## PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP TPT PROVINSI TERTINGGI DI INDONESIA SEBAGAI DAMPAK DARI COVID-19
Sindy Tervia 1 , Ayu Febriana Dwi Rositawati 2 , Halumma Zulfia Fitri 3
1,2,3 Badan Penelitian dan Pengembangan Kementerian Dalam Negeri e-mail: 1 sindy.tervia@kemendagri.go.id

## Abstrak
Coronavirus  Disease (COVID-19)  merupakan  masalah  terbesar  yang  sedang  dihadapi  Indonesia sekaligus seluruh negara di dunia. Seluruh sektor ekonomi mengalami dampak tekanan yang luar biasa sehingga menyebabkan meningkatnya Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). TPT adalah persentase jumlah penganggur terhadap jumlah angkatan kerja disuatu daerah tertentu. Penelitian dilakukan dengan tujuan  mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  TPT  di  Indonesia.  Sehingga,  penelitian diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  dalam  menentukan  kebijakan  untuk  mengatasi  masalah pengangguran di Indonesia, khususnya di provinsi-provinsi yang memiliki nilai TPT diatas nilai target TPT di Indonesia tahun 2020 yaitu sebesar 4,8 persen. Metode analisis yang digunakan adalah metode regresi panel, karena penelitian akan mendeteksi dan mengukur dampak yang secara sederhana tidak bisa  dilihat  pada  data cross-section murni  atau time  series murni.  Hasil  analisis  regresi  panel menunjukkan  bahwa  variabel  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK),  Rata-rata  Lama  Sekolah (RLS), Pertumbuhan Ekonomi dan Kepadatan Penduduk berpengaruh signifikan terhadap TPT di 12 Provinsi di Indonesia. Model regresi panel yang terbentuk mampu menjelaskan variabel respon dengan kriteria kebaikan sebesar 90,59 persen.
Kata kunci : Fixed Effect Model , Regresi Panel, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)

## Abstract
Coronavirus Disease (COVID-19) is the biggest problem faced by Indonesia as well as all countries in the  world.  All  sectors  of  the  economy  have  experienced  tremendous  pressures  that  have  led  to  an increase  in  the  Open  Unemployment  Rate.  The  Open  Unemployment  Rate  is  the  percentage  of  the number of unemployed to the number of the labor force in a certain area. The research was conducted with the aim of knowing the factors that influence the Open Unemployment Rate in Indonesia. So, the research is expected to provide recommendations in determining policies to overcome the problem of unemployment in Indonesia, especially in provinces that have the Open Unemployment Rate value above Indonesia's  target  value  in  2020,  which  is  4,8  percent.  The  analytical  method  used  is  the  panel regression method because the research will detect and measure impacts that simply cannot be seen in pure  cross-sectional  or  pure  time  series.  The  results  of  the  panel  regression  analysis  show  that  the variables  of  Labor  Force  Participation  Rate,  Average  Length  of  Schooling,  Economic  Growth,  and Population  Density  have  a  significant  effect  on  the  Open  Unemployment  Rate  in  12  Provinces  of Indonesia. The panel regression model that was formed was able to explain the response variable with the goodness criteria of 90,59 percent.
Keywords: Fixed Effect Model, Panel Regression, The Open Unemployment Rate

## PENDAHULUAN
Salah  satu  aspek  penting  bagi perekonomian Indonesia adalah
ketenagakerjaan. Populasi penduduk Indonesia yang tinggi memunculkan tantangan tersendiri bagi pemerintah dalam menyelesaikan  masalah  ketenagakerjaan. Salah  satu  masalah  ketenagakerjaan  yang dihadapi oleh negara berkembang, termasuk Indonesia adalah masalah pengangguran. Masalah pengangguran terjadi  karena  adanya  ketimpangan  antara jumlah  lapangan  pekerjaan  yang  tersedia dengan  jumlah  angkatan  kerja.  Selain  itu, peningkatan  jumlah  penduduk  yang  tidak diimbangi  dengan  pertumbuhan  lapangan pekerjaan  yang  ada  menjadi  penyebab masalah pengangguran.
Salah  satu  ukuran  untuk  mengukur angka  pengangguran  pada  angkatan  kerja disuatu daerah adalah Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). TPT adalah persentase  jumlah  penganggur  terhadap jumlah  angkatan  kerja  disuatu  daerah tertentu.  Hasil  Sakernas  (Survei  Angkatan Kerja  Nasional)  bulan  Agustus  2020 menunjukkan  nilai  TPT  Indonesia  sebesar 7,07 persen. Artinya, terdapat sekitar tujuh orang penganggur dari 100 orang angkatan kerja. Pada Agustus 2020, TPT mengalami peningkatan yang cukup besar yaitu sebesar 1,84  persen  poin  dibandingkan  dengan Agustus 2019 (BPS, 2021).
Peningkatan  TPT  yang  cukup  besar tersebut disebabkan karena adanya Pandemi  Covid-19.  Dari  total  penduduk usia  kerja  sebanyak  203,97  juta  orang, sebesar  14,28  persen  atau  sebanyak  29,12 juta orang merupakan penduduk usia kerja yang  terdampak  Covid-19.  Dampak  dari Covid-19 tersebut antara lain menyebabkan 2,56  juta  orang  menjadi  pengangguran karena  Covid-19,  0,76  juta  orang  menjadi Bukan  Angkatan  Kerja  (BAK)  karena Covid-19, 1,77 juta orang sementara tidak bekerja  karena  Covid-19,  dan  24,03  juta orang  penduduk  yang  bekerja  mengalami pengurangan  jam  kerja  karena  Covid-19 (BPS, 2021).
Pengangguran  yang  terjadi  saat  ini masih  menjadi  masalah  sosial  ekonomi yang  perlu  diselesaikan  oleh  pemerintah. Semakin  tinggi  tingkat  pengangguran disuatu  negara  maka  akan  memberikan dampak  langsung  maupun  tidak  langsung terhadap  kemiskinan,  mendorong  tingkat keresahan  dan  kriminalitas  serta  dapat menghambat  pembangunan  dalam  jangka panjang (Sukirno, 1994). Sehingga pengangguran tersebut harus segera diatasi, agar  tidak  berpotensi  mengakibatkan masalah  yang  lain,  karena  ekonomi merupakan suatu sistem sosial yang saling bergantung dan berdampak satu sama lain. Seperti  yang  dinyatakan  oleh  Todaro  dan Smith bahwa strategi pembangunan ekonomi  yang  berupaya  meningkatkan hasil  pertanian,  menciptakan  lapangan kerja, dan memberantas kemiskinan sering kali gagal di masa lalu karena para ekonom dan penasihat kebijakan lainnya mengabaikan  untuk  melihat  ekonomi sebagai sistem sosial yang saling bergantung (Todaro dan Smith, 2011).
Oleh karena itu, penelitian dilakukan dengan menggunakan beberapa faktor yang mencakup  sosial  kependudukan,  ekonomi, dan  pendidikan,  dimana  dari  beberapa faktor tersebut akan diketahui faktor mana yang berpengaruh terhadap Tingkat
Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia. Sehingga  diharapkan  setelah  diketahui faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  maka dapat  lebih  mudah  dalam  menentukan kebijakan untuk mengatasi masalah pengangguran di Indonesia.

## KAJIAN LITERATUR

## Kerangka Pemikiran
Target Tingkat Pengangguran
Terbuka  di  Indonesia  tahun  2020  yaitu sebesar  4,8%.  Namun,  mulai  tahun  2018- 2020  masih  terdapat  beberapa  provinsi  di Indonesia yang memiliki TPT di atas 4,8% diantaranya yaitu Provinsi Aceh, Sumatera Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Kepulauan Riau,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Banten,
Kalimantan Timur, Sulawesi Utara, Maluku,  dan  Papua  Barat.  Sehingga penelitian dilakukan pada 12 provinsi yang memiliki  nilai  TPT  diatas  nilai  target tersebut,  dengan  tujuan  agar  faktor-faktor pengaruh  TPT  yang  akan  didapatkan  dari hasil penelitian hanya fokus pada provinsi- provinsi yang memiliki TPT tinggi. Faktor- faktor  yang  diduga  berpengaruh  terhadap TPT  di  Indonesia  yang  akan  dijadikan sebagai variabel penelitian dipilih berdasarkan  literatur  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS) serta pendapat dari Todaro dan Smith.
Menurut  BPS  tahun  2014  yang tercantum  dalam  (Astuti,  2017)  terdapat tiga  indikator  penting  untuk  meninjau tingkat pengangguran yaitu indikator sosial kependudukan,  ekonomi,  dan  pendidikan. Hal  tersebut  sesuai  dengan  pendapat Todaro dan Smith yang menyatakan bahwa tingkat  upah di  perkotaan naik  lebih cepat dari rata-rata pendapatan pedesaan, sehingga  hal  tesebut  merangsang  migrasi desa-kota, yang lebih lanjut akan menyebabkan tingkat pengangguran perkotaan  meningkat.  Masuknya  orang  ke daerah perkotaan tidak hanya menimbulkan masalah sosial ekonomi di kota tetapi juga pada akhirnya dapat  menciptakan masalah kekurangan  tenaga  kerja  dan  kurangnya kewirausahaan di daerah pedesaan. Pendapat  Todaro  dan  Smith  tahun  2015 mendukung  pendapat  BPS  bahwa  ada kaitannya  tingkat  pengangguran  dengan indikator sosial kependudukan, dan ekonomi.  Sedangkan  dari  sisi  indikator pendidikan,  banyak  migran  yang  tidak berpendidikan  dan  tidak  terampil  akan menjadi  pengangguran  total  atau  akan mencari  pekerjaan  lepas  dan  paruh  waktu, sedangkan  migran  dengan  modal  dalam bentuk  ijazah  sekolah  menengah  atau universitas, peluangnya jauh lebih baik dan banyak yang akan mendapatkan pekerjaan di  sektor  formal  dengan  relatif  cepat (Todaro dan Smith, 2015).
Oleh  karena  itu,  variabel  yang digunakan dalam penelitian adalah variabel-variabel  yang  dapat  mengukur
ketiga  indikator  tersebut.  Indikator  sosial kependudukan diukur oleh variabel Tingkat Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK)  dan Kepadatan  Penduduk,  indikator  ekonomi diukur oleh variabel Pertumbuhan Ekonomi,  sedangkan  indikator  pendidikan diukur  oleh  variabel  Rata-rata  Lama Sekolah  (RLS)  dan  Angka  Melek  Huruf (AMH).  Enam  variabel  tersebut  kemudian digunakan  sebagai  faktor-faktor  yang diduga  berpengaruh  terhadap  Tingkat Pengangguran Terbuka.
Selain berdasarkan literatur dari BPS serta pendapat dari Todaro dan Smith tahun 2015,  variabel-variabel  tersebut  dipilih berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang telah  menganalisis  faktor-faktor  yang berpengaruh terhadap
Tingkat
Pengangguran  Terbuka  dengan  berbagai metode  dan  unit  observasi  yang  berbeda. Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Tantri dan Ratnasari, 2016) yang memberikan  hasil  bahwa  variabel  Laju Pertumbuhan  Penduduk,  Angka  Melek Huruf  dan  Angka  Partisipasi  Kasar memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka. Selain itu, penelitian yang lain memberikan hasil bahwa Tingkat Pengangguran
Terbuka dipengaruhi oleh variabel Tingkat Partisipasi  Angkatan  Kerja, Dependency Ratio ,  Rata-rata  Lama  Sekolah  dan  Laju Pertumbuhan  Ekonomi  (Kurniawati  dan Budiantara, 2019).

