## Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 Menggunakan Regresi Spasial
Ida Puspita Ningtias dan Santi Puteri Rahayu Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : santi_pr@statistika.its.ac.id
Abstrak — Pada  penelitian  ini,  regresi  spasial  digunakan  untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2015. Aspek spasial diduga sebagai salah satu faktor yang berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka.  Pengangguran terbuka terjadi karena jumlah penduduk meningkat sehingga menyebabkan  jumlah  angkatan  kerja  meningkat  namun  jumlah penduduk  yang  bekerja  tidak  meningkat.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menggambarkan  karakteristik  faktor-faktor yang  diduga  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka  di Provinsi  Jawa  Timur  kemudian  dilanjutkan  dengan  pemodelan menggunakan  regresi  spasial.  Data  yang  digunakan  bersumber dari  website  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Jawa  Timur serta publikasi Keadaan Angkatan Kerja di Jawa Timur Agustus 2015.  Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  tingkat pengangguran  terbuka  pada  kabupaten  dan  kota  terhadap kategori  tinggi  memusat  di  Provinsi  Jawa  Timur  sebelah  timur laut  sedangkan  untuk  kategori  sedang  dan  rendah  tersebar  di seluruh  kabupaten  dan  kota  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Hasil pemodelan  regresi  spasial  diperoleh  s patial  error  model menggunakan  bobot rook  contiguity merupakan  model  terbaik sebab  memiliki  nilai  AIC  paling  rendah  diantara multiple  linier regression dan spatial  autoregressive  model .  Variabel  yang signifikan  berpengaruh  terhadap spatial  error  model adalah persentase  penduduk  miskin  serta  distribusi  PDRB  atas  dasar harga berlaku menurut lapangan usaha jasa lainnya. Kabupaten Gresik dan Kabupaten Sidoarjo merupakan dua kabupaten yang paling mempengaruhi spatial error model Kota Surabaya dimana kota ini sebagai ibukota Provinsi Jawa Timur.
Kata  Kunci — Dependensi  Spasial, Multiple  Linier  Regression , Spatial  Autoregressive  Model,  Spatial  Error  Model, Tingkat Pengangguran Terbuka.

## I. PENDAHULUAN
EGRESI  spasial  merupakan  salah  satu  metode  statistik yang  digunakan  untuk  memodelkan  suatu  permasalahan yang  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  tertentu  dengan memperhatikan  efek  lokasi  atau  tempat [1].  Di  dalam  sebuah observasi yang mengandung informasi ruang atau spasial (data spasial),  maka  pemodelan  tidak  tepat  apabila  hanya menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda.  Pemodelan menggunakan analisis regresi linier berganda dapat menyebabkan  terjadinya  pelanggaran  asumsi  seperti  nilai residual menjadi berkorelasi dengan yang lainnya dan varians residual  tidak  konstans.  Data  yang  memiliki  informasi mengenai  ruang  atau  spasial  apabila  diabaikan  dalam pemodelan,  maka  bisa  mengakibatkan  koefisien  regresi menjadi  bias  atau  tidak  konsisten,  nilai  R 2 atau  koefisien
determinasi  akan  berlebihan  serta  kesimpulan  yang  ditarik tidak tepat dikarenakan pemodelan yang dilakukan tidak tepat.
Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan  pemodelan  regresi spasial  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2015. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggambarkan  karakteristik faktor-faktor yang diduga mempengaruhi tingkat pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2015 kemudian  dilanjutkan  dengan  pemodelan  regresi  spasial. Aspek  spasial  ini  diduga  sebagai  salah  satu  faktor  yang berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka
Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki  jumlah penduduk  yang  sangat  padat.  Tahun  2015,  Provinsi  Jawa Timur  merupakan  provinsi  yang  memiliki  jumlah  penduduk terbesar kedua setelah Provinsi Jawa Barat. Jumlah penduduk yang  ada  di  Provinsi  Jawa  Timur  mencapai  38.847.000  jiwa [2].  Jumlah  penduduk  di  Provinsi  Jawa  Timur  yang  sangat tinggi  ini  mempunyai  kenaikan  secara  signifikan.  Jumlah penduduk  di  Provinsi  Jawa  Timur  yang  semakin  padat  ini menyebabkan  jumlah  angkatan  kerja  menjadi  bertambah banyak  pula.  Jumlah  angkatan  kerja  yang  sangat  banyak  ini tidak sebanding dengan jumlah penduduk yang sudah bekerja. Jumlah  penduduk  yang  sudah  bekerja  lebih  sedikit  apabila dibandingkan  dengan  jumlah  angkatan  kerja  sehingga menyebabkan terjadinya pengangguran terbuka.
