda  (15-29  tahun)  yang  jumlahnya  mencapai  83  persen.  Di  sisi  lain, angkatan  kerja  yang  telah  berstatus  bekerja  lebih  didominasi  oleh kelompok usia tua (≥30 tahun) yaitu sebesar 56 persen.
Gambar 2. Unit Observasi berdasarkan Krakteristik Sosial dan Regional
Pengangguran: Sedang Mencari Kerja/ Mempersiapkan Usaha SMA ke-atas 72% SMP ke- bawa h 28% lainnya 76% kawin 24% pelatihan: tidak 96% pelati han: ya 4% perkotaan 44% perdesaan 56%
SMA ke-atas 32% SMP ke- bawa h 68%
lainnya 38% kawin 62% pelatihan: tidak 95% pelati han: ya 5% perkotaan 24% perdesaan 76%
Bekerja 0-12 bulan:
Karyawan/Buruh/Pegawai/
Berusaha Sendiri dengan/Tanpa Buruh
Gambar  2  menunjukkan  gambaran  unit  observasi  berdasarkan karakteristik  sosial  dan  regional.  Karakteristik  sosial,  yaitu:  level pendidikan, status perkawinan, serta keikutsertaan pelatihan kerja yang dibuktikan  dengan  kepemilikan  sertifikat  pelatihan  kerja;  sedangkan karakteristik  regional  adalah  klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal. Karakteristik pendidikan menggambarkan kualitas sumber daya manusia khususnya  angkatan  kerja  yang  ada  di  Provinsi  Gorontalo.  Dari karakteristik pendidikan diperoleh informasi bahwa pengangguran yang sedang mencari kerja/mempersiapkan usaha sebagian besar
berpendidikan  SMA  ke-atas  (mencakup  SMA/SMK,  Diploma,  dan Sarjana),  sedangkan  yang  berstatus  bekerja  didominasi  oleh  angkatan kerja yang berpendidikan SMP ke-bawah (mencakup SMP, SD/MI, tidak lulus SD, maupun tidak pernah bersekolah).
Apabila  dilihat  dari  status  perkawinan,  mayoritas  pengangguran terdiri dari angkatan kerja yang belum kawin, cerai mati, dan cerai hidup. Di sisi lain, angkatan kerja yang telah berstatus bekerja sebagian besar berstatus  kawin.  Sebagian  besar  angkatan  kerja  di  Gorontalo  belum pernah  mengikuti  pelatihan  kerja.  Hal  ini  tampak  dari  proporsi kepemilikan sertifikat kerja yang sangat kecil, baik untuk angkatan kerja yang  masih  menganggur  maupun  yang  telah  bekerja.  Dari  sisi karakteristik  regional,  sebagian  besar  angkatan  kerja  tinggal  di perdesaan,  baik  yang  masih  menganggur  maupun  yang  telah berstatus bekerja.
Lama Menganggur Seseorang akan berubah status dari pengangguran ke dalam status bekerja,  ketika  orang  tersebut  telah  mendapatkan  pekerjaan.  Berikut hasil  dari  analisis  survival  terkait  durasi  menganggur  yang diklasifikasikan menurut karakteristik individu. Analisis deskriptif pada gambar  3  menunjukkan  bahwa  secara  rata-rata,  durasi  menanggur  di Provinsi Gorontalo adalah 3,8 bulan.
Gambar 3. Durasi Menganggur Menurut Karakteristik Individu (bulan)
4.18 3.53 3.86 3.74
4.35
3.44 3.74 3.88
4.72
3.44 3.74 4.91
p er emp u an la k i-l a k i 1 5 -2 9 ta h u n ≥ 3 0 ta h u n sm a k e- at as sm p k e- b aw a h la in n ya k aw in k ot a d es a p ela tih an : t id ak p ela tih an : y a
Rata-rata 3,8
Gambar  3  menunjukkan  durasi  menganggur  berdasarkan karakteristik  demografi,  sosial,  dan  regional.  Rata-rata  durasi menganggur perempuan adalah 4,18 bulan; sedangkan rata-rata durasi menganggur  laki-laki  selama  3,53  bulan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa secara  rata-rata  perempuan  memiliki  durasi  menganggur  lebih  lama daripada laki-laki.  Durasi  menganggur angkatan kerja  usia  muda  lebih lama daripada usia tua, angkatan kerja berpendidikan SMA ke-atas lebih lama menganggur daripada yang berpendidikan SMP ke-bawah, angkatan kerja  yang  berstatus  kawin  lebih  lama  menganggur  daripada  yang berstatus  belum kawin/cerai, angkatan  kerja  yang  tinggal di perkotaan lebih  lama  menganggur  dibandingkan  yang  tinggal  di  perdesaan,  serta angkatan  kerja  yang  telah  mengikuti  pelatihan  kerja  lebih  lama menganggur dibandingkan yang belum pernah mengikuti pelatihan kerja.

