## JURNAL EKONOMI EFEKTIF
ISSN: 2622 – 8882, E-ISSN: 2622-9935
Jurnal Ekonomi Efektif, Vol. 5, No. 3, April 2023 @Prodi Manajemen Fakultas Ekonomi
Universitas Pamulang

## PENGELUARAN PEMERINTAH DAN PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT
Vivi Afryani 1* , Endrizal Ridwan 2 , Neng Kamarni 3
Universitas Andalas,Padang, Sumatera Barat, Indonesia white28lotus@gmail.com 1*
Manuskrip: Maret -2023; Ditinjau: Maret -2023; Diterima: Maret -2023;  Online: April -2023; Diterbitkan: April-2023

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pengeluaran pemerintah terhadap tingkat  pengangguran  serta  implikasi  kebijakan  yang  dapat  mengurangi  pengangguran  di Sumatera  Barat.  Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  kuantitatif  dengan menggunakan  analisis  regresi  data  panel.  Hasil  penelitian  menunjukkan  pengeluaran pemerintah  di  bidang  pendidikan  dan  kesehatan  tidak  memiliki  dampak  terhadap  tingkat pengangguran  di  provinsi  Sumatera  Barat.  Rekomendasi  kebijakan  bagi  pemerintah  adalah alokasi  pengeluaran  pemerintah  lebih  difokuskan  untuk  kemajuan  ekonomi,  dikarenakan pertumbuhan ekonomi dapat menurunkan tingkat pengangguran di provinsi Sumatera Barat.

## Kata Kunci: Pengangguran, Pengeluaran Pemerintah, Pengangguran Sumatera Barat

## ABSTRACT
This study aims to analyze the effect of government spending on the unemployment rate and the implications of policies that can reduce unemployment in West Sumatra. The type of research used is quantitative research using panel data regression analysis. The results of the study  show  that  government  spending  on  education  and  health  has  no  impact  on  the unemployment  rate  in  the  province  of  West  Sumatra.  The  policy  recommendation  for  the government  is  that  the  allocation  of  government  spending  is  more  focused  on  economic progress, because economic growth can reduce the unemployment rate in the province of West Sumatra.
Keywords: Unemployment, Government Spending, West Sumatra Unemployment

## I. PENDAHULUAN
Pengangguran  telah  menjadi  ancaman  langsung  terhadap  stabilitas  ekonomi  dan sosial dari setiap negara, yang pada gilirannya akan menghambat pembangunan manusia dan  ekonomi.  Di  negara  Mesir, Pemerintah  negara  ini  berupaya  mengurangi  tingkat pengangguran dan memitigasi dampaknya melalui kebijakan fiskal yang diperlukan untuk mencapai  keberlanjutan  pertumbuhan  ekonomi,  stabilitas  harga  dan  pengurangan pengangguran (Abouelfarag & Qutb, 2020).
Di  negara  berkembang  seperti  Afrika  Sub-Sahara,  pengeluaran  publik  merupakan instrumen penting dalam kebijakan sektor publik dalam mengurangi tingkat pengangguran. Disamping  itu,  pengeluaran  publik  telah  berperan  aktif  dalam  mengurangi  tingkat kesenjangan,  pembiayaan  sosial,  penciptaan  infrastruktur  untuk  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  seperti  sarana  transportasi  dan  komunikasi,  pendidikan  dan pelatihan,  pertumbuhan  barang  modal  industri,  penelitian  pembangunan,  dan  lain sebagainya (Onuoha, Oyeyemi, & Agbede, 2019).
Di  Indonesia,  jumlah  pengangguran  semakin  meningkat  akibat  tingginya  tingkat migrasi  dari  daerah  pedesaan  ke  daerah  perkotaan.  Penduduk  yang  melakukan  migrasi tersebut  tidak  memiliki  keterampilan  yang  cukup  sebagaimana  yang  dibutuhkan  dunia kerja,  hal  ini  menjadikan  banyak  penduduk  yang  menganggur  dan  menjadi  penyebab timbulnya permasalahan kemiskinan (Mardiana et al , 2017; Kamarni, 2019; Farida, 2022). Kurangnya  kesempatan  kerja  juga  memperburuk  situasi  pengangguran  di  mana beberapa  orang  yang  dapat  dipekerjakan,  dalam  angkatan  kerja,  dengan  kualifikasi, keterampilan,  dan  kemampuan  yang  diperlukan,  mau  dan  ingin  bekerja tetapi tidak  bisa mendapatkan  pekerjaan.  Dalam  istilah  terkait,  kekurangan  dalam  peluang  pekerjaan mengarah  pada  kemalasan  yang  tidak  disengaja  dari  orang-orang  yang  bersedia  bekerja tetapi tidak dapat menemukan pekerjaan (Onuoha et al , 2019).
Banyak  faktor  yang  saling  terkait  dan  terhubung  menjadi  penyebab  masalah pengangguran. Kerumitan ini menjadi kendala masalah pengangguran sangat sulit diatasi baik  oleh  pemerintah  pusat  maupun  bagi  pemerintah  daerah.  Tingginya  jumlah pengangguran  memiliki  dampak  yang  besar  bagi  kehidupan  masyarakat,  dikarenakan orang-orang  yang  tidak  bekerja  berarti  tidak  memiliki  pendapatan  (Yefita et  al ,  2022). Ketiadaan sumber pendapatan menjadikan masyarakat sulit dalam mencukupi kebutuhan mereka,  dan  akhirnya  mengantarkan  mereka  masuk  ke  dalam  jurang  kemiskinan (Kaharudin, et al , 2019).
Di  Indonesia,  jumlah  penduduk  angkatan  kerja  dan  jumlah  pengangguran  terbuka mengalami  perkembangan  yang  beragam  dan  cenderung  meningkat  dalam  10  tahun terakhir. Data Badan Pusat Statistik tahun 2011-2020 menunjukkan tren meningkat pada penduduk angkatan kerja dan penduduk yang bekerja. Tingkat pengangguran terbuka setiap tahunnya menunjukkan perkembangan yang fluktuatif. Tahun 2011 tingkat pengangguran terbuka  berada  diangka  8,32  juta  jiwa  atau  7,14%  dari  penduduk angkatan  kerja. Tahun 2019 mengalami penurunan dan berada diangka 7,05 juta jiwa. Namun, peningkatan jumlah pengangguran kembali terjadi pada tahun 2020 yaitu sebesar 38,63% dari tahun 2019 dan berada diangka 9,77 juta jiwa.
Data Survei Angkatan Kerja Nasional pada bulan Agustus 2020 menghitung rata-rata nasional  TPT  di  Indonesia  berada  di  angka  6,03%  meningkat  28,04%  dari  tahun  2019. Sementara itu jika dibandingkan dengan TPT keadaan 2018, TPT 2019 cenderung menurun sebesar  3,01%.    Peningkatan  pengangguran  terbuka  di  Indonesia  merupakan  imbas  dari pandemi  covid-19  yang  terjadi  sejak  akhir  tahun  2019.  Hal  ini  dikarenakan  pembatasan aktifitas masyarakat di masa pandemi yang mengakibatkan aktifitas perekonomian tidak berjalan dengan baik (Kamaruddin et al, 2021).
Beberapa provinsi di Indonesia mengalami lonjakan jumlah pengangguran terbuka di tahun 2020, salah satunya adalah provinsi Sumatera Barat. Sebelumnya tahun 2019 jumlah pengangguran terbuka berada diangka 138.459 orang, meningkat menjadi 190.609 orang di  tahun  2020,  atau  naik  sebesar  37,66%  dari tahun  2019.  Padahal  jika  dilihat, tren  dari tahun 2018 ke 2019 menunjukkan penurunan jumlah pengangguran yaitu sebesar 2,27%, yang mana jumlah pengangguran pada tahun 2018 ini sebanyak 141.680 orang. Lonjakan angka  pengangguran  terbuka  di  provinsi  Sumatera  Barat  juga  disebabkan  banyaknya penduduk  yang  kehilangan  pekerjaan  yang  merupakan  imbas  dari  pandemi  covid-19  di Indonesia.
Berdasarkan  data  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK)  serta  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Indonesia tahun 2020, Sumatera Barat berada di posisi ke delapan dari tiga puluh empat provinsi di Indonesia dengan TPT sebesar 6,88% dari TPAK. Padahal dua tahun sebelumnya yaitu tahun 2018 dan 2019 TPT Provinsi Sumatera Barat berada di urutan ke dua belas yaitu di angka 5,55% dan 5,38% dari TPAK. Persentase ini justru memperlihatkan terjadinya penurunan TPT pada tahun 2019 yaitu sebesar 0,17% dari tahun sebelumnya.
Data  BPS  Provinsi  Sumatera  Barat  untuk  keadaan  angkatan  kerja  semester  II  per Agustus 2020, TPT Sumatera Barat sebesar 6,88% tersebut didominasi oleh pengangguran yang berasal dari tamatan SMA sebanyak 51.021 orang, SMK sebanyak 32.889 orang dan Universitas  sebanyak  40.151  orang.  Berdasarkan  klasifikasi  kelompok  umur  serta  jenis kelamin, pengangguran terbuka di Sumatera Barat rata-rata berusia diantara 20-29 tahun, data  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  jumlah  pengangguran  di  Sumatera  Barat  lebih didominasi  oleh  laki-laki  dibandingkan jumlah  pengangguran  perempuan.  Sementara itu angka pengangguran lebih tinggi berada di daerah-daerah perkotaan (BPS, 2020).
Tingginya  angka  pengangguran  terdidik  yaitu  pengangguran  yang  merupakan tamatan  SLTA  keatas    (Adrimas,  2012),  memerlukan  evaluasi  terhadap  kebijakan pemerintah  Sumatera  Barat  terutama  dari  aspek  pengeluaran  pemerintah  yang  berkaitan dengan bidang pendidikan. Pada realisasi belanja pendidikan persentase realisasi belanja tertinggi  berada  pada  tahun  2011  dengan  rata-rata  realisasi  41,50%,  namun  cenderung menurun pada tahun-tahun berikutnya. Sementara itu, realisasi belanja kesehatan memiliki tren meningkat dari tahun 2011, persentase tertinggi berada pada tahun 2020 dengan rata- rata  realisasi  19,60%.  Pengeluaran  pemerintah  yang  berfungsi  sebagai  penunjang kebutuhan pelayanan dasar pada bidang pendidikan dan kesehatan di Sumatera Barat ini cukup  tinggi,  namun  pada  kenyataanya  berbanding  terbalik  dengan  tingginya  angka pengangguran  di  Sumatera  Barat.  Seharusnya  pengeluaran  pemerintah  yang  ditujukan untuk pelayanan dasar dapat mendorong terciptanya sumber daya manusia yang memiliki banyak keahlian dan siap pakai di dunia kerja maupun usaha di Sumatera Barat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Berbagai  penelitian  terdahulu  telah  mengkaji  peran  pengeluaran  pemerintah  dalam upaya mengurangi tingkat pengangguran. Penelitian yang dilakukan oleh  Nepram, Singh, & Jaman (2021) di India menyatakan bahwa semua jenis pengeluaran pemerintah ditemukan positif  dan  signifikan  artinya  pengeluaran  pemerintah  meningkatkan  pengangguran  di negara berkembang.
Hal ini sejalan dengan penelitian Abouelfarag & Qutb tahun 2020 bahwa kebijakan pengeluaran  pemerintah  tidak  dapat  mengurangi  tingkat  pertumbuhan  pengangguran  di Mesir.  Temuan dari penelitian Seitaridis & Koulakiotis (2013) menunjukkan bahwa tidak adanya hubungan kointegrasi antara tingkat pengangguran dengan total pengeluaran umum pemerintah  di  15  negara eurozone ,  tingkat  pengangguran  lebih  tinggi  disebabkan  oleh tekanan politik untuk meningkatkan asuransi pengangguran dan program transfer lainnya.
Namun,  Onuoha et  al .  (2019)  telah  melakukan  penelitian  di  negara-negara  Afrika yang mana menunjukkan hasil bahwa pengeluaran untuk infrastruktur dan pendidikan telah mengurangi  tingkat  pengangguran,  sementara  itu  pengeluaran  untuk  kesehatan meningkatkan angka pengangguran di wilayah tersebut. Mardiana, dkk (2017) menemukan bahwa anggaran bidang pendidikan dan anggaran infrastruktur memiliki pengaruh langsung dan tidak berdampak cukup banyak bagi pengangguran, tetapi anggaran bidang kesehatan memberikan pengaruh langsung dan berdampak cukup besar terhadap angka pengangguran di Kalimantan Timur. Penelitian yang dilakukan Oladipo (2016) menunjukkan bahwa upaya untuk  mengurangi  kemiskinan  membawa  pengurangan  tingkat  pengangguran  di  Nigeria, dimana  pengeluaran  pemerintah  untuk  proyek-proyek  modal  mengurangi  tingkat pengangguran di Nigeria dari waktu ke waktu.

## III. METODE PENELITIAN
Data penelitian yang digunakan terdiri dari seluruh informasi berupa data sekunder yang berhubungan dengan kajian pengaruh pengeluaran pemerintah pada bidang pendidikan dan kesehatan terhadap pengangguran di provinsi Sumatera Barat dalam jangka waktu 2011 s/d  2020.    Penelitian  ini  menggunakan pooled  data atau  data  panel  yang  merupakan gabungan dari data time series dengan data cross section.
Data panel dalam penelitian ini adalah berkaitan dengan Data Pengeluaran Pemerintah pada 12 kabupaten dan 9 kota ( cross section ) di Provinsi Sumatera Barat ( i = 19 ) secara time series selama periode 2011 s/d 2020 pada Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan Kementerian Keuangan. Data tingkat pengangguran dan data variable control (Pendapatan Perkapita,  Pertumbuhan  Ekonomi,  dan  Tingkat  Kemiskinan)  diakses  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Provinsi  Sumatera  Barat  selama  periode  2011  s/d  2020  ( t=10 ),  sehingga total observasi menjadi 190 sampel.
Pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan  teknik  studi  literatur  atau  studi kepustakaan baik secara teoritis maupun empiris melalui pendekatan analisis konseptual dan dengan  mengkaji  penelitian  terdahulu  yang  dipublikasikan  dalam  bentuk  buku,  jurnal, artikel dan kertas kerja baik secara nasional dan maupun internasional.

## IV. HASIL PENELITIAN

## 1. Penentuan Model Estimasi
Dalam  menentukan  model  estimasi, panel  data  regression harus  melakukan beberapa  tahapan  dalam  penentuan  model  estimasi  yang  tepat  dan  akurat.  Tahapan pertama  melalui  pengolahan  data  dengan Common  Effect  Model atau Pooled  Least Square  (PLS),  Fixed  Effect  Model  (FEM), dan Random  Effect  Model  (REM). Selanjutnya untuk tahapan yang kedua dilakukan pengujian model yang tepat dengan menggunakan pengolahan Chow Test, Hausman Test, dan Lagrange Multipler . Berikut adalah hasil dari pengelohan data dalam penentuan model estimasi :
a. Pooled Least Square (PLS) atau Common Effect Model ( CEM ) Dari hasil pengolahan data (Tabel 1.), dapat di lihat variabel belanja kesehatan, laju  pertumbuhan,  dan  penduduk  miskin  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan terhadap  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka.  Namun,  pada  variabel  belanja pendidikan  dan  pendapatan  perkapita  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  variabel tingkat pengangguran terbuka.
Tabel 1. Hasi Pengolahan Common Effect Model ( CEM )

## Sumber: Pengolahan Stata
b. Fixed Effect Model (FEM)
Dari  hasil  pengolahan  data  (Tabel  2.),  dapat  di  lihat  variabel  belanja pendidikan, pendapatan perkapita, dan laju pertumbuhan memiliki pengaruh negatif terhadap  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka.  Sedangkan  variabel  belanja kesehatan  dan  penduduk  miskin  berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap variabel tingkat pengangguran terbuka.
Tabel 2. Hasi Pengolahan Fixed Effect Model (FEM)

## Sumber: Pengolahan Stata
c. Random Effect Model (REM)
Hasil pengolahan data yang terlihat pada Tabel 3, variabel belanja kesehatan, pendapatan perkapita, laju pertumbuhan, dan penduduk miskin berpengaruh negatif terhadap  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka.  Sementara  itu  variabel  belanja pendidikan,  berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap  variabel  tingkat pengangguran terbuka.
Tabel 3. Hasil Pengolahan Random Effect Model (REM)
Sumber: Pengolahan Stata
Langkah berikutnya yang harus dilakukan dalam pengolahan data panel adalah melakukan Uji Chow, Uji Langrange Multiplier, dan Uji Hausman. Tujuan melakukan ketiga uji ini adalah untuk menentukan model mana yang terbaik yang akan digunakan sebagai hasil pengolahan data. Berikut adalah hasil dari pengolahan datanya :
a. Uji Chow Uji Chow dilakukan untuk menentukan antara model Common Effect (CEM) atau Fixed Effect (FEM) menjadi model yang terbaik. Dari data hasil regresi FEM ( Fixed Effect Model ). Uji chow dilihat jika nilai Prob > F memiliki nilai lebih kecil dari  alfa  (0.05),  maka  model  yang  digunakan  adalah  FEM.  Setelah  dilakukan pengujian, nilai Prob > F = 0.0000, ini  menyimpulkan bahwa model terbaik yang digunakan adalah model FEM dibandingkan model CEM.
b. Uji Hausman
Uji Hausman merupakan pengujian pada metode estimasi dengan menentukan antara  model  Fixed Effect Model (FEM)  atau Random  Effect Model (REM)  yang paling  sesuai  digunakan.  Dari  hasil  Uji  Hausman  (Memilih  model  terbaik  antara FEM atau REM). Uji hausman dilihat jika nilai Prob > chi 2 memiliki nilai lebih kecil dari alfa (0.05), maka model terbaik yang digunakan adalah FEM. Setelah dilakukan pengujian nilai Prob > chi 2 = 0.0019, angka tersebut lebih kecil dari alfa (0.05). Ini menyimpulkan bahwa model terbaik yang digunakan adalah FEM dari pada REM.
c. Uji Langrange Multiplier (LM)
Uji  LM  dilakukan  untuk  menentukan  antara Common  Effect  Model (CEM) atau Random Effect Model (REM) yang terbaik digunakan pada model persamaan panel data regression . Dari data hasil uji LM (Memilih model terbaik antara CEM dan REM). Uji LM dilihat jika nilai Prob > chibar 2 memiliki nilai lebih kecil alfa (0.05),  maka  model  terbaik  yang  digunakan  adalah  REM.  Setelah  dilakukan pengujian nilai Prob > chibar 2 = 0.0000, yang mana memiliki nilai lebih kecil dari alfa  (0.05).  Ini  menyimpulkan  bahwa model  terbaik  yang  digunakan adalah  REM dari pada CEM .

## 2. Pengujian Asumsi Klasik dan Kesesuaian Model
Tahapan  selanjutnya  dalam  regresi  data  panel  adalah  melakukan  Uji  asumsi klasik  untuk  menentukan  kesesuaian  model  yang  meliputi  uji  normalitas,  uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. Hasil uji asumsi klasik pada penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Uji Normalitas Uji ini berguna untuk menentukan data yang telah dikumpulkan berdistribusi normal atau diambil dari populasi normal. Pada hasil uji normalitas di dapat nilai Prob>z  adalah  sebesar  0.0000  yang  mana  kecil  dari  0.05.  Hal  ini  menunjukkan bahwa data residual tidak terdistribusi normal.
b. Multikolinearitas Untuk mendeteksi adanya tidaknya gejala multikolinearitas dalam suatu model penelitian  dapat  dilihat  dari  nilai  toleransi  ( tolerance  value )  atau  nilai Variance Inflation Factor (VIF). Batas tolerance > 0.10 dan batas VIF<10. Dapat disimpulkan bahwa  tidak  terdapat  multikolinearitas  diantara  variabel  bebas.  Pada  hasil  uji multikolinearitas, di dapat nilai VIF nya adalah 8.15. Nilai ini memiliki angka yang lebih  kecil  dari  10,  hal  ini  menandakan  bahwa  model  terbebas  dari  gejala multikolinearitas.
c. Heterokedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  melihat  apakah  terdapat  perbedaan varians  dari  residual  untuk  semua  pengamatan  dalam  model  regresi linier.  Dalam menentukan heterokedastisitas dapat menggunakan uji Glejser. Dasar pengambilan keputusan  pada  uji  hetero  ini  adalah  pada  nilai  prob>chi2.  Jika  nilai  prob>chi2  > 0.05,  maka  dapat  disimpulkan  tidak  terjadi  masalah  heterokedastisitas.  Namun, sebaliknya  jika  nilai  prob>chi2  <  0.05,  maka  dapat  disimpulkan  terjadi  masalah heterokedastisitas.  Hasil  uji  heterokedastisitas  pada  penelitian  ini  didapat  nilai Prob>chi2  =  0.0000.  Nilai  prob>chi2  <  0.05  menandakan  bahwasannya  terjadi masalah heterokedastisitas pada model.
d. Autokorelasi
Uji  autokorelasi  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  ada  korelasi  antara variabel  dalam  model  prediksi  dengan  perubahan  waktu.  Uji  autokorelasi  dalam model regresi linier harus dilakukan jika datanya merupakan data time series. Hal ini  dikarenakan  autokorelasi  sebenarnya  adalah  suatu  nilai  dalam  sampel  atau pengamatan  tertentu  yang  sangat  dipengaruhi  oleh  nilai  pengamatan  sebelumnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi atau tidak terjadi autokorelasi. Pada hasil uji  autokorelasi dari penelitian ini didapat nilai Prob>F = 0.2158. Nilai ini lebih besar dari 0.05, artinya model ini bebas dari autokorelasi atau tidak terjadi autokorelasi.
e. Hasil Fixed Effect Model setelah di Robust
Setelah  dilakukan  uji  asumsi  klasik  pada  hasil  penelitian  ini.  Beberapa  dari hasil  uji  asumsi  klasik  itu  tersebut  terdapat  kesalahan  /  gejala,  yaitu  pada  uji normalitas dan uji heterokedastisitas. Hal ini menyebabkan model yang digunakan tidak dapat diterima sebagai hasil dari penelitian. Dengan terjadinya hal demikian, maka  diperlukan  sebuah  perlakuan  untuk  mengatasi  permasalahan  BLUE  ( Best Linear  Unbiased  Estimation ).  Untuk  model  FEM,  maka  diperlukan  robust  pada model  agar  permasalahan  BLUE  dapat  diatasi.  Hasil  pengujian  FEM  robust  pada penelitian ini terlihat padat Tabel 4.
Tabel 4. Fixed Effect Model setelah di Robust

## Sumber: Pengolahan Stata
Dari hasil pengolahan data didapat model panel yang terbaik adalah FEM ( Fixed Effect Model ) dan setelah melakukan robust, maka hasil regresi dapat diinterpretasikan, dengan model sebagai berikut.
Keterangan: Y : Tingkat Pengangguran Terbuka BK : Belanja Kesehatan
Y = 7,91 + 0,037BK – 0,0023BP – 0,0001PpK – 0,13LP + 0,22PM
BP : Belanja Pemerintah
PpK   : Pengeluaran perKapita LP : Laju Pertumbuhan
PM       : Penduduk Miskin

## 3. Interprestasi Hasil Penelitian
Tahapan regresi data panel selanjutnya adalah interpretasi melalui Uji F, Uji T dan Adjusted R Square . Tabel 5. Merupakan hasil pengolahan data dari Uji F, Uji T dan Adjusted R Square.
Tabel 5. . Pengolahan data Uji F, Uji T dan Adjusted R Square

## Sumber: Pengolahan Stata
a. Uji Simultan (F-Stat)
Uji F bertujuan untuk melihat apakah variabel independen secara keseluruhan berpengaruh terhadap variabel dependen atau tidak. Dapat dilihat pada Tabel 5. nilai Prob  >  F  sebesar  0.0043  yang  mana  memiliki  nilai  lebih  kecil  dari  alfa  (0.05). Artinya  variabel  independen  secara  simultan/keseluruhan  berpengaruh  signifikan terhadap variabel dependen.
b. Uji Parsial (T-Stat)
Uji T bertujuan untuk melihat pengaruh dari tiap-tiap independent variable dan control variable terhadap dependent variable .
Pada  variabel  Belanja  Kesehatan  memiliki  pengaruh  positif  tidak  signifikan terhadap variabel Tingkat Pengangguran Terbuka. Hal ini dapat dilihat dari nilai P>t (0.539)  lebih  besar  dari  alfa  (0.05).  Semakin  tinggi  nilai  atau  angka  Belanja Kesehatan, maka semakin tinggi pula nilai atau angka pada Tingkat Pengangguran Terbuka.  Kenaikan  nilai  Belanja  Kesehatan  sebesar  1,  maka  akan  menyebabkan kenaikan  pada  nilai  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  sebesar  0.0369,  begitu  juga sebaliknya.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Favour  C, Onuoha, Moses Oyeyemi, Agbede (2019) di negara-negara Afrika (Angola, Benin, Botswana,  Kamerun,  Republik  Afrika  Tengah,  Chad,  Mesir,  Guinea,  Ethiopia, Ghana,  Kenya,  Mauritius,  Maroko,  Namibia,  Nigeria,  Afrika  Selatan,  Sudan,
Tanzania,  Togo,  dan  Tunisia),  dimana  belanja  kesehatan  meningkatkan pengangguran di negara-negara tersebut.
Pada variabel Belanja Pendidikan memiliki pengaruh negatif tidak signifikan terhadap variabel Tingkat Pengangguran Terbuka. Hal ini dapat dilihat dari nilai P>t (0.933)  lebih  besar  dari  nilai  alfa  (0.05). Semakin  tinggi  nilai  atau  angka  Belanja Pendidikan,  maka  akan  semakin  rendah  nilai  atau  angka  Tingkat  Pengangguran Terbuka.  Kenaikan  Belanja  Pendidikan  sebesar  1,  maka  akan  menyebabkan penurunan  pada  nilai  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  sebesar  0.0023,  begitu  juga sebaliknya. Hasil ini masih sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Favour C, Onuoha, Moses Oyeyemi, Agbede (2019) di negara-negara Afrika Angola, Benin, Botswana,  Kamerun,  Republik  Afrika  Tengah,  Chad,  Mesir,  Guinea,  Ethiopia, Ghana,  Kenya,  Mauritius,  Maroko,  Namibia,  Nigeria,  Afrika  Selatan,  Sudan, Tanzania, Togo, dan Tunisia), dimana pengeluaran pemerintah di bidang pendidikan dapat  mengurangi  tingkat  pengangguran  di  negara-negara  tersebut.  Mardiana, Theresia  Militina,  Anis  Rachma  Utary  (2017)  juga  menemukan  hal  yang  serupa, dimana  pengeluaran  pemerintah  di  bidang  pendidikan  berpengaruh  negatif  tidak signifikan terhadap tingkat pengangguran di Kalimantan Timur.
Pada  variabel  Pendapatan  Perkapita  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan terhadap variabel Tingkat Pengangguran Terbuka. Hal ini dapat dilihat dari nilai P>t (0.079)  lebih  besar  dari  alfa  (0.05).  Semakin  tinggi  nilai  atau  angka  Pendapatan Perkapita,  maka  akan  semakin  rendah  nilai  atau  angka  Tingkat  Pengangguran Terbuka.  Kenaikan  Pendapatan  Perkapita  sebesar  1,  maka  akan  menyebabkan penurunan  pada  nilai  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  sebesar  0.0001,  begitu  juga sebaliknya. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Damodar, Salam Prakash  Singh,  Samsur  Jaman  (2021)  di  India  pada  daerah  bagian  Jharkhand, Chhattisgarh dan Uttarakhand, Bihar, Madhya Pradesh dan Uttar Pradesh, dimana koefisien  pendapatan  per  kapita  adalah  negatif  dan  tidak  signifikan.  Tanda-tanda negatif dari koefisien ini menyiratkan bahwa dengan aktivitas ekonomi yang lebih tinggi dapat menurunkan tingkat pengangguran di daerah tersebut.
Pada  variabel  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap variabel Tingkat Pengangguran Terbuka. Hal ini dapat dilihat dari nilai P>t (0.031)  lebih  kecil  dari  alfa  (0.05).  Semakin  tinggi  nilai  atau  angka  Laju Pertumbuhan  Ekonomi,  maka  akan  semakin  rendah  nilai  atau  angka  Tingkat Pengangguran Terbuka. Kenaikan Laju Pertumbuhan Ekonomi sebesar 1, maka akan menyebabkan penurunan pada nilai Tingkat Pengangguran Terbuka sebesar  0.1294, begitu juga sebaliknya. Sama halnya dengan penelitian yang dilakukan oleh Nalyda Yola  (2015)  di  Provinsi  Jawa  Barat,  Ni  Putu  Ambar  Pratiwi  dan  I  Gusti  Bagus Indrajaya  (2019)  di  Provinsi  Bali,  dimana  pertumbuhan  ekonomi  berdampak terhadap penyerapan tenaga kerja di kedua provinsi tersebut. Tingkat pengangguran akan menurun jika penyerapan tenaga kerja meningkat.
Pada variabel Penduduk Miskin berpengaruh positif tidak signifikan terhadap variabel Tingkat Pengangguran Terbuka. Hal ini dapat dilihat dari nilai P>t (0.351) lebih besar dari alfa (0.05). Semakin tinggi nilai atau angka Persentase Penduduk Miskin, maka akan semakin tinggi nilai atau angka Tingkat Pengangguran Terbuka. Kenaikan  Penduduk  Miskin  sebesar  1  persen,  maka  akan  menyebabkan  kenaikan pada  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  sebesar  0.2181,  begitu  juga  sebaliknya. Penelitian dengan hasil yang sama juga didapatkan dari penelitian yang dilakukan oleh Mardiana, Theresia Militina, Anis Rachma Utary (2017) di Kalimantan Timur, dimana  peningkatan  terhadap  pengangguran  terbuka  akan  meