Submitted: 2021-09-                                                                                  Accepted: 2022-01-05

## REGRESI PANEL TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA KABUPATEN/KOTA PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT
( Panel Regression Of Open Unemployment Rate District/City Of Nusa Tenggara Barat Province)
Safa’at Yulianto 1 , Dinar Ade Kurniawan 2 1,2 Institut Teknologi Statistika dan Bisnis (ITESA) Muhammadiyah Semarang
email: safaatyulianto@yahoo.com
Abstrak :  Permasalahan  pokok  yang  dihadapi  negara  berkembang  seperti  Indonesia  adalah  masalah keterbatasan  lapangan  pekerjaan.  Peningkatan  jumlah  penduduk  yang  diikuti  dengan  meningkatnya angkatan  kerja  akan  meningkatkan  pengangguran  apabila  tidak  diimbangi  dengan  peningkatan kesempatan kerja. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran khususnya pengangguran terbuka. Tingkat pengangguran terbuka mungkin berbeda antara satu daerah dengan daerah yang lain, serta mengalami perubahan dari waktu ke waktu, sehingga permasalahan  tingkat  pengangguran  terbuka  lebih  tepat  dianalisis  menggunakan  regresi  data  panel. Faktor  yang  signifikan  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat adalah  persentase Penduduk miskin  dan  Persentase Penduduk bekerja  berumur 15 thn  ke atas tamatan SMA.
Kata Kunci : BLUE; Data Panel; Pengangguran Terbuka; Regresi; Regresi Panel
Abstract : The main problems that developing countries facing especially Indonesia is the problem of job- field  limitations.  Increasing  the  number  of  people  followed  by  increasing  labor  force  will  increase unemployment  if  it  does  not  balance  with  increasing  in  job  opportunities.  Some  research  has  been conducted to examine factors that affect the unemployment rate, especially open unemployment. The open unemployment  may  differ  from  one  area  to  another,  as  well  as  changes  from  time  to  time,  so  open unemployment level problems are more accurately analysed using the panel data regression. A significant factor affecting the open unemployment rate in the Southeast Nusa Province is the percentage of the poor and the percentage of the working people 15 years old above high school.
Keywords : BLUE; Panel Data; Open Unemployment; Regression; Panel Regression

## 1. PENDAHULUAN
Keterbatasan  lapangan  pekerjaan  menjadi  masalah  yang  dihadapi  negara  berkembang  seperti Indonesia.  Ketimpangan  antara  jumlah  angkatan  kerja  dan  jumlah  lapangan  pekerjaan  yang  tersedia menyebabkan  timbulnya  masalah  pengangguran.  Dampak  tingkat  pengangguran  yang  tinggi  akan mendorong peningkatan  keresahan  sosial dan kriminalitas, serta dapat menghambat pembangunan jangka panjang [1]. Tingkat Pengangguran Terbuka  (TPT) Provinsi Nusa Tenggara Barat tergolong cukup tinggi berdasar data Badan Pusat Statistika (BPS) Provinsi Nusa Tenggara Barat   Tahun 2020 [2], yakni berada pada kisaran 3% sampai 6%.
Peningkatan jumlah angkatan kerja yang tidak diimbangi dengan meningkatnya lapangan pekerjaan dapat menyebabkan naiknya angka pengangguran. Menurut Bappenas, penciptaan dan perluasan lapangan pekerjaan  dapat  membuka  kesempatan  kerja  disertai  juga  dengan  peningkatan  produktivitas  tenaga  kerja. Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengkaji  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat pengangguran khususnya pengangguran terbuka, diantaranya adalah Prihatiningsih, Susetyo, Aidi [3] yang menggunakan  metode  Regresi  Terboboti  Geografis,  sedangkan  Sari  dan  Budiantara [4] dengan  metode Regresi Spline Multivariabel.
