## Analisis Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka di Pulau Jawa
Tahun 2007-2016
(Determinant Analysis of Open Unemployment Rate In Java Island Year 2007-2016)
Wildan Aziz Amrullah, Nanik Istiyani, Fivien Muslihatinningsih *
Jurusan Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
E-mail : fivien.feb@unej.ac.id

## Abstrak
Pengangguran merupakan masalah yang kompleks karena mempengaruhi sekaligus dipengaruhi oleh banyak faktor yang saling berinteraksi  mengikuti  pola yang  tidak mudah untuk dipahami. Masalah  pengangguran  merupakan  salah satu akibat dari adanya fenomena ekonomi yang terjadi. Besarnya angka pengangguran dapat dipengaruhi oleh beberapa indikator antara lain besarnya upah yang berlaku, PDRB, dan tingkat inflasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh PDRB, Upah Minimum Provinsi dan tingkat inflasi terhadap pengangguran terbuka di setiap provinsi di Pulau Jawa Tahun 2007-2016. Metode analisis yang digunakan adalah model regresi data panel dengan menggunakan pendekatan Fixed Effect Model (FEM). Hasil regresi data panel menunjukkan secara simultan bahwa variabel variabel independen PDRB, Upah Minimum   Provinsi,   dan   inflasi   berpengaruh   signifikan   terhadap   variabel   dependen   tingkat   pengangguran   terbuka.   Hasil analisis uji parsial menunjukkan bahwa PDRB memiliki pengaruh signifikan, Sedangkan Upah Minimum Provinsi dan Inflasi memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka periode tahun 2007-2016. Total variasi tingkat pengangguran terbuka di provinsi Pulau Jawa mampu dijelaskan oleh variabel-variabel independen PDRB, UMP dan inflasi sebesar 93,35%.
Kata kunci: Tingkat Pengangguran terbuka,PDRB, Upah Minimum Provinsi, Inflasi.

## Abstract
Unemployment is a complex problem because it's affecting and influenced by many factors that interact with each other following patterns that are not easy to understand. The problem of unemployment is the one result of the existence of economic phenomena that occur. The rate of unemployment can be influenced by several indicators, such as the amount of prevailing wage, The GDP, and inflation rate. The aim of this research is to know how big influence of the GDP, Province Minimum Wage and inflation rate on open unemployment in every province in Java Island Year 2007-2016. The method analysis of this research  using Panel   data  with using Fixed  Effect  Model  (FEM)  approach.   The  result   of panel  data   regression  showed simultaneously that the variables of tghe GDP, Province Minimum Wage, and inflation have significant, The result of partial test analysis showed that The GDP has significant influence, while province Minimum Wage and inflation have a negative and insignificant on open unemployment Rate in Java Island period 2007-2016. The total variation in open unemployment rate in Java Island province can be explained by independent variables of PDRB, UMP and inflation at 93.35%.
Keywords: Open Unemployment Rate, The GDP, Province Minimum Wage, Inflation.

