How to cite: Muhammad  Iqbal  Annafi  &  Maulidyah  Indira  Hasmarini  (2022)  Pengaruh  PDRB,  Pendidikan  dan Kemiskinan  Terhadap    Pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2018-2021, Syntax  Literate  :  Jurnal
Ilmiah Indonesia (7)12, http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v7i12.10516
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849  e- ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 12, Desember 2022
PENGARUH PDRB,

## PENDIDIKAN DAN KEMISKINAN TERHADAP PENGANGGURAN DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2018-2021

## Muhammad Iqbal Annafi, Maulidyah Indira Hasmarini
Universitas Muhammadiyah Surakata, Indonesia Email: aanafiiqbal@gmail.com, mmaulidyah@ums.ac.id

## Abstrak
Pembangunan  ekonomi  suatu  wilayah  merupakan  rangkaian  kegiatan  yang berkelanjutan  untuk  menciptakan  kondisi  bagi  pembangunan  berkelanjutan.  Indikator keberhasilan suatu daerah adalah pertumbuhan ekonomi yang dapat dilihat dari tingkat pengangguran.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengethaui  pengaruh  PDRB, Kemiskinan dan Pendidikan Terhadap Tingkat Pengangguran di {rovinsi Jawa Timut. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi dengan data panel. Tahap estimasi analisis  regresi  data  panel  akan  meliputi:  estimasi  parameter    model  ekonometrik dengan  pendekatan  Pooled  Least  Square  (PLS),  Fixed  Effect  Model  (FEM),  dan Random  Effect  Model  (REM);  pemilihan  model  terestimasi  terbaik  dengan  uji  Chow dan uji Hausman, dan uji Lagrange Multiplier jika diperlukan; uji kebaikan model pada model terestimasi terpilih; dan uji validitas pengaruh variabel independen pada model terestimasi  terpilih.  Hasil  Penelitian  ini  adalah  variable  PDRB  berpenaruh  Negatif terhadap  Tingkat  Pengangguran  sedangkan  Variabel  kemiskinan  dan  Pendidikan Berpengaruh Positi terhadap Tingkat Pengangguran.
Kata Kunci : Tingkat Pengangguran, PDRB, Kemiskinan, Pendidikan.

## Abstract
Pembangunan  ekonomi  suatu  wilayah  merupakan  rangkaian  kegiatan  yang berkelanjutan untuk menciptakan kondisi bagi  pembangunan berkelanjutan. Indikator keberhasilan  suatu  daerah  adalah  pertumbuhan  ekonomi  yang  dapat  dilihat  dari tingkat  aksi.  The  purpose  of  this  research  is  to  find  out  the  effect  of  GRDP,  Poverty and  Education  on  Unemployment  Rates  in  East  Java  Province.  This  study  uses  the method  of  regression  analysis  with  panel  data.  The  estimation  stage  of  panel  data regression  analysis  will  include:  parameter  estimation  of  econometric  models  using the  Pooled  Least  Square  (PLS)  approach,  Fixed  Effect  Model  (FEM),  and  Random Effect Model (REM); selection of the best estimated model by Chow test and Hausman test,  and  Lagrange  Multiplier  test  if  necessary;  model  goodness-of-fit  test  on  the selected estimated model; and test the validity of the effect of independent variables on the selected estimated model. The results of this study are that the GRDP variable has
a negative effect on the unemployment rate, while the poverty and education variables have a positive effect on the unemployment rate.
Keywords : Unemployment Rate, GRDP, Poverty, Education.