Tingkat  pengangguran  terbuka  yang  ada  di  Provinsi  Jawa Timur  mengalami  kenaikan  untuk  setiap  tahunnya.  Tahun 2014  ke  tahun  2015,  persentase  angka  pengangguran  terbuka di  Provinsi  Jawa  Timur  yang  semula  4,19%  berubah  menjadi 4,47%  untuk  tahun  2015  [3].  Tingginya  persentase  tingkat pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jawa  Timur  disebabkan oleh  beberapa  faktor  yang  diantaranya  adalah  laju pertumbuhan  penduduk.  Semakin  meningkat  untuk  setiap tahunnya  sehingga  menyebabkan  jumlah  angkatan  kerja  juga semakin  banyak  namun  tidak  diimbangi  dengan  jumlah penduduk  yang  sudah  bekerja  yang  meningkat  pula  tetapi tidak sebanyak dengan peningkatan jumlah angkatan kerja.
Banyak  peneliti  yang  menggunakan  metode  regresi  spasial untuk  menganalisis  fenomena  tingkat  pengangguran  terbuka. Sebuah  penelitian  mengenai  Pendekatan  Regresi  Spasial dalam  Pemodelan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka dilakukan di tahun 2012 oleh Mariana[4]. Marsono melakukan penelitian mengenai  Pemodelan  Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia dengan  Pendekatan  Ekonometrika  Spasial  Data  Panel  tahun 2013 [5]. Bulan  Juni  2015,  Rita  Rahmawati,  Diah  Safitri  dan Octafinnanda  Ummu  Fairuzdhiya  melakukan  penelitian tentang  Analisis  Spasial  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran
R
terhadap Kemiskinan di Indonesia (Studi Kasus Provinsi Jawa Tengah) [6].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis  regresi  linier  berganda  merupakan  persamaan matematik  yang  menjelaskan  hubungan  variabel  respon  ( Y ) dengan  variabel  prediktor  ( X 1 ,  X 2 ,  .  .  .,  X k )  dimana  variabel prediktor  yang  mempengaruhinya  lebih  dari  satu  jumlahnya [7].  Postulasi  model  regresi  linier  berganda  dengan k buah variabel  prediktor  yang  banyak  ditemukan  secara  umum adalah sebagai berikut ini.
= + + + + + 𝜀 (1)
Berdasarkan  persamaan  (1)  diatas  apabila  disederhanakan maka  menjadi = 𝜷 + 𝜺 dimana    adalah  variabel  respon (vektor  berukuran nx1 ), 𝜷 adalah  parameter  regresi  (vektor berukuran (k+1)x1 ), adalah  variabel  prediktor  (matrik berukuran nx(k+1) ), 𝜺 adalah  residual  dengan  asumsi  identik, independen  dan  berdistribusi  normal  dengan mean nol  dan varians 𝜎 (vektor berukuran nx1 ). Berdasarkan persamaan (1) diatas  dapat  diperoleh  penaksir  OLS  untuk β adalah  sebagai berikut;
̂ = − (2)
Pengujian signifikansi parameter secara serentak dan parsial serta pemeriksaan multikolinearitas dilakukan setelah didapatkan  model  regresi  linier  berganda.  Nilai  statistik  uji pada  pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak dihasilkan dari tabel ANOVA terkoreksi berikut ini.
Tabel 1. Tabel ANOVA Terkoreksi Sumber DF Sum of Square Mean of Square Regresi , , ,
k+1 k + Residual n-k- 1 − − n − k − Total n

## B. Analisis Regresi Spasial
Pemodelan spasial sangat erat dengan proses autoregressive ditunjukkan  dengan  adanya  hubungan  ketergantungan  antar sekumpulan  pengamatan  atau  lokasi  [8].  Model Spatial Autoregressive merupakan  model  yang  mengkombinasikan model  regresi  sederhana  dengan  lag  spasial  pada  variabel dependen  menggunakan  data cross  section [9] . Model  ini terbentuk apabila 𝝆 ≠ dan 𝜆 = .
= + + 𝜀 (3)
Dimana    adalah  vektor  variabel  respon  ( nx1 ), adalah matrik variabel prediktor ( nx(k+1) ),   adalah vektor eror pada persamaan    ( nx1 ), 𝜺 adalah  vektor  eror  pada  persamaan, U adalah  mempunyai  distribusi  normal  dengan mean nol  dan varians 𝜎 ( nx1 ),    adalah  parameter  koefisien  spasial  lag variabel dependen, 𝜆 adalah  parameter  koefisien  spasial  lag pada eror, adalah  matrik  pembobot  untuk  pengaruh spasial antar lokasi dalam model (I).
Estimasi parameter spatial autoregressive model menggunakan  metode maximum  likelihood adalah  sebagai berikut;
ln   , , 𝜎  |  , =   −  ln −  ln  𝜎  + ln | − | − 𝜎 − − − − (4) Estimasi parameter untuk nilai β adalah, ̂ = − − (5)
Model  spasial  eror  ditemukan  eror  pada  korelasi spasialnya. Model spasial eror ini terbentuk apabila 𝜆 ≠ dan = sehingga  model  ini  kemudian  mengasumsikan  bahwa proses autoregressive hanya pada eror model saja [9].
= + 𝜆 + 𝜀 (6)
Estimasi  parameter maximum  likelihood terhadap  model SEM mempunyai rumus sebagai berikut;
=
− ln
− ln 𝜎 + ln| − 𝜆 | − − −𝜆 −𝜆 − 𝜎 (7)
Estimasi parameter β pada spatial error model adalah,
̂ = − 𝜆 − 𝜆 − − 𝜆 − 𝜆 (8)
Pengujian lagrange  multiplier digunakan  sebagai  dasar untuk  memilih  model  regresi  spasial  yang  sesuai.  LM  eror signifikan  maka  model  yang  sesuai  adalah  SEM  dan  apabila LM lag signifikan maka model yang sesuai adalah SAR
Hipotesis yang digunakan pada LM lag adalah,
:  = (tidak ada dependensi spasial lag)
:  ≠ (ada dependensi spasial lag)
Statistik uji yang digunakan pada LM lag adalah,
𝑙 =
(𝑒 𝑊 )
( 𝑊 𝜷 𝑀 𝑊 𝜷 + ) (9)
Uji hipotesis lagrange multiplier error berikut,
: 𝜆 = (tidak ada dependensi spasial eror)
: 𝜆 ≠ (ada dependensi spasial eror)
Statistik uji yang digunakan pada LM eror adalah,
𝑟𝑟𝑜𝑟 = (𝑒 𝑊 𝜎 ) ( + ) (10)
Lagrange  multiplier  lag dan error tolak H 0 apabila  nilai 𝑙 > , dan nilai 𝑟𝑟𝑜𝑟 > , .
Efek dependensi spasial membuat nilai autokorelasi spasial menjadi  positif  terhadap  residual.  Efek  dependensi  spasial dilakukan  menggunakan pengujian Moran ’ s I. Hipotesis  yang digunakan adalah,
:  = (tidak ada autokorelasi antar lokasi)
∶   ≠ (ada autokorelasi antar lokasi)
Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut;
ℎ 𝑔 = − √ ~ , (11)
Heterogenitas  spasial  merupakan  efek  spasial  yang  terjadi pada  antar  lokasi  yang  mempunyai  struktur  yang  berbeda. Efek  ini  diuji  menggunakan Breusch  Pagan. Hipotesis  yang digunakan adalah,
H 0 : 𝜎 = 𝜎 = = 𝜎 = 𝜎 (Kesamaan varians /
homokedastisitas)
H 0 : paling tidak ada satu 𝜎 ≠ 𝜎 (Perbedaan varians / heterokedastisitas)
Statistik uji yang digunakan adalah,
𝐵𝑃 = 𝑨 𝑨 𝑨 − 𝑨 ~ (12)
Dimana A merupakan  matrik  berukuran  nx(k+2)  berisi vektor yang sudah dinormal standarkan untuk setiap observasi. Pengambilan keputusan pada Moran ’ s I akan tolak H 0 apabila |Z hitung |  >  Z α/2 .  Pengambilan  keputusan  pada Breusch-Pagan akan tolak H 0 apabila nila BP lebih dari nilai atau nilai chi- square .
Matriks  pembobot  spasial  merupakan  hubungan  yang menggambarkan  antar  wilayah.  Matriks  pembobot  spasial digambarkan  secara  umum  dalam  bentuk  matrik  sebagai berikut.

## = [ ⋱
] (13)
Persinggungan  yang  digunakan  adalah  sisi  sudut  ( Queen Contiguity )  dan  sisi  ( Rook  Contiguity ).  Persinggungan  ini mendefinisikan W ij =  1 untuk  wilayah  yang  bersinggungan secara sisi maupun sudut dan W ij = 0 untuk wilayah lainnya.
Gambar 1. Ilustrasi Lima Wilayah dalam suatu Peta.
Susunan  matriks  untuk Queen  Contiguity yang  belum dinormalisasi baris berukuran 5x5 adalah berikut;
𝐸𝐸 =

## [ ]
Susunan  matriks  untuk Rook  Contiguity yang  berlum dinormalisasi secara baris berukuran 5x5 adalah berikut;
=
[
]

## C. Pemeriksaan Asumsi Regresi
Pemeriksaan  multikolinearitas  merupakan  adanya  korelasi yang  kuat  antar  beberapa  atau  bahkan  semua  variabel prediktor.  Model  regresi  yang  dibentuk  mengandung  kasus multikolinearitas  maka  hal  tersebut  menyebabkan  hasil  dari sampel  yang  ada  tidak  dapat  ditarik  kesimpulan.  Cara mendeteksi  adanya  kasus  multikolinearitas  dengan  melihat nilai Variance Inflation Factor yakni lebih besar dari 10. Cara untuk mendapatkan nilai VIF dengan rumus berikut.
𝐹 = − (14)
Dimana  R j 2 didapatkan dari  hasil  meregresikan X j terhadap variabel  prediktor  selain  X j .  Cara  untuk  mengatasi  kasus multikolinearitas yakni menggunakan metode backward [10] .
Asumsi  saling  bebas  atau  independen  atau  pengujian autokorelasi  residual  dilakukan  untuk  mengetahui  ada  atau tidaknya  korelasi  pada  residual  data.  Hipotesis  yang digunakan dalam uji Durbin Watson untuk asumsi independen adalah berikut;
H :  = (tidak ada korelasi residual) ∶   ≠ (ada korelasi residual)
Statistik  uji  yang  digunakan  dalam  pengujian  Durbin Watson adalah berikut ini.
ℎ 𝑔 = ∑ − − 𝑛 = ∑𝑛= (15)
Hasil  pengujian  Durbin  Watson  akan  tolak
apabila
ℎ 𝑔 , / atau ℎ 𝑔 ( − , / ) . Asumsi berdistribusi  normal  digunakan  untuk  mengetahui  residual berdistribusi  normal  atau  tidak.  Hipotesis  yang  digunakan dalam pengujian Shapiro Wilk adalah berikut;
: residual berdistribusi normal
: residual tidak berdistribusi normal
Statistik  uji  yang digunakan  dalam pengujian Shapiro Wilk adalah berikut;
= ∑ − ̅ 𝑛 = [∑ ∑ 𝑥 − + − 𝑥 = = ] (16)
Shapiro Wilk akan tolak apabila p < α.

## D. Tingkat Pengangguran Terbuka
Tingkat  pengangguran  terbuka  merupakan  persentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja. Tingkat pengangguran terbuka memiliki kegunaan untuk mengindikasikan  besarnya  persentase  angkatan  kerja  yang termasuk dalam pengangguran. Rumus yang digunakan untuk bisa  mengetahui  besarnya  persentase  tingkat  pengangguran kerja adalah sebagai berikut ini.
𝑃 = ℎ 𝑔 𝑔𝑔 ℎ 𝐴 𝑔 𝑥 % (17) Semakin pesatnya
laju pertumbuhan penduduk mengakibatkan  persaingan  untuk  mendapatkan  pekerjaan semakin  ketat.  Ini  menyebabkan  tidak  semua  angkatan  kerja dapat  diserap  oleh  lapangan  kerja.  Sebagai  akibatnya  yakni terjadi pengangguran yang tidak terelakan lagi.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber data
Data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari  website  Badan  Pusat  Statistik Provinsi  Jawa  Timur,  publikasi  Keadaan  Angkatan  Kerja  di Jawa  Timur  Agustus  2015  serta  publikasi  Produk  DOmestik Regional Bruto  Kabupaten /  Kota Menurut  Lapangan Usahan 2011-2015.    Unit  observasi  yang  digunakan  berupa  data  per kabupaten dan kota sejumlah 38.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  kali  ini adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Y Tingkat Pengangguran Terbuka X 1 Persentase Penduduk Miskin (%)
1 2 3
4
5
X 2 Distribusi PDRB Atas Dasar Harga Berlaku Menurut Lapangan Usaha Jasa Lainnya (%) X 3
Persentase Jumlah Angkatan Kerja dengan Pendidikan Tertinggi Tingkat Diploma I / II / III / Akademi (%)
Berdasarkan  variabel  penelitian  pada  Tabel  1,  data  yang digunakan dalam penelitian memiliki struktur sebagai berikut.
Tabel 3. Struktur Data yang Digunakan Kabupaten / Kota Variabel Y X 1 X 2 X 3 1 Y 1 X 1,1
X 2,1 X 3,1 2 Y 2 X 1,2 X 2,2 X 3,2 . . . . . . . . . . . . . . . 38 Y 38 X 1,38 X 2,38 X 3,38

## C. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  kali  ini adalah:
1. Mendeskripsikan karakteristik dari variabel dependen dan independen menggunakan peta tematik.
2. Memodelkan  regresi  spasial  berdasarkan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka  di Provinsi Jawa Timur.
Tahapan dalam melakukan pemodelan regresi spasial terdiri dari:
a. Menetapkan  unit  observasi  yakni  kabupaten  dan  kota, variabel  dependen  yaitu  tingkat  pengangguran  terbuka dan variabel lainnya sebagai variabel independen.
b. Melakukan pemeriksaan multikolinearitas dengan melihat nilai VIF ( Variance Inflation Factor ).
c. Melakukan pemodelan regresi linier berganda menggunakan metode OLS ( Ordinary Least Square ) . d. Melakukan pemeriksaan asumsi residual yakni independen  dengan Durbin  Watson serta  berdistribusi normal menggunakan Shapiro Wilk . e. Menentukan pembobot
spasial
menggunakan persinggungan rook contiguity dan queen contiguity yang sudah dinormalisasikan secara baris.
f. Melakukan  pengujian  dependensi  spasial  menggunakan Moran ’ s  I  dan    pengujian  heterogenitas  spasial menggunakan Breusch-Pagan.
g. Mengidentifikasikan  pola  spasial  menggunakan lagrange multiplier lag dan lagrange multiplier error .
h. Melakukan pemodelan Spatial Autoregressive Model dan Spatial Error Model .
i. Menentukan  model  regresi  terbaik  menggunakan  nilai AIC ( Akaike Information Criterion ).
Berdasarkan langkah analisis diatas, maka spesifikasi model dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
a. Spatial Autoregressive Model
̂ = + ∑ 8 = , ≠ + + +
b. Spatial Error Model
̂ = + 𝜆 ∑ 8 = , ≠ + + +

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015
Karakteristik  faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhi tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun 2015  dapat  ditunjukkan  menggunakan  peta  tematik.  Setiap variabel  dikelompokkan  dalam  tiga  kategori  yakni  rendah, sedang  dan  tinggi.  Batas-batas  untuk  setiap  kategori didapatkan dari nilai jangkauan terbesar.
Variabel distribusi PDRB atas dasar harga berlaku menurut lapangan  usaha  jasa  lainnya  memiliki  jumlah  kategori  rendah paling  banyak  diantara  variabel  lainnya.  Kota  Malang merupakan  satu-satunya  kawasan  kabupaten  dan  kota  di Provinsi  Jawa  Timur  yang  termasuk  dalam  kategori  tinggi untuk  variabel  persentase  jumlah  angkatan  kerja  dengan pendidikan tertinggi tingkat Diploma I / II / III / Akademi.

## Gambar  2.  Peta  Tematik  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi  Jawa Timur Tahun 2015.
Angka pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Timur tahun 2015  dengan  kategori  tinggi  banyak  terjadi  pada  wilayah Provinsi  Jawa  Timur  di  bagian  timur  laut  seperti  Kabupaten Magetan, Kabupaten Madiun, Kabupaten Jombang, Kabupaten  Sidoarjo,  Kabupaten  Pasuruan,  Kabupaten  Gresik, Kota  Surabaya,  Kota  Kediri,  Kota  Malang  serta  Kota Pasuruan. Angka pengangguran terbuka untuk kategori sedang dan  rendah  memiliki  persebaran  yang  acak  untuk  setiap kabupaten  maupun  kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2015. Persebaran  untuk  kategori  sedang  dan  rendah  tersebut  terjadi secara  berselang-seling  satu  sama  lain  misalnya  seperti Kabupaten  Banyuwangi  termasuk  dalam  kategori  rendah kemudian  Kabupaten  Jember  ada  di  kategori  sedang  lalu Kabupaten  Lumajang  tergolong  kategori  rendah  dan Kabupaten Malang masuk kategori sedang.
B. Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 Menggunakan Regresi Spasial
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui  hubungan  antara  variabel  dependen  dan  variabel independen secara linier.
Tabel 4. Regresi Linier Berganda Koefisien Estimasi P-value VIF Konstanta 5,82115 0,000 X 1 -0,14091 0,037 1,81752 X 2 -0,20156 0,069 1,18441 X 3 0,39188 0,136 1,6943 F = 5,681 P-value = 0,002893
Variabel persentase penduduk miskin, distribusi PDRB atas dasar harga berlaku menurut lapangan usaha jasa lainnya serta persentase jumlah angkatan kerja dengan pendidikan tertinggi tingkat diploma I / II / III / akademi memiliki nilai VIF kurang dari 10. Ini berarti sudah bebas dari multikolinearitas. Nilai P- value kurang  dari  taraf  signifikansi  15%.  Ini  menunjukkan bahwa  semua  variabel  signifikan  apabila  disubsitusikan  ke persamaan  regresi.  Model  regresi  linier  berganda  yang terbentuk adalah.
̂  =   , − , − , +   , (18) Tiga variabel prediktor tersebut tidak semuanya memberikan  pengaruh  signifikan  secara  serentak  terhadap variabel respon sebab nilai P-vaue (0,002893) lebih kecil dari α  (0,15) .  Tiga  variabel  tersebut  juga  memberikan  pengaruh yang  signifikan  secara  parsial  kepada  variabel  respon  pada taraf signifikansi 15%.
Tabel 5. Pengujian Asumsi Regresi Linier Pengujian Nilai P-value Shapiro Wilk 0,96474 0,3957 Durbin Watson 2,0638 0,8853
Nilai P-value pada pengujian Shapiro Wilk lebih besar dari taraf  signifikansi  15%.  Ini  memberikan  kesimpulan  bahwa residual data yang digunakan berdistribusi normal.   Pengujian Durbin  Watson memiliki  nilai P-value lebih  dari  taraf signifikansi  15%.  Ini  berarti  model  regresi  yang  dibuat  tidak ada korelasi antara satu residual dengan residual lainnya.
Model analisis regresi linier berganda yang terbentuk sudah menjelaskan  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  sebesar 33,39% dan sisanya 66,61% dijelaskan oleh variabel lain yang terdapat di luar model dimana variabel lain ini  memuat unsur spasial  sebab  satu  lokasi  dengan  lokasi  lainnya  diduga memiliki hubungan kedekatan satu sama lain.
Tabel 6.
Hasil Pengujian Efek Spasial dengan Rook Contiguity No Pengujian Nilai P-value 1 Moran ’ s I 2 0,0455 2 Breusch Pagan 1,5842 0,663 3 Lagrange Multiplier (Lag) 2,095 0,1478 4 Lagrange Multiplier (Error) 2,4472 0,1177 5 Robust Lagrange Multiplier (Lag) 0,0006 0,9791 6 Robust Lagrange Multiplier (Error) 0,3529 0,5525
Pengujian Moran ’ s  I kurang  dari  taraf  signifikan  15% berarti setiap kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur yang saling berdekatan lokasinya memiliki hubungan satu sama lain dengan  sangat  besar.  Hubungan  ini  nantinya  akan  dijelaskan dalam  sebuah  pemodelan  regresi  spasial.  Nilai  P-value  untuk pengujian Breusch  Pagan melebihi  dari  taraf  signifikan  15% berarti  setiap  kabupaten  dan  kota  di  Provinsi  Jawa  Timur memiliki kesamaan satu sama lain.
Pengujian lagrange  multiplier  lag menunjukkan  hasil bahwa  nilai  P-value  kurang  dari  taraf  signifikan  15%  berarti ρ≠ 0 yang memiliki makna bahwa s patial autoregressive model bisa  digunakan  untuk  pemodelan  regresi  spasial.  Pengujian robust lagrange multiplier lag menunjukkan hasil bahwa nilai P-value  lebih  dari  taraf  signifikan  15%  akan  menghasilkan nilai  AIC  yang cukup tinggi  serta parameter  koefisien spasial lag  tidak  signifikan. Spatial  autoregressive  model yang terbentuk.
̂  =   ,
+ , ∑ 8 = , ≠ − , − , +   , (18) Nilai P-value pengujian lagrange  multiplier  error kurang dari  nilai  taraf  signifikansi  15%  berarti λ  ≠  0 yang  memiliki makna  pemodelan  regresi  spasial  menggunakan spatial  error model bisa  dilakukan  sebagai  analisis  lanjutan.  Pengujian robust  lagrange  multiplier  error menunjukkan  hasil  bahwa nilai  P-value  lebih  dari  taraf  signifikan  15%  akan menghasilkan nilai AIC yang cukup tinggi. Pemodelan regresi spasial pada error yang terbentuk adalah.
̂  =   , + , ∑ 8 = , ≠ − , − , (19) Tabel 7. Hasil Pengujian Efek Spasial dengan Queen Contiguity No Pengujian Nilai P-value 1 Moran ’ s I 1,8908 0,05865 2 Breusch Pagan 1,5842 0,663 3 Lagrange Multiplier (Lag) 1,7013 0,1921 4 Lagrange Multiplier (Error) 2,1129 0,1461 5 Robust Lagrange Multiplier (Lag) 0,0068 0,9341 6 Robust Lagrange Multiplier (Error) 0,4184 0,5177
Pengujian Moran ’ s I (0,05865)  kurang dari taraf signifikan 0,15 berarti setiap kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur yang  saling  berdekatan  lokasinya  memiliki  hubungan  satu sama  lain  dengan  sangat  besar.  Hubungan  ini  nantinya  akan dijelaskan  dalam  sebuah  pemodelan  regresi  spasial.  Nilai  P- value  (0,663)  untuk  pengujian Breusch  Pagan melebihi  dari taraf  signifikan  0,15  berarti  setiap  kabupaten  dan  kota  di Provinsi Jawa Timur memiliki kesamaan satu sama lain.
Pengujian lagrange  multiplier  lag menunjukkan  hasil bahwa  nilai  P-value  (0,1921)  lebih  dari  taraf  signifikan  0,15 berarti ρ =0 yang memiliki makna bahwa s patial autoregressive  model tidak  bisa  digunakan  untuk  pemodelan regresi  spasial.  Pengujian robust  lagrange  multiplier  lag menunjukkan  hasil  bahwa  nilai  P-value  (0,9341)  lebih  dari taraf signifikan 0,15 akan menghasilkan nilai AIC yang cukup tinggi. Spatial autoregressive model yang terbentuk.
̂  =   , +   , ∑ 8 = , ≠ − , −   , +   , (20)
Nilai P-value (0,1461)  pengujian lagrange  multiplier error kurang  dari  nilai  taraf  signifikansi  0,15  berarti λ  ≠  0 yang memiliki  makna  pemodelan  regresi  spasial  menggunakan spatial  error  model bisa  dilakukan  sebagai  analisis  lanjutan. Pengujian robust lagrange multiplier error menunjukkan hasil bahwa  nilai P-value (0,5177)  lebih  dari  taraf  signifikan  0,15 akan  menghasilkan  nilai  AIC  yang  cukup  tinggi Pemodelan regresi spasial pada error yang terbentuk adalah.
̂  =   , + , ∑ 8 = , ≠ − , −   , (21)
Kelima pemodelan tersebut perlu dicari kebaikan modelnya supaya bisa menentukan model mana yang sangat cocok untuk diterapkan  pada  variabel-variabel  tersebut.  Ukuran  kebaikan model bisa menggunakan nilai AIC.
Tabel 8. Nilai AIC Model Regresi No Model Regresi AIC Rook AIC Queen 1 Multiple Linier Regression 143,02 143,02 2 Spatial Autoregreesive Model 142,96 143,37 3 Spatial Error Model 142,39 142,78
Tingkat  pengangguran  terbuka  menggunakan spatial  error model berbobot rook  contiguity merupakan  model  yang terbaik  sebab  memiliki  nilai  AIC  terendah  diantara multiple linier  regression  model serta spatial  autoregressive  model dengan  nilai  AIC  sebesar  142,39.  Setiap  kabupaten  dan  kota memiliki  bentuk spatial  error  model yang  berbeda-beda dipengaruhi  matrik  pembobot  berdekatan  antara  satu kabupaten  dan  kota  dengan  kabupaten  dan  kota  lainnya sebagai  objek  pengamatan. Spatial  error  model untuk  Kota Surabaya.
̂ = , + , ( + 𝐺 ) − , − , (22)
Spatial  error  model untuk  Kota  Surabaya  memiliki pengertian  bahwa  variabel  persentase  penduduk  miskin  dan variabel  distribusi  PDRB  atas  dasar  harga  berlaku  menurut lapangan  usaha  jasa  lainnya  mengalami  kenaikan  satu  satuan sedangkan  untuk  variabel  lainnya  dianggap  konstan,  maka angka  tingkat  pengangguran  terbuka  akan  mengalami penurunan  sebesar  0,362752  persen.  Kedua  nilai error dari Kabupaten  Sidoarjo  dan  Kabupaten  Gresik  berpengaruh terhadap spatial  error  model di  Kota  Surabaya  sebesar 0,30785  persen.  Kabupaten  Sidoarjo  serta  Kabupaten  Gresik memiliki  peranan  yang  besar  dalam  menurunkan  tingkat pengangguran terbuka di Kota Surabaya apabila dibandingkan dengan  kabupaten  dan  kota  lainnya.  Hal  ini  terjadi  sebab adanya  dependensi  spasial  yang  artinya  kabupaten  dan  kota
yang  saling  berdekatan  memiliki  hubungan  atau  pengaruh antara satu sama lain

## KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dijelaskan  pada  bab  sebelumnya  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Timur tahun 2017, maka diambil kesimpulan seperti berikut. 1. Angka  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jawa  Timur tahun  2015  dengan  kategori  tinggi  banyak  terjadi  pada wilayah  Provinsi  Jawa  Timur  di  bagian  timur  laut.  Angka pengangguran  terbuka  untuk  kategori  sedang  dan  rendah memiliki  persebaran  yang  merata  untuk  setiap  kabupaten maupun kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2015. 2. Spatial error model menggunakan matriks pembobot rook contiguity merupakan  pemodelan  terbaik  terhadap  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2015  sebab  memiliki  nilai AIC  yang  paling  kecil  diantara multiple  linier  regression serta spatial  autoregressive  model .  Variabel  yang berpengaruh  signifikan  terhadap spatial  error  model tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jawa  Timur adalah persentase penduduk miskin  serta distrubusi PDRB atas  dasar  harga  berlaku  menurut  lapangan  usaha  jasa lainnya.

## B. Saran
Beberapa saran-saran yang dapat diberikan untuk penelitian yang akan dilakukan selanjutnya adalah,
1. Kabupaten  Magetan,  Kabupaten  Madiun,  Kota  Kediri, Kabupaten  Jombang,  Kabupaten  Sidoarjo,  Kabupaten Pasuruan,  Kabupaten  Gresik,  Kota  Surabaya,  Kota Malang  dan  Kota  Pasuruan  mendapatkan  perhatian khusus  sebab  memiliki  angka  pengangguran  terbuka tinggi.
2. Variabel  independen  sebaiknya  yang  memiliki  korelasi tinggi  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  sehingga bisa  menghasilkan  kebaikan  model  yang  lebih  tinggi. Pemodelan  regresi  spasial  menggunakan  data  panel supaya  bisa  mengetahui  perubahan  tingkat  pengangguran terbuka setiap tahunnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Anselin, Spatial Econometrics: Methods and Models, Springer Science
+ Business Media Dordrecht, 1988. [2] "Badan Pusat Statistik," 2017. [Online]. Available:
https://sirusa.bps.go.id/index.php?r=indikator/view&id=44.  [Accessed  6 February 2017].
[3] "Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Timur,"  2017. [Online].  Available: https://jatim.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/11.  [Accessed  6  March 2017].
[4] Mariana,  "Pendekatan  Regresi  Spasial  dalam  Pemodelan  Tingkat Pengangguran Terbuka," Sekolah Pascasarjana IPB, Bogor, 2012.
[5] Marsono,  "Pemodelan  Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia  dengan Pendekatan  Ekonometrika  Spasial  Data  Panel,"  Program  Magister Jurusan Statistika FMIPA ITS, Surabaya, 2013.
[6] R.  Rahmawati,  D.  Safitri  and  O.  U.  Fairuzdhiya,  "Analisis  Spasial Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia,"
Media Statistika Vol 8, pp. 23-30, 2015.
[7] B.  Sumantri,  "Analisis  Regresi  Terapan  Edisi  Kedua,"  in Applied Regression  Analysis  (Second  Edition) ,  Jakarta,  PT  Gramedia  Pustaka Utama, 1992, p. 688.
[8] M.  D.  Ward  and  K.  S.  Gleditsch,  Spatial  Regression  Model,  California: Sage Publications, Inc, 2008.
[9] J.  P.  LeSage,  The  Theory  and  Practice  of  Spatial  Econometrics,  Asia Pacific Press, 1999.
[10]   D.  N.  Gujarati,  Basic  Econometric  Fourth  Edition,  New  York:  The McGraw - Hill Companies, 2004.