## Pendahuluan
Salah   satu   masalah   yang   sama   pada  negara   berkembang, yaitu kesulitan untuk mengendalikan  tingkat  pengangguran. Keadaan   di   negara   berkembang  seperti   Indonesia  dalam beberapa  tahun  ini menunjukkan bahwa pembangunan yang telah   dilakukan   belum   mampu  menyediakan   kesempatan kerja kepada angkatan kerja yang ada. Hal ini dikarenakan laju   pertumbuhan   angkatan   kerja   lebih   cepat   diandingkan dengan pertumbuhan kesempatan kerja.
Pengangguran   merupakan   masalah   yang   kompleks   karena mempengaruhi   sekaligus   dipengaruhi   oleh   banyak   faktor yang  saling berinteraksi  mengikuti  pola yang  tidak  mudah untuk dipahami. Menurut Samuleson (2008), pengangguran yang tinggi termasuk kedalam masalah ekonomi dan masalah sosial.   Pengangguran   merupakan   masalah   ekonomi   karena ketika angka pengangguran meningkat, sebagai  dampaknya suatu Negara  membuang barang dan jasa yang  sebenarnya dapat   diproduksi   oleh   pengangguran.   Pengangguran   juga merupakan masalah sosial yang besar karena mengakibatkan penderitaan yang besar untuk pekerja yang menganggur yang
harus   berjuang   dengan   pendapatan   yang   berkurang.   Biaya ekonomi   dari   pengangguran   jelas   besar,   namun   tidak   ada jumlah mata uang yang dapat  mengungkapkan secara tepat tentang   korban   psikologi   dan   manusia   pada   saat   mereka menganggur.
Perkembangan   Tingkat   Pengangguran   Terbuka   masih berfluktuatif   pada   tahun   2011   hingga   tahun   2016   di Indonesia. Pulau Jawa yang merupakan pusat pemerintahan serta   memiliki   jumlah   tenaga   kerja   yang   besar   dengan Tingkat   Pengangguran   Terbuka   cukup   tinggi   bila dibandingkan dengan Provinsi lainnya di Indonesia. Hal ini karena jumlah pengangguran yang ada di Pulau Jawa periode tahun 2011-2016 memberi sumbangsih sebesar 60 - 65 persen dari   total   keseluruhan   tingkat   pengangguran   terbuka   di Indonesia
Jumlah   pengangguran   di   Pulau   Jawa   mencapai   4.318.783 jiwa dan merupakan jumlah yang besar dengan total angkatan kerja sebesar 73.683.299 jiwa pada tahun 2016. Angka rata- rata   pengangguran   terbuka   dari   6   provinsi   tersebut   yaitu sebesar   enam   persen   dari   jumlah   angkatan   kerja   di   Pulau
* Corresponding author
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2019, Volume VI (1) : 43-49 ISSN : 2355-4665
Jawa   tahun   2016.   Hal   ini   berarti   penyerapan   tenaga   kerja masih   kurang   karena   tingkat   pengangguran   masih   cukup tinggi   untuk   Pulau   Jawa.   Pertumbuhan   yang   terjadi   pada jumlah penduduk dan jumlah angkatan kerja ternyata tidak diimbangi oleh tingginya penyerapan tenaga kerja yang ada. Akibat dari kurangnya penyerapan tenaga kerja yang tersedia akan   menimbulkan   tingkat   pengangguran   terbuka   yang tinggi.
Pengangguran terbuka biasanya  terjadi pada generasi muda yang baru menyelesaikan pendidikan menengah dan tinggi. Ada   kecenderungan   mereka   yang   baru   menyelesaikan pendidikan   berusaha   untuk   mencari   kerja   sesuai   dengan keinginan  mereka.  Keiinginan  mereka   biasanya   bekerja disektor modern atau dikantor. Untuk mendapatkan pekerjaan itu mereka umumnya bersedia untuk menunggu sedikit lebih lama. Tidak menutup kemungkinan mereka berusaha mencari pekerjaan   di   kota,   provinsi   atau   di   daerah   yang   kegiatan industrinya   telah   berkembang  lebih   pesat.  Hal  Ini   yang menyebabkan angka pengangguran terbuka cenderung tinggi di kota atau daerah tersebut. Sebaliknya, angka pengangguran terbuka   rendah   didaerah   atau   provinsi   yang   kegiatan ekonominya masih tertumpu pada sektor tradisional, terlebih jika   tingkat   pendidikan   didaerah   itu   masih   rendah (Mudjadrat,   2006). Dalam   pembangunan   ekonomi pengangguran   merupakan   isu   penting   di  Pulau   Jawa   dan beberapa  indikator  ekonomi   yang   mempengaruhi   tingkat pengangguran antara lain tingkat upah, PDRB, Inflasi.
Keynes   menjelaskan   penurunan   tingkat   upah   akan menurunkan   pendapatan,   sehingga   akan   menurunkan   daya beli masyarakat termasuk pengeluaran   agregat masyarakat, dampaknya   kapasitas produksi yang berlebih dari produsen yang akan dijual kepada masyarakat akan menjadi mubazir dan   merugikan   perusahaan.   Sehingga   perusahaan   akan memberhentikan   tenaga   kerjanya   dan   penggunaan   tenaga kerja penuh ( full employment ) tidak akan tercapai (Putong, 2007).     Apabila  tingkat   upah  naik  akan  berpengaruh  pada penurunan tingkat pengangguran. Dimana, pemerintah masih meyakini bahwa upah minimum juga merupakan cara yang efektif   untuk  memperbaiki   nasib   pekerja   yang  mempunyai penghasilan rendah.  Indonesia tidak mungkin menyerahkan penetapan upah pekerja atau buruh kepada mekanisme pasar, hal ini disebabkan di dalam pasar tenaga kerja masih terlihat ketidakseimbangan struktural.  Setiap kenaikan tingkat upah akan diikuti oleh turunnya tenaga kerja yang diminta, yang berarti akan menyebabkan bertambahnya pengangguran.
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan   digunakan   untuk   menunjukkan   laju   pertumbuhan ekonomi   secara   keseluruhan   dari   tahun   ke   tahun.   PDRB merupakan   salah   satu   indikator   penting   untuk   mengetahui peranan dan potensi ekonomi di suatu wilayah dalam periode tertentu.   Peran   daerah   dalam   mendukung   perekonomian nasional cukup besar namun terkadang tidak sejalan dengan perkembangan   perekonomian   nasional,   peran   tersebut menjadi   beban   optimal.  Fenomena   perekonomian   saat   ini cenderung menuntut adanya peran aktif dari para eksekutif untuk   lebih   banyak   menggali   potensi   perekonomian daerahnya serta memainkan peranan yang lebih besar dalam merangsang  aktivitas ekonomi daerah.  (safitri, 2011). Pada kenyataannya, PDRB mempunyai pengaruh terhadap jumlah angkatan   kerja   yang   bekerja   dengan   asumsi   apabila   nilai PDRB suatu wilayah meningkat, maka jumlah output dalam
seluruh   unit   ekonomi   di   suatu   wilayah   akan   meningkat. Output   yang   jumlahnya   meningkat   akan   menyebabkan terjadinya peningkatan permintaan tenaga kerja (Burhanudin, 2015).
Inflasi  merupakan  suatu proses  kenaikan  harga-harga  yang berlaku dalam suatu perekonomian. Sedangkan tingkat inflasi adalah presentasi kenaikan harga-harga barang dalam periode waktu tertentu (Sukirno, 1994:27). Semakin tingginya tingkat inflasi   yang   terjadi   maka   akan   berakibat   pada   tingkat pertumbuhan ekonomi yang menurun sehingga akan terjadi peningkatan terhadap angka pengangguran.
Teori   A.W.   Phillips  muncul   karena   pada  saat   tahun  1929, terjadi depresi ekonomi Amerika Serikat, hal ini berdampak pada   kenaikan   inflasi   yang   tinggi   dan   diikuti   dengan pengangguran yang tinggi pula. berdasarkan pada fakta itulah A.W.   Phillips   mengamati   hubungan   antara   tingkat   inflasi dengan   tingkat   pengangguran.   Dari   hasil   pengamatannya, ternyata ada hubungan yang erat antara Inflasi dengan tingkat pengangguran,   jika   inflasi   tinggi,   pengangguran   pun   akan rendah. Hasil pengamatan Phillips ini dikenal dengan kurva Phillip (Ariefta, 2014).
Berdasarkan   uraian   di   atas,   maka   rumusan   masalah   dalam penelitian   ini   adalah  Seberapa   besar   pengaruh   Produk Domestik   Regional   Bruto   (PDRB)   terhadap  tingkat pengangguran   terbuka  di   setiap   provinsi   di   Pulau   Jawa? Seberapa   besar   pengaruh   Upah   Minimum   Provinsi   (UMP) terhadap  tingkat pengangguran terbuka  di setiap provinsi di Pulau Jawa? Seberapa besar pengaruh tingkat Inflasi terhadap tingkat   pengangguran   terbuka  di   setiap   provinsi   di   Pulau Jawa?
Kemudian tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh Produk Domestik Regional   Bruto   (PDRB)   terhadap  tingkat   pengangguran terbuka  di setiap provinsi di Pulau Jawa, untuk mengetahui seberapa   besar  pengaruh  Upah   Minimum   Provinsi   (UMP) terhadap  tingkat pengangguran terbuka  di setiap provinsi di Pulau   Jawa,     untuk   mengetahui  seberapa   besar  pengaruh tingkat  inflasi   terhadap  tingkat   pengangguran   terbuka  di setiap provinsi di Pulau Jawa.

## Metode

## Jenis  Penelitian
Jenis   penelitian   yang   digunakan   adalah eksplanatory research ,   yaitu   penelitian   yang   menjelaskan   secara sistematis,   faktual   dan   akurat   mengenai   suatu   objek   yang diteliti   dan   bertujuan   untuk   mencari   ada   tidaknya   pola hubungan dan sifat hubungan antara dua variabel atau lebih, serta untuk menguji hipotesis bahkan menemukan teori baru (Nazir,2003).   Penelitian   ini   menjelaskan   hubungan   antara PDRB, UMP, dan Inflasi  terhadap Tingkat Pengangguran di setiap Provinsi Pulau Jawa.

## Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif, yaitu data yang diukur dalam suatu skala numerik (angka). Data kuantitatif ini berupa data runtut waktu (time series) dan cross section yang bersifat kuantitatif atau selama kurun waktu 2007 – 2016 (sepuluh tahun). Dalam penelitian ini menggunakan  sumber data sekunder yang  dikumpulkan melalui   studi   litartur   baik   buku,   jurnal   penelitian,   serta
sumber   data   terbitan   beberapa   instansi   tetentu  meliputi  6 wilayah penelitian yaitu semua Provinsi Pulau Jawa.

## Metode Analisis Data
Untuk   menganalisis   pengaruh Pertumbuhan   UMP, Pertumbuhan  PDRB,  dan   Tingkat   Inflasi  terhadap pengangguran di setiap Provinsi Pulau Jawa maka digunakan model regresi data panel
TPT i,t = α + β 1 UMP i,t + β 2 PDRB i,t + β 3 INF i,t + є i,t
Dimana :
TPT = Tingkat Pengangguran Terbuka UMP = Upah Minimum Provinsi PDRB    = Produk Domestik Regional Bruto
INF       = Inflasi
α = Intercept βit = Koefisien variabel є = Error term
I = 1, 2, …, N (banyaknya sampel/ observasi ) t = 1, 2, …, T (banyaknya waktu)
Kemudian tiga teknik analisis yang dapat digunakan, yaitu :
1. Metode Pooled Least Square (PLS)
Model pooled juga   sering   disebut   sebagai   model common atau homogenity .   PLS   adalah   struktur   model   di   mana estimator akan menghasilkan intercept α dan slope β sama untuk   setiap   individu   (α 1 =α 2 =α 3 =...=   α i dan β k1 =β k2 =β k3 =...=β ki ). Dimana k adalah jenis variabel dan i adalah   observasi   ke-i.   Struktur   model   ini   mengasumsikan tidak adanya perbedaan karakteristik  Tingkat Pengangguran (TP) di setiap provinsi selama waktu observasi.
2. Metode Fix Effect Model (FEM)
FEM   merupakan   model   yang   memperhatikan   adanya keberagaman   (heterogenitas)   dari   variabel   independen menurut  individu. Keberagaman individu diketahui  melalui intercept α yang berbeda untuk setiap individu. Dampak dari setiap variabel independen dipertahankan sama untuk setiap individu   sepanjang   waktu   observasi   (α 1 ≠α 2 ≠α 3 ≠...≠   α i dan β 1k =β 2k =β 3k =...=β ik ).  Struktur   model   ini   mengasumsikan adanya perbedaan karakteristik  Tingkat Pengangguran  (TP) di setiap provinsi selama waktu observasi. Penggunaan kata fixed pada model FEM menunjukkan bahwa faktor penyebab heterogenitas di setiap individu di asumsikan tetap sepanjang waktu   observasi.   Pengaruh   yang   tetap   dapat   dilihat   dari penggunaan nilai yang sama (yaitu 1) sepanjang waktu. Nilai 1 ditempatkan pada individu tertentu dan nol untuk individu lainnya.
3. Metode Random Effect Model (REM)
Pendekatan random   effect mempertimbangkan   setiap persamaan   karakteristik   individu.   Penentuan   α   dan   β didasarkan   pada   asumsi   bahwa intercept α   terdistribusi random antar unit µ i . dengan kata lain, slope memiliki nilai yang tetap tetapi, intercept bervariasi untuk setiap individu. Dari  model ini  dapat  dilihat  bahwa slope β memiliki nilai tetap tetapi, intercept α 1i memiliki nilai yang bervariasi karena pengaruh random є i terhadap intercept α 1 (α 1i = α 1 + є i ) yang
bernilai   tetap.   Dengan   model   ini   diasumsikan   bahwa pengaruh dari setiap individu sama.
Dari ketiga teknik analisis tersebut dipilih salah satu model yang terbaik dengan melakukan pengujian Chow, Hausmann dan Lagrance Multiplier (LM) sebagai berikut.

## 1. Uji Chow
Uji Chow digunakan  untuk menentukan model  mana yang paling   tepat   antara Pooled   Least   Sqaure   (PLS) atau Fixed Effect Model   (FEM) (Nachrowi,   2006)..   Pengujian   ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut :
a.   F statistik ≤   F tabel atau   nilai   probabilitas   F statistik >nilai probabilitas kritis (α=5%), maka hipotesis nol (H 0 ) diterima. Artinya, tidak terdapat hubungan antara efek individu dengan variabel   bebas   sehingga  model  yang   digunakan   adalah Pooled Least Square (PLS) .
b.   F statistik >   F tabel atau   nilai   probabilitas   F statistik ≤   nilai probabilitas kritis (α = 5%)maka hipotesis nol (H 0 ) ditolak dan   menerima   hipotesis   alternatif  (H A ).   Artinya,   efek individual berkorelasi dengan variabel bebas sehingga model yang digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM) .

## 2. Uji Hausman
Uji   Hausman   dilakukan   untuk   menentukan   metode   mana yang  paling  tepat  antara Fixed  Effect atau Random  Effect . Pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut :
a. Chi statistik ≤ Chi tabel atau nilai probabilitas Chi statistik > nilai probabilitas kritis (α = 5%), maka hipotesis nol (H 0 ) diterima. Artinya, tidak terdapat hubungan antara efek individu dengan variabel   bebas   sehingga  model  yang   digunakan   adalah Random Effect Model (REM) .
b. Jika Chi statistic > Chi tabel atau nilai probabilitas Chi statistik ≤ nilai probabilitas kritis (α = 5%),  maka hipotesis nol  (H 0 ) ditolak dan menerima hipotesis alternatif (H A ). Artinya, efek individual berkorelasi dengan variabel bebas sehingga model yang digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM) .
3. Uji Lagrance Multiplier (LM)
Apabila dalam uji Hausmann hasil model yang terbaik adalah Random   Effect, maka   dilanjutkan   dengan   uji Lagrance Multiplier (LM)   yang   dikembangkan   oleh   Breusch-Pagan. Hal ini untuk mengetahui apakah model Random Effect lebih baik dari metode OLS dan sebaliknya. Uji LM ini di dasarkan pada distribusi chi-squares dengan degree of freedom sebesar jumlah variabel independen (Nachrowi, 2006).
Pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
a. LM statistik ≤  Chi statistik maka hipotesis nol (H 0 ) diterima. Artinya, metode yang digunakan adalah Random Effect .
b. Jika LM statistic > Chi statistik maka hipotesis nol (H 0 ) ditolak dan menerima hipotesis alternatif H A . Artinya, metode yang paling tepat digunakan adalah Pooled LeastSquare.
Selanjutnya dilakukan uji statistik diantaranya:
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2019, Volume VI (1) : 43-49 ISSN : 2355-4665

## 1. Uji F-Statistik
Pengujian   ini   dilakukan   untuk   mengetahui   apakah   semua variabel   independen   mempunyai   pengaruh   yang   sama terhadap   variabel   dependen.   Pengujian   yang   dilakukan menggunakan uji distribusi F dengan cara membandingkan antara nilai F tabel dengan nilai F hitung
2. Uji t-Statistik
Uji   t-parsial   pada   fungsi   regresi   Y   =   f   (X 1 ,   X 2 ,   ...   X n ) bertujuan   untuk   membuat   kesimpulan   mengenai   pengaruh masing-masing   variabel   independen   (X)   terhadap   variabel dependen (Y)
3. Koefisien Dterminasi (R 2 )
Koefisien   regresi   bertujuan   untuk   memastikan   apakah variabel independen yang terdapat dalam persamaan tersebut secara individu berpengaruh terhadap nilai variabel dependen (uji   parsial).Besarnya   presentase   pengaruh   semua   variabel independen terhadap nilai variabel dependen dapat diketahui dari besarnya koefisien determinasi (R 2 ) persamaan regresi. Besarnya koefisien koefisien determinasi adalah 0 sampai 1
Adapun beberapa  uji  asumsi klasik yang digunakan  dalam penelitian ini, diantaranya:
1. Uji Multikolinieritas;
2. Uji Heterokedastisitas;
3. Uji Normalitas;
4. Uji Autokorelasi.

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil
Untuk   melihat   seberapa   besar   pengaruh  PDRB,  UMP  dan inflasi  terhadap  tingkat   pengangguran   terbuka   di   semua provinsi Pulau Jawa  selama kurun waktu 2007-2016  maka dilakukan estimasi dengan panel data . Hasil estimasi panel data sebagai berikut :
Tabel   1.   Perbandingan   Estimasi Panel   Data Model   PLS,

## FEM dan REM
Dependent Variable: TPT Variabel PLS Prob. FEM Prob. REM Prob. C -1.360834 0.9268 106.4933 0.0000 73.99099 0.0000 PDRB 0.634523 0.1386 -7.867119 0.0018 -0.961633 0.3592 UMP 0.019911 0.9853 -0.223318 0.8714 -3.942486 0.0000 INF 0.235683 0.1582 -0.052895 0.2705 -0.041974 0.3798 R- squared 0.067633 0.934933 0.661938 Sumber : data sekunder diolah, 2017
Berdasarkan hasil estimasi panel data pada Tabel 1  dengan variabel terikat kesempatan kerja, Fixed Effect Model (FEM) menunjukkan   hasil   yang   lebih   baik   dibandingkan Random Effect Model (REM) dan Pooled Least Square (PLS). Hal ini bisa dilihat  dari  nilai  koefisien regresi  dari  masing-masing variabel bebasnya. Selain itu, nilai R- square (R 2 ) yang lebih baik  terdapat  pada Fixed Effect Model (FEM) dibandingkan model   lainnya.   Setelah   dilakukan   analisis   untuk   model
tersebut,   maka   untuk   memilih   model   yang   terbaik   antara Pooled Least Square (PLS), Fixed Effect Model (FEM) dan Random   Effect   Model (REM)   dapat   dilakukan   dengan   uji Chow, Hausman dan Lagrange Multiplier (LM).
Dari  hasil  pengujian Chow dan  Hausman  diperoleh  model terbaik untuk penelitian ini yaitu Fixed Effect Model (FEM). Hasil estimasi mengenai model terbaik Fixed Effect Model akan dipaparkan dalam Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Fixed Effect Model (FEM) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 106.4933 12.08490 8.812095 0.0000 LOGPDRB -7.867119 2.383185 -3.301094 0.0018 LOGUMP -0.223318 1.372932 -0.162658 0.8714 INF -0.052895 0.047484 -1.113952 0.2705
Sumber : data sekunder diolah, 2017
Fixed   Effect   Model (FEM)  merupakan   model   yang memperhatikan   adanya   keberagaman   (heterogenitas)   dari variabel   independen   menurut   individu.   Keberagaman individu diketahui  melalui intercept α  yang  berbeda  untuk setiap   individu.   Dampak   dari   setiap   variabel   independen dipertahankan  sama untuk setiap individu sepanjang waktu observasi   (α 1 ≠α 2 ≠α 3 ≠...≠   α i dan   b 1k =   b 2k =   b 3k =...=   b ik ). Struktur   model   ini   mengasumsikan   adanya   perbedaan karakteristik  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT) di  setiap provinsi selama waktu observasi.
Berdasarkan hasil estimasi panel data pada Tabel  2  dengan menggunakan   pendekatan Fixed   Effect   Model (FEM) diperoleh hasil persamaan:
TPT   =   106.4933   -   7.867119*PDRB   –   0.223318*UMP   – 0.052895*INF + [CX=F]
Persamaan regresi panel data di atas menjelaskan bahwa :
1.   Nilai  b0   =  106.4933  menunjukkan  bahwa   tingkat pengangguran   terbuka   di   Pulau   Jawa   sebesar  106.4933% apabila variabel UMP, PDRB dan inflasi konstan.
2.   Variabel  PDRB  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat pengangguran terbuka dengan koefisien regresi sebesar -7.87 artinya jika  variabel  PDRB mengalami kenaikan 1 % maka akan   menurunkan   tingkat   pengangguran   terbuka   di   Pulau Jawa sebesar 7.87 %.
3.   Variabel  UMP  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat pengangguran terbuka dengan koefisien sebesar -0.22 artinya jika  variabel  UMP   mengalami   kenaikan   1   %   maka   akan menurunkan   tingkat   pengangguran   terbuka   di   Pulau   Jawa sebesar 0.22%.
4.   Variabel  Inflasi  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat pengangguran terbuka  dengan koefisien regresi  senilai  -0.05 artinya jika  variabel  Inflasi mengalami kenaikan 1 % maka akan   menurunkan   tingkat   pengangguran   terbuka   di   Pulau Jawa sebesar 0.05%.
Uji R 2 (Koefisien Determinan)
Besarnya   presentase   pengaruh   semua   variabel   independen terhadap   nilai   variabel   dependen   dapat   diketahui   dari besarnya koefisien determinasi R 2 persamaan regresi.  Hasil dari uji R 2 dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2019, Volume VI (1) : 43-49 ISSN : 2355-4665
Tabel 3. Hasil Uji R 2 Variable Coefficient R-squared 0.934933 Sumber : data sekunder diolah, 2017
Berdasarkan Tabel 3 menunjukkan nilai R 2 sebesar 0.934933, artinya total variasi tingkat pengangguran terbuka di provinsi Pulau   Jawa  mampu   dijelaskan  oleh  variabel-variabel independen  PDRB,   UMP   dan   inflasi  sebesar   93,35% sedangkan   sisanya  6,65  %   dijelaskan   variabel   lain   diluar model.

## Uji F Simultan
Uji   statistik   F   pada   dasarnya   menunjukkan   apakah   semua variabel   independen   yang   dimasukkan   dalam   model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Hasil uji F sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Uji F Variable Coefficient Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : data sekunder diolah, 2017 Berdasarkan estimasi panel data Tabel 4, nilai  probabilitas F statistik sebesar   0,0000  lebih   kecil   darinilai   probabilitas kritis(α = 5%), maka hipotesis nol (H 0 ) ditolak dan menerima hipotesis alternatif  (H A ),artinya semua variabel  independen mampu menjelaskan variabel dependen atau secara bersama- sama   variabel   independen  PDRB,   UMP,   dan   inflasi berpengaruh   signifikan   terhadap   variabel   dependen  tingkat pengangguran terbuka.

## Uji t Parsial
Uji   statistik   t   pada   dasarnya   menunjukkan   seberapa   jauh pengaruh   masing-masing   variabel   independen   secara individual   dalam   menerangkan   variasi   variabel   dependen. Hasil uji t Parsial sebagai berikut :
Tabel 5. Uji t-statistik Variable t-Statistic Prob. PDRB -3.301094 0.0018 UMP -0.162658 0.8714 INF -1.113952 0.2705 Sumber : data sekunder diolah, 2017
Berdasarkan hasil uji t, variabel independen terhadap variabel dependen   secara   parsial   pada   Tabel  5,   maka   dapat disimpulkan :
1.   Variabel  PDRB  memiliki nilai  probabilitas t statistik lebih kecil daripada nilai probabilitas kritis α = 5% (0.0018< 0,05). Dengan demikian hipotesis nol (H 0 ) ditolak dan menerima hipotesis   alternatif  (H A )  berarti  PDRB  berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di provinsi Pulau Jawa.
2.     Variabel  UMP  memiliki nilai  probabilitas t statistik lebih besar  daripada  nilai   probabilitas   kritis   α   =   5%  (0.8714  >
0,05).   Dengan   demikian   hipotesis   nol   (H 0 )   diterima  yang berarti  UMP  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran terbuka di provinsi Pulau Jawa.
3.     Variabel  inflasi  memiliki nilai  probabilitas t statistik lebih besar  daripada  nilai   probabilitas   kritis   α   =   5%  (0.2705  > 0,05). Dengan demikian H 0 diterima yang berarti Inflasi tidak berpengaruh   signifikan   terhadap  tingkat   pengangguran terbuka di provinsi Pulau Jawa.

## Uji Asumsi Klasik
Terdapat  empat   uji   asumsi   klasik  yang   digunakan   dalam penelitian   ini,   yaitu   uji  normalitas,  multikolinearitas,   uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.

## Uji Normalitas
Uji   normalitas   merupakan   uji   yang   dilakukan   untuk mengevaluasi   apakah   nilai   residual   dari   model   yang dibentukberdistribusi normal atau tidak. Konsep pengujian uji normalitas menggunakan pendekatan Jarque-berra test . Hasil dari uji normalitas dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Uji Normalitas
Sumber : data sekunder diolah, 2017
Berdasarkan  Gambar   1  nilai   probabilitas  JB statistik sebesar 0,645365lebih besar dari nilai probabilitas kritis (α = 5%), dapat  ditarik kesimpulan bahwa model panel data tersebut terdistribusi normal  karena nilai probabilitas  JB statistik lebih besar dibanding nilai probabilitas kritis α = 5%.

## Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas merupakan pengujian dari asumsi yang berkaitan bahwa antara variabel-variabel bebas dalam suatu model   tidak   saling   berkorelasi   satu   dengan   yang   lainnya.. Dalam   penelitian   ini   menggunakan   nilai   matrik   korelasi untuk   mendeteksi   adanya   multikolinearitas.   Apabila   nilai matrik  korelasi   melebihi  80%  (0,8)  maka  variabel-variabel bebasnya   memiliki   hubungan   yang   tinggi   dan   cenderung terkena multikoliniearitas (Gujarati, 2013:429).  Berdasarkan pengujian diperoleh hasil sebagai berikut :

## Tabel 6. Uji Multikolinearitas
LOGPDRB LOGUMP INF LOGPDRB 1.000000 0.246433 -0.108135 LOGUMP 0.246433 1.000000 -0.196504 INF -0.108135 -0.196504 1.000000
Sumber : data sekunder diolah, 2017
Dari   matriks   korelasi   Tabel   6   tersebut   terlihat   bahwa hubungan   antara   masing-masing   variabel   bebas   (PDRB, UMP dan inflasi) semua berada di bawah 80% atau 0,8 ( rule
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2019, Volume VI (1) : 43-49 ISSN : 2355-4665
of thumb ) sehingga dapat dinyatakan tidak terdapat masalah multikolinearitas dalam model penelitian.

## Uji Autokorelasi
Hasil penelitian menggunakan Durbin Watson untuk menguji ada atau tidaknya masalah autokorelasi dalam model, dengan kriteria   0   <   dw   <   dl   atau   0   <  0.845610  <   1,4797   maka terdapat   masalah   dalam   model   penelitian   namun,   dari pengujian panel   data, model   terbaik   yang   terpilih   adalah Fixed   Effect   Model (FEM),   dari   hasil   tersebut   dapat dinyatakan   tidak   perlu   diadakan   uji   autokorelasi.   Hal   ini sesuai dengan yang dijelaskan Nachrowi dan Usman dalam Ekananda (2016:166),apabila dalam pemilihan teknik analisis panel   data ditentukan Fixed   Effect   Model (FEM)   adalah model   yang   terbaik,   maka   masalah   autokorelasi   dapat diabaikan,   karena   tidak   dibutuhkan   asumsi   terbebasnya model dari serial korelasi.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji   Heteroskesdastisitas   ini   digunakan   untuk   mengetahui apakah   dalam   suatu   model   regresi   terjadi   ketidaksamaan variabel  dan residual dari satu penagmatan  ke pengamatan yang   lain.  Diagnosis   adanya   heteroskedastisitas   secara kuantitatif   dalam   suatu   regresi   dapat   dilakukan   dengan melakukan pengujian korelasi uji Glesjer ( Glesjer test ). Uji ini   dilakukan   dengan   membuat   model   regresi   yang melibatkan nilai absolut residual, sebagai variabel dependen, terhadap   semua   variabel   independen   (Algifari,   2011:86). Hasil uji heteroskedastisitas sebagai berikut:
Tabel 7. Uji Heterokedastistas Menggunakan Uji Glesjer
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PDRB -0.975048 0.994691 -0.980252 0.3316 UMP 0.617859 0.573033 1.078226 0.2860 INF -0.026061 0.019819 -1.314950 0.1944
Sumber : data sekunder diolah, 2017
Berdasarkan hasil pengujian heterokedastisitas menggunakan uji Glejser,  variabel dependen terhadap variabel independen secara parsial pada Tabel  6, maka dapat  dipaparkan sebagai berikut :
1.     Variabel  PDRB memiliki nilai probabilitas t statistik lebih besar  daripada  nilai   probabilitas   kritis   α   =   5%  (0.3316  > 0,05).   Dengan   demikian   H 0 diterima  yang   berarti  variabel PDRB tidak terjadi masalah heterokedastisitas
2.     Variabel  UMP  memiliki  nilai probabilitas t statistik lebih besardaripada nilai probabilitas kritis α = 5% (0.2860 > 0,05). Dengan   demikian   H 0 diterima  yang   berarti  variabel   UMP tidak terjadi masalah heterokedastisitas.
3.Variabel  inflasi  memiliki  nilai   probabilitas   t statistik lebih besardaripada nilai probabilitas kritis α = 5% (0.1944 > 0,05). Dengan   demikian   H 0 diterima  yang   berarti  variabel   IPM tidak terjadi masalah heterokedastisitas.

## Pembahasan
Pengaruh Produk Domestik Bruto Regional (PDRB) terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Pulau Jawa
Dari   hasil   estimasi   menunjukkan   bahwa   Produk   Domestik Regional Bruto (PDRB) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap   tingkat   pengangguran   terbuka   di   setiap   Provinsi Pulau Jawa tahun 2007-2016, yang ditunjukkan dengan nilai coefficient   -7.87.   Coefficient   PDRB   yang   memiliki   arah negatif menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1% PDRB akan menurunkan tingkat pengangguran terbuka di setiap Provinsi Pulau   Jawa   sebesar   7.87%.   Hal   ini   berarti   dengan meningkatnya   PDRB   diikuti   dengan   menurunnya   tingkat pengangguran terbuka di setiap Provinsi Pulau Jawa. Hasil penelitian   tersebut   sesuai   dengan   hukum   Okun   yang menyatakan bahwa jika terjadi peningkatan terhadap tingkat pengangguran   terbuka   di   suatu   Negara   maka   hal   tersebut setara dengan terjadinya penurunan PDRB sebesar 2 persen. Sehingga apabila terjadi peningkatan terhadap PDRB berarti telah   terjadi   kenaikan   terhadap   produksi   barang   dan   jasa. Kenaikan produksi barang dan jasa mengakibatkan kenaikan terhadap   faktor-faktor   produksi   yang   salah   satunya   adalah naiknya   permintaan   tenaga   kerja   sehingga   menurunkan tingkat   pengangguran.   Begitu   pula   sebaliknya   jika   terjadi penurunan   terhadap   PDRB   maka   terjadi   penurunan   pada faktor-faktor   produksi   yang   salah   satunya   turunnya permintaan tenaga kerja dan mengakibatkan naiknya tingkat pengangguran.
Hubungan   yang   signifikan   antara   PDRB   terhadap   tingkat pengangguran   terbuka   menunjukkan   bahwa   tingkat pengangguran   terbuka   di   setiap   Provinsi   Pulau   Jawa dipengaruhi oleh produk domestik bruto. Dikutip dari Badan Pusat Statistik (2016), pada tahun 2011-2015 pertumbuhan PDRB mengalami peningkatan yang baik setiap tahunnya, di mana penyumbang PDRB tertinggi di setiap provinsi Pulau Jawa yaitu sektor industri pengolahan dan perdagangan besar dan eceran; reparasi mobil dan sepedah motor.  Peningkatan pada nilai PDRB menandakan telah terjadi kenaikan terhadap nilai tambah output atau penjualan barang dan jasa di suatu wilayah.   Semakin   besar   output   atau   penjualan   barang   dan jasa   yang   dilakukan   perusahaan   akan   mengakibatkan kenaikan terhadap faktor-faktor produksi seperti tenaga kerja. Peningkatan permintaan tenaga kerja yang disebabkan oleh kenaikan   faktor-faktor   produksi   suatu   perusahaan   akan menurunkan tingkat pengangguran khususnya di Pulau Jawa.

## Pengaruh   Upah   Minimum   Provinsi   (UMP)   terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Pulau Jawa
Dari   hasil   estimasi   menunjukkan   bahwa   Upah   Minimum Provinsi   (UMP)   berpengaruh   negatif   dan   tidak   signifikan terhadap   tingkat   pengangguran   terbuka   di   setiap   Provinsi Pulau Jawa tahun 2007-2016, yang ditunjukkan dengan nilai coefficient   -0.22.   Coefficient   UMP   yang   memiliki   arah negatif menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1% UMP akan menurunkan tingkat pengangguran terbuka di setiap Provinsi Pulau Jawa sebesar 0.22%. Hasil tersebut sesuai dengan teori Keynes   yang   menyatakan  jika   tingkat   upah   naik   akan berpengaruh  pada  penurunan  tingkat  pengangguran. Ketika tingkat   upah  naik  maka   pendapatan   pun   akan  naik, dampaknya   adalah   daya   beli   akan  naik  dan   tentu   saja pengeluaran   masyarakat   akan   bertambah,   maka   kapasitas produksi akan ditingkatkan sesuai dengan permintaan barang dan   jasa,   sehingga   perusahaan   akan  menambah  tenaga kerjanya   dan   penggunaan   tenaga   kerja   penuh   ( full employment )   akan   tercapai.  Sebaliknya   jika  tingkat   upah turun akan berpengaruh pada naiknya tingkat pengangguran.
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2019, Volume VI (1) : 43-49
Hasil penelitian menunjukkan hubungan antara UMP dengan tingkat   pengangguran   terbuka   tidak   signifikan   dengan koefisien arah regresi yang diperoleh sesuai denganhipotesis dan teori-teori yang telah dikemukakan.
Ketidaksignifikan   UMP   dalam   mempengangurhi pengangguran terbuka dapat dilihat berdasarkan data bahwa peningkatan   UMP   di   Pulau   Jawa   dari   tahun   2007   sampai dengan tahun 2016 tidak selalu diiringin dengan penurunan tingkat pengangguran terbuka. Seperti halnya kenaikan UMP di   Provinsi   DKI   Jakarta   tahun   2011;   Jawa   Barat   tahun 2013,2015, dan 2016; Jawa Tengah tahun 2011 dan 2013; DI Yogyakarta tahun 2014 an 2015; Jawa timur tahun 2011,2013 dan   2015;   Banten   2011   yang   terjadi   kenaikan   tingkat pengangguran. Hal ini berati kenaikan UMP yang terjadi di setiap Provinsi Pulau Jawa tidak menyerap tenaga kerja yang ada   sehingga   pengangguran   tidak   berkurang.   Peraturan pengupahan telah diatur dalam UU No.13 Tahun 2003 dan PP No.78 Tahun 2015 merupakan  usaha pemerintah untuk melindungi pekerja dari upah murah yaitu dengan penetapan upah   minimum   yang   ditetapkan   setahun   sekali   oleh Gubernur. Selain itu peraturan tersebut juga membantu para pencari kerja agar bisa masuk ke pasar kerja, dan melindungi dunia   usaha   agar   bisa   berkembang   sehingga   dapat menciptakan   lapangan   kerja   baru   untuk   mengurangi pengangguran.

## Pengaruh   Inflasi   terhadap   Tingkat   Pengangguran Terbuka di Pulau Jawa
Dari hasil estimasi menunjukkan bahwa Inflasi berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap  tingkat pengangguran terbuka di setiap Provinsi Pulau Jawa tahun 2007-2016, yang ditunjukkan dengan nilai coefficient -0.05. Coefficient Inflasi yang   memiliki   arah   negatif   menunjukkan   bahwa   setiap kenaikan 1% Inflasi akan menurunkan tingkat pengangguran terbuka di setiap Provinsi Pulau Jawa sebesar 0.05%. Hasil tersebut sesuai dengan teori kurva Phillips yang menyatakan jika  inflasi  naik akan  berpengaruh  pada  penurunan  tingkat pengangguran.   Ketika   inflasi   naik   berarti   telah   terjadi kenaikan harga barang, dimana salah satu penyebab kenaikan harga barang adalah tuntutan kenaikan upah, sehingga untuk mengatasi   biaya   produksi   dan   operasi   maka   harga   produk dijual   dengan   harga   yang   relatif   mahal   dari   sebelumnya. Harga   produk   yang   naik   membuat   perusahaan   termotivasi untuk menambah jumlah produksi dengan menambah jumlah tenaga kerja sehingga pengangguran berkurang.
Ketidaksignifikan   Inflasi   dalam   mempengangurhi pengangguran terbuka di Pulau Jawa disebabkan oleh inflasi yang terjadi selama kurun waktu 2007 – 2016 masuk kedalam kategori ringan, kecuali pada tahun 2008 terjadi peningkatan inflasi   dari   status   semula   ringan   menjadi   sedang,   yaitu berkisar   10   –   14%.Walaupun   demikian,   nilai   ini   masih
mendekati kategori inflasi ringan dan pada tahun selanjutnya langsung   mengalami   penurunan.   Tingkat   inflasi   di   Pulau Jawa   selalu   mengalami   pasang   surut   dari   tahun   ketahun. Sebenarnya parah atau tidaknya inflasi bersifat relatif, karena berat atau ringannya suatu inflasi bergantung pada kekuatan ekonomi masyarakat yang mengalami inflasi. Kondisi inflasi ringan   justru   mempunyai   dampak   yang   positif   dalam   arti untuk perekonomian yang lebih baik. Namun apabila inflasi tersebut  dalam  kondisi  berat  dan tidak  terkendali,  keadaan perekonomian menjadi tidak setabil karena harga meningkat dengan   cepat,   hai   itu   menyebabkan   masyarakat   menjadi terpuruk dan dapat menurunkan kesejahteraan masyarakat.

## Simpulan
Berdasarkan   hasil   analisis   dari   penelitian,   maka   dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di setiap provinsi Pulau Jawa periode tahun 2007 – 2016. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi Produk Domestik Regional Bruto   (PDRB)   maka   semakin   berkurang   tingkat pengangguran   terbuka,   Upah   Minimum   Provinsi   (UMP) memiliki   pengaruh   negatif   dan   tidak   signifikan   terhadap tingkat pengangguran terbuka di setiap provinsi Pulau Jawa periode tahun 2007 – 2016. Hal ini berarti bahwa berapapun nilai   dari   UMP   meningkat,maka   tidak   akan   berpengaruh terhadap   tingkat   pengangguran   terbuka,   Inflasi   memiliki pengaruh   negatif   dan   tidak   signifikan   terhadap   tingkat pengangguran terbuka di setiap provinsi Pulau Jawa periode tahun 2007 – 2016. Hal ini berarti bahwa berapapun nilai dari inflasi   meningkat,maka   tidak   akan   berpengaruh   terhadap tingkat pengangguran terbuka.

## Referensi
Amir,   Amri.   2007.   Pengaruh   inflasi   dan   pertumbuhan   ekonomi   terhadap pengangguran di Indonesia. Jurnal Inflasi dan Pengangguran , Vol.1 (No. 1).Hal: 4-9.
Ananta, Anis. 1990 Jurnal Inflasi dan Pengangguran. Jurnal Ekonomi Vol.1. No.1.2000
Badan Pusat Statistik Daerah Istimewa Yogyakarta. 2015. Daerah Istimewa Yogyakarta Dalam Angka 2015. Yogyakarta: Badan Pusat Statistik Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta
Badan   Pusat   Statistik   DKI   Jakerta.   2016. Jakarta   Dalam   Angka   2016 . Jakarta: Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta
Badan Pusat Statistik Jawa Barat. 2016. Jawa Barat Dalam Angka 2016 .
Bandung: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat
Badan   Pusat   Statistik   Jawa   Tengah.   2016. Jawa   Tengah   Dalam   Angka 2016 . Semarang: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah Badan Pusat Statistik Jawa Timur. 2016. Jawa Timur Dalam Angka 2016. Surabaya: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur Gujarati Damodar.2004. Basic Econometrics (Ekonometrika Dasar ). Alih bahasa Sumarno Zain. Jakarta: erlangga
Sukirno,   Sadono.   2006 . Mikro   Ekonomi  teori  Pengantar . Jakarta:   Raja Grafindo Persada.