## Pendahuluan
Pembangunan  Ekonomi  di  Suatu  daerah  merupakan  rangkaian  kegiatan  yang dilakukan  secara  terus  menerus  untuk  mewujudkan  keadaan  yang  berkesinambungan. Indikator yang digunakan untuk melihat suatu keberhasilan suatu daerah yaitu pertumbuhan ekonomi,  Pertumbuhan  ekonomi  dapat  dilihat  dari  tingkat  pengangguran (Deffri  et  al., 2022) . Oleh sebab itu pemerintah juga akan terus melakukan pembangunan di suatu daerah untuk  memberikan  kesejahteraan  bagi  masyarakat  setempat.  Pembangunan  Ekonomi sebuah  proses  multifungsional  yang  melibatkan  perubahan  –  perubahan  yang  besar  dalam struktur social demi memberantas kemiskinan (Banjarnahor et al., 2021) .  Berdasarkan UU No  25  Tahun  2004  tentang  sistem  perencanaan  pembangunan  nasional,  dijelaskan mengenai  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional  (RPJM  Nasional).  Dalam pelaksanaan  RPJM  Nasional,  dikenal  adanya  strategi  pokok  pembangunan  yang  salah satunya mengenai strategi pembangunan Indonesia.
Pembangunan  Juga  merupakan  proses  menuju  kea  rah  yang  lebih  baik  untuk mencapai  tujuan  yaitu  Indonesia  Makmur  dan  maju.  Selain  Pembangunan  kesejahteraan ekonomi  menjadi  salah  satu  indicator  yang  suatu  daerah  dapat  dinilai  maju  atau  tidak. Produktifitas  yang  rendah  menjadi  pengaruh  upah  tenaga  kerja  yang  diterima,  tingkat Sumber Daya Manusia juga menjadi pengaruh tingkat upah yang dierima oleh masyarakat (Widyasworo,  2014) .  SDM  juga  menjadi  salah  satu  indicator  seseorang  memiliki kesempatan  kerja,  Adapun  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  peluang  kesempatan  kerja yaitu  :  1.  Perkembangan  jumlah  penduduk  dan  angkatan  kerja.  2.  Pertumbuhan  ekonomi dan kebijaksanaan mengenai perluasan kesempatan kerja. 3. Modal dan teknologi . tenaga kerja  merupakan  salah  satu  faktor  produksi  yang  sangat  penting (Setiawan  et  al.,  2014) ; (Ishak, 2018) .
Menurut (Sukirno,  2011 )  mengatakan  bahwa  pengangguran  adalah  seseorang  yang sudah digolongkan dalam angkatan kerja, yang secara aktif sedang mencari pekerjaan pada suatu  tingkat  upah  tertentu,  tetapi  tidak  dapat  memperoleh  pekerjaan  yang  diinginkan. Tingkat  pengangguran  menunjukkan  persentase  dari  individu-individu  yang  ingin  bekerja namun  tidak  memiliki  perkerjaan.  Seseorang  dianggap  menjadi  penganggur  jika  tidak bekerja  namun  masih  menunggu  untuk  mendapatkan  pekerjaan.  Pengangguran  Juga  dapat dilihat dari SDM yang dimiliki suatu daerah.
Menurut (Salsabila,  2018) ,  bentuk-bentuk  pengangguran  adalah:  1.  Pengangguran terbuka  (open  unemployment),  adalah  mereka  yang  mampu  dan  seringkali  sangat  ingin bekerja tetapi tidak tersedia pekerjaan yang cocok untuk mereka. 2. Setengah pengangguran
(under  unemployment),  adalah  mereka  yang  secara  nominal  bekerja  penuh  namun produktivitasnya  rendah  sehingga  pengurangan  dalam  jam  kerjanya  tidak  mempunyai  arti atas  produksi  secara  keseluruhan.  3.  Tenaga  kerja  yang  lemah  (impaired),  adalah  mereka yang mungkin bekerja penuh tetapi intensitasnya lemah karena kurang gizi atau penyakitan. 4. Tenaga kerja yang tidak produktif, adalah mereka yang mampu bekerja secara produktif tetapi tidak bisa menghasilkan sesuatu yang baik.
Pendapatan adalah hasil akhir yang didapatkan dalam suatu proses ekonomi. PDRB dapat  menggambarkan  tingkat  kemampuan  daerah  dalam  mengelola  sumber  daya  yang dimiliki (Laksamana,  2016) .  Menurut  BPS  PDRB  adalah  perhitungan  dari  harga  pasar dikurangi  penyusutan.  Produk  Domestik  adalah  Semua  barang  dan  jasa  sebagai  hasil  dari kegiatan-kegiatan  ekonomi  yang  beroperasi  di  wilayah  domestik,  tanpa  memperhatikan apakah  faktor  produksinya  berasal  dari  atau  dimiliki  oleh  penduduk  dareha  tersebut, merupakan  produk  domestik  daerah  yang  bersangkutan.  Pendapatan  yang  timbul  oleh karena  adanya  kegiatan  produksi  tersebut  merupakan  pendapatan  domestik.  Produk regional  merupakan  produk  domestik  ditambah  dengan  pendapatan  dari  faktor  produksi yang  diterima  dari  luar  daerah/negeri  dikurangi  dengan  pendapatan  dari  faktor  produksi yang  dibayarkan  ke  luar  daerah/negeri.  Jadi  produk  regional  merupakan  produk  yang ditimbulkan oleh faktor produksi yang dimiliki oleh residen.
