## Ekonomis: Journal of Economics and Business
Volume 7, 1 (2023): 584-590 Online ISSN: 2597-8829 (Online), DOI: 10.33087/ekonomis.v7i1.703 http://ekonomis.unbari.ac.id

## Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Eks Karesidenan Surakarta Periode 2017-2021

## Bagas Rejatama Waluyaning Putra*, Sitti Retno Faridatussalam
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muhammadiyah Surakarta *Correspondence: bagasrejatamawp@gmail.com
Abstrak. Pengangguran  merupakan  masalah  ketenagakerjaan  yang  sering  dihadapi  oleh  setiap  negara khususnya  negara  berkembang  seperti  Indonesia,  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengetahui seberapa  besar  dampak  indeks  pembangunan  manusia,  kesempatan  kerja,  serta  jumlah  penduduk  miskin terhadap pengangguran terbuka. di eks Karesidenan Surakarta tahun 2017-2021. Sampel penelitian ini dilakukan di 7 kabupaten/kota di eks Karesidenan Surakarta. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, dan memakai data sekunder yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik. Metode analisis data yang dipakai yakni regresi data panel  yang  menggabungkan data time series dan data cross section. Model terbaik dalam penelitian ini adalah Random Effect Model (REM). Berdasarkan hasil analisis data menunjukkan bahwa semua variabel yaitu indeks pembangunan  manusia,  kesempatan  kerja,  serta  jumlah  penduduk  miskin  berpengaruh  signifikan  terhadap tingkat pengangguran terbuka.
Kata kunci : tingkat pengangguran terbuka, indeks pembangunan manusia, kesempatan kerja, jumlah penduduk miskin.
Abstract. Unemployment is an employment problem that is aften faced by every country, especially developing countries  such  as  Indonesia,  This  study  aims  to  analyze  and  find  out  how  much  influence  the  human development index, job opportunities, and the number of poor people have on the open unemployment rate in the former Surakarta Residency in 2017-2021. The sample of this research was conducted in 7 regencies/citites in  the  former  Surakarta  Residency.  This  type  of  research  is  quantitative  research,  and  used  secondary  data obtained  from  the  Central  Statistics  Agency  (BPS).  The  data  analysis  method  used  is  panel  data  regression which  combines  time  series  data  and  cross  section  data.  The  best  model  in  this  study  is  the  Random  Effect Model  (REM).  Based  on  the  results  of  data  analysis  shows  that  all  variables,  namely  the  human  development index,  job  opportunities,  and  the  number  of  poor  people  have  a  significant  effect  on  the  open  unemployment rate.
Kata  kunci :  open  unemployment  rate,  human  development  index,  employment  opportunity,  number  of  poor population.

## PENDAHULUAN
Pengangguran  menjadi  salah  satu  hal  yang  mengganggu  kestabilan  ekonomi  bagi  suatu Negara,  tidak  terkecuali  untuk  negara-negara  berkembang  seperti  Indonesia.  Pengangguran  sendiri terjadi  karena  ketidakseimbangan  antara  laju  pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  dengan  jumlah lapangan kerja yang terbatas. Apabila tidak ada penyelesaian masalah tentang pengangguran, hal ini akan  menyebabkan laju perekonomian menurun, bahkan akan berdampak pada  munculnya  masalah- masalah  lainnya  seperti  meningkatnya  angka  kriminalitas.  Sebagaimana  data  yang  telah  diperoleh Badan Pusat Statistik, di tahun 2020 Indonesia mengalami peningkatan pengangguran terbuka sebesar 7,07% dengan total 9,76 juta penduduk. Hal ini terpaut 2,66 juta penduduk, lebih tinggi dibandingkan dengan tahun sebelumnya.
Tabel 1
Tingkat Pengangguran Terbuka di Eks Karesidenan Surakarta Periode 2017-2021
Kabupaten/Kota Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) (%) 2017 2018 2019 2020 2021 Kabupaten Sukoharjo 2.27 2.72 3.39 6.93 3.32 Kabupaten Boyolali 3.67 2.18 3.09 5.28 5.09 Kabupaten Karanganyar 3.17 2.28 3.12 5.96 5.89 Kabupaten Wonogiri 2.38 2.28 2.55 4.27 2.43
Kabupaten Sragen 4.55 4.83 3.32 4.75 4.76 Kabupaten Klaten 4.35 3.14 3.54 5.46 5.48 Kota Surakarta 4.47 4.35 4.16 7.92 7.85 Rata-Rata 3.55 3.11 3.31 5.80 4.97
Sumber: Badan Pusat Statistik 2021
Tabel  1  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa  rata-rata  angka  pengangguran  di  eks-Karesidenan Surakarta  meningkat  dari  3,31%  pada  tahun  2019  menjadi  5,80%  pada  pada  tahun  2020.  Adanya pandemi Covid-19 beberapa tahun silam menjadikan Indonesia mengalami krisis ekonomi, akibatnya sistem ekonomi menjadi tidak kondusif yang dapat berpengaruh terhadap tingkat pengangguran. Oleh karena  itu  sebagian  besar  masyarakat  telah  berinisiatif  untuk  dapat  menciptakan  menciptakan lapangan pekerjaan sendiri. Namun, karena membutuhkan dana yang besar, masih banyak masyarakat yang  kehilangan  pekerjaan  akibat  dampak  dari  Covid.  Akibatnya,  banyak  orang  berpikir  bahwa bekerja  lebih  baik  daripada  tidak  bekerja  atau  menganggur,  sehingga  mereka  memutuskan  untuk mencari apapun jenis pekerjaan itu meskipun tidak sesuai dengan keahliannya.
Kualitas  sumber  daya  manusia  dapat  diukur  dengan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM). Semakin  tinggi  IPM,  semakin  produktif  Anda  sebagai  pekerja.  Apabila  tingkat  produktivitas  tinggi, maka kesempatan serta permintaan tenaga kerja akan naik. memungkinkan lebih banyak orang untuk memasuki  pasar  tenaga  kerja  dan  akan  berujung  pada  turunnya  angka  pengangguran  (Mahroji  & Nurkhasanah,  2019).  Kesempatan  Kerja  yakni  suatu  ukuran  guna  mengukur  jumlah  penduduk  usia produktif  yang  bekerja  maupun  tidak  aktif  sementara  waktu.  Tersedianya  kesempatan  kerja  yang tinggi  memberikan  pengaruh  terhadap  turunnya  angka  pengangguran  serta  turut  membangun perekonomian.  Kesempatan  kerja  juga  menjadi  satu  dari  berbagai  macam  variabel  yang  digunakan untuk mengurangi pengangguran (Romika & Ernawati, 2014).
Di luar dampak nyata dari Indeks Pembangunan Manusia dan kesempatan kerja, kemiskinan merupakan faktor lain yang mempengaruhi tingkat pengangguran yang luar biasa. Pengangguran dan kemiskinan  memiliki  hubungan  yang  sangat  erat.  Melalui  sudut  pandang  Badan  Pusat  Statistik, penggolongan penduduk miskin diantaranya dilihat dari rata-rata pengeluaran bulanan per kapita yang rendah. Ini berarti bahwa ketika pengeluaran per kapita rendah, proses produksi barang melambat dan produsen menggunakan lebih sedikit input pekerja. Pada ujungnya akan timbul pengangguran karena berkurangnya  input  tenaga  kerja.  Dengan  kata  lain,  keterkaitan  antara tingkat  pengangguran  dengan jumlah  penduduk  miskin  adalah  bahwa  semakin  banyak  jumlah  penduduk  miskin  maka  tingkat pengangguran akan meningkat. Jika jumlah penduduk miskin berkurang, maka tingkat pengangguran akan berkurang. Hubungan antara antar variabel tersebut di atas merupakan landasan dalam penelitian ini,  bagaimana  Indeks  Pembangunan  Manusia  memberikan  pengaruh  terhadap  tingkat  kesempatan dalam  pekerjaan  serta  total  penduduk  miskin  terhadap  taraf  pengangguran  di  eks-Karesidenan Surakarta.

## Landasan Teori Tingkat Pengangguran Terbuka
Pengangguran menjadi salah satu hal yang akan senantiasa menghiasi kondisi perekonomian suatu  Negara.  Pengangguran  sendiri  terjadi  ketika  terjadi  ketimpangan  antara  pengeluaran  agregat yang  berada  di  bawah  rata-rata  dengan  kapabilitas  faktor-faktor  produksi  yang  tersedia  untuk menciptakan produk.(Prasaja, 2013). Marius (2004) beropini apabila di beberapa kasus, pengangguran didefinisikan  sebagai  tenaga  kerja  yang  belum  ataupun  tidak  bekerja  secara  optimal.  Berasas  dari definisi tersebut, maka pengangguran bisa diklasifikasikan ke dalam tiga macam, yakni:
1. Pengangguran  Terbuka  ( Open  Unemployment ).  Pengangguran  terbuka  terjadi  ketika  tidak terserapnya  tenaga  kerja  secara  maksimal,  sehingga  penduduk  yang  tidak  atau  kurang  memiliki keahlian khusus akan tersingkirkan. Kondisi ini dapat diperparah dengan adanya mental penduduk yang malas untuk mencari pekerjaan dan malas untuk mengasah keterampilannya.
2. Pengangguran Terselubung ( Disguessed Unemployment ). Pengangguran jenis terselubung terjadi ketika  terdapat  kelebihan  kapasitas  tenaga  kerja  dalam  suatu  lapangan  kerja,  meskipun  pada dasarnya  menekan  jumlah  tenaga  kerja  hingga  ke  batas  tertentu  tidak  akan  mengurangi  total produksi.  Biasanya  jenis  pengangguran  ini  terjadi  karena  adanya  ketidakselarasan  antara pekerjaan dengan keterampilan yang dimiliki. Sehingga hasil yang didapatkan kurang maksimal.
3. Setengah Menganggur ( Under Unemployment ). Pengangguran jenis ini terjadi ketika tenaga kerja memiliki jam kerja yang tidak konsisten, dalam artian pekerjaan yang mereka miliki merupakan jenis tidak tetap. Adapun seseorang dengan ciri-ciri setengah menganggur adalah memiliki kurang dari 35 jam kerja setiap minggunya. Kondisi ini bisa terjadi karena pada kenyataannya memang mereka agak kesulitan dalam mencari lapangan kerja. Seperti contohnya seorang kuli bangunan, ketika mereka selesai dengan pekerjaannya, selama belum menemukan pekerjaan kembali, untuk sementara waktu mereka akan menganggur.

## Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Indeks  Pembangunan  Manusia  merupakan  satuan  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat pencapaian  pembangunan  manusia  ditinjau  melalui  aspek-aspek  dasar  dari  kualitas  hidup  yang memberikan  pengaruh  terhadap  produktivitas  manusia.  Adapun  dalam  menghitung  nilai  IPM  dapat ditinjau  dari  tiga  aspek  diantaranya  pengetahuan  serta  keterampilan,  standar  hidup  yang  layak,  serta umur dan kesehatan (Setiawan & Hakim, 2008).

## Kesempatan Kerja
Kesempatan kerja yakni relasi antara angkatan kerja dengan daya serap tenaga kerja. Dalam praktiknya, peningkatan angkatan kerja memang harus dibarengi dengan munculnya berbagai macam investasi  yang  mampu  mendongkrak  tersedianya  lapangan  pekerjaan  (Hardini,  2017).  Hal  ini dilakukan untuk turut mencegah terjadinya pengangguran.

## Jumlah Penduduk Miskin
Definisi penduduk  miskin yakni  masyarakat yang  memiliki berbagai macam  kendala untuk mengakses sarana dan prasarana yang memadai. Biasanya penduduk miskin memiliki tempat tinggal yang  jauh  di  bawah  rata-rata,  serta  memiliki  pekerjaan  yang  tidak  menentu  meliputi  semua  aspek diantaranya aspek ekonomi, sumber daya, lingkungan, sosial, dan politik. (Pedoman Umum, 2004).

## METODE
Tujuan  dilaksanakannya  penelitian  ini  yakni  untuk  mengetahui  arah  serta  dominasi  IPM, jumlah penduduk miskin, serta kesempatan kerja terhadap taraf pengangguran terbuka. Penelitian ini menggunakan  metode  analisis  data  panel  dengan  bantuan Eviews9 untuk  mengolah  data.  Metode analisis panel data merupakan gabungan antara analisis deret hitung dengan deret waktu (Widarjono, 2013).
Dimana: TPT  = Tingkat  Pengangguran  Terbuka; IPM  = Indeks  Pembangunan  Manusia; TKK  = Kesempatan  Kerja; JPM  = Jumlah  Penduduk  Miskin; ε  = Error  term (faktor  kesalahan); β 0 = Konstanta; β 1 ... β 4 = Koefisien regresi variabel independen; t = Tahun ke t. Adapun sejumlah tahapan model estimasi pada panel data diantaranya Random Effect Model (REM), Fixed Effect Model (FEM), serta Pooled Least Square (PLS). Keterpilihan di antara model pendekatan estimasi  tersebut  dilakukan  dengan  Uji  Chow  serta  Uji  Hausman,  uji  kebaikan  model  pada  model estimator terpilih, serta validitasnya.

## HASIL
Uji  Chow  menentukan  model  uji  berikutnya  yaitu  apakah  menggunakan  hasil  pengujian Pooled  Least  Square  (PLS) atau  menggunakan  Model  dengan  Efek  Tetap (FEM) saat  melakukan estimasi pada panel data. Apabila nilai signifikansi F statistik lebih dari 0,1 ( α ), maka H0 tidak dapat ditolak, dengan demikian model pengujian dengan Pooled Least Square lebih cocok diterapkan. Akan tetapi,  apabila  signifikansi  F  statistik  kurang  dari  0,1  ( α ),  maka H0 dapat ditolak,  sehingga  model Fixed  Effect  Model merupakan  pengujian  yang  lebih  cocok  untuk  diterapkan.  Tabel  1  dapat disimpulkan  jika  probabilitas  F  statistik  senilai  0.0195  (<0,1),  dengan  begitu  model  yang  diambil yaitu Fixed Effect Model (FEM).

## Tabel 2 Hasil Uji Chow

## Sumber: data olahan
Uji  Hausman  dapat  digunakan  sebagai  penentu  dalam  memilih  model  pengujian menggunakan  model  efek  tetap  (FEM)  atau  akan  menggunakan  model  pengujian  dengan  efek  acak (REM).  Apabila  signifikansi  nilai  χ2  lebih  dari  0,1  ( α ),  maka H0 tidak  dapat  ditolak,  sehingga digunakan  pengujian  dengan  model  acak  tetap  (REM)  sebagai  data  estimator.  Namun,  apabila  skor signifikansi  χ2  kurang  dari  0,1  ( α ),  maka H0 dapat  ditolak,  dengan  demikian  maka  dipilih  model dengan efek tetap (FEM) sebagai estimator pada panel datanya.

## Tabel 3 Hail Uji Hausman
Sumber: data olahan
Hasil pada Tabel 3 memberikan penjelasan bahwa nilai signifikansi χ2 senilai 0.1477 (>0,1), dengan  demikian H0 tidak  dapat  ditolak,  sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  jika  model  pengujian dengan  efek  random  (REM)  sebagai  estimator  lebih  baik  dalam  penggunaannya  sebagai  alat pengestimasi  panel  data  daripada  menggunakan  hasil  pengujian  dengan  efek  tetap.  Hasil  tersebut menunjukkan bahwa model yang tepat digunakan adalah model dengan efek random (REM).

## Tabel 4
Hasil Estimasi Fixed Effect Model (FEM)

## Sumber: data olahan
Melalui  hasil  konstanta  di  setiap  Kabupaten/Kota  di  eks  Karesidenan  Surakarta,  dapat diketahui  jika  skor  tertinggi  didapatkan  oleh  Kota  Surakarta  dengan  nilai  konstanta  sebesar  - 26,598715.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  relasi  antara  IPM,  jumlah  penduduk  miskin,  serta kesempatan  kerja  terhadap  taraf  pengangguran  terbuka.  Pada  tahun  2017-2022  Kota  Surakarta mengalami tingkat pengangguran terbuka paling tinggi di eks Karesidenan Surakarta. Sedangkan skor paling  rendah  ada  di  Kabupaten  Sukoharjo,  -28,639673.  Hal  ini  berkaitan  dengan  pengaruh  IPM, jumlah  penduduk  miskin,  serta  kesempatan  kerja  terhadap  taraf  pengangguran  terbuka.  Kemudian tingkat pengangguran terbuka di Kabupaten Sukoharjo menjadi yang paling rendah.

## Tabel 5
Efek dan Konstanta Fixed Effect Model (FEM) Kabupaten/Kota Efek Konstanta Boyolali 0.040353 -27,660247 Klaten -0.064189 -27,764789 Sukoharjo -0.939073 -28,639673 Wonogiri -0.231576 -27,932176 Karanganyar -0.181707 -27,882307 Sragen 0.274307 -27,426293 Surakarta 1.101885 -26,598715 Sumber: data olahan
Bagas  Rejatama  Waluyaning  Putra  dan  Sitti  Retno  Faridatussalam, Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Eks Karesidenan Surakarta Periode 2017-2021
Tabel 5, terlihat bahwa signifikansi F-statistik sebesar 0.0089 < α (0,1) sehingga disimpulkan bahwa  indeks  pembangunan  manusia,  tingkat  kesempatan  kerja,  dan  jumlah  penduduk  miskin memiliki  pengaruh  yang  signifikan  secara  simultan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka. Berdasarkan Tabel 5, terlihat bahwa nilai koefisien determinasi sebesar 0.308326. Dengan demikian, 30,8 persen variasi tingkat pengangguran terbuka dapat dijelaskan oleh indeks pembangunan manusia, tingkat  kesempatan  kerja, dan jumlah  penduduk  miskin  sedangkan  sisanya  yaiu sebesar  32,2  persen dijelaskan oleh variasi variabel lain di luar model.
Uji t dilakukan  untuk  menguji  apakah  variabel  independen  secara  individual  berpengaruh nyata  terhadap  variabel  dependen. H0 uji  t  adalah βi =  0  ( i =  1,  2,  3)  atau  secara  individu,  indeks pembangunan  manusia,  tingkat  kesempatan  kerja,  dan  jumlah  penduduk  miskin  tidak  berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka. Sementara itu, hipotesis alternatif Ha menyatakan bahwa β1 > 0 atau indeks pembangunan manusia berpengaruh positif terhadap tingkat pengangguran terbuka, β2 > 0 atau tingkat kesempatan kerja berpengaruh positif terhadap tingkat pengangguran terbuka, β3 > 0 atau  jumlah  penduduk  miskin  berpengaruh  positif  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka. H 0 akan diterima apabila probabilitas nilai t-statistik > α dan H0 ditolak apabila probabilitas nilai t-statistik < α .

## Tabel 6

## Hasil Uji Validasi Pengaruh Variabel Independen

## Sumber: data olahan
Tabel 6 dapat dijelaskan bahwa signifikansi nilai t pada koefisien pertama (koefisien IPM) memiliki nilai 0.0013, dimana nilai ini lebih kecil dari 0,1. Dengan demikian hipotesis terkait IPM H0 nya  dapat  ditolak.  Maka,  indeks  pembangunan  manusia  dapat  dikatakan  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka.  Sedangkan,  pada  koefisien  kedua  yaitu  koefisien TKK  memiliki  nilai  t  sebesar  0.0056.  Nilai  ini  lebih  kecil  dari  0,1.  Dengan  demikian  hipotesis nihilnya  ditolak,  maka  tingkat  kesempatan  kerja  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran terbuka. Sementara itu,JPM memiliki nilai t sebesar 0.9790, dimana nilai ini lebih besar dari  0,1)  yang  menunjukkan  bahwa  hipotesis  nihilnya  tidak  ditolak,  yang  berarti  bahwa  jumlah penduduk miskin tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka.

## Interpretasi Indeks Pembangunan Manusia terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka.
Hasil  dari  uji  signifikansi  t-statistik  memberikan  bukti  jika  indeks  pembangunan  manusia memberikan pengaruh baik kepada taraf pengangguran terbuka di eks Karesidenan Surakarta periode 2017-2021. Atau dalam kata lain semakin besar indeks pembangunan manusia, akan dibarengi dengan tingginya  angka  pengangguran  terbuka  di  eks  Karesidenan  Surakarta.  Kondisi  ini  tentunya berlawanan  arah  dengan  teori  yang  mengharuskan  IPM  memberikan  pengaruh  buruk  pada  tingkat pengangguran  terbuka,  di  mana  taraf  pengangguran  terbuka  akan  berkurang  seiring  dengan meningkatnya  indeks  pembangunan  manusia.  Nurcholis  (2014) juga  menjumpai  hasil  yang  sama,  di mana IPM memberikan dampak positif pada tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi periode 2008-2014.  Kondisi  ini  mungkin  terjadi  karena  SDM  yang  berkualitas  lebih  memutuskan  untuk menjadi pengangguran daripada harus bekerja di bidang yang tidak dikuasainya. Akan tetapi Mahroji & Nurkhasanah (2019) menemukan hasil yang berbeda. Melalui hasil penelitiannya, IPM memberikan dampak negatif pada taraf pengangguran di Provinsi Banten. Maka demikian bisa ditarik kesimpulan jika  IPM  naik,  maka  bisa  menekan  taraf  pengangguran.  Di  Kota  Manado  pada  tahun  2007-2016, dijumpai bahwa variabel IPM memberikan pengaruh baik pada taraf pengangguran. Itu berarti bahwa peningkatan IPM berpengaruh terhadap turunnya taraf pengangguran (Alfredo Y Mahihody, Daisy S. M. Engka, 2018).
Bagas  Rejatama  Waluyaning  Putra  dan  Sitti  Retno  Faridatussalam, Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Eks Karesidenan Surakarta Periode 2017-2021

## Interpretasi Tingkat Kesempatan Kerja terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka.
Melalui  hasil  uji  t  dapat  diketahui  jika  taraf  kesempatan  kerja  memberikan  pengaruh  baik pada  taraf  pengangguran  terbuka  di  eks  Karesidenan  Surakarta  pada  periode  2017-2021.  Itu  berarti bahwa  semakin  tinggi  kesempatan  kerja,  maka  dapat  menekan  taraf  pengangguran  terbuka.  Hal tersebut  selaras  dengan  hipotesis  penelitian,  yakni  taraf  kesempatan  kerja  memberikan  dampak negative  pada  taraf  pengangguran  terbuka.  Penemuan  yang  serupa  oleh  Hardini  (2017) memperlihatkan  adanya  pengaruh  negatif  dari  kesempatan  kerja  terhadap  taraf  pengangguran  di Kabupaten  Sidoarjo  pada  periode  2007-2014.  Dapat  dikatakan  apabila  kesempatan  kerja  mengalami kenaikan,  maka  dapat  menekan  angka  pengangguran.  Di  sisi  lain  Arifin  &  Firmansyah  (2017) menemukan  hasil  yang  berbeda,  di  mana  tidak  ada  dampak  negatif  dari  kesempatan  kerja  terhadap taraf pengangguran di Provinsi Banten. Itu berarti jika dinamika kesempatan kerja tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap taraf pengangguran. Kondisi ini dapat terjadi karena tenaga kerja tidak memiliki  minat  terhadap  lapangan  kerja  yang  tersedia,  atau  bisa  dikatakan  adanya  ketidaksesuaian antara  SDM  dengan  kesempatan  kerja  yang  ada.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Syahril  (2014) memakai  model  regresi  linier  berganda,  menjumpai  jika  pada  tahun  2002-2011  di  Kabupaten  Aceh Barat  kesempatan  kerja  tidak  memberikan  pengaruh  terhadap  taraf  pengangguran.  Itu  berarti  jika dinamika kesempatan kerja tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap taraf pengangguran.

## Interpretasi Jumlah Penduduk Miskin terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka.
Melalui hasil uji t dapat diketahui jika jumlah penduduk miskin tidak memberikan pengaruh pada  taraf  pengangguran  terbuka  di  eks  Karesidenan  Surakarta  periode  2017-2021.  Itu  berarti  jika dinamika  jumlah  penduduk  miskin  tidak  tidak  memberikan  pengaruh  kepada  taraf  pengangguran terbuka di eks Karesidenan Surakarta. Maka dari itu, hasil dari penelitian ini selaras dengan hipotesis penelitian. Akan tetapi Sa’adah & Ardyan (2016) menemukan hasil yang berbeda, yang mana jumlah penduduk  miskin  mempunyai  dampak  tidak  signifikan  terhadap  taraf  pengangguran  terbuka  pada tahun 2008-2012 di Surabaya. Kondisi tersebut menunjukkan jika dinamika jumlah penduduk miskin, tidak berpengaruh terhadap taraf pengangguran terbuka pada tahun 2008-2012 di Surabaya. Penelitian yang dilakukan oleh Sari & Bangun (2019) memakai analisis regresi linier berganda memperlihatkan jika  pada  tahun  2002-2017  di  Provinsi  Sumatra  Utara,  jumlah  penduduk  miskin  tidak  memberikan pengaruh yang berarti terhadap tingkat pengangguran terbuka. Di 63 Provinsi di Vietnam pada tahun 2012-2015 dijumpai jika variabel kemiskinan memberikan pengaruh negatif terhadap pengangguran. Kondisi tersebut berarti jika bertambahnya total penduduk miskin memberikan dampak turunnya taraf pengangguran terbuka (Quy, 2016).

## SIMPULAN
Hasil  ini  mengungkapkan  bahwa;  (1)  hasil  uji  F  memperlihatkan  jumlah  penduduk  miskin, tingkat kesempatan kerja, serta indeks pembangunan manusia, secara simultan memberikan pengaruh terhadap  taraf  pengangguran  terbuka  di  Eks  Karesidenan  Surakarta  periode  2017-2021;  dan  (2) Melalui hasil uji t dapat diketahui bahwa indeks pembangunan manusia berpengaruh positif terhadap tingkat pengangguran terbuka, kesempatan kerja berpengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran terbuka,  sedangkan  jumlah  penduduk  miskin  tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat  pengangguran terbuka di Eks Karesidenan Surakarta periode 2017-2021.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus Widarjono. 2013. Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan EViews , 5th ed.. UPP STIM YKPN.
Alfredo Y Mahihody, Daisy S. M. Engka, A. Y. L. 2018. Pengaruh Upah Dan Indeks Pembangunan Manusia  (Ipm)  Terhadap  Pengangguran  Di  Kota  Manado. Jurnal  Berkala  Ilmiah  Efisiensi , 18 (3), 24–34.
Arifin,  S.,  &  Firmansyah,  F.  2017.  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan  Dan  Kesempatan  Kerja  Terhadap
Pengangguran Di
Provinsi
Banten. Jurnal Ekonomi-Qu ,
7 (2). https://doi.org/10.35448/jequ.v7i2.4978
Baah-Boateng,  W.  2013.  Determinants  of  Unemployment  in  Ghana. African  Development  Review , 25 (4), 385–399. https://doi.org/10.1111/1467-8268.12037 Baharuddin, S. 2015. Data kemiskinan indonesia 2015 . Badan Pusat Statistik.
Bagas  Rejatama  Waluyaning  Putra  dan  Sitti  Retno  Faridatussalam, Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Eks Karesidenan Surakarta Periode 2017-2021
Barsoum, G. 2016. Job opportunities for the youth’: Competing and overlapping discourses on youth unemployment and work informality in Egypt. Current Sociology , 64 (3), 430–446. BPS. n.d.. Kemiskinan dan Ketimpangan . Epriadi, D. 2016. Jawa barat serta kebijakan . 293–299.
Firdhania,  R.,  &  Muslihatinningsih,  F.  2017.  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran di Kabupaten Jember. E-Journal Ekonomi Bisnis Dan Akuntansi , 4 (1), 117. Hardini,  M.  2017.  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Kesempatan  Kerja  Terhadap  Tingkat Pengangguran Di Kabupaten Sidoarjo. Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE) , 5 (1), 1–6. Hasan,  Z.,  &  Sasana,  H.  2020.  Determinants  of  youth  unemployment  rate  in  Asean. International Journal of Scientific and Technology Research , 9 (3), 6687–6691.
Joo, H., & Hamilton, J. D. 2021. Review of Economic Dynamics Measuring labor-force participation and the incidence and duration of unemployment ✩ . Review of Economic Dynamics , 1 , 1–32. Mahroji,  D.,  &  Nurkhasanah,  I.  2019.  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap  Tingkat Pengangguran Di Provinsi Banten. Jurnal Ekonomi-Qu , 9 (1). Marius,  J.  A.  2004.  Memecahkan  Masalah  Pengangguran  di  Indonesia. Makalah  IPB , September 2003 , 1–20.
Nurcholis,  M.  2014.  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah  Minimum  dan  Indeks Pembangunan Manusia terhadap Tingkat Pengangguran di Provinsi Jawa Timur Tahun 2008- 2014. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 12 , 1–3.
Palindangan,  J.,  &  Bakar,  A.  2021.  Analisis  pengaruh  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  dan  indeks pembangunan manusia (ipm) terhadap tingkat pengangguran di kabupaten mimika. 5 , 65–80. Pedoman Umum, P. 2004. Kemiskinan di Perkotaan Jakarta . Sinar Harapan.
Prasaja,  M.  H.  2013.  Pengaruh  Investasi  Asing,  Jumlah  Penduduk  Dan  Inflasi  Terhadap Pengangguran Terdidik Di Jawa Tengah Periode Tahun 1980-2011. Economics Development Analysis Journal , 2 (3), 72–84. https://doi.org/10.15294/edaj.v2i3.1983 Quy, N. H. 2016. Relationship between Economic Growth, Unemployment and Poverty: Analysis at Provincial Level in Vietnam. International Journal of Economics and Finance , 8 (12), 113. Romika,  &  Ernawati.  2014.  Strategi  pemerintah  dalam  memperkecil  angka  pengangguran  di kecamatan tampan kota pekanbaru romika dan ernawati.
Sa’adah,  N.  W.,  &  Ardyan,  P.  S.  2016.  Analisis  Pengaruh  Upah  Minimum  Pekerja  Dan  Jumlah Penduduk  Miskin  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  Di  Surabaya. Jurnal  Ekonomi  &  Bisnis Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya , 1 (2), 129–146.
Sari,  F.  W.,  &  Bangun,  R.  H.  2019.  Pengaruh  Sosial  Ekonomi  Terhadap  Pola  Penurunan Pengangguran  Terbuka  Di  Provinsi  Sumatera  Utara  Tahun  2003-2017. Nusantara :  Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial , 6 (1), 31. https://doi.org/10.31604/jips.v6i1.2019.31-40
Setiawan, M. B., & Hakim, A. 2008. Indeks Pembangunan Manusia Manusia. Jurnal Economia, 9(1), 18–26.
Syahril.  2014.  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Kesempatan  Kerja  Terhadap Pengangguran  di  Kabupaten  Aceh  Barat. Jurnal  Ekonomi  Dan  Kebijakan  Publik  Indonesia , 1 (2), 79–85.
Taner,  M.,  Sezen,  B.,  &  Michi,  H.  2011.  An  alternative  human  development  index  considering unemployment. South East European Journal of Economics and Business , 6 (1), 45–60. Zaenudin, M. A. . S. D., & Prambudi, B. 2021. The Influence of HDI on the Unemployment Level in DKI Jakarta. Journal of Research in Business, Economics, and Education , 3 (2).