## PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, JUMLAH PENGANGGURAN DAN TINGKAT PENDIDIKAN TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI  DI WILAYAH GERBANG KERTOSUSILA
Alifah Yustina Salsabila Email: Alifahyss@gmail.com
Program Studi Ekonomi Pembangunan Universitas Pembangunan Nasional Veteran” Jawa Timur
Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar. Surabaya

## Niniek Imaningsih
Email: niniekimaningsih@gmail.com
Program Studi Ekonomi Pembangunan Universitas Pembangunan Nasional Veteran” Jawa Timur
Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar. Surabaya
Riko Setya Wijaya Email: rikosetyawijaya.80@gmail.com
Program Studi Ekonomi Pembangunan Universitas Pembangunan Nasional Veteran” Jawa Timur
Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar. Surabaya

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis seberapa besar pengaruh jumlah penduduk, jumlah  pengangguran  dan  tingkat  pendidikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  wilayah  Gerbang Kertosusila,  yang  nantinya  dapat  mengoptimalkan  pertumbuhan  ekonomi  melalui  peran  pada  masing- masing  daerah.  Penelitian  ini  kuantitatif  yang  menggunakan  metode  analisis  regresi  data  panel  dengan data cross section dan time series. Hasil penelitian menujukan bahwa jumlah penduduk memiliki pengaruh positif  dan  signifikan,  lalu  tingkat  pendidikan  tidak  memiliki  pengaruh  secara  signifikan  dan pengangguran adalah variabel yang berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi, jumlah  pengangguran  yang  tinggi  berdampak  pada  penurunan  ekonomi,  yang  kedepannya  pemeintah harus memberi perhatian khusus agar perekonomian tidak semakin menurun.
Kata Kunci: Pertumbuhan Ekonomi, Jumlah Penduduk, Jumlah Pengangguran, Tingkat pendidikan Pertumbuhan Ekonomi

## ABSTRACT
This study aims to determine and analyze how much influence the population, the number of unemployed, and the level of education on economic growth in the Kertosusila Gate area, which will be able to optimize economic  growth  through  the  role  of  each  region.  This  research  is  quantitative  using  the  panel  data regression analysis method. The results of the study show that the population has a positive and significant effect,  then  the  level  of  education  has  no  significant  effect  and  unemployment  is  a  variable  that  has  a negative  and  significant  effect  on  economic  growth,  a  high  unemployment  rate  has  an  impact  on  the economic decline, which in the future the government should pay special attention to the economy is not going down.
Keywords: Economic Growth, Population, Total Unemployment, Education Level Economic Growth

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan ekonomi merupakan indikator penting untuk menjalani tahapan kemajuan selanjutnya, yaitu kesempatan kerja dan produktifitas serta distribusi pendapatan  (Sitindaon, 2013). untuk mengetahui sejauh apa pertumbuhan ekonomi suatu daerah atau negara adalah dengan  mengatahui  tingkat  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  rill,  Dengan  adanya pertumbuhan  ekonomi  rakyat  dapat  dikatakan  sejahtera  jika  output  perkapita  mengalami peningkatan.
Pembangunan  suatu  negara  tidak  lepas  dari  pemerintah  daerah  yang  memiliki  peran penting dalam keberhasilkan perekonomian daerah yang ada melalui pemanfaatan sumber daya secara  optimal.  Sebagai  upaya  untuk  meningkatkan  peran  serta  kemampuan  daerah  tersebut dalam  pembangunan  maka  pemerintah  daerah  tentunya  dituntut  untuk  mandiri  dalam pembiayaan kegiatan operasionalnya. Gerbangkertosusila sendiri merupakan Satuan Wilayah Pengembangan  (SWP)  sebagai  pusat  kegiatan  perekonomian  dari  daerah  –  daerah  lain  di sekitarnya.  Gerbang  kertosusila  merupakan  singkatan  atau  akronim  dari  Kabupaten  Gresik, Kabupaten Bangkalan, Kabupaten dan Kota Mojokerto, Kota Surabaya, Kabupaten Sidoarjo, dan Kabupaten Lamongan.  Menurut Perda Provinsi Jawa Timur No.4/1996 mengenai RTRW Provinsi  Jawa  Timur  dan  PP  No.47/1996  tentang  RTRW  Nasional,  pembentukan  memiliki tujuan untuk mewujudkan pemerataan pembangunan antar daerah
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Handayani,  dkk.  (2016)  yang menunjukkan bahwa jumlah penduduk memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pertumbuhan  ekonomi  yang  mana  pertambahan  jumlah  penduduk  dapat  mempercepat pertumbuhan ekonomi pula. Sehingga, penduduk dalam pembangunan ekonomi termasuk hal penting dikarenakan pertumbuhan ekonomi sendiri selalu berkaitan dengan jumlah penduduk
Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) Jakarta, bahwa Produk Domestik Bruto (PDRB)  setiap  tahunnya  di  Gresik,  Bangkalan,  Mojokerto,  Surabaya,  Sidoarjo,  Lamongan pada tahun 2015-2019 mengalami kenaikan. Hal tersebut tentunya disebabkan oleh beberapa faktor.  Jika  tidak  dipertahakan  atau  mencari  solusi  mengenai  apa  saja  tindakan  yang  dapat dilakukan  sebagai  upaya  pencegahan  agar  tidak  terjadinya  penurunan  PDRB    di  wilayah Gerbang  Kertosusila. Pembangunan  ekonomi  daerah  adalah  proses  pemerintah  daerah  dan masyarakat yang ada disana mengelola sumber daya yang ada dan mebuat kemitraan antara pemerintah daerah dan sektor swasta agar dapat menciptakan lapangan pekerjaan dan menarik perkembangan kegiatan ekonomi di wilayah tersebut (Arsyad, 2004).
Kebijakan  pembangunan  ekonomi  dilaksanakan  untuk  mencapai  pertumbuhan ekonomi yang tinggi dengan mengelola potensi dan sumber daya yang ada bagi masing-masing daerah yang mana dapat meningkatkan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Oleh karena itu diperlukanya peran dari semua kalangan untuk mencapai tujuan tersebut. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis seberapa besar pengaruh jumlah penduduk,  jumlah  pengangguran  dan  tingkat  pendidikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di wilayah Gerbang Kertosusila. dikarenakan pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa Timur tidak lepas dari peran kontribusi Produk Domestik Bruto (PDRB) kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur.  Dan  pertumbuhan  ekonomi  juga  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  seperti:  Jumlah Penduduk, Jumlah Pengangguran dan Tingkat pendidikan di setiap daerah.

## METODE PENELITIAN
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  data  panel  ( pooled  data )  yaitu gabungan  dari  data  runtut  waktu  ( time  series )  dan  data  silang  ( cross  section )  Dalam mengestimasi model regresi data panel menurut  Basuki (2016) dapat dilakukan melalui tiga pendekatan, antara lain : Model Common Effect, Model Fixed Effect, dan Model Random Effect . Dengan model persamaan yang digunakan yaitu :
Yit = β 0 + β 1 X 1 it + β 2 X 2 it + β 3 X 3 it + β 4 X 4 it + eit
Ket:
Β = Koefisien intersip
X 1 = Jumlah Penduduk (Jiwa)
X 2 = Jumlah pengangguran (Jiwa)
X 3 = Tingkat Pendidikan (Persen)
i = Banyaknya observasi (Kabupaten/Kota) di Jawa Timur
t = Waktu (Periode Tahun 2005-2019)
• Common Effect Model
Adalah  pendekatan  model  data  panel  yang  paling  sederhana  karena  hanya mengombinasikan antara data runtut waktu (time series) dan data silang (cross section) Pada  model  ini  tidak  diperhatikan  dimensi  waktu  maupun  individunya,  sehingga diasumsikan  bahwa  perilaku  data  daerah  Gerbang  Kertosusila  sama  dalam  berbagai kurun waktu.

## • Fixed Effect Model
Model  ini  mengasumsikan  bahwa  perbedaan  antar  individu  dapat  diakomodasi  dari perbedaan  intersepnya.  Untuk  mengestimasi  data  panel  model Fixed  Effect menggunakan  tehnik , untuk  menangkap  perbedaan  intersep  antar  daerah.  Model estimasi ini sering juga disebut dengan teknik least Squares Dummy Variable (LDSV).
• Random Effect Model
Model  ini  akan  mengestimasi  data  panel  dimana  variable  gangguan  mungkin  saling berhubungan  antar  waktu  dan  antar  individu.  Pada  model  random  effect  perbedaan intersep  diakomodasi  oleh error  terms masing-masing  daerah.  Keuntungan menggunakan  model  ini  yakni  menghilangkan  heteroskedastisitas.  Model  ini  juga disebut dengan Error Component Model (ECM) atau teknik Generalized Least Squar (GLS)
• Uji Pemilihan Model
Terdapat  beberapa  pengujian  yang  dapat  dilakukan  untuk  memilih  model manakah yang paling tepat dalam mengelola data panel (Basuki, 2016) yaitu:
a. Uji Chow
Adalah  pengujian  untuk  menentukan  antara  model fixed  effect atau Common Effect yang paling tepat digunakan untuk mengestimasi data panel.
Jika  nilai  F  hitung  lebih  besar  dari  F  kritis  maka  hipotesis  nul  ditolak  dan model yang tepat untuk regresi data panel adalah menggunakan model Fixed Effect .
b. Uji Hausman
Adalah  pengujian  statistik  untuk  memilih  apakah  model  Fixed  Effect atau  Random  Effect  yang  paling  tepat  digunakan.  Apabila  nilai  statistik Hausman  lebih  besar  dari  nilai  kritis Chi-Squares maka  model  yang  paling tepat untuk regresi data panel adalah model Fixed Effect .
• Uji Statistik
a. Uji Koefisien Determinasi (Adjusted)
Menurut Ghazali (2013), Koefisien determinasi  untuk  mengukur seberapa jauh kemampuan  model  dalam  menerangkan  variasi  variable  dari  dependen.  Nilai  yang kecil  berarti  kemampuan  variabel  independen  dalam  menjelaskan  variasi  variabel dependen  amat  terbatas.  Nilai  yang  mendekati  satu  berarti  variabel  independen
memberikan  hampir  semua  informasi  yang  di  butuhkan  untuk  memprediksi  variasi variabel dependen.
b. Uji Simultan (Uji F)
Menurut  Ghazali  (2013),  uji  F  pada  dasarnya  bertujuan  untuk  menunjukkan apakah  semua  variabel  bebas  atau  independen  yang  di  masukkan  dalam  model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat atau dependen. Uji F ini dilakukan dengan menggunakan nilai signifikansi.
c. Uji Parsial (Uji T)
Menurut  Ghazali  (2013),  uji  T  pada  dasarnya  bertujuan  untuk  menunjukkan seberapa  jauh  pengaruh  satu  variabel  penjelas  atau  independen  secara  individual dalam menerangkan variabel dependen. Rumusan hipotesis yang digunakan sebagai berikut:  H 0 :  variabel  independen  tidak  berpengaruh  signifikansi  terhadap  variabel dependen. Ha: variabel independen berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Adapun kriteria pengujiannya sebagai  berikut: Ho diterima jika tingkat signifikansi > 0,05 Ha diterima jika tingkat signifikansi < 0,05

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL

## A. Common Effect Model (CEM)
Tabel 1 Common Effect Model
Sumber: Data diolah dengan Eviews 10
Dari hasil regresi pada model common effect models didapatkan bahwa nilai koefisien pada Jpenduduk = 1.338741, Jpengangguran = -1.085585, Tpendidikan = 2.778743, Dengan R-squared sebesar 0.826524
Variable Coefficient C -12.44413 LOGJPENDUDUK 1.338741 LOGJPENGANGGU RAN -1.085585 LOGTPENDIDIKAN 2.778743 R-squared 0.826524

## B. Fixed Effect Model (FEM)
Dari hasil regresi  sebesar 0,0000  menunjukan  bahwa  pada  model  ini  semua  variabel signifikan yaitu jpenduduk, jpengangguran, tpendidikan karena prbabilitas F-statistik sebesar 0,0000. dan. R-squared menunjukkan hasil yaitu sebesar 0,993013.

## C. Random Effect Model (REM)

## Tabel 2 Random Effect Model
R-squared 0.703683 Adjusted R-squared 0.694882
Sumber: BPS statistik Data diolah dengan Eviews 10
Nilai Adjusted R-Squared sebesar 0.694882, yang berarti bahwa variasi dalam variabel independen dapat dijelaskan sebesar 69,48% dari variabel dependen.

## D. Uji Chow
Tabel 3 Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 17.820846 (6,95) 0.0000 Cross-section Chi-square 79.172080 6 0.0000

## Sumber: BPS statistik Data diolah dengan Eviews 10
Dari  regresi  pengujian  antara  Commond  Effects  Model  dan  Fixed  Effects  Model didapatkan  hasil  probabilitas  Cross-section  Chi-square  yaitu  sebesar  0,0000.    Sehingga probabilitas Cross-section Chi-square lebih kecil dari alfa (0,0000 <  0,05). Maka H0 ditolak , artinya Fixed Effect Model merupakan model yang tepat
E. Uji Haussman Tabel 4 Uji Haussman
Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 53.490529 3 0.0000

## Sumber: BPS statistik Data diolah dengan Eviews 10
Berdasarkan Hasil Uji Hausman penelitian ini dengan menggunakan E-Views 10 diperoleh nilai  probabilitas  Chi-Square sebesar 0.0000 yang  memiliki  nilai  lebih kecil dari 0.05 maka hasilnya  adalah menolak H0. Dengan demikian kesimpulannya adalah
bahwa  Model  Fixed  Effect  (FEM)  lebih  tepat  digunakan  dibandingkan  dengan  Model Random Effect (REM).
Uji Statistik
Tabel 8 hasil uji statistik Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -9.865545 5.830004 -1.692202 0.0940 LOGJPENDUDUK 1.285836 0.382188 3.364411 0.0011 LOGJPENGANGGU RAN -0.301207 0.151502 -1.988141 0.0497 LOGTPENDIDIKAN 1.460961 0.898967 1.625156 0.1075 AR(1) 0.915827 0.036217 25.28693 0.0000 R-squared 0.965548     Mean dependent var 9.989060 Adjusted R-squared 0.964066     S.D. dependent var 1.574447 S.E. of regression 0.298457     Akaike info criterion 0.469290 Sum squared resid 8.284114     Schwarz criterion 0.601176 Log likelihood -17.99522     Hannan-Quinn criter. 0.522635 F-statistic 651.5962     Durbin-Watson stat 2.125980 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .92
Sumber: BPS statistik Data diolah dengan Eviews 10
A. Koefisien Determinasi (Adjusted R2
Dapat  diketahui  bahwa  variabel  X1,  X2,  dan  X3  secara  bersama-sama  memiliki sumbangan pengaruh terhadap Y sebesar 0,964 atau  96,4% dan sisa dipengaruhi faktor lain yang tidak diteliti.
B. Uji Simultan (Uji F)
Nilai F tabel dapat dilihat pada tabel F statistik pada df 1 = jumlah  variabel-1 atau 4-1 =  3  dan  df  2  =  n-k-1  atau  105-3-1  =  101  (k  adalah    jumlah  variable  independen).  Dengan signifikansi 0,05 diperoleh hasil  F table = 2,69.
Variabel  Jumlah  Penduduk,  Jumlah  Pengangguran  dan  Tingkat  pendidikan  secara bersama-sama berpengaruh terhadap  PDRB Hal ini karena nilai F hitung > F table (651.59 > 2,69) atau signifikansi > 0,05 sehingga Ho diterima
C. Uji Parsial (Uji T)
Uji t dilakukan untuk mengetahui signifikasi atau tidaknya masing  - masing variabel independen terhadap variabel dependen secara individu.
Dari hasil estimasi:
1.) Variabel X1 (Jumlah Penduduk)
Dari hasil estimasi didapatkan hasil besar probabilitas variabel X1 yaitu 0,0011.  Sehingga  probabilitas  variabel  X1  lebih  kecil  dari  alfa  (0,0011  <    0,05) maka  variabel  X1  signifikan  dan  variabel  X1  (Jumlah  Penduduk)  berpengaruh terhadap Y (Produk Domestik Regional Bruto).
2.) Variabel X2 (Jumlah Pengangguran)
Dari hasil estimasi didapatkan hasil besar probabilitas variabel X2 yaitu 0,0497. Sehingga  probabilitas  variabel  X2  lebih  kecil  dari  alfa  (0,0497  <  0,05)  maka variabel  X2  signifikan  dan  variabel  X2  (Jumlah  Pengangguran)  berpengaruh terhadap Y (Produk Domestik Regional Bruto.
3.) Variabel X3 (Tingkat Pendidikan)
Dari hasil estimasi didapatkan hasil besar probabilitas variabel X3 yaitu 0,1075. Sehingga  probabilitas  variabel  X3  lebih  besar  dari  alfa  (0,0000  >0,05)  maka variabel  X3  tidak  signifikan  dan  variabel  X3  (Tingkat  Pendidikan)    tidak berpengaruh terhadap Y Y (Produk Domestik Regional Bruto.

## PEMBAHASAN

## Pengaruh Variabel Jumlah Penduduk Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Terjadi  korelasi  positif  antara  jumlah  penduduk  (X1)  dan  pertumbuhan  ekonomi  (Y). Jumlah penduduk memiliki pengaruh yang secara signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi pada taraf nyata lima persen.
Pernyataan  ini  memiliki  kesesuaian  dengan  teori  model  Kremerian  dalam  Mankiw (2006)  yang  menyatakan  bahwa  kunci  dalam  memajukan  kesejahteraan  ekonomi  adalah pertumbuhan  populasi.  Jika  penduduk  semakin  banyak,  maka  akan  semakin  banyak  para ilmuwan, penemu, ataupun ahli mesin yang akan memberikan kontribusinya pada suatu inovasi dan kemajuan teknologi.

## Pengaruh Jumlah Pengangguran (X2) terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Y)
Terjadi korelasi negatif antara Jumlah Pengangguran (X2) dan pertumbuhan ekonomi (Y). Jumlah pengangguran berpengaruh secara signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi pada taraf nyata lima persen.
Dapat diketahui bahwa pengangguran adalah sebuah  permasalahan yang tentunya dapat menghambat jalannya perekonomian. Sebab jika tingkat pengangguran tinggi, maka daya beli masyarakat  akan  turun,  dan  menyebabkan  konsumsi  juga  akan  menurun.  Menurunnya konsumsi tersebut berakibat pada turunnya produksi, sehingga akan berdampak pada turunnya pertumbuhan  ekonomi.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  teori  dari  Keynesian  yang
mengatakan  bahwa  perekonomian  akan  menjadi  stabil  dan  tumbuh  dengan  baik  jika  tidak adanya  pengangguran  Kondisi  ini  dilandaskan  kekuatan  pada  mekanisme  pasar  yang  akan selalu menuju keseimbangan.

## Tingkat Pendidikan (X3) terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Y)
Terjadi korelasi positif antara Tingkat Pendidikan  (X2) dan pertumbuhan ekonomi (Y). Tingkat pendidikan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi pada taraf nyata lima persen.
Hasil  penelitian  ini  kesamaan  dengan  teori  alokasi  atau  persaingan  status  yang dikemukakan  pada  tahun  70-an  dan  mendapat  dukungan  dari  Lester  Thurow  (1974),  John Meyer (1977) dan Randall Collins (1979) bahwa tingkat pendidikan tidak selalu sesuai dengan kualitas pekerjaannya, sehingga orang yang berpendidikan tinggi maupun yang rendah tidak berbeda produktivitasnya dalam menyelesaikan pekerjaan yang sama.

## KESIMPULAN & SARAN
Variabel  jumlah  penduduk  mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi  maka  jika  jumlah  penduduk  suatu  wilayah  meningkat,  maka  akan diikuti oleh peningkatan pertumbuhan ekonomi di wilayah tersebut. Kondisi ini dikarenakan penduduk memiliki fungsi ganda dalam perekonomian, yaitu sebagai produsen dan konsumen. Maka penduduk merupakan faktor yang berpengaruh terhadap perekonomian, namun mereka harus  memiliki  potensi  yang  dapat  menghasilkan  tenaga  kerja  yang  sudah  siap  kerja  ( skills labour) .  Sedangkan  Variabel  jumlah  pengangguran  mempunyai  pengaruh  negatif  dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi jika jumlah pengangguran mengalami peningkatan, maka  akan  diikuti  oleh  penurunan  pertumbuhan  ekonomi.  Kondisi  tersebut  dikarena pengangguran adalah suatu masalah yang dapat menghambat jalannya perekonomian. Sebab jika  pengangguran  di  suatu  wilayahtinggi,  maka  daya  beli  masyarakat  akan  turun,  dan menyebabkan  konsumsi  juga akan menurun.  Penduduk merupakan faktor yang berpengaruh terhadap perekonomian. Dengan adanya jumlah penduduk yang banyak, maka perekonomian di  suatu  wilayah  akan  berkembang.  Namun  tentunya  mereka  harus  memiliki  potensi  yang mampu menghasilkan tenaga kerja yang telah siap kerja (skills labour). Dan variabel tingkat pendidikan mempunyai pengaruh positif dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi maka tingkat pendidikan tidak selalu sesuai dengan kualitas pekerjaannya, sehingga orang yang memiliki pendidikan tinggi ataupun rendah tidak berbeda produktivitasnya dalam menangani suatu  pekerjaan  yang  sama.  Pelatihan  yang  dapat  menbah  skill  perlu  di  adakan  guna memberikan  tambahan  pengetahuan  untuk  tenaga  kerja  yang  berpendidikan  rendah.  Hal
tersebut  diberikan  agar  masyarakat  dapat  mengikuti  perkembangan  teknologi  dan  semakin banyak pula masyarakat yang skillnya

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  2010.  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Kabupaten/Kota  di  Indonesia 2005-2009 diakses pada 15 Februari 2021 https://www.bps.go.id/publication.html
Badan  Pusat  Statistik  2014.  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Kabupaten/Kota  di  Indonesia 2009-2013 diakses pada 15 Februari 2021 https://www.bps.go.id/publication.html
Badan  Pusat  Statistik  2017.  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Kabupaten/Kota  di  Indonesia 2012-2016 diakses pada 15 Februari 2021 https://www.bps.go.id/publication.html
Badan  Pusat  Statistik  2020.  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Kabupaten/Kota  di  Indonesia 2015-2019 diakses pada 15 Februari 2021 https://www.bps.go.id/publication.html
Basuki, A. T. (2016). Pengantar Ekonometrika (Dilengkapi Penggunaan Eviews). Sleman (ID), Danisa Media.
Ghozali, I., & Ratmono, D. (2013). Analisis multivariat dan ekonometrika: Teori, konsep, dan aplikasi  dengan  EVIEWS  10  (Edisi  2.  Cetakan  ke-2). Semarang:  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro .
Handayani,  N.  S.,  Bendesa,  I.,  &  Yuliarmi,  N.  (2016).  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Angka Harapan Hidup, Rata-Rata Lama Sekolah, dan PDRB Per Kapita Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Bali. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Universitas Udaya na, 5(10), 3449- 3474.
Mankiw,  N  Gregory.  2007.  “Makroekonomi,(Terjemahan).” Harvard  University,  Edisi Keenam, Erlangga, Jakarta .
Mankiw, N Gregory. 2006. “Teori Makroekonomi Edisi Keenam.” Jakarta: Erlangga .
Sitindaon,  D.  (2013).  FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  PERTUMBUHAN EKONOMI DI KABUPATEN DEMAK SKRIPSI Diajukan dalam rangka menyelesaikan studi  strata  satu  Untuk  mencapai  gelar  Sarjana  Ekonomi  (Doctoral  dissertation, Universitas Negeri Semarang).
Todaro, Michael P. 2000. “Pembangunan Ekonomi Di Dunia Ketiga Edisi Ketujuh.” Jakarta: erlangga .
Widarjono,  A.  (2013).  Ekonometrika  pengantar  dan  aplikasinya  disertai  panduan Eviews. Yogyakarta: Upp Stim Ykpn .
Widayati, Heni Wahyu, Lorentino Togar Laut, and Rian Destiningsih. 2017. “Pengaruh Jumlah Tenaga  Kerja,  Tingkat  Pendidikan  Dan  Jumlah  Pengangguran  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  Kabupaten  Magelang  Tahun  1996-2017.” DINAMIC :  Directory  Journal  of Economic 1(2): 182–94.