## Definisi Variabel
Definisi variabel berikut menjelaskan pengertian dari pengangguran dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) yang menjadi variabel Y, serta faktor-faktor yang meme-ngaruhi TPT yang menjadi variabel X.
1. Pengangguran dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Menyadur BPS terkait konsep pengangguran  yakni  istilah  untuk  orang yang  tidak  bekerja  sama  sekali,  sedang mencari kerja, bekerja kurang dari dua hari selama  seminggu,  atau  seseorang  yang sedang  berusaha  mendapatkan  pekerjaan.
Berdasarkan
definisi tersebut, pengangguran dapat dibedakan menjadi: a. Pengangguran Terbuka ( Open Unemployment )
Pengangguran  terbuka  adalah  angkatan kerja yang tidak bekerja/tidak mempunyai  pekerjaan  yang  mencakup angkatan  kerja  yang  sedang  mencari pekerjaan,  mempersiapkan  usaha,  tidak mencari  pekerjaan  karena  merasa  tidak mungkin  mendapatkan  pekerjaan  dan yang  punya  pekerjaan  tetapi  belum mulai bekerja
b. Pengangguran Terselubung ( Disguissed
Unemployment ) Pengangguran terselubung adalah
seorang yang bekerja tetapi penghasilan yang diperoleh tidak mencukupi kebutuhan hidupnya.
c. Setengah Menganggur ( Under Employment )
Setengah  mengaggur  adalah  tenaga kerja yang tidak bekerja secara optimal karena  tidak  ada  lapangan  pekerjaan yang  sesuai.  Tenaga  kerja  setengah menganggur  ini  merupakan  pekerja yang  masih  mencari  pekerjaan  (baik waktu  penuh  atau  sambilan),  dan  yang bekerja  kurang  dari  35  jam  selama seminggu, namun masih mau menerima pekerjaan.
Sedangkan  Tingkat  Pengangguran Terbuka  (TPT)  merupakan  indikator  yang digunakan untuk mengukur angka pengang-guran.
TPT
menunjukkan persentase  jumlah  pengangguran  terhadap jumlah angkatan kerja.
2. Faktor-faktor yang Memengaruhi TPT Faktor-faktor yang diduga memengaruhi  TPT  antara  lain:  Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Rata- rata  Lama  Sekolah  (RLS),  Tingkat Pertumbuhan Ekonomi, Kepadatan Penduduk,  dan  Angka  Melek  Huruf (AMH).  Definisi  dari  setiap  variabel tersebut dijelaskan sebagai berikut: a. Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja (TPAK) TPAK  merupakan  perbandingan  antara jumlah  angkatan  kerja  dengan  jumlah
penduduk  usia  kerja  dan  biasanya dinyatakan  dalam  persen.  Angkatan kerja sendiri merupakan penduduk yang memasuki  usia  kerja  baik  yang  sudah bekerja  maupun  yang  belum  bekerja atau sedang mencari pekerjaan. Menurut ketentuan pemerintah Indonesia penduduk  yang  memasuki  usia  kerja adalah  penduduk  yang  berusia  minimal 15  tahun  sampai  65  tahun,  akan  tetapi tidak  semua  penduduk  yang  memasuki usia  kerja  termasuk  dalam  angkatan kerja,  sebab  penduduk  yang  tidak  aktif dalam kegiatan ekonomi tidak termasuk dalam angkatan kerja.
b. Rata-Rata Lama Sekolah (RLS)
Rata-rata lama sekolah (RLS) merupakan jumlah tahun yang digunakan oleh penduduk dalam menjalani Pendidikan formal, RLS dapat digunakan  untuk  mengetahui  kualitas pendidikan  masyarakat  dalam  suatu wilayah,  rumus  RLS  adalah  sebagai berikut:
𝑅𝐿𝑆 = 1 𝑛 𝑥  ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
dengan,
𝑅𝐿𝑆 = Rata-rata lama sekolah
penduduk usia 25 tahun keatas 𝑥 𝑖 = Lama  sekolah  penduduk  ke- i yang berusia 25 tahun
𝑛      = Jumlah  penduduk  usia  25  tahun keatas
c. Tingkat pertumbuhan ekonomi
Tingkat pertumbuhan ekonomi merupakan  proses  perubahan  kondisi perekonomian  suatu  negara  secara berkesinambungan  menuju keadaan yang lebih baik selama periode tertentu. Tingkat  pertumbuhan  ekonomi  erat sekali hubungannya dengan GDP ( Gross Domestic  Product ).  Rumus  tingkat pertumbuhan  ekonomi  adalah  sebagai berikut:
𝑔 = (𝐺𝐷𝑃 𝑠 −   𝐺𝐷𝑃 𝑘 ) 𝐺𝐷𝑃 𝑘 𝑥 100% 1. (2)
dengan, 𝑔
= Tingkat pertumbuhan ekonomi
𝐺𝐷𝑃 𝑠 = GDP riil tahun sekarang 𝐺𝐷𝑃 𝑘 = GDP riil tahun lalu d. Kepadatan penduduk Kepadatan penduduk merupakan
banyaknya penduduk disuatu daerah per satuan  luas.  Kepadatan  penduduk  di suatu  kabupaten/kota  dapat  dihitung dengan rumus:
KP = Jumlah penduduk (jiwa) luas wilayah (km 2 ) 2. (3)
e. Angka Melek Huruf (AMH) Angka melek huruf merupakan indikator penting  untuk  melihat  sejauh  mana penduduk suatu daerah terbuka terhadap pengetahuan dengan proporsi penduduk usia  15  tahun  keatas  yang  mempunyai kemampuan  membaca  dan  menulis huruf  latin  dan  huruf  lainnya,  tanpa harus mengerti apa yang dibaca/ditulisnya  terhadap  penduduk usia  15  tahun  ke  atas.  Rumus  angka melek huruf adalah sebagai berikut:
𝐴𝑀𝐻 15+ 𝑡 = 𝑀𝐻 15+ 𝑡 𝑃 15+ 𝑡 𝑥 100 (4)
dengan,
𝐴𝑀𝐻 15+ 𝑡 =  Jumlah  penduduk  15  tahun keatas yang melek huruf tahun ke- t 𝑀𝐻 15+ 𝑡 =   Penduduk  usia  15  tahun keatas yang mempunyai kemampuan membaca dan menulis pada tahun ke- t
𝑃 15+ 𝑡
=   Jumlah  penduduk  usia  15 tahun ke atas

## Metode Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan adalah regresi panel, karena data penelitian yang  digunakan  adalah  data  panel . Jadi, pada data panel  akan  dideteksi  dan  diukur dampak  yang  secara  sederhana  tidak  bisa dilihat  pada  data cross  section murni  atau time series murni, melainkan harus dilihat secara  panel  yang  merupakan  gabungan dari cross  section dan time  series .  Maka regresi  panel  dianggap  paling  baik  dalam mendeteksi  dan  mengukur  hal  tersebut dibandingkan dengan regresi biasa, karena data  yang  digunakan  dalam  bentuk  data
panel. Hal tersebut sesuai dengan penelitian sebelumnya yang menjelaskan bahwa pada regresi  panel:  (1)  data  yang  digunakan adalah  data  panel;  (2)  data  relatif  lebih banyak, sehingga terhindar dari multikolinearitas  dan  dapat  memperbesar derajat kebebasan; dan (3) memungkinkan estimasi pada masing-masing  karakteristik individu  maupun  waktu  secara  terpisah (Saputri, Ruchjana, dan Hasbullah, 2020).
Jadi, penggabungan pengamatan yang  terpisah  dari  setiap  individu  dalam beberapa periode waktu  akan memberikan informasi  yang  lebih  lengkap,  variatif, memperkecil kolinearitas, serta menghasilkan degree of freedom yang lebih tinggi,  sehingga  hasil  estimasi  akan  lebih efisien. Selain itu, setiap tahunnya terdapat perubahan Tingkat Pengangguran Terbuka pada  setiap  provinsi  di  Indonesia,  hal tersebut mengidentifikasikan bahwa lokasi dan  waktu  berpengaruh  terhadap  Tingkat Pengangguran  Terbuka.  Maka,  metode regresi  panel  adalah  metode  yang  tepat untuk menganalisis Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia.
1. Pengertian Data Panel Data  panel  merupakan  gabungan antara  data cross-section dan  data time series .  Pada  data  panel,  unit cross-section yang sama disurvei pada beberapa periode waktu. Data panel memiliki dimensi ruang dan waktu. Jika masing-masing unit cross- section memiliki  jumlah  pengamatan time series yang sama maka data panel tersebut dinamakan data panel seimbang ( balanced panel  data),  sebaliknya  jika  jumlah pengamatan time  series berbeda  pada masing-masing  unit  maka  disebut  data panel  tidak  seimbang  ( unbalanced panel data)  (Gujarati,  Basic  Econometrics  4th Edition, 2003).
Menurut  (Baltagi,  2005)  model regresi panel secara umum dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝒙 𝑖𝑡 𝜷 + 𝑢 𝑖𝑡 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 ; 𝑡 = 1,2, … , 𝑇 (5)
dengan, 𝑖 menyatakan dimensi c ross-section
𝑡 menyatakan dimensi time series 𝑦 𝑖𝑡 adalah variabel respon pada unit cross- section ke- 𝑖 untuk periode waktu ke- 𝑡 𝛼 adalah intersep model regresi 𝜷 adalah  vektor  berdimensi 𝐾 × 1 dari parameter yang tidak diketahui 𝒙 𝑖𝑡 adalah pengamatan ke 𝑖𝑡 dari 𝐾 variabel prediktor.
𝑢 𝑖𝑡 adalah error regresi  untuk  grup  ke-i, waktu ke-t.
2. Estimasi Model Regresi Panel Dalam  melakukan  estimasi  model regresi  dengan  data  panel  terdapat  tiga pendekatan  yang  sering  digunakan,  yaitu pendekatan  model Common  Effect ,  model Fixed  Effect dan  model Random  Effect (Widarjono,  Ekonometrika  Teori  dan Aplikasi, 2007) yaitu:
a. Model Common Effect
Model common  effect merupakan pendekatan  model  data  panel  yang  paling sederhana  karena  mengestimasi  model regresi  panel  dengan  mengkombinasikan data time  series dan cross  section .  Model ini  mengasumsikan  bahwa  nilai  intersep dan slope masing-masing  variabel  adalah sama  untuk  semua  unit cross-section dan time  series ,  model common  effect dapat dinyatakan  sebagai  berikut  (Widarjono,
2009):
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝒙 𝑖𝑡 𝜷 + 𝑢 𝑖𝑡 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 ; 𝑡 = 1,2, … , 𝑇
b. Model Fixed Effect Model fixed  effect pada  data  panel mengasumsikan  bahwa  koefisien slope masing-masing  variabel  adalah  konstan tetapi  intersep  berbeda-beda  untuk  setiap unit cross-section . Model fixed effect dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝒙 𝑖𝑡 𝜷 + 𝑢 𝑖𝑡 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 ; 𝑡 = 1,2, … , 𝑇 Terdapat  dua  pendekatan  untuk model fixed effect , yaitu model fixed effect within group (WG) dengan mengeliminasi efek unit cross section 𝛼 𝑖 dan model fixed effect least square dummy variable (LSDV)
dengan penggunaan variabel dummy (Gujarati, 2012).
c. Model Random Effect Estimasi  model random  effect ini diasumsikan  bahwa  efek  individu  bersifat random  bagi  seluruh  unit cross  section , intersep 𝛼 𝑖 adalah  variabel  acak  dengan mean 𝛼 0 ,  sehingga  intersep  dapat  ditulis sebagai 𝛼 𝑖 = 𝛼 0 + 𝜀 𝑖 dengan 𝜀 𝑖 merupakan error  random yang  mempunyai mean nol dan varian 𝜎 𝜀 2 . Model random effect dapat dinyatakan  sebagai  berikut  (Gujarati, 2003):
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 0 + 𝒙 𝒊𝒕 𝜷 + 𝑤 𝑖𝑡 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 ; 𝑡 = 1,2, … , 𝑇 Dengan 𝑤 𝑖𝑡 = 𝜀 𝑖 + 𝑢 𝑖𝑡 , 𝜀 𝑖 adalah komponen error  cross-section ,  dan 𝑢 𝑖𝑡 adalah error secara  menyeluruh  yang merupakan  kombinasi time  series dan cross-section . Karena inilah model random effect sering disebut juga Error Components  Model (ECM).  Estimasi model random  effect dilakukan  dengan metode Generelized Least Square (GLS).
3. Pemilihan Model Regresi Panel Untuk  mengetahui  model  regresi panel yang cocok dalam menganalisis perlu dilakukan  uji  spesifikasi  model.  Adapun beberapa pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Uji Chow Uji  Chow  digunakan  untuk  memilih kedua model diantara model common effect dan model fixed effect , dalam pengujian ini dilakukan hipotesis sebagai berikut:
Hipotesis:
H 0 :  𝛼 1 = 𝛼 2 = ⋯ = 𝛼 𝑁 = 𝛼 (Model yang tepat untuk regresi data panel adalah model CEM)
H 1 : sekurang-kurangnya  ada  satu 𝛼 𝑖 ≠ 𝛼 , dengan 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 (Model  yang  tepat untuk  regresi  data  panel  adalah  model FEM)
Statistik  uji  Chow  menggunakan  F- statistik  seperti  berikut  (Greene  W.  H., Econometric Analysis 6th Edition, 2008):
𝐹 = (𝑆𝑆𝐸 𝐶𝐸𝑀 − 𝑆𝑆𝐸 𝐹𝐸𝑀 )/(𝑁 − 1) 𝑆𝑆𝐸 𝐹𝐸𝑀 /(𝑁𝑇 − 𝑁 − 𝑘) (6)

## Keterangan:
𝑆𝑆𝐸 𝐶𝐸𝑀 = Sum  square  error model common effect 𝑆𝑆𝐸 𝐹𝐸𝑀 = Sum square error model fixed effect 𝑁 =   Banyaknya unit cross section 𝑇 =   Banyaknya unit time series 𝑘 = Banyaknya parameter yang diestimasi Dengan  tingkat  signifikansi  sebesar 𝛼 ,  maka  diambil  keputusan  dengan menolak 𝐻 0 jika 𝐹 ≥ 𝐹 (𝑁−1;𝑁𝑇−𝑁−𝑘;𝛼) .
b. Uji Hausman Uji Hausman  digunakan  untuk memilih  model  estimasi  terbaik  antara model fixed  effect dan random  effect. Uji Hausman dilakukan jika dari hasil uji Chow model  yang  sesuai  adalah  model fixed effect ,  hipotesis  yang  digunakan  sebagai berikut (Greene, 2002): Hipotesis: H 0 : 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖𝑡 , 𝜀 𝑖 ) = 0 (Model  yang  tepat untuk  regresi  data  panel  adalah  model random effect ) H 1 : 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖𝑡 , 𝜀 𝑖 ) ≠ 0 (Model  yang  tepat untuk regresi data panel adalah model fixed effect )
Statistik  uji  Hausman  dinyatakan pada  persamaan  berikut  (Greene  W.  H., 2008):
3. 𝑊 = [𝜷 ̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝜷 ̂ 𝑅𝐸𝑀 ]′𝚿 ̂ −1 [𝜷 ̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝜷 ̂ 𝑅𝐸𝑀 ] (7)
Keterangan:
𝚿 = 𝑉𝑎𝑟[𝜷 ̂ 𝑭𝑬𝑴 ] − 𝑉𝑎𝑟[𝜷 ̂ 𝑹𝑬𝑴 ] Dengan  taraf  signifikansi  sebesar 𝛼 , maka  diambil  keputusan  menolak 𝐻 0 jika 𝑊 ≥ 𝜒 (𝑘;𝛼) 2 dengan 𝑘 adalah  banyaknya variabel independen.