Menurut (Sukirno,  2011) ,  PDRB  adalah  jumlah  nilai  tambah  bruto  (gross  value added)  yang  timbul  dari  seluruh  sektor  perekonomian  di  suatu  wilayah  atau  propinsi. Pengertian nilai tambah bruto adalah nilai produksi (output) dikurangi dengan biaya antara (intermediate  cost).  Komponen-komponen  nilai  tambah  bruto  mencakup  komponen- komponen  faktor  pendapatan  (upah  dan  gaji,  bunga,  sewa  tanah  dan  keuntungan), penyusutan dan pajak tidak langsung neto. Jadi dengan menghitung nilai tambah bruto dari dari  masing-masing  sektor  dan  kemudian  menjumlahkannya  akan  menghasilkan  produk domestik regional bruto (PDRB).
Secara  Nasional  wajib  belajar  di  indonesia  adalah  9  tahun,  pada  setiap  daerah tergantung kesiapan dan kemampuan daerah  yang dapat diatur pada perda masing-masing daerah.  Namun  secara  Nasional  agar  terlaksananya  Program  Pemerintah  yakni  Program Indonesia  Pintar  (PIP)  melalui  penerbitan  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  dengan  Permen Dikbud No 19 tahun 2016 Pasal 2 huruf a usia wajib belajar adalah 6 (enam) tahun sampai dengan 21 (duapuluh satu) tahun atau tamat satuan pendidikan menengah sebagai rintisan wajib  belajar  12  tahun.  Universalitas  pendidikan  dapat  dilihat  dari  proses  hiruk  pikuk pendidik-an  yang  telah  dilakukan  umat  manusia  dalam  dimensi  waktu  maupun  tempat. Pada  waktu  kapanpun  dan  di  manapun  pendidikan  selalu  saja  diselenggarakan.  Undang- undang  Republik  Indonesia  Nomor  20  Tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional  juga  telah menyebutkan  bahwa  pendidikan  diarahkan  untuk  mengembangkan  segenap  potensi  yang ada pada diri peserta didik untuk memiliki kekuatan spiritual keagamaan, pengendalian diri,
kepribadian,  kecerdasan,  akhlak  mula,  serta  ketrampilan  yang  diperlukan  bagi  dirinya, masyarakat, bangsa dan Negara (Suripto & Subayil, 2020) .
Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  20  Tahun  2003  tentang  Sistem Pendidikan, pendidikan didefiniskan sebagai usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana  belajar  dan  proses  pembelajaran  agar  peserta  didik  secara  aktif  mengembangkan potensi  dirinya  untuk  memiliki  kekuatan  sepiritual  keagamaan,  pengendalian  diri, kepribadian,  kecerdasan,  akhlak  mulia,  serta  ketrampilan  yang  diperlukan  dirinya, masyarakat, bangsa, dan negara.
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  masalah  yang  dihadapi  setiap  negara,  masih banyak  negara  negara  maju  yang  memiliki  tingkat  kemiskinan  di  daerah  tertentu di  suatu negara  tersebut.  Kemiskinan  merupakan  kondisi  dimana  seseorang  tidak  dapat  menikmati segala macam pilihan dan kesempatan dalam pemenuhan kebutuhan dasarnya, seperti tidak dapat memenuhi kesehatan, standar hidup layak, kebebasan, harga diri, dan rasa dihormati seperti orang lain, serta suramnya masa depan bangsa dan negara (Retnowati et al., 2015) . Pengaruh  Pengangguran  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Menurut (Sukirno,  2013) ,  efek buruk  dari  pengangguran  adalah  mengurangi  pendapatan  masyarakat  yang  pada  akhirnya mengurangi  tingkatkemakmuran  yang  telah  dicapai  seseorang.  Semakin  turunnya kesejahteraan masyarakat karena menganggur tentunya akan meningkatkan peluang mereka terjebak  dalam  kemiskinan  karena  tidak  memiliki  pendapatan.  Apabila  pengangguran  di suatu  negara  sangat  buruk,  kekacauan  politik  dan  sosial  selalu  berlaku  dan  menimbulkan efek yang buruk bagi kesejahteraan masyarakat dan prospek pembangunan ekonomi dalam jangka panjang.
Di  Indonesia,  pengukuran  kemiskinan  menggunakan  pendekatan  kebutuhan  dasar (basic  needs).  Berdasarkan  pendekatan  kebutuhan  dasar,  ada  tiga  indikator  kemiskinan yang digunakan, yaitu indeks per kepala (head count index), indeks kedalaman kemiskinan (poverty  gap  index),  dan  indeks  keparahan  kemiskinan  (poverty  severity  index) (Syaparuddin, 2014) . Headcount index digunakan untuk mengukur kebutuhan absolut yang terdiri  dari  dua  komponen,  yaitu  garis  kemiskinan  makanan  dan  garis  kemiskinan  non makanan (Parameswari  Widarukmi  &  Daryono  Soebagiyo,  2015) .  Garis  kemiskinan sebagai dasar untuk perhitungan head count indexditentukan berdasarkanbatas pengeluaran minimum  untuk  konsumsi  makanan  setara  dengan  2100  kkal  per  hari  dan  konsumsi  non makanan (Ramdhan  et  al.,  2017) ; (Yacoub,  2013) .  Berdasarkan  latar  belakang  tersebut penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul Pengaruh PDRB, Kemiskina, dan Pendidikan terhadap tingkat Pengangguran.

## Metode Penelitian
Analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  dengan  data  panel  dan  persamaan sebagai berikut:
di mana: UNEMP : Pengangguran (%) PDRB : Produk Domestik Regional Bruto (%) POVERTY : Kemiskinan (%) EDUC : Pendidikan (%) : Konstanta : Koefiesien Regresi Log : Operasi Logaritma µ : Variabel Pengganggu i : Observasi (Negara) t : Banyaknya waktu
Tahap estimasi  analisis regresi data panel akan meliputi: estimasi parameter  model ekonometrik  dengan  pendekatan Pooled  Least  Square (PLS), Fixed  Effect  Model (FEM), dan Random  Effect  Model (REM);  pemilihan  model  terestimasi  terbaik  dengan  uji  Chow dan  uji  Hausman,  dan  uji  Lagrange  Multiplier  jika  diperlukan;  uji  kebaikan  model  pada model  terestimasi  terpilih;  dan  uji  validitas  pengaruh  variabel  independen  pada  model terestimasi  terpilih.  Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  panel,  yaitu kombinasi antara data time series dan data cross section .

## Hasil dan Pembahasan
A. Hasil
Hasil  estimasi  model  ekonometrik  di  muka  dengan  pendekatan Pooled  Least Square ( PLS )/  CEM, Fixed  Effect  Model ( FEM )  dan Random  Effect  Model ( REM ) beserta hasil uji pemilihan modelnya terangkum pada Tabel 1.

## Tabel 1
Hasil Estimasi Model Ekonometrik Regresi Data Panel - Cross section Variabel Koefisien Regresi CEM FEM REM C 0.280608 -20.96445 -0.404159 logIKIP 0.124568 -0.044153 0.111393 logLTKP -0.162223 0.373545 0.052895 logPDBP 0.518659 3.248729 0.600305 R 2 0.345585 0.709082 0.218898 Adjusted. R 2 0.332319 0.604246 0.203065 Statistik F 26.05201 6.763765 13.82529 Prob. Statistik F 0.000000 0.000000 0.000000
Uji Pemilihan Model
1) Chow
Cross- Section F (37,111)= 3.748448; Prob. F (37,111) = 0,0000
2) Hausman
Cross-Section random χ 2 (3) = 25.932921; Prob. χ 2 = 0,0000
Uji Chow dan uji Hausman memperlihatkan bahwa ( FEM ) terpilih sebagai model terestimasi  terbaik,  terlihat  dari  probabilitas  atau  signifikansi  pada  uji  chow  memiliki nilai  prob  sebesar  0.0000  <  0,01  dan  uji  hausman  memilki  nilai  prob  sebesar  0.0000 <0,01.  Hasil  estimasi  lengkap  dari  model  terestimasi FEM ,  terlihat  pada  Tabel  2  dan Tabel 3.

## Tabel 2.
Model Estimasi Fixed Effect Model (FEM) = -20.96445
(0,9248)                  (0,3404)                          (0,0000)* R 2 = 0,709082; DW = 1.953081; F. = 6.763765; Prob. F = 0,00000 Sumber : BPS, diolah. Keterangan: * Signifikan pada α = 0,01; ** Signifikan pada α = 0,05; ***Signifikan pada α = 0,10; Angka di dalam kurung adalah probabilitas nilai statistik t.
Dari  Tabel  3  terlihat  model  terestimasi FEM eksis  dengan  probabilitas  atau signifikansi  empirik  statistik F bernilai  0,0000  (<  0,01),  dengan  nilai  koefisien determinasi ( R 2 ) sebesar 70,90%; yang artinya  variabel pengangguran dipengaruhi oleh variabel PDRB, kemiskinan, dan pendidikan sisanya 29,09% dipengaruhi oleh variabel lain  yang  tidak  dimasukan  ke  dalam  model  ekonometrika.  Hasil  inilah  yang menunjukkan  bahwa  model  terestimasi FEM memiliki  daya  ramal  yang  sangat  tinggi. Namun  demikian,  daya  ramal  ini  harus  dimaknai  secara  kritis,  karena  secara  terpisah dari variabel lainnya dalam model ekonometrik, ternyata hanya satu variabel  saja, yakni variabel  pendidikan  yang  memilki  pengaruh  signifikan,  dengan  probabilitas  atau signifikansi empirik statistik t sebesar 0,0000 (< 0,01).
Variabel  pendidikan  memiliki  nilai  koefisien  regresi  sebesar  3,248729  dengan pola hubungan linier-linier. Artinya, apabila pendidikan mengalami kenaikan sebesar 1 persen,  maka  pengangguran  akan  mengalami  penurunan  sebesar  3,248729    persen. Sebaiknya, jika pendidikan mengalami penurunan sebesar 1 persen, maka pengangguran akan mengalami kenaikan sebesar 3,248729 persen.
B. Pembahasan
1. Pengaruh Variabel PDRB terhadap Pengangguran
Pada  model  estimasi  terpilih  menjelaskan  bahwa  varibel  PDRB  memiliki pengaruh  yang negative artinya ketika PDRB naik maka tingkat pengangguran akan menurun.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  teori  yang  menyatakan  jika  suatu pertumbuhan  ekonomi  meningkat,  maka  diharapkan  dapat  menyerap  tenaga  kerja
sehingga  dapat  merendahkan  tingkat  pengangguran  dalam  artian  pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat  pengangguran.  Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Ali  Tutupoho  (2019)  yang menyatakan  bahwa  pengaruh  adanya  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  pengangguran memilki pengaruh yang negatif di Kabupaten/Kota Provinsi Maluku. Diharapkan dari hasil  penelitiannya  ini  dengan  adanya  penambahan  PDRB  di  setiap  wilayah  mampu menyerap tenaga kerja sehingga pengangguran semakin berkurang.

## 2. Pengaruh Variabel Kemiskinan terhadap Pengangguran
Pada model estimasi terpilih menjelaskan bahwa varibel kemiskinan memiliki pengaruh  yang positif artinya ketika kemiskinan naik maka pengangguran juga akan naik.  hal  ini  dapat  terjadi  karena  menurut  data  BPS  Provinsi  Jawa  Timur  selama kurun waktu dua tahun terkahir yakni tahun 2020-2021 tingkat penduduk kemiskinan disetiap  Kabupaten/Kota  selalu  mengalami  kenaikan  hal  inilah  yang  menyebabkan pengangguran  juga  ikut  meningkat  karena  banyaknya  orang  yang  tidak  memilki pekerjaan atau kurangnya pendapatan yang diperoleh masyarakat.  Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh  Dahma Rama Ramadhan, Djoko Setyadi,  dan  Adi  Wijaya  (2017)  yang  menyatakan  bahwa  pengaruh  kemiskinan terhadap pengangguran adalah positif yang dimana setiap kenaikan kemiskinan akan menyebabkan  pengangguran  meningkat.  Hasil  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dian  Oktaviani  (2001).  Dian  oktaviani  menyatakan bahwa  jumlah  pengangguran  erat  kaitanya  dengan  kemiskinan  yang  penduduknya memilki  ketergantungan  yang  sangat  besar  terhadap  pendapatan  atau  upah  yang diperoleh  pada  saat  itu,  hilangnya  pekerjaan    menyebabkan  sebagian  besar pendapatan  untuk  membeli  kebutuhan  sehari-hari,  artinya    semakin  tinggi pengangguran kemiskinan juga akan meningkat.
3. Pengaruh Variabel Pendidikan terhadap Pengangguran
Pada model estimasi terpilih menjelaskan bahwa varibel pendidikan memiliki pengaruh  yang  positif  artinya  ketika  pendidikan  naik  maka  pengangguran  juga  akan naik. Penelitian ini sejalan dengan teori dan penelitian terdahulu menurut Edy (2009) menyatakan bahwa tingkat pendidikan yang tinggi akan mencari pekerjaan di daerah yang memilki leading sector usaha sesuai dengan pendidikannya, karena hal ini akan lebih  leluasa  bersaing  di  daerah  atau  Provinsi  lain  yang  leading  sector  usaha  sesuai pendidikan  yang  dimilki  orang  tersebut.    Hal  ini  bertentangan  dengan  teori  Human Capital  yang  berpendapat  bahwa  dimana  sesorang  dapat  meningkatkan penghasilannya  melalui  peningkatan  pendidikan.  Hasil  penelitian  yang  sama  juga dilakukan  oleh  Imarotus  Suaidah  dan  Hendry  Cahyono  yang  menyatakan  bahwa pengaruh dari adanya tingkat pendidikan  di Kabupaten Jombang memilki pengaruh
yang  positif  artinya  setiap  kenaikan  pendidikan  menyebabkan  pengangguran meningkat.
Tabel 3. Efek dan Konstanta Wilayah No Kabupaten/Kota Effect Konstanta Baru 1 Pacitan -1.5804 -22.544847 2 Ponorogo 0.983024 -19.981426 3 Trenggalek 0.564638 -20.399812 4 Tulungagung -2.37597 -23.340424 5 Blitar 0.456855 -20.507595 6 Kediri -0.34307 -21.307521 7 Malang 1.678359 -19.286091 8 Lumajang 3.238213 -17.726237 9 Jember 5.090257 -15.874193 10 Banyuwangi 2.176915 -18.787535 11 Bondowoso 5.87407 -15.09038 12 Situbondo 3.378927 -17.585523 13 Probolinggo 5.980942 -14.983508 14 Pasuruan 3.666713 -17.297737 15 Sidoarjo -4.86118 -25.825628 16 Mojokerto -1.66767 -22.632119 17 Jombang -0.68685 -21.651296 18 Nganjuk -0.12074 -21.085186 19 Madiun -0.02662 -20.991069 20 Magetan -2.2349 -23.199349 21 Ngawi 2.27057 -18.69388 22 Bojonegoro 2.121777 -18.842673 23 Tuban 2.411498 -18.552952 24 Lamongan -0.53273 -21.497184 25 Gresik -2.1681 -23.132545 26 Bangkalan 9.224077 -11.740373 27 Sampang 8.760518 -12.203932 28 Pamekasan 2.585608 -18.378842 29 Sumenep 5.051884 -15.912566 30 Kota Kediri -6.23205 -27.1965 31 Kota Blitar -6.54227 -27.506716 32 Kota Malang -4.2965 -25.260946
33 Kota Probolinggo -2.94097 -23.905422 34 Kota Pasuruan -3.416 -24.380452 35 Kota Mojokerto -7.73426 -28.698709 36 Kota Madiun -9.419 -30.38345 37 Kota Surabaya -4.31126 -25.275713 38 Kota Batu -4.02432 -24.988769
Pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  daerah  dengan  nilai  konstanta  tertinggi  adalah Kabupaten  Bangkalan  yakni  sebesar  -11.740373.  Artinya,  terkait  dengan  pengaruh variabel  PDRB,  kemiskinan,  dan  pendidikan  yang  memiliki  tingkat  pengangguran paling  tinggi  dibandingkan  dengan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Timur. Sedangkan  Nilai  konstanta  terendah  dimiliki  oleh  Kota  Madiun,  yaitu  sebesar  - 30.38345.  Artinya,  terkait  dengan  pengaruh  variabel  PDRB,  kemiskinan,  dan pendidikan yang memiliki tingkat pengangguran paling rendah dibandingkan dengan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur

## Kesimpulan
Berdasarkan uraian diatas, diambil kesimpulan bahwa bagi daerah sekiranya untuk memperhatikan tingkat pendidikan masyarakatnya supaya menekan tingkat pengangguran. Bagi  peneliti  selanjutnya  disarankan  untuk  menambah  variabel  independen  yang  dapat mempengaruhi  Tingkat  pengangguran  Diharapkan  peneliti  selanjutnya  menambahkan periode pengamatan untuk hasil yang lebih mendalam. Dengan Penelitian Ini Semoga dapat memeberikan Analisis jalan keluar guna mengatasi permasalahan dalam negara ini.

## BIBLIOGRAFI
Banjarnahor,  A.  R.,  Simanjuntak,  M.,  Revida,  E.,  Purba,  S.,  Purba,  B.,  Simarmata,  J., Nasrullah,  N.,  Murdana,  I.  M.,  Sudarmanto,  E.,  &  Harizahayu,  H.  (2021). Strategi Bisnis Pariwisata . Medan: Yayasan Kita Menulis. Google Scholar
Deffri,  D.,  Tjondro,  H.  A.,  Firman,  F.,  &  Riki,  H.  (2022).  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Tingkat  Kemiskinan  (Studi  Kasus  Kabupaten  Bengkayang). EKOMBIS  REVIEW: Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis , 10 (1), 229–236.
https://doi.org/10.37676/ekombis.v10i1.1774. Google Scholar
Ishak,  K.  (2018).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pengangguran  Dan  Inflikasi Terhadap  Indeks  Pembangunan  Di  Indonesia. Iqtishaduna:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi Kita , 7 (1), 22–38. Google Scholar
Laksamana,  R.  (2016).  Pengaruh  PDRB  terhadap  pengangguran  di  kabupaten/kota Kalimantan  Barat. Jurnal  Audit  Dan  Akuntansi  Fakultas  Ekonomi  Dan  Bisnis Universitas Tanjungpura , 5 (2), 111–134. Google Scholar
Parameswari  Widarukmi,  L.,  &  Daryono  Soebagiyo,  Me.  (2015). Analisis  Faktor-Faktor yang  mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan  di  Kota  Surakarta  Tahun  1995-2013 . Universitas Muhammadiyah Surakarta. Google Scholar
Ramdhan,  D.  A.,  Setyadi,  D.,  &  Wijaya,  A.  (2017).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi tingkat  pengangguran  dan  kemiskinan  di  kota  samarinda. Inovasi , 13 (1),  1–18. https://doi.org/10.30872/jinv.v13i1.2434. Google Scholar
Retnowati, D., Si, M., & Harsuti, S. E. (2015). Pengaruh Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan di Jawa Tengah. Jurnal Ekonomi , 4 (1), 47–52. Google Scholar
Salsabila, B. (2018). Dampak Pengangguran terhadap Tingkat Kemiskinan . osf.io. Google Scholar
Setiawan,  D.,  Maulida,  Y.,  &  Sandika,  R.  S.  (2014). Pengaruh  Investasi  Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Di Kabupaten Pelalawan . Riau University. Google Scholar
Sukirno,  S.  (2011). Makro  ekonomi  teori  pengantar  edisi  ketiga .  Jakarta:  Rajawali  Pers. Google Scholar
Sukirno, S. (2013). Mikroekonomi teori pengantar . Google Scholar
Suripto,  S.,  &  Subayil,  L.  (2020).  Pengaruh  Tingkat  Pendidkan,  Pengangguran Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  terhadap  Kemiskinan  di Yogyakarta Priode 2010-2017. GROWTH Jurnal Ilmiah Ekonomi Pembangunan , 1 (2), 127–143. Google Scholar
Syaparuddin,  S.  (2014).  Strategi  Penanggulangan  Kemiskinan  di  Kabupaten  Sarolangun.
Jurnal Penelitian Universitas Jambi: Seri Humaniora , 16 (1), 43462. Google Scholar
Widyasworo,  R.  (2014). Analisis  Pengaruh  Pendidikan,  Kesehatan,  dan  Angkatan  Kerja Wanita  Terhadap  Kemiskinan  di  Kabupaten  Gresik  (Studi  Kasus  tahun  2008-2012) . Universitas Brawijaya. Google Scholar
Yacoub,  Y.  (2013). Pengaruh  tingkat  pengangguran  terhadap  tingkat  kemiskinan Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Barat .  Politeknik  Negeri  Pontianak. Google Scholar

## Copyright holder:
Muhammad Iqbal Annafi, Maulidyah Indira Hasmarini (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: