Vol. 6, No. 1 (2024), pp. 29-36 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Tanggal Masuk: 03–02-2024; Revisi: 07-03-2024 Diterima: 29-03-2024

## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERBEDAAN UPAH DI KABUPATEN TUBAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI LINIER BERGANDA
Isna Lailannaza 1* , Ahmad Zaenal Arifin 2 Program Studi Matematika FMIPA Universitas PGRI Ronggolawe Tuban 1,2
az_arifin@unirow.ac.id 2*
Abstrak– Perbedaan upah di Kabupaten Tuban  merupakan  isu  yang  perlu  dicermati. Faktor-faktor yang mempengaruhi perbedaan upah  di  wilayah  ini  sangat  kompleks  dan memerlukan  analisis  yang  lebih  mendalam. Beberapa faktor yang kemungkinan memengaruhi perbedaan upah dapat mencakup  jenis  kelamin,  status  perkawinan, tingkat  pendidikan,  usia,  status  pekerjaan serta  beberapa  faktor  ekonomi  lainnya. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan analisis  faktor-faktor  tersebut  menggunakan regresi linier berganda, dapat mengindentifikasi variabel mana yang memiliki  pengaruh  sig.nifikan  terhadap  upah dan  sejauh  apa.  Dengan  menggunakan perhitungan  SPSS  didapatkan  hasil  bahwa model regresi yang digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi upah  di  Kabupaten  Tuban  adalah  Y  =  6,2  - 0,19X 1 +  0,030X 2 +  0,53X 3 . Hasil  penelitian menunjukkan  nilai  R  square  sebesar  0,003 artinya upah di Kabupaten Tuban tahun 2020 dapat  dijelaskan  dengan  tepat  oleh  status perkawinan,  mengikuti  pelatihan  atau  kursus dan  double  job  sebesar  0,003%  secara  rata- rata  dan  sisanya  sebesar  99,997%  dijelaskan oleh variabel lain diluar model.
Kata  Kunci  –Regresi  Linier  Berganda, Perbedaan Upah, Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Upah.

## I. PENDAHULUAN
Kabupaten Tuban terletak di Provinsi Jawa Timur,  Indonesia  adalah  wilayah  yang
berkembang  dengan  banyak  sektor  ekonomi yang  beragam,  termasuk  pertanian,  industri, dan jasa. Dalam konteks ini perbedaan upah menjadi  topik  yang  sangat  penting  karena berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat upah  dapat  berdampak  sig.nifikan  pada kesejahteraan  pekerja  dan  pertumbuhan ekonomi lokal. Peningkatan perbedaan upah di Kabupaten Tuban  merupakan  isu  yang  perlu  dicermati. Faktor-faktor yang mempengaruhi perbedaan upah  di  wilayah  ini  sangat  kompleks  dan memerlukan analisis yang lebih mendalam. Beberapa  faktor  yang  kemungkinan memepengaruhi  perbedaan  upah  dapat mencakup  jenis  kelamin  [1],  status perkawinan [2], tingkat Pendidikan [3], usia dan status pekerjaan [4] serta beberapa faktor ekonomi lainnya.
Dalam ilmu matematika terdapat beberapa metode analisis yang dapat digunakan dalam penelitian.  Beberapa  diantaranya  adalah analisis  prediktif,  analisis  deskriptif,  dan analisis regresi.
Analisis  regresi  merupakan  kajian hubungan  suatu  variabel  yang  diterangkan (The  Explained  Variabel) dengan  satu  atau dua  variabel  yang  menerangkan  ( The Explanatory  Variabel )  [5].  Dimana  variabel pertama  disebut  dengan  variabel  terikat  dan variabel kedua disebut sebagai variabel bebas. Jika  variabel  bebas  lebih  dari  satu  maka analisis regresi disebut regresi linier berganda.