## 4. Pengujian Parameter Regresi
Pengujian  parameter  regresi  perlu dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan antara  variabel  independen  dan  variabel dependen.  Pengujian  parameter  regresi dilakukan dalam dua tahap yaitu uji secara bersama-sama  (uji  serentak)  dan  uji individu (uji parsial).
a. Uji serentak Uji serentak digunakan untuk mengetahui  pengaruh  semua  variabel
independen  terhadap  variabel  dependen. Uji  serentak  model  regresi  panel  dengan pendekatan fixed  effect dilakukan  dengan menggunakan hipotesis pengujian serentak sebagai berikut Hipotesis: H 0 :  𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑘 = 0 (Secara
keseluruhan  variabel  independen  tidak berpengaruh signifikan)
H 1 : Paling sedikit ada satu 𝛽 𝑘 ≠ 0 (Minimal terdapat satu variabel bebas yang berpengaruh signifikan)
Statistik Uji:
𝐹 = 𝑀𝑆𝑅 𝑀𝑆𝐸 = 𝑅 2 /(N + K − 1) (1 − R 2 )/(NT − N − K) (8)
Keterangan: MSE = Mean Square Error MSR = Mean Square Regression Dengan  tingkat  signifikansi  sebesar 𝛼 ,  maka  diambil  keputusan  dengan menolak H 0 jika 𝐹 ≥ 𝐹 (𝑁+𝑘−1;𝑁𝑇−𝑁−𝑘;𝛼) b. Uji Parsial
Uji parsial digunakan untuk mengetahui  variabel  independen  yang berpengaruh  signifikan  secara  individu terhadap  variabel  dependen.  Uji  parsial model  regresi  panel  dengan  pendekatan fixed effect dilakukan dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0; 𝑗 = 1,2, … , 𝑘 (Variabel independen tidak signifikan)
𝐻 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 (Variabel  independen signifikan)
Statistik uji dinyatakan pada persamaan berikut:
𝑡 = 𝛽̂ 𝑗 𝑠𝑒(𝛽̂ 𝑗 ) (9)
Dengan  tingkat  signifikansi  sebesar 𝛼 ,  maka  diambil  keputusan  dengan menolak 𝐻 0 jika |𝑡| ≥ 𝑡 (𝑁𝑇−𝑘; 𝛼 2 )

## 5. Pengujian Asumsi Regresi Data Panel
Asumsi-asumsi  yang  harus  dipenuhi dalam regresi data panel antara lain residual berdistribusi  normal,  tidak  ada  korelasi antar  variabel-variabel  bebas  atau  tidak
terjadi multikolinearitas, dan varian residual konstan atau tidak terjadi heteroskedastisitas  dengan  kata  lain  harus homoskedastisitas.
a. Uji Normalitas
Uji  asumsi  normalitas  dilakukan
untuk  melihat  apakah  residual  mengikuti distribusi normal. Dalam menguji normalitas dapat menggunakann uji Jarque-Bera dengan  hipotesis  sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝜀 𝑖 = 0 (Residual berdistribusi normal) 𝐻 1 : 𝜀 𝑖 ≠ 0 (Residual  tidak  berdistribusi normal)
Statistik  uji  Jarque-Bera  adalah sebagai berikut (Widarjono, 2009):
𝐽𝐵 = 𝑁𝑇[ 𝑆 𝑘 2 6 + (𝐾 − 3) 2 24 ] (10)
Dengan 𝑆 𝑘 adalah  skewness  dan 𝐾 adalah kurtosis, dengan tingkat signifikansi sebesar 𝛼 ,  maka  diambil  keputusan menolak 𝐻 0 jika 𝐽𝐵 ≥ 𝜒 (2;𝛼) 2 . b. Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk  melihat  ada  atau  tidaknya  korelasi antar variabel-variabel bebas. Untuk melihat  terjadinya  multikolinearitas  atau tidak  dengan  melihat  nilai  r,  apabila 𝑟 < 0,8 maka  tidak  terdapat  korelasi  antara variabel-variabel bebas dan apabila 𝑟 > 0,8 maka  terdapat  korelasi  antara  variabel- variabel  bebas  (Gujarati,  2006).  Selain  itu untuk mendeteksi adanya multikolinearitas dapat dilakukan dengan menggunakan nilai VIF dengan rumus:
𝑉𝐼𝐹 𝑗 = 1 1 − 𝑅 𝑗 2 ; 𝑗 = 1,2, … , 𝑘 (11)
Dengan 𝑅 𝑗 2 adalah  nilai  koefisien determinasi regresi asuxiliary antara variabel  independen  ke- j dengan  variabel independen sisanya (𝑘 − 1) . Jika nilai VIF >  10,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa terjadi  multiko-linearitas  atau  ada  korelasi antar variabel-variabel bebas.
c. Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  adalah  uji yang  dilakukan  untuk  mengetahui  adanya varian residual yang tidak konstan, asumsi yang
harus dipenuhi adalah
homoskedastisitas, salah satu metode yang dapat digunakan adalah dengan uji Glejser dengan hipotesis sebagai berikut (Gujarati, 2003):
𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0 (Model tidak terdapat heteroskedastisitas)
𝐻 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0 (Model terdapat heteroskedastisitas)
Statistik uji:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽̂ 𝑘 𝑆𝐸 (𝛽̂ 𝑘 ) (12)
Daerah  penolakan:  Tolak 𝐻 0 jika nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 ( 𝛼 2 ;𝑁𝑇−𝐾−1) atau p-value < α (dimana α = 0,05).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di 12 Provinsi Indonesia
Salah  satu  upaya  dalam  memutus rantai  penyebaran  Covid-19,  pemerintah memberlakukan pembatasan mobilitas penduduk,  baik  skala  nasional  maupun regional  yang  secara  tidak  langsung berakibat pada kenaikan Tingkat
Pengangguran  Terbuka  (TPT).  Maka analisis  dan  pembahasan  dilakukan  untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap TPT menggunakan regresi panel, dengan  harapan  agar  dapat  menjadi pertimbangan dalam menentukan kebijakan pengurangan TPT.
Tabel 1. Karakteristik TPT di 12 Provinsi di Indonesia Tahun 2017-2020
Variabel  Provinsi Rata- rata Mini- mum Maksi -mum TPT (𝑌) Aceh 6,42 6,17 6,59 Sumater a Utara 5,87 5,41 6,91 Sumater a Barat 5,83 5,33 6,88 Riau 6,18 5,97 6,32 Kepulau an Riau 7,88 6,91 10,34 DKI Jakarta 7,64 6,22 10,95 Jawa Barat 8,71 7,99 10,46 Banten 9,14 8,11 10,64
Kaliman tan Timur 6,62 6,09 6,91 Sulawesi Utara 6,86 6,01 7,37 Maluku 7,62 6,69 9,29 Papua Barat 6,46 6,24 6,80
TPAK
(𝑋 1 )
Aceh 64,00 63,13 65,10 Sumater a Utara 69,89 68,67 71,82 Sumater a Barat 67,51 66,29 69,01 Riau 64,89 64,00 65,24 Kepulau an Riau 65,54 64,72 66,41 DKI Jakarta 63,63 61,97 64,81 Jawa Barat 63,96 62,92 65,07 Banten 63,70 62,32 64,52 Kaliman tan Timur 65,17 63,75 66,44 Sulawesi Utara 62,82 60,85 63,94 Maluku 63,27 60,18 65,07 Papua Barat 68,15 67,47 69,55
RLS
(𝑋 2 )
Aceh 9,54 9,42 9,71 Sumater a Utara 9,67 9,55 9,83 Sumater a Barat 9,17 9,02 9,34 Riau 9,25 9,06 9,47 Kepulau an Riau 10,09 10,00 10,22 DKI Jakarta 11,08 10,97 11,17 Jawa Barat 8,70 8,46 8,96 Banten 9,02 8,87 9,22 Kaliman tan Timur 9,78 9,62 9,99 Sulawesi Utara 9,57 9,40 9,74 Maluku 9,94 9,74 10,20 Papua Barat 9,83 9,67 10,00 Pertum- buhan Ekonomi (𝑋 3 ) Aceh 3,14 -0,37 4,61 Sumater a Utara 3,61 -1,07 5,22 Sumater a Barat 3,47 -1,60 5,30 Riau 1,68 -1,12 2,84 Kepulau an Riau 1,91 -3,80 4,89
DKI Jakarta 3,97 -2,36 6,20 Jawa Barat 3,40 -2,44 5,64 Banten 3,43 -3,38 5,81 Kaliman tan Timur 1,93 -2,85 4,77 Sulawes i Utara 4,25 -0,99 6,31 Maluku 4,10 -0,92 5,94 Papua Barat 3,04 -0,77 6,24 Kepada- tan Pendudu k (𝑋 4 ) Aceh 91,89 89,54 94,21 Sumater a Utara 198,81 195,42 202,78 Sumater a Barat 129,00 126,66 131,73 Riau 79,21 76,51 81,91 Kepulau an Riau 263,69 253,93 273,38 DKI Jakarta 15869, 99 15663, 24 16072, 05 Jawa Barat 1384,8 6 1357,8 5 1411,5 0 Banten 1325,3 2 1288,2 4 1361,9 6 Kaliman tan Timur 28,93 28,08 29,79 Sulawesi Utara 181,82 177,67 189,28 Maluku 28,41 27,72 29,10 Papua Barat 9,29 9,11 9,54 Angka Melek Huruf (𝑋 5 ) Aceh 99,50 99,40 99,59 Sumater a Utara 99,59 99,44 99,68 Sumater a Barat 99,73 99,65 99,79 Riau 99,91 99,88 99,93 Kepulau an Riau 99,52 99,41 99,61 DKI Jakarta 99,90 99,81 99,95 Jawa Barat 99,78 99,57 99,90 Banten 98,92 98,83 99,11 Kaliman tan Timur 99,72 99,70 99,76 Sulawesi Utara 99,87 99,84 99,92 Maluku 99,47 99,37 99,56 Papua Barat 98,20 97,96 98,47
Berdasarkan Tabel 1 provinsi dengan nilai rata-rata TPT tertinggi adalah Provinsi Banten  yaitu  sebesar  9,14  persen.  Selama periode tahun 2017-2020, TPT tertinggi di Provinsi  Banten  terjadi  pada  tahun  2020 sebesar  10,64  persen  dan  TPT  paling rendah terjadi pada tahun sebelumnya yaitu 2019 dengan TPT 8,11. Hal ini menunjukkan  bahwa  dari  100  orang angkatan  kerja,  terdapat  sekitar  10  orang pengganggur.  Peningkatan  yang  cukup signifikan  ini  sebagai  dampak  adanya pandemi Covid-19. Tak hanya pengangguran, penduduk usia kerja lainnya juga  turut  terdampak  dengan  adanya pandemi Covid-19 di Provinsi Banten yang ditunjukkan  dengan  penurunan  persentase pekerja  formal  selama  setahun  terakhir sebesar 7,04 persen.
Rata-rata  TPAK  tertinggi  terletak pada Provinsi Sumatera Utara yaitu sebesar 69,89 persen dan provinsi dengan nilai rata- rata  TPAK  terendah  adalah  Provinsi Sulawesi  Utara  sebesar  62,82  persen.  Hal ini mengindikasikan  bahwa Provinsi
Sumatera
Utara rata-rata memiliki
penduduk  usia  kerja  yang  aktif  di  pasar kerja  baik  menjadi  penduduk  bekerja maupun sebagai penganggur paling banyak dibandingkan provinsi lainnya.
Tingkat  pencapaian  setiap  penduduk dalam  kegiatan  bersekolah  paling  tinggi ditunjukkan  oleh  Provinsi  DKI  Jakarta yang dapat  dilihat dari nilai  rata-rata lama sekolah  (RLS)  sebesar  11,08  tahun kemudian  selanjutnya  Provinsi  Kepulauan Riau dengan rata-rata sebesar 10,09 tahun.
Rata-rata pertumbuhan ekonomi tertinggi  adalah  Provinsi  Sulawesi  Utara dengan  4,25  persen  sedangkan  rata-rata pertumbuhan  ekonomi  terendah  adalah Provinsi  Riau  sebesar  1,68  persen. Beberapa provinsi di Indonesia mengalami penurunan  pertumbuhan  ekonomi  pada tahun 2020 sejak diberlakukannya pembatasan aktivitas akibat adanya pandemi Covid-19.
Provinsi  DKI  Jakarta  merupakan provinsi  yang  paling  padat  penduduk karena  memiliki  nilai  rata-rata  kepadatan
penduduk sebesar 15869,99 jiwa/km 2 yang artinya  secara  rata-rata  tiap  1  kilometer persegi  wilayah  di  Provinsi  DKI  Jakarta didiami oleh sekitar 15.870 penduduk. Hal ini  sangat  berbeda  jauh  jika  dibandingkan dengan Provinsi Papua Barat yang rata-rata hanya  didiami  sekitar  10  penduduk  tiap  1 kilometer persegi.
Secara keseluruhan seluruh
penduduk usia 15 tahun ke atas di Provinsi Indonesia telah terbuka terhadap pengetahuan  dilihat  dari  nilai  rata-rata AMH yang berada diatas 98 persen. Rata- rata  nilai  AMH  tertinggi  terdapat  pada Provinsi Riau dibandingkan dengan provinsi lainnya yaitu sebesar 99,91 persen yang  artinya  hampir  seluruh  penduduk  di Provinsi  Riau  yang  berumur  15  tahun keatas  dapat  membaca  dan  menulis  huruf latin atau huruf lainnya.

## Model Regresi Data Panel
Pemilihan model untuk mendapatkan model  regresi  panel  yang  sesuai  dapat dilakukan  melalui  Uji  Chow  dan  Uji Hausman.
Berdasarkan  hasil  pengujian  Uji Chow  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2, dapat diketahui bahwa nilai statistik uji F = 8,850  lebih  besar  dari  F (0,05;11,31) =  0,391 dan  nilai P-value lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi  5  persen  sehingga  dapat diputuskan  tolak  H 0 yang  artinya  model yang sesuai untuk regresi data panel adalah Model Fixed  Effect .  Sedangkan  pada  Uji Hausman  dapat  diketahui  bahwa  nilai statistik uji Wald = 16,672 lebih besar dari 𝜒 2 (5;0,05) = 11,071 dan nilai P-value lebih kecil  dari  tingkat  signifikansi  5  persen sehingga  dapat  diputuskan  tolak  H 0 .  Dari hasil pengujian tersebut, dapat disimpulkan bahwa model regresi data panel yang tepat digunakan adalah Model Fixed Effect .
Tabel 2. Hasil Uji Chow dan Uji Hausman
Jenis Pengujian Nilai Statistik Uji P- value Uji Chow F = 8,850 0,000 Uji Hausman 𝜒 2 = 16,672 0,005