## Hazard Rasio
Hasil  dari  analisis  survival  menunjukkan  bahwa  variabel  yang signifikan terhadap durasi menganggur di Provinsi Gorontalo adalah jenis kelamin,  tingkat  pendidikan,  dan  klasifikasi  wilayah.  Variabel  jenis kelamin  signifikan  pada  level  5  persen,  sedangkan  variabel  tingkat pendidikan dan variabel klasifikasi wilayah signifikan pada level 1 persen. Sementara itu terdapat variabel yang tidak signifikan berpengaruh, yaitu: variabel umur, status perkawinan, serta pelatihan kerja.
Tabel 1. Hazard Rasio Variabel Hazard Rasio Std. Error P>|z| Jenis Kelamin (kategori referensi: perempuan) 1,252** 0,113 0,013 Umur (kategori referensi: ≥ 30 tahun) 1,070 0,122 0,557 Tingkat Pendidikan (kategori referensi: SMA ke-atas) 1,468*** 0,156 0,000 Status Perkawinan (kategori referensi: belum kawin dan cerai) 1,151 0,128 0,206 Klasifikasi Wilayah (kategori referensi: perkotaan) 1,423*** 0,149 0,001 Pelatihan Kerja (kategori referensi: tidak memiliki sertifikat pelatihan kerja) 1,092 0,218 0,657
Keterangan: *** signifikan pada level 1%; ** signifikan pada level 5% Sumber: Sakernas Agustus 2018 Provinsi Gorontalo (diolah)
Pengujian  variabel  jenis  kelamin  (perempuan  sebagai  kategori referensi)  memberikan  nilai  hazard  rasio  sebesar  1,252.  Hal  ini menunjukkan bahwa  perempuan cenderung memiliki  durasi
menganggur  1,252  kali  lebih  lama  dibandingkan  laki-laki.  Hal  ini memberikan informasi bahwa laki-laki dianggap sebagai penopang dalam keluarga sehingga memiliki upaya yang lebih tinggi dalam mendapatkan pekerjaan.  Oleh  karena  itu,  laki-laki  cenderung  lebih  cepat  menerima tawaran pekerjaan.
Variabel  tingkat  pendidikan  membandingkan  individu  yang berpendidikan  SMP  ke-bawah  dengan  SMA  ke-atas.  Hazard  rasio menunjukkan nilai sebesar 1,468 dengan SMA ke-atas sebagai kategori referensi. Hal ini menunjukkan bahwa individu yang berpendidikan SMA ke-atas  memiliki  durasi  menganggur  1,468  kali  lebih  lama  dibanding individu yang berpendidikan SMP ke-bawah. Secara tidak langsung hal ini  menunjukkan  bahwa  individu  dengan  pendidikan  tinggi  cenderung selektif dalam menerima pekerjaan sehingga memiliki durasi menganggur yang lebih lama. Kondisi ini berbeda dengan individu dengan pendidikan rendah yang cenderung tidak memiliki banyak opsi dan cenderung lebih cepat  menerima  tawaran  pekerjaan.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Pasay  dan  Indrayanti  (2012)  dengan  data  IFLS  di Indonesia yang memperoleh kesimpulan bahwa lama menganggur tenaga kerja terdidik lebih lama dibandingkan tenaga kerja tidak bersekolah atau berpendidikan dasar.
Variabel  klasifikasi  wilayah  membagi  menjadi  dua  kategori  yaitu perdesaan dan perkotaan. Hazard rasio sebesar 1,423 dengan perkotaan sebagai  referensi.  Hal  ini  berarti,  individu  yang  tinggal  di  perkotaan memiliki  durasi  menganggur  1,423  kali  lebih  lama  dibanding  indidivu yang tinggal di perdesaan. Perkotaan sebagai daerah urban memberikan daya  tarik  tersendiri  bagi  para  pencari  kerja,  secara  tidak  langsung tingkat penawaran tenaga kerja di perkotaan lebih tinggi dibandingkan di perdesaan.
Tabel 2. Pengujian Model Chi2 Df Prob>chi2 Global test 5,08 6 0,5334 Sumber: Sakernas Agustus 2018 Provinsi Gorontalo (diolah)
Tabel  2  menunjukkan  hasil  pengujian  model, propotional-hazards assumption  test dengan  residual  schoenfeld  digunakan  untuk  menguji apakah model fit dengan Regresi Cox. Hipotesis yang digunakan yaitu: H 0 : asumsi propotional hazard terpenuhi H 1 : asumsi propotional hazard tidak terpenuhi
Tolak H 0 ketika p-value < α Nilai α yang digunakan adalah 1 persen atau 0,01 Hasil  dari  pengujian  menunjukkan  bahwa  nilai p-value adalah 0,5334.  Dimana  0,5334  >  0,01;  artinya  tidak  tolak  H 0 atau  asumsi propotional  hazard  terpenuhi.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model  fit dengan Regresi Cox.

## 4. PENUTUP
Hasil dari penelitian terkait determinan durasi menganggur dapat digunakan sebagai salah satu bahan dalam perencanaan perekonomian di  bidang kependudukan.  Dimana, optimalisasi  bonus demografi dapat dicapai ketika suatu wilayah berada dalam kondisi unemployment . Secara rata-rata,  durasi  lama  menganggur  di  Provinsi  Gorontalo  adalah  3,8 bulan.  Karakteristik  individu  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap durasi  lama  menganggur  di  Provinsi  Gorontalo,  yaitu:  jenis  kelamin, tingkat  pendidikan,  serta  klasifikasi  wilayah.  Perempuan  cenderung memiliki  durasi  menganggur  1,252  kali  lebih  lama  dibandingkan  laki- laki;  individu  yang  berpendidikan  SMA  ke-atas  memiliki  durasi menganggur 1,468 kali lebih lama dibanding individu yang berpendidikan SMP  ke-bawah;  individu  yang  tinggal  di  perkotaan  memiliki  durasi menganggur  1,423  kali  lebih  lama  dibanding  indidivu  yang  tinggal  di perdesaan.  Di  sisi  lain,  yaitu:  umur  dan  status  perkawinan  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  durasi  lama  menganggur  di  Provinsi
Gorontalo.  Riset  selanjutnya  diharapkan  dapat  memasukkan  variabel- variabel yang melekat pada level rumah tangga atau wilayah.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Buku : BPS. (2012). Analisis Statistik Sosial, Bonus Demografi dan Pertumbuhan Ekonomi . BPS.
BPS. (2018). Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia Agustus 2018 . BPS. BPS.  (2019a). Indikator  Kesejahteraan  Rakyat  Provinsi  Gorontalo  2018 . BPS.
BPS.  (2019b). Produk  Domestik  Regional  Bruto  Provinsi-Provinsi  di Indonesia menurut Lapangan Usaha 2014-2018 . BPS. Dhanani,  S.  (2004). Unemployment  and  Underemployment  in  Indonesia,
1976-2000: Paradoxes and Issues . United Nation. (2019). Sustainable Development Goals . https://sustainabledevelopment.un.org Jurnal : Baah-Boateng,  W.  (2013).  Determinants  of  Unemployment  in  Ghana. African Development Review , 25 (4), 385 – 399. https://doi.org/10.1111/1467-8268.12037
Clark, T. G., Bradburn, M. J., Love, S. B., & Altman, D. G. (2003). Survival Analysis Part I: Basic Concepts and First Analyses. British Journal of Cancer , 89 , 232 – 238. https://doi.org/10.1038/sj.bjc.6601118 Cox, D. R. (2018). Analysis of survival data . Chapman and Hall/CRC.
D ǎ n ǎ cic ǎ ,  D.  E.,  &  Cîrnu,  D.  (2014).  Unemployment  duration  and  exit states of disabled people in Romania. Romanian Journal of Economic Forecasting , 17 (1), 35 – 52.
Eita, J. H., & Ashipala, J. M. (2010). Determinants of Unemployment in Namibia. International  Journal  of  Business  and  Management , 5 (10),
92. https://doi.org/10.5539/ijbm.v5n10p92
Fikri, A. A. H. S., Nurseto, T., Muhson, A., & Supriyanto. (2017). Peluang Kerja  Lulusan  Pendidikan  Ekonomi  Fakultas  Ekonomi  Universitas Negeri  Yogyakarta. Jurnal  Penelitian  Humaniora , 22 (2),  71 – 82. https://journal.uny.ac.id/index.php/humaniora/article/view/1726 6
Handayani,  T.  (2015).  Relevansi  Lulusan  Perguruan  Tinggi  di  Indonesia dengan Kebutuhan Tenaga Kerja di Era Global. Jurnal Kependudukan Indonesia , 10 (1), 53. https://doi.org/10.14203/jki.v10i1.57
Jati,  W.  R.  (2015).  Bonus  Demografi  Sebagai  Mesin  Pertumbuhan Ekonomi:  Jendela  Peluang  atau  Jendela  Bencana  di  Indonesia? Populasi , 23 (1), 1 – 19. https://doi.org/10.22146/jp.8559
Kavkler,  A.,  D ǎ n ǎ cic ǎ ,  D.  E.,  Babucea,  A.  G.,  Bićanić,  I.,  Böhm,  B., Tevdovski,  D.,  Toševska,  K.,  &  Boršič,  D.  (2009).  Cox  regression models  for  unemployment  duration  in  Romania,  Austria,  Slovenia, Croatia, and Macedonia. Romanian Journal of Economic Forecasting ,
10 (2), 81 – 104.
Kupets, O. (2006). Determinants of unemployment duration in Ukraine.
Journal of Comparative Economics , 34 (2), 228 – 247.
https://doi.org/10.1016/j.jce.2006.02.006
Lim, H. (2011). the Determinants of Individual Unemployment Duration: the  Case  of  Malaysian  Graduates. Journal  of  Global  Management. Jul2011 , 2 (2). https://doi.org/10.1055/s-0032-1333472 Manhica, H., Östh, J., & Rostila, M. (2015). Dynamics Of Unemployment Duration  Among  African  Migrants  In  Sweden. Nordic  Journal  of Migration  Research , 5 (4),  194 – 206.  https://doi.org/10.1515/njmr- 2015-0024
Maryati, S. (2015). Dinamika Pengangguran Terdidik: Tantangan Menuju
Bonus  Demografi  di  Indonesia. Economica , 3 (2),  124 – 136.
https://doi.org/10.22202/economica.2015.v3.i2.249 Oktafianto, E. K., Achsani, N. A., & Irawan, T. (2019). The Determinant of Regional  Unemployment  in  Indonesia:  The  Spatial  Durbin  Models. Signifikan: Jurnal Ilmu Ekonomi , 8 (2), 179 – 194. https://doi.org/10.15408/sjie.v8i2.10124
Pasay,  N.  H.  A.,  &  Indrayanti,  R.  (2012).  Pengangguran,  Lama  Mencari
Kerja, dan Reservation Wage Tenaga Kerja Terdidik. Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan Indonesia , 12 (2), 116 – 135. https://doi.org/10.21002/jepi.v12i2.493
Purnomo,  A.,  &  Sukamdi.  (2012).  Karakteristik  Penganggur  Terbuka, Setengah Penganggur dan  Pertumbuhan  Ekonomi di  Propinsi Jawa Timur  (Analisis  Data  Sakernas  Agustus  Tahun  2010). Jurnal  Bumi Indonesia , 1 (2), 112 – 120. http://lib.geo.ugm.ac.id/ojs/index.php/jbi/article/view/16
Putri, R. F. (2015). Analisis Pengaruh Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi dan Upah  Terhadap  Pengangguran  Terdidik. Economics  Development Analysis Journal , 4 (2), 175 – 181.
Soleh,  A.  (2017).  Masalah  ketenagakerjaan  dan  pengangguran  di
Indonesia. Cano Ekonomos , 6 (2), 83 – 92. https://media.neliti.com/media/publications/177585-ID-masalah- ketenagakerjaan-dan-pengangguran.pdf
Sudana,  I.  G.  A.,  Suciptawati,  N.  L.  P.,  &  Ida  Harini,  L.  P.  (2013).
Penerapan Regresi Cox Proportional Hazard untuk Menduga Faktor- Faktor yang Memengaruhi Lama Mencari Kerja. E-Jurnal Matematika ,
2 (3), 7 – 10. https://doi.org/10.24843/mtk.2013.v02.i03.p041
Wibowo, N. (2016). Upaya Memperkecil Kesenjangan Kompetensi Lulusan Sekolah Menengah Kejuruan dengan Tuntutan Dunia Industri. Jurnal Pendidikan Teknologi Dan Kejuruan , 23 (1), 45 – 59. https://doi.org/10.21831/jptk.v23i1.9354