Berdasar  beberapa  penelitian  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  menggunakan  4  faktor  yang mempengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka  yaitu  persentase  penduduk  berumur  15  tahun  ke  atas  yang bekerja  berdasarkan  pendidikan  tertinggi  yang  ditamatkan  adalah  SMA/SMK,  upah  minimum kabupaten/kota, persentase penduduk miskin dan pengeluaran rata–rata per kapita. Penggunaan regresi data panel dikarenakan adanya perbedaan tingkat pengangguran terbuka antara satu daerah dengan daerah yang lain dan perubahan dari waktu ke waktu, sebagaimana disebutkan dalam Khasanah dkk [5] bahwa data panel merupakan  data  gabungan  antara  data  lintas  individu  dan  data  deret  waktu,  sedangkan  informasi  yang diberikan dengan menggunakan analisis data panel akan lebih informatif dibanding jika hanya menggunakan data cross section atau data se ries [6].

## 2. METODE
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Barat dengan Variabel dependen dalam penelitian ini adalah data tingkat pengangguran  terbuka  meliputi  10  kabupaten/kota  di  Nusa  Tenggara  Barat  pada  tahun  2011  s.d.  2019. Variabel independennya adalah Upah Minimum Kabupaten/Kota (X1), Persentase Penduduk Miskin (X2), Persentase Penduduk Bekerja Berumur 15 Thn Ke  Atas Tamatan SMA (X3), Pengeluaran Rata–Rata Per Kapita (X4).
Data panel yang merupakan gabungan dari data time series pada variabel dependen maupun beberapa variabel independen, dan data cross section antar wilayah/daerah [7] merupakan gabungan dari:
 Model data cross section
𝑦 𝑖 =  𝛼 +   𝑥 𝑖 𝛽 +   𝜀 𝑖 ; 𝑖 = 1, 2, … , 𝑁 (1)
N: banyaknya data cross section
 Model data time series
𝑦 𝑡 =  𝛼 +   𝑥 𝑡 𝛽 +   𝜀 𝑡 ; 𝑡 = 1, 2, … , 𝑇 (2)
T: banyaknya data time series
Secara umum menurut [5] model regresi data panel yang merupakan gabungan dari data cross section dan data time series , maka dinyatakan sebagai berikut [8]:
𝑦 𝑖𝑡 =   𝛼 𝑖𝑡 +   𝑥 𝑖𝑡 𝛽 +   𝜀 𝑖𝑡 (3)
dengan,
𝑖 : 1, 2, … , 𝑁 , menunjukkan unit data cross section 𝑡 : 1, 2, … , 𝑇 , menunjukkan unit data time series 𝑦 𝑖𝑡 : nilai variabel dependen unit cross section ke- i untuk periode waktu ke- t 𝛼 𝑖𝑡 : intersep efek individu unit cross section ke- i untuk periode waktu ke- t 𝛽 : 𝛽 1 , 𝛽 2 , … , 𝛽 𝑘 :  vektor slope banyaknya variabel independen 𝑥 𝑖𝑡 : (𝑥 1𝑡 , 𝑥 2𝑡 , 𝑥 3𝑡 , … , 𝑥 𝑘𝑡 ) menunjukkan vektor observasi pada variabel independen 𝜀 𝑖𝑡 : error regresi 𝜀 𝑖𝑡 ~ 𝑁 (0, 𝜎 𝑢 2 )
Tujuan  estimasi  model  regresi  data  panel  untuk  memprediksi  parameter  model  regresi  yaitu  nilai intersep atau konstanta ( 𝛼 ) dan slope atau koefisien regresi ( 𝛽 𝑖 ). Terdapat tiga pendekatan yang sering digunakan untuk mengestimasi model regresi panel:
Model Common Effect mengestimasi  model  regresi dengan  mengabaikan  keheterogenan  antar  data cross section maupun data series [9]. Model common effect dinyatakan sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑡 =  𝛼 +   𝑥 𝑖𝑡 𝛽 +   𝜀 𝑖𝑡 ; 𝑖 = 1, 2, … , 𝑁;  𝑡 = 1, 2, … , 𝑇 (4)

## a. Model Fixed Effect
Mengestimasi model dengan memperhatikan heterogenitas variabel independen [10]. Model fixed effect mengasumsikan nilai intersep yang berbeda-beda untuk setiap unit tetapi asumsi koefisien slope konstan [11]. Fixed Effect Model dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑡 =   𝛼 𝑖 +   𝑥 𝑖𝑡 𝛽 +   𝜀 𝑖𝑡 ; 𝑖 = 1, 2, … , 𝑁 ; 𝑡 = 1, 2, … , 𝑇 (5)
Terdapat dua pendekatan untuk model fixed effect , yaitu model fixed effect within group (WG) dengan mengeliminasi efek unit cross section α dan model Fixed Effect Model least square dummy variable (LSDV) dengan penggunaan variabel dummy [12].

## b. Model Random Effect
Mengestimasi  model  regresi  panel  dengan  intersep 𝛼 𝑖 setiap  unit cross  section diasumsikan  sebagai variabel acak dengan mean 𝛼 0 , maka 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 [13]. Model random effect dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑡 =  𝛼 +   𝑥 𝑖𝑡 𝛽 +   𝑤 𝑖𝑡 ; 𝑖 = 1, 2, … , 𝑁 ; 𝑡 = 1, 2, … , 𝑇 (6)
dengan
𝑤 𝑖𝑡 = 𝜀 𝑖 +   𝜀 𝑖𝑡 𝜀 𝑖 menunjukkan komponen error cross section , 𝜀 𝑖𝑡 menunjukkan error keseluruhan gabungan antara time series dan cross section .
Estimasi Random Effect Model dilakukan dengan metode Generalized Least Square (GLS).
Uji  spesifikasi  model  dilakukan  untuk  memperoleh  model  yang  paling  sesuai  [13].  Uji  spesifikasi model yang dilakukan dengan:
i. Uji Chow
Hipotesisnya sebagai berikut:
𝐻 0 ∶   𝛼 1 = 𝛼 1 = ⋯ = 𝛼 1 = 𝛼 (model common effect ) . 𝐻 1 ∶ sekurang-kurangnya ada satu 𝛼 1 ≠ 𝛼 1 , dengan 𝑖 = 1, 2, … , 𝑁 (model fixed effect ) .
Statistik uji Chow dinyatakan pada persamaan berikut [14]:
𝐹 = (𝑆𝑆𝐸 𝐶𝐸𝑀 −𝑆𝑆𝐸 𝐹𝐸𝑀 )/(𝑁−1) 𝑆𝑆𝐸 𝐹𝐸𝑀 /(𝑁𝑇−𝑁−𝑘) (7)
dengan:
𝑆𝑆𝐸 𝐶𝐸𝑀 : Sum Square Error Common Effect Model 𝑆𝑆𝐸 𝐹𝐸𝑀 : Sum Square Error Fixed Effect Model
N : Banyaknya unit cross section
𝑇 : Banyaknya unit time series
𝑘 : Banyaknya parameter yang diestimasi
Dengan tingkat signifikansi sebesar α, maka diambil keputusan dengan:
1) Nilai Prob. F < α atau Probabilitas chi squares < taraf signifikansi , maka Tolak 𝐻 0 atau estimasi model yang terpilih adalah Fixed Effect Model.
2) Nilai  Prob.  F  >  α,  maka  Terima 𝐻 0 atau  estimasi  model  yang  terpilih  adalah Common  Effect Model.
ii. Uji Hausman
Hipotesisnya sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝐶𝑜𝑟𝑟(𝑁 𝑖𝑡 , 𝜀 𝑖𝑡 ) = 0 (model random effect ) 𝐻 1 : 𝐶𝑜𝑟𝑟(𝑁 𝑖𝑡 , 𝜀 𝑖𝑡 ) ≠ 0 (model fixed effect )
Statistik uji Hausman dinyatakan pada persamaan berikut [14]:
𝑊 =   [𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 −   𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ]′Ψ ̂ −1 [𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 −   𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ] (8)
dengan,
Ψ = 𝑉𝑎𝑟[𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 ] − 𝑉𝑎𝑟[𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ] (9)
Dengan taraf signifikansi sebesar  , maka diambil keputusan dengan:
1) Nilai chi  squares hitung > chi  squares tabel atau  nilai Probabilitas chi  squares < taraf signifikansi , maka tolak 𝐻 0 atau memilih Fixed Effect Model daripada Random Effect Model.