## Interpretasi Model Regresi Data Panel
Berdasarkan  hasil  pemilihan  model regresi  data  panel  didapatkan  pendugaan parameter  model  regresi  menggunakan Fixed  Effect  Model ( FEM ),  sehingga diperoleh  model  estimasi  regresi  secara umum  data  TPT  12  Provinsi  di  Indonesia sebagai berikut :
𝑦̂ 𝑖𝑡 = −27,40308 − 0,292934𝑋 1𝑖𝑡 − 2,397466𝑋 2𝑖𝑡 − 0,302845𝑋 3𝑖𝑡 +
0,005196𝑋 4𝑖𝑡 + 0,695282𝑋 5𝑖𝑡 Keterangan: i menyatakan  indeks  provinsi  dan 𝑡 menyatakan indeks waktu ke- 𝑡 Model  tersebut  menjelaskan  bahwa setiap  kenaikan  satu  persen  TPAK  ( 𝑋 1 ) mengakibatkan  penurunan  TPT  sebesar 0,29  persen,  setiap  kenaikan  satu  tahun RLS (𝑋 2 ) mengakibatkan  TPT  menurun sebesar 2,40 persen dan setiap pertumbuhan ekonomi (𝑋 3 ) naik  sebesar  satu  persen mengakibatkan TPT menurun sebesar 0,30 persen dengan asumsi nilai variabel lainnya konstan. Sedangkan untuk setiap kenaikan 1 penduduk per kilometer persegi kepadatan  penduduk (𝑋 4 ) mengakibatkan TPT  meningkat  sebesar  0,005  persen  dan setiap  kenaikan  satu  persen  AMH (𝑋 5 ) mengakibatkan kenaikan TPT sebesar 0,69 persen dengan asumsi nilai variabel lainnya konstan.
Model estimasi regresi secara individu  untuk  12  Provinsi  Indonesia masing-masing  dapat  dituliskan  dalam Tabel 3 sebagai berikut:
Tabel  3.  Model  Estimasi  Regresi  yang Terbentuk  pada  Masing-Masing
Provinsi Provinsi Model Regresi Panel Aceh 𝑦̂ 1𝑡 = 6,746569 − 0,292934𝑋 11𝑡 − 2,397466𝑋 21𝑡 − 0,302845𝑋 31𝑡 + 0,005196𝑋 41𝑡 +
0,695282𝑋 51𝑡 Sumatera Utara 𝑦̂ 2𝑡 = 7,759575𝑋 12𝑡 − 2,397466𝑋 22𝑡 − 0,302845𝑋 32𝑡 +
0,005196𝑋 42𝑡 + 0,695282𝑋 52𝑡 Sumatera Barat 𝑦̂ 3𝑡 = 6,038396𝑋 13𝑡 −
2,397466𝑋 23𝑡 − 0,302845𝑋 33𝑡 + 0,005196𝑋 43𝑡 + 0,695282𝑋 53𝑡 Riau 𝑦̂ 4𝑡 = 5,390204𝑋 14𝑡 − 2,397466𝑋 24𝑡 − 0,302845𝑋 34𝑡 + 0,005196𝑋 44𝑡 + 0,695282𝑋 54𝑡 Kepulauan Riau 𝑦̂ 5𝑡 = 8,688699𝑋 15𝑡 − 2,397466𝑋 25𝑡 − 0,302845𝑋 35𝑡 + 0,005196𝑋 45𝑡 + 0,695282𝑋 55𝑡 DKI Jakarta 𝑦̂ 6𝑡 = −70,47318𝑋 16𝑡 − 2,397466𝑋 26𝑡 − 0,302845𝑋 36𝑡 +
0,005196𝑋 46𝑡 + 0,695282𝑋 56𝑡 Jawa Barat 𝑦̂ 7𝑡 = 0,177565𝑋 17𝑡 − 2,397466𝑋 27𝑡 −
0,302845𝑋 37𝑡 + 0,005196𝑋 47𝑡 + 0,695282𝑋 57𝑡 Banten 𝑦̂ 8𝑡 = 2,208517𝑋 18𝑡 − 2,397466𝑋 28𝑡 − 0,302845𝑋 38𝑡 + 0,005196𝑋 48𝑡 +
0,695282𝑋 58𝑡 Kalimantan Timur 𝑦̂ 9𝑡 = 7,655446𝑋 19𝑡 − 2,397466𝑋 29𝑡 − 0,302845𝑋 39𝑡 + 0,005196𝑋 49𝑡 +
0,695282𝑋 59𝑡 Sulawesi Utara 𝑦̂ 10𝑡 = 6,505719𝑋 110𝑡 − 2,397466𝑋 210𝑡 − 0,302845𝑋 310𝑡 + 0,005196𝑋 410𝑡 + 0,695282𝑋 510𝑡 Maluku 𝑦̂ 11𝑡 = 9,319184𝑋 111𝑡 −
2,397466𝑋 211𝑡 − 0,302845𝑋 311𝑡 + 0,005196𝑋 411𝑡 + 0,695282𝑋 511𝑡 Papua Barat
𝑦̂ 12𝑡 = 9,983311𝑋 112𝑡 − 2,397466𝑋 212𝑡 −
0,302845𝑋 312𝑡 + 0,005196𝑋 412𝑡 +
0,695282𝑋 512𝑡

## Pengujian Asumsi Regresi Data Panel
Setelah  model  regresi  data  panel FEM terbentuk,  selanjutnya  dilakukan pengujian  asumsi  regresi  data  panel  yang terdiri  dari  asumsi  non-multikolinieritas, asumsi normalitas dan asumsi homokedastisitas. Asumsi non- multikolinieritas  dapat  diketahui  dari  nilai korelasi  antar  variabel  prediktor  yang ditunjukkan  oleh  matriks  Tabel  4  sebagai berikut:
Berdasarkan matriks korelasi tersebut dapat diketahui bahwa antar variabel tidak memiliki hubungan yang kuat karena nilai correlation  pearson antar  variabel  cukup kecil  dan  tidak  lebih  dari  0,6.  Sehingga asumsi non-multikolineritas terpenuhi.
Pengujian asumsi
normalitas menggunakan  Uji Jarque-Bera diketahui memiliki keputusan tolak H 0 karena nilai P- value  = 0,17  lebih  besar  dari  taraf signifikansi
0,05 sehingga dapat
disimpulkan  residual  dari  model  regresi data panel yang terbentuk telah berdistribusi normal.
Sedangkan untuk mendeteksi asumsi homokedastisitas menggunakan Uji Glejser yang  hasilnya  ditampilkan  pada  Tabel  5 sebagai berikut:
Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh nilai  statistik  uji  |t hitung |  untuk  masing- masing  variabel  lebih  kecil  dari  t tabel = 2,018  dan P-value lebih  besar  dari  nilai tingkat  signifikansi  5  persen  sehingga diputuskan  terima  H 0 yang  artinya  tidak terdapat  heteroskedastisitas  pada  residual dari model regresi yang terbentuk.
Pengujian Signifikansi Model

## Regresi Data Panel
Pengujian  signifikansi  parameter model  regresi  data  panel  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh  variabel  independen terhadap variabel dependen. Secara simultan,  model  regresi  data  panel FEM yang terbentuk diputuskan tolak H 0 karena nilai statistik uji F = 18,672 lebih besar dari F tabel =  0,457  dan  nilai P-value lebih  kecil dari  taraf  signifikan  5  persen  sehingga memiliki  kesimpulan  bahwa  minimal  ada satu variabel independen yang berpengaruh signifikan pada variabel dependen.
Uji Parsial digunakan untuk mengetahui  variabel  independen  mana yang  berpengaruh  secara  signifikan  pada variabel dependen. Hasil pengujian ditunjukkan oleh Tabel 6 sebagai berikut:
Nilai  statistik  uji  |  t hitung |  untuk variabel TPAK ( 𝑋 1 ), RLS ( 𝑋 2 ), Pertumbuhan Ekonomi ( 𝑋 3 ) dan Kepadatan Penduduk ( 𝑋 4 ) lebih besar dari t tabel = 2,018 dan  nilai P-value pada  keempat  variabel tersebut lebih kecil dari tingkat signifikansi 5  persen  sehingga  diperoleh  keputusan tolak  H 0 .  Sedangkan  pada  variabel  AMH ( 𝑋 5 ) menunjukkan bahwa |t hitung | lebih kecil dari  t tabel =  2,018  dan  nilai P-value lebih besar  dari  tingkat  signifikansi  5  persen sehingga  diperoleh  keputusan  terima  H 0 . Berdasarkan hasil tersebut maka diperoleh kesimpulan  bahwa  variabel  TPAK  ( 𝑋 1 ),
Tabel 4. Matriks Korelasi
Variabel 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 1 1,00 - 0,20 0,03 - 0,23 - 0,26 𝑋 2 - 0,20 1,00 - 0,13 0,08 - 0,07 𝑋 3 0,03 - 0,13 1,00  0,67  0,08 𝑋 4 - 0,23 0,08  0,67  1,00  0,24 𝑋 5 - 0,26 - 0,07 0,08  0,23  1,00
Tabel 5. Matriks Korelasi
Koefisien t hitung P-value 𝑋 1 -0,032 0,975 𝑋 2 -0,191 0,850 𝑋 3 -1,004 0,323 𝑋 4 -0,004 0,997 𝑋 5 0,054 0,958
Tabel 6. Hasil Uji Parsial Variabel t hitung P-value 𝑋 1 -3,061 0,004 𝑋 2 -2,017 0,052 𝑋 3 -7,540 0,000 𝑋 4 2,784 0,009 𝑋 5 0,592 0,558
RLS  ( 𝑋 2 ),  Pertumbuhan  Ekonomi  ( 𝑋 3 ) serta
Kepadatan Penduduk ( 𝑋 4 ) berpengaruh  signifikan  terhadap  TPT, sedangkan  variabel  Angka  Melek  Huruf ( 𝑋 5 )  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan secara parsial terhadap TPT.
Koefisien  determinasi  (R 2 )  dari model FEM diketahui  0,9059  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  sebesar  90,59 persen  TPT  dapat  dijelaskan  oleh  variabel TPAK,  RLS,  pertumbuhan  ekonomi, kepadatan  penduduk,  dan  Angka  Melek Huruf, sedangkan sisanya yaitu 9,41 persen dijelaskan  oleh  variabel  lain  diluar  model. Nilai koefisien determinasi ini cukup tinggi yang memiliki arti bahwa regresi data panel telah  cukup  baik  untuk  memodelkan  data TPT  12  Provinsi  di  Indonesia  tahun  2017 hingga 2020.
Sehingga
dalam upaya menanggulangi  jumlah  TPT  di  Indonesia yang  meningkat  sebagai  dampak  pandemi Covid-19,  Pemerintah  sebaiknya  dapat lebih fokus menerapkan kebijakan terhadap faktor-faktor  yang  berpengaruh  signifikan sesuai hasil model regresi data panel yang terbentuk yaitu TPAK, RLS, Pertumbuhan Ekonomi serta Kepadatan Penduduk.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan  dengan  menggunakan  model regresi  data  panel Fixed  Effect  Model (FEM), faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap  TPT  adalah  Tingkat  Partisipasi Angkatan  Kerja  (TPAK),  Rata-rata  Lama Sekolah  (RLS),  Pertumbuhan  Ekonomi serta  Kepadatan  Penduduk.  Model  regresi panel  pada  data  TPT  12  Provinsi  di Indonesia  tahun  2017  hingga  2020  sudah baik  yang  ditunjukkan  dengan  nilai koefisien  determinasi  cukup  tinggi  yaitu sebesar 90,59 persen.

## Saran
Saran yang dapat diajukan berdasarkan  hasil  analisis  yaitu  dalam menurunkan  angka  TPT  di  Indonesia
terutama  pada  masa  pandemi  Covid-19, sebaiknya  lebih  memperhatikan  faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap  naik- turunnya TPT yaitu dengan mengupayakan peningkatan  TPAK,  pertambahan  RLS, peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  serta penurunan kepadatan penduduk.

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti,  W.  I.  (2017).  Faktor–Faktor  yang Berpengaruh terhadap Tingkat
Pengangguran  Terbuka  di  Jawa Timur  dengan  Pendekatan  Regresi Data Panel. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Baltagi,  B.  H.  (2005). Econometric Analysis  of  Panel  Data (3rd  ed.).
New Delhi: TechBooks.
BPS.  (2021). Keadaan  Ketenagakerjaan Indonesia  Agustus  2020. Jakarta: Berita Resmi Statistik BPS. Greene,  W.  H.  (2002). Econometrics Analysis  4th  Edition. New  Jersey:
Prentice Hall.
Greene,  W.  H.  (2008). Econometric Analysis  6th  Edition. New  Jersey: Prentice Hall.
Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics 4th  Edition. New  York:  McGraw- Hill.
Gujarati,  D.  N.  (2006). Dasar-Dasar Ekonometrika  Edisi  Tiga. (J.  A. Mulyadi, Trans.) Jakarta: Erlangga.
Gujarati,  D.  N.  (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika  Edisi  Lima. (R.  C.
Mangunsong, Trans.) Jakarta:
Salemba Empat. Kurniawati,  N.  A.,  &  Budiantara,  I.  N. (2019). Pemodelan Tingkat
Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi Jawa  Barat  Menggunakan  Regresi Nonparametrik  Spline  Truncated. Jurnal Sains dan Seni  ITS, 8 , D334- D340. doi:10.12962/j23373520.v8i2.48239 Saputri, N., Ruchjana, B. N., & Hasbullah, E.  S.  (2020).  Penerapan  Model Regresi  Data  Panel  pada  Faktor Fundamental  dan  Teknikal  Harga Saham  Sektor  Industri  Real  Estate.
KUBIK:  Jurnal  Publikasi  Ilmiah Matematika, 5 , 10-19. doi:10.15575/kubik.v5i1.7939
Sukirno,  S.  (1994). Pengantar  Teori Ekonomi Macro. Jakarta: Raja
Grafindo.
Tantri,  E.,  &  Ratnasari,  V.  (2016).
Pengaruh  Indikator  Kependudukan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia dengan
Pendekatan  Regresi  Panel. Jurnal
Sains  dan  Seni  ITS,  5 ,  D223-D228. doi:10.12962/j23373520.v5i2.16557
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2011).
Economic Development 11th Edition. Boston: Addison-Wesley. Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2015). Economic Development 12th Edition. New Jersey: Pearson Education. Widarjono, A. (2007). Ekonometrika Teori dan  Aplikasi. Yogyakarta:  Ekonisia FE UII. Widarjono,  A.  (2009). Ekonometrika
Pengantar dan
Aplikasinya. Yogyakarta: Ekonisia FE UII.