Dengan  melakukan  analisis  faktor-faktor ini menggunakan regresi linier berganda, kita dapat mengindentifikasi  variabel mana  yang memiliki pengaruh sig.nifikan terhadap upah dan dalam sejauh apa. Hasil analisis ini akan memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi pemerintah,  perusahaan,  dan  stakeholders lainnya  untuk  mengembangkan  kebijakan yang  mendukung  peningkatan  upah  dan kesejahteraan pekerja di Kabupaten Tuban. Dengan pemahaman yang lebih mendalam tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi upah, langkah-langkah strategis dapat diambil untuk  meningkatkan  kesetaraan  upah, mengurangi  kesenjangan  sosial,  dan mendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang berkelanjutan  di  Kabupaten  Tuban.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  penting  dalam konteks  pengembangan  wilayah  dan peningkatan  kualitas  hidup  masyarakat Kabupaten Tuban.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN

## II.1 Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari data hasil Survei Angkatan Kerja Nasional tahun  2020  dari  Badan  Pusat  Statistik Kabupaten  Tuban  dengan  jumlah  2632 responden.
Tabel 1 . Data
NO  Y  X1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 1 0  1 2 4  61  2 0 0 0 2 0  2 2 5  60  2 0 0 0 3 0  2 1 4  28  2 0 0 0 . . . 263 2 0  1 1 2  15  2 0 0 0

## II.2 Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan dalam penelitin ini adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Variabel Penelitian
Variabel
Keterangan
X 1 Jenis Kelamin X 2
Status Perkawinan X 3 Pendidikan Terakhir
X 4 X 5
X 6 X 7 X 8
Umur Mengikuti Pelatihan atau Kursus
Status Pekerjaan Jumlah Jam Kerja
Double Job
Y
Upah

## II.3 Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  dilakukan  untuk memastikan  bahwa  model  regresi  sesuai dengan  OLS,  diantaranya  adalah  seberapa kuat  hubungan  antar  variabel,  data  yang digunakan tidak terjadi gejala multikolinieritas, bersifat homokedastisitas dan memiliki distribusi normal.
II.4 Uji Korelasi
Uji korelasi dilakukan untuk menunjukkan  seberapa  kuat  atau  tidaknya hubungan antara upah di Kabupaten Tuban dengan  jenis  kelamin,  status  perkawinan, Pendidikan  terakhir,  umur,  mengikuti pelatihan  dan  kursus,  status  pekerjaan, jumlah jam kerja, dan double job.
Berikut  adalah output software hubungan antara upah di Kabupaten Tuban tahun 2020 dengan jenis kelamin.
Tabel 3. Output Software Upah Dan Jenis Kelamin
Pearson Correlation ) ( xy r value P -0,233 0,000 Tabel 2 menunjukkan bahwa nilai pearson correlation pada  jenis  kelamin  adalah sebesar  -0,233  yang  artinya  jenis  kelamin dengan upah di Kabupaten Tuban memiliki hubungan  keeratan  negative  karena  nilai pearson  correlation kurang  dari  1.  Nilai
value P sebesar  0,000  lebih  kecil  dari  taraf sig.nifikan  sebesar  0,05  sehingga  dapat diputuskan tolak H 0.
Berikut  adalah output software hubungan antara upah di Kabupaten Tuban dengan status perkawinan.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERBEDAAN UPAH…
Tabel 4. Output Software Upah Dan Status Perkawinan
Pearson Correlation ) ( xy r value P -0,039 0,164
Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai pearson correlation pada status perkawinan adalah sebesar  -0,039  yang  artinya  status perkawinan  dengan  upah  di  Kabupaten Tuban  memiliki  hubungan  keeratan negative  karena  nilai pearson  correlation kurang  dari  1.  Nilai value P sebesar  0,164 lebih  besar  dari  taraf  sig.nifikan  sebesar 0,05 sehingga dapat diputuskan gagal tolak H 0 Berikut  adalah output software hubungan antara upah di Kabupaten Tuban dengan pendidikan terakhir.
Tabel 5. Output Software Upah Dan Pendidikan Terakhir
Pearson Correlation ) ( xy r value P
0,326 0,000 Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai pearson correlation pada pendidikan terakhir adalah sebesar  0,326  yang  artinya  pendidikan terakhir dengan upah di Kabupaten Tuban tahun  2020  memiliki  hubungan  keeratan positif  karena  nilai pearson  correlation lebih dari 1. Nilai value P sebesar 0,000 lebih kecil  dari  taraf  sig.nifikan  sebesar  0,05 sehingga dapat diputuskan tolak H 0 Berikut  adalah output software hubungan antara upah di Kabupaten Tuban dengan umur.
Tabel 6. Output Software Upah Dan Umur
Pearson Correlation ) ( xy r value P
-0,071 0,011 Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai pearson correlation pada  umur  adalah  sebesar  - 0,071  yang  artinya  umur  dengan  upah  di Kabupaten  Tuban  memiliki  hubungan keeratan  negatif  karena  nilai pearson
correlation kurang  dari  1.  Nilai value P sebesar  0,011  lebih  kecil  dari  taraf sig.nifikan  sebesar  0,05  sehingga  dapat diputuskan tolak H 0 Berikut  adalah output software hubungan antara upah di Kabupaten Tuban dengan mengikuti pelatihan atau kursus.
Tabel 7. Output Software Upah Dan Mengikuti Pelatihan Atau Kursus
Pearson Correlation ) ( xy r value P
0,015 0,603 Tabel 7 menunjukkan bahwa nilai pearson correlation pada  mengikuti  pelatihan  atau kursus  adalah  sebesar  0,015  yang  artinya mengikuti  pelatihan  atau  kursus  dengan upah  di  Kabupaten  Tuban  memiliki hubungan  keeratan  positif  karena  nilai pearson correlation lebih dari 1. Nilai value P sebesar  0,603  lebih  besar  dari  taraf sig.nifikan  sebesar  0,05  sehingga  dapat diputuskan gagal tolak H 0
Berikut  adalah output software hubungan antara upah di Kabupaten Tuban dengan status pekerjaan.
Tabel 8. Output Software Upah Dan Status Pekerjaan
Pearson Correlation ) ( xy r value P
0,171 0,000 Tabel 8 menunjukkan bahwa nilai pearson correlation pada  status  pekerjaan  adalah sebesar 0,171 yang artinya status pekerjaan dengan upah di Kabupaten Tuban memiliki hubungan  keeratan  positif  karena  nilai pearson correlation lebih dari 1. Nilai value P sebesar  0,000  lebih  kecil  dari  taraf sig.nifikan  sebesar  0,05  sehingga  dapat diputuskan tolak H 0 Berikut  adalah output software hubungan antara upah di Kabupaten Tuban dengan jam kerja.
Tabel 9. Output Software Upah Dan Jam Kerja
Pearson Correlation ) ( xy r value P
0,252 0,000
Tabel 9 menunjukkan bahwa nilai pearson correlation pada  jam  kerja  adalah  sebesar 0,252 yang artinya jam kerja dengan upah di  Kabupaten  Tuban  memiliki  hubungan keeratan  positif  karena  nilai pearson correlation lebih dari 1. Nilai value P sebesar 0,000  lebih  kecil  dari  taraf  sig.nifikan sebesar  0,05  sehingga  dapat  diputuskan tolak H 0
Berikut  adalah output software hubungan antara upah di Kabupaten Tuban dengan Double Job.
Tabel 10. Output Software Upah Dan Double Job
Pearson Correlation ) ( xy r value P
0,032 0,256 Tabel 10 menunjukkan bahwa nilai pearson correlation pada Double Job adalah sebesar 0,032 yang artinya Double Job dengan upah di  Kabupaten  Tuban  memiliki  hubungan keeratan  positif  karena  nilai pearson correlation lebih dari 1. Nilai value P sebesar 0,256  lebih  besar  dari  taraf  sig.nifikan sebesar  0,05  sehingga  dapat  diputuskan gagal tolak H 0 .
II.5 Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas  dilakukan untuk menunjukkan apakah data yang digunakan dalam penelitian terjadi gejala multikolinieritas  atau  tidak.  Model  regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara  variabel  dependen.  Gejala multikolinieritas dapat dilihat dari nilai VIF dan  tolerance.  Dengan  menggunakan aplikasi  SPSS  diperoleh  nilai  VIF  dan tolerance adalah sebagai berikut.
Tabel 11. Nilai Tolerance dan VIF
Variabel (X)
Tolera nce VIF Jenis Kelamin (X 1 ) 0,910  1,0 99 Status Perkawinan (X 2 ) 0,655  1,5 26 Pendidikan Terakhir (X 3 ) 0,859  1,1 64 Umur (X 4 ) 0,618  1,6 19 Mengikuti pelatihan atau kursus (X 5 ) 0,983  1,0 17 Status pekerjaan (X 6 ) 0,958  1,0 43 Jumlah jam kerja (X 7 ) 0,964  1,0 38 Double job (X 8 ) 0,993  1,0 08
Tabel  10  menunjukkan  bahwa  nilai  VIF untuk seluruh variabel X kurang dari 10 dan nilai  tolerance  untuk  seluruh  variabel  X lebih  dari  0,1.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinieritas antar  variabel  independent.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tidak  terjadi  korelasi diantara  variabel  independen  dalam penelitian.
II.6 Uji Heterokedastisitas
Uji  heterokedastisitas  dilakukan  untuk menunjukkan  apakah  variabel  bersifat homokedastisitas  atau  heterokedastisitas. Jika  asumsi  heterokedastisitas  tidak terpenuhi,  maka  model  regresi  dinyatakan valid  sebagai  alat  peramalan.  Model pengujian yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  analisis  grafik  plot  dan  metode spearman.
A. Metode Analisis Grafik Plot
Analisis  grafik  plot  adalah  salah  satu jenis  metode  uji  heterokedastisitas dengan cara melihat grafik.
Hipotesis:
H 0 :  tidak  ada  gejala  heterokedastisitas apabilatidak ada pola yang jelas seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y
H 1 : ada  gejala  heterokedastisitas apabila  ada  pola  tertentu  yang  jelas,

## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERBEDAAN UPAH…
seperti  titik-titik  membentuk  pola tertentu yang teratur (seperti bergelombang,  melebar  kemudian menyempit)
Dengan  menggunakan  aplikasi  SPSS dihasilkan grafik scatterplot sebagai berikut.
Gambar 1. Grafik Scatterplot variabel X
Gambar 1 menunjukkan bahwa grafik yang ditampilkan  menampakkan  titik-titik  yang menyebaar secara acak kemudian menyempit  serta  dalam  penyebaran  titik- titik tersebut menyebar dibawah dan diatas angka 0 pada sumbu Y, maka H 0 diterima. Hal  tersebut  mengindentifikasikan  tidak terjadi  heterokedastisitas  pada  model regresi, sehingg model regresi layak dipakai untuk memprediksi variabel upah (Y).
B. Metode Spearman
Adapun hipotesisnya adalah sebagai berikut:
H 0 : tidak ada gejala heterokedastisitas
H 1 : ada gejala heterokedastisitas
H 0 diterima  apabila  nilai value P atau sig.nifikansi > 0,05.
Dengan  menggunakan  aplikasi  SPSS dihasilkan tabel sebagai berikut.
Tabel 12. Nilai value P Dengan Menggunakan Metode Spearman
Variabel (X) value
P
Jenis Kelamin (X 1 ) 0,000 Status Perkawinan (X 2 ) 0,527
Pendidikan Terakhir (X 3 ) 0,054 Umur (X 4 ) 0,004
Mengikuti pelatihan atau kursus (X 5 ) 0,441
Status pekerjaan (X 6 ) 0,000 Jumlah jam kerja (X 7 ) 0,000 Double job (X 8 ) 0,170
Tabel  11  menunjukkan  bahwa  H 0 diterima pada variabel (X 2 ), (X 3 ), (X 5 ), dan (X 8 ).

## II.7 Uji Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  untuk mengetahui apakah data faktor-faktor yang mempengaruhi  upah  di  Kabupaten  Tuban memiliki  distribusi  normal  atau  tidak.  Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan  analisis  grafik  dan  analisis statistik [4].
A. Analisis Grafik
Dengan  menggunakan  aplikasi  SPSS dihasilkan grafik sebagai berikut.
Gambar 2. Histogram Uji Normalitas

## B. Analisis Statistik
Analisis  statistik  dalam  penelitian  ini menggunakan metode Kolmogorov-
Smirnov  dan  dihasilkan  tabel  sebagai berikut.

## Tabel 13. Nilai Sig.nifikansi Dengan Metode Kolmogorov-Smirnov
Gambar  2  dan  tabel  12  menyatakan  nilai sig..  Atau  sig.nifikansi  atau  nilai probabilitas < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa model tidak terdistribusi normal.
Berdasarkan  uji  asumsi  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  variabel  yang memenuhi asumsi adalah status perkawinan,  mengikuti  pelatihan  atau kursus, dan double job.
II.8 Analisis Regresi Linier Berganda Analisis  regresi  linier  berganda dilakukan  untuk  mengetahui  hubunga antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi perbedaan upah di Kabupaten Tuban tahun 2020.
II.9 Estimasi Model
Model  regresi  antara  upah  di Kabupaten  Tuban  2020  dengan  status perkawinan,  mengikuti  pelatihan  atau kursus,  dan  double  job  adalah  sebagai berikut.
Tabel 14. Output Software Hasil Analisis Regresi
Tabel  13  menunjukkan  bahwa  setiap kenaikan 1% status perkawinan, maka upah yang  didapatkan  akan  berkurang  0,19% secara  rata-rata  dengan  syarat  mengikuti pelatihan dan double job bernilai konstan. Setiap  1%  bertambahnya  yang  mengikuti pelatihan atau kursus, upah akan bertambah sebesar  0,030%  secara  rata-rata  dengan syarat  status  perkawinan  dan  double  job bernilai  konstan.  Setia  1%  bertambahnya double  job,  maka  upah  akan  bertambah sebesar  0,53%  secara  rata-rata  dengan syarat  status  perkawinan  dan  mengikuti pelatihan atau kursus bernilai konstan.
II.10 Pengujian Serentak (Uji F)
Pengujian  serentak  dilakukan  untuk mengetahui apakah faktor-faktor berpengaruh sig.nifikan atau tidak.
Hipotesis :
H 0 : 0 3 2 1 = = =    (Faktor-faktor tidak berpengaruh sig.nifikan terhadap upah) H 1 : minimal ada satu 0  i  (minimal ada satu  faktor  ke-i  yang  berpengaruh sig.nifikan terhadap upah)
Berikut adalah output software uji serentak.
Tabel 15. Output Software Uji Serentak
Model Sum of Squares Df  Mean Square F Sig.. 1 Regression ,367 3 ,122 1,145 ,330b Residual 136,437 1276 ,107
Total 136,805
1279 Tabel 14 menunjukkan nilai hitung F sebesar 1,145  lebih  besar  dari  nilai F 0,05(2632,2)
sebesar 0,334 dan nilai value P atau sig. lebih dari  0,05.  Maka  diputuskan  tolak  H 0 , sehingga dapat disimpulkan bahwa minimal ada  satu  faktor  yang  berpengaruh
sig.nifikan  terhadap  perbedaan  upah  di Kabupaten Tuban.
II.11 Pengujian Parsial (Uji T)
Pengujian parsial dilakukan karena pada pengujian  serentak  didapatkan  hasil  tolak H 0 .
Hipotesis:

## Kolmogorov-Smirnov a
Statistic Df Sig. y_logupah ,105 1280 ,000 Model Regresi Y = 6,2 - 0,19X 1 + 0,030X 2 + 0,53X 3
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERBEDAAN UPAH…
H 0 : 0 0 =  (intersep  tidak  berpengaruh sig.nifikan terhadap upah)
H 1 : 0 0   (intersep
berpengaruh
sig.nifikan terhadap upah)
Berikut  adalah output  software uji  parsial intersep terhadap faktor-faktornya.
Tabel 16. Output Software Uji Parsial Intersep Terhadap Upah Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig.. B Std. Error Beta 1 (Constant) 6,256 ,149 42,128 ,000 x2_status_perkawinan -,019 ,014 -,038 -1,364 ,173 x5_mengikuti_pelatihan_k ursus ,030 ,056 ,015 ,532 ,595 x8_double_job ,053 ,048 ,031 1,106 ,269
a. I ntersep terhadap upah Tabel 15 menunjukkan nilai t sebesar 42, 128 lebih besar dari nilai t 0,025;2630 sebesae 2,242 dan  nilai value P atau  sig.  sebesar  0,000  lebih kecil dari taraf sig.nifikan sebesar 0,05. Maka dapat  diputuskan  tolak  H 0 ,  sehingga  dapat disimpulkan intersep berpengaruh sig.nifikan terhadap upah.
b. Status Perkawina Terhadap Upah Hipotesis:
H 0 : 0 1 =  (status perkawinan tidak bepengaruh sig.nifikan terhadap upah)
H 1 : 0 1   (status perkawinan  bepengaruh sig.nifikan terhadap upah)
Dari tabel 15 dapat diperoleh nilai t sebesar - 1,364 lebih kecil dari nilai t 0,025;2630 sebesar 2,242 dan nilai value P atau sig. sebesar 0,173 lebih  besar dari taraf sig.nifikan sebesar 0,05. Maka  dapat  diputuskan  gagal  tolak  H 0. Sehingga dapat disimpulkan status perkawinan  tidak  berpengaruh  sig.nifikan terhadap upah di Kabupaten Tuban.
c. Mengikuti  Pelatihan  atau  Kursus Terhadap Upah
Hipotesis:
H 0 : 0 2 =  (mengikuti  pelatihan  atau kursus  tidak  berpengaruh  sig.nifikan terhadap upah)
H 2 : 0 2   (mengikuti  pelatihan  atau kursus  berpengaruh  sig.nifikan  terhadap upah)
Dari tabel 15 dapat diperoleh nilai t sebesar - 0,532 lebih kecil dari nilai t 0,025;2630 sebesar 2,242 dan nilai value P atau sig. sebesar 0,595 lebih  besar dari taraf sig.nifikan sebesar 0,05. Maka  dapat  diputuskan  gagal  tolak  H 0. Sehingga  dapat  disimpulkan  mengikuti pelatihan  atau  kursus  tidak  berpengaruh sig.nifikan  terhadap  upah  di  Kabupaten Tuban.
d. Double Job Terhadap Upah Hipotesis:
H 0 : 0 3 =  (double job tidak berpengaruh sig.nifikan terhadap upah)
H 1 : 0 3   (double job berpengaruh sig.nifikan terhadap upah)
Dari tabel 15 dapat diperoleh nilai t sebesar - 1,106 lebih kecil dari nilai t 0,025;2630 sebesar 2,242 dan nilai value P atau sig. sebesar 0,269 lebih  besar dari taraf sig.nifikan sebesar 0,05. Maka  dapat  diputuskan  gagal  tolak  H 0. Sehingga dapat disimpulkan double job tidak berpengaruh  sig.nifikan  terhadap  upah  di Kabupaten Tuban.
II.12 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk melihat  perbandingan  anatara  upah  yang dijelaskan oleh status perkawinan, mengikuti pelatihan atau kursus, dan double job secara
Bersama-sama  disbanding  dengan  variasi total upah di Kabupaten Tuban.
Berikut  adalah output  software koefisien determinasi.
Tabel 17. Output Software Koefisien Determinasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,052 a ,003 ,000 ,32699
Tabel 16 menunjukkan bahwa nilai R square sebesar  0,003,  artinya  upah  di  Kabupaten Tuban  dapat  dijelaskan  dengan  tepat  oleh status  perkawinan,  mengikuti  pelatihan  atau kursus, dan double job sebesar 0,003% secara rata-rata dan sisanya 99,997% dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

## III. KESIMPULAN
Model  regresi  yang  digunakan  untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi upah  di  Kabupaten  Tuban  adalah  Y  =  6,2  - 0,19X1  +  0,030X2  +  0,53X3  .  Upah  di Kabupaten  Tuban  dapat  dijelaskan  dengan tepat  oleh  status  perkawinan,  mengikuti pelatihan atau kursus, dan double job sebesar 0,003% secara rata-rata dan sisanya 99,997% dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

## REFERENSI
[1] Iskandar, Y., & Hamid, A. (2020). Tinjauan Spasial Upah  Menurut  Jenis  Kelamin  dan  Kaitannya Dengan Indeks Kesetaraan dan Keadilan Gender di Indonesia. Jurnal  Bisnisman :  Riset  Bisnis  Dan Manajemen , 1 (2), 1–19.
[2] Akbariandhini, M., & Prakoso, A. F. (2020). Analisis Faktor  Tingkat  Pendidikan,  Jenis  Kelamin,  Dan Status  Perkawinan  Terhadap  Pendapatan  Di Indonesia  Berdasarkan  Ifls-5. JPEKA:  Jurnal Pendidikan  Ekonomi,  Manajemen  Dan  Keuangan ,
4 (1),
13–22. https://doi.org/10.26740/jpeka.v4n1.p13-22 [3]  Wahyuni,  R.  N.  T.,  &  Monika,  A.  K.  (2017). Pengaruh  Pendidikan  Terhadap  Ketimpangan Pendapatan  Tenaga  Kerja  Di  Indonesia. Jurnal Kependudukan Indonesia , 11 (1), 15. https://doi.org/10.14203/jki.v11i1.63
[4]  Herawanti,  N.  (2013).  Analisis  Pengaruh Pendidikan,  Upah  Pengalaman  Kerja,  Jenis Kelamin,  Dan  Umur  Terhadap  Produktivitas
Tenaga  Kerja  Industri  Shutllecock. Fakultas Ekonomika Dan Bisnis, Universitas Diponegoro , 1– 23.
[5] Kurniawan, Robert. 2016. Analisis Regresi. Jakarta: Kencana.
[6] Abdul Ghofur, Ruslan. 2020. Konsep Upah Dalam Ekonomi Islam. Jakarta. Arjasa Pratama [7] Ghozali, I. (2017).  Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. Semarang: Badan Penerbit UNDIP.
[8] Mankiw N,Gregory, dkk. 2012, Pengantar Ekonomi Makro. Jakarta: SalembaEmpat.
[9]  Novawati,  Vivin.  2018. Laporan  PKL  Analisis Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten Tuban Menggunakan Regresi Linier Berganda
[10]  Sudjana.  1996. Teknik  Analisis  Regresi  Dan Korelasi . Bandung: Tarsito.
[11]  Dagan-buzaglo,  N.,  Hasson,  Y.,  &  Ophir,  A. (2014). Report  Gender  Salary:  Gender  Salary Gaps In Israel . May , 32.
[12]  Walpole.  Ronald  E.  1995. Pengantar  Statistika Edisi Ke-3, Jakarta: Gramedia Pustaka Umum.