2) Nilai chi squares hitung < chi squares tabel atau nilai Probabilitas chi squares > taraf signifikansi maka tidak menolak 𝐻 0 atau memilih Random Effect Model daripada Fixed Effect Model.
iii. Uji Lagrange Multiplier
Untuk  mengetahui  apakah Random  Effect  Model lebih  baik  daripada Common  Effect  Model . Pengambilan keputusan dilakukan jika:
1) Nilai P  Value <  Batas  Kritis,  maka  tolak 𝐻 0 atau  memilih Random  Effect  Model daripada Common Effect Model .
2) Nilai P  Value >  Batas  Kritis,  maka  terima 𝐻 0 atau  memilih Common  Effect  Model daripada Random Effect Model .
Beberapa  ahli  ekonometri  telah  membuktikan  secara  matematis  berkaitan  dengan  waktu  dan banyaknya individu [15]:
1) Model Fixed Effect digunakan pada data panel yang jumlah waktunya (T) lebih besar dari jumlah individu (N).
2) Model Random Effect disarankan jika data panel mempunyai jumlah waktu (T) lebih kecil dari jumlah individu (N).
Suatu model regresi dapat digunakan untuk memprediksi jika model tersebut memenuhi kriteria Best , Linear , Unbiased ,  dan  Estimator  (BLUE),  demikian  juga  untuk  model  regresi  data  panel  [16].  Agar persamaan  model  regresi  memenuhi  kaidah  BLUE,  maka  harus  memenuhi  beberapa  asumsi  yang  sering dikenal dengan istilah uji asumsi klasik. Jika model regresi data panel yang terpilih model Common Effect atau model Fixed Effect maka uji asumsi klasik yang harus dilakukan adalah uji heterokedastisitas dan uji multikolinearitas,  jika  model  yang  terpilih  berupa  model Random  Effect maka  uji  asumsi  tidak  perlu dilakukan.  Namun  agar  model  yang  terpilih  memenuhi  syarat  BLUE,  maka  lebih  baik  uji  asumsi  klasik berupa Uji Normalitas, Uji Autokorelasi, Uji Heteroskedastisitas dan Uji Multikolinieritas tetap dilakukan.
Langkah-langkah analisis data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pengkajian data
2. Mengestimasi regresi data panel
3. Melakukan uji asumsi pada model terpilih.
4. Melakukan uji signifikansi parameter yang meliputi uji serentak dan uji parsial.
5. Melakukan interprestasi model akhir regresi data panel.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Deskriptif
Statistik deskriptif data panel yang akan dianalisis terangkum dalam Tabel 1.
Tabel 1 Statistik Deskriptif variabel penelitian Tingkat Pengangguran Terbuka (Y) Upah Minimum (X1) Penduduk Miskin (X2) Bekerja Tamat SMA (X3) Pendapatan per Kapita (X4) Mean 1.478111 11.84778 2.763500 4.504222 7.589667 Median 1.580000 14.22000 2.775000 4.555000 8.970000 Maximum 2.320000 14.51000 3.670000 4.590000 9.570000 Minimum 0.000000 0.000000 2.150000 0.000000 2.120000 Std. Dev. 0.404911 5.331769 0.335133 0.480594 2.832185
Data panel tersebut merupakan data panel seimbang ( balanced panel data ) yang diambil 10 kabupaten/kota di Nusa Tenggara Barat pada tahun 2011 s.d. 2019.

## 3.2. Estimasi Model Regresi Panel
Hasil  pendugaan  tingkat  pengangguran  terbuka  berdasarkan  model  regresi  panel  dengan  hasil pendugaan pada Tabel 2 dan pengujian spesifikasi model pada Tabel 3.
Tabel 2 Estimasi Parameter Model Panel Variabel Common Effect Model Fixed Effect Model Random Effect Model Koef SEkoef P-Value Koef SEkoef P-Value Koef SEkoef P-Value Konst 2,0136 0,5478 0,0004** -3,7789 1,6670 0,0267* 1,8755 0,5552 0,0012** X1 -0,0199 0,0077 0,0119* -0,0016 0,0089 0,8614 -0,0195 0,0072 0,0082** X2 -0,5229 0,1199 0,0000** 1,6322 0,6012 0,0084** -0,4716 0,1413 0,0013** X3 0,1691 0,0762 0,0295* 0,1613 0,0706 0,0255* 0,1697 0,0694 0,0169* X4 0,0492 0,0134 0,0004** 0,0019 0,0176 0,9141 0,0477 0,0122 0,0002** AIC 0,6719 0,5586 0,6738 Ket : *) nyata pada α = 5%  **) nyata pada α = 1% Tabel 3 Pengujian Spesifikasi Model Pengujian Statistic Prob Uji Chow 27,0638 0,0014** Uji Hausman 15,2788 0,0042**
Ket : *) nyata pada α = 5%  **) nyata pada α = 1%
Berdasarkan  Tabel  3  dan  berdasarkan  ketentuan  uji  Chow  dan  uji  Hausman  maka  model  yang  tepat digunakan adalah Fixed Effect Model.

## 3.3. Analisis Asumsi Klasik
Selanjutnya dari hasil pendugaan dengan Fixed Effect Model , dilakukan uji asumsi klasik terdiri dari:
1. Asumsi Normalitas
Tabel 4. Output Eviews Untuk Uji Normalitas Uji Value p-value Keputusan Jarque Bera 0,0088 0,9956 Gagal tolak Ho
Berdasarkan Tabel 4, diperoleh hasil bahwa asumsi normalitas pada residual model ini terpenuhi karena nilai p-value lebih besar dari alpha 0,05.

## 2. Asumsi Homoskedastisitas
Tabel 5. Output Eviews untuk uji homoskedastisitas/uji Glejser Variabel Koef p-value Keputusan Konstanta 0.0456 0.8728 Gagal tolak Ho X1 0.0033 0.4109 Gagal tolak Ho X2 -0.0204 0.7441 Gagal tolak Ho X3 0.0214 0.5889 Gagal tolak Ho X4 0.0112 0.1107 Gagal tolak Ho *)Taraf sign. = 5 %
Berdasarkan Tabel 5 di atas, diketahui bahwa asumsi homoskedastisitas pada residual model terpenuhi karena nilai p-value lebih besar dari alpha 0,05.

## 3. Asumsi Multikolinieritas
Tabel 6 Output eviews nilai korelasi antar variabel bebas X1 X2 X3 X4 X1 1.0000 -0.2923 -0.0437 -0.2583 X2 -0.2923 1.0000 -0.1925 0.1929 X3 -0.0437 -0.1925 1.0000 0.1933 X4 -0.2583 0.1929 0.1933 1.0000
Berdasar  Tabel  6  terlihat  nilai  korelasi  antar  variabel  bebasnya  sangat  kecil  atau  tidak  nyata  sehingga dapat dinyatakan tidak ada efek multikolinieritas antar variabel bebasnya.
4. Asumsi Autokorelasi
Berdasarkan output Eviews diketahui bahwa nilai Durbin-Watson hitung adalah 1,8219 dengan nilai dl dari tabel Durbin-watson adalah 0,3760 dan ( 4 – dl ) adalah 3,6240, serta du pada tabel Durbin-Watson adalah 2,5881 dan ( 4 – du) adalah 1,4119, maka nilai d berada di antara nilai ( 4 – du ) dengan nilai du yaitu du > d > ( 4 – du), s ehingga dapat diambil keputusan yaitu gagal tolak 𝐻 0 , maka disimpulkan tidak terdapat autokorelasi.

## 4. KESIMPULAN
1. Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  diperoleh  model  akhir  regresi  data  panel  untuk  tingkat pengangguran terbuka di Nusa Tenggara Barat, adalah
𝑌̂ 𝑖𝑡 =   α 𝑖 − 0.001563 ∗ X1 𝑖𝑡 + 1.632225 ∗ X2 𝑖𝑡 + 0.161264 ∗ 𝑋3 𝑖𝑡 + 0,01900 ∗ 𝑥4 𝑖𝑡 Dengan estimasi intersep α 𝑖 Indeks ke-i Daerah estimasi 1 Kab. Bima 0,5602 2 Kab. Dompu 3,5131 3 Kab. Lombok Barat 2,0341 4 Kab. Lombok Tengah 1,6816 5 Kab. Lombok Timur 1,9642 6 Kab. Lombok Utara 0,7519 7 Kab. Sumbawa 2,3529 8 Kab. Sumbawa Barat 0,8726 9 Kota Bima 1,8003 10 Kota Mataram 2,5277
Model  tersebut  mampu  menjelaskan  Variabilitas  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Nusa Tenggara Barat sebesar 57,2825%.
2. Faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Nusa Tenggara Barat  adalah  persentase  Penduduk  miskin  dan  Persentase  Penduduk  bekerja  berumur  15  thn  ke  atas tamatan SMA.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   D. A. Ramdhan and A. W. Setyadi, "Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran dan Kemiskinan di Kota Samarinda," INOVASI, vol. 13, no. 1, pp. 1-18, 2017.
[2]   Badan Pusat Statistik NTB, "Nusa Tenggara  Barat dalam Angka 2020," Badan Pusat Statistik Nusa Tenggara Barat, 2020.
[3]   O. Prihatinigsih, B. Susetyo and M. N. Aidi, "Menentukan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Jawa Barat dengan Regresi Terboboi Geografis (RTG)," 2012. [Online]. Available: https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/58977.
[4]   R.  S.  Sari  and  I.  N.  Budiantara,  "Pemodelan  Pengangguran  Terbuka  di  Jawa  Timur  dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel," Jurnal Sains dan Seni ITS, vol. 1, no. 1, pp. 236-241, 2012.
[5]   U. Khasanah, A. Karim and I. M. Nur, "Pemodelan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Provinsi Jawa  Tengah  dengan  Pendekatan  Spasial  Autoregressive  Model  Panel  Data,"  in Prosiding  Seminar Nasional Pendidikan, Sains dan Teknologi FMIPA 2017 , Semarang, 2017.
[6]   J. P. Elhorst, Spatial Panel Data Models. In Fischer MM, Getis A (Eds). Handbook of Applied Spatial Analysis, New York: Springer, 2010.
[7]   M. Ekananda, Analisis Ekonometrika Data Panel, Jakarta: Mitra Wacana Media, 2014.
[8]   C. Hsiao, Analysis of Panel Data 2nd Ed., New York: Cambridge University Press, 2003.
[9]   A. Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya, Yogyakarta: Ekonisia, 2009.
[10]  M. Srihardianti and M. A. Prahutama, "Metode Regresi Data Panel Untuk Peramalan Konsumsi Energi di Indonesia," Jurnal GAUSSIAN, vol. 5, no. 3, pp. 475-485, 2016.
[11]  H. S. Efendi, "Penerapan Regresi Panel Dalam Mengetahui Pengaruh Profitabilitas Terhadap Dividend Payout Ratio (DPR) Pada Perusahaan Manufaktur," Jurnal Mahasiswa Statistik, vol. 2, no. 6, pp. 449- 452, 2014.
[12]  W.  H.  Gurajati,  Dasar-dasar  Ekonometrika  Edisi  Lima  (Diterjemahkan  oleh  Mangunsong,  R.  C.), Jakarta: Salemba Empat, 2012.
[13]  S. Ghozi and H. Hermansyah, "Analisis Regresi Data Panel Profitabilitas Bank Pembangunan Daerah (BPD) di Indonesia," Jurnal Matematika, vol. 8, no. 1, pp. 1-12, 2018.
[14]  W. H. Greene, Econometrics Analysis 6th Ed., New Jersey: Pretince Hall, 2008.
[15]  D. Nachrowi and H. Ustman, Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika Untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan, Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2006.
[16]  F. Yudiatmaja,  Analisis Regresi dengan Menggunakan Aplikasi Komputer Statistika SPSS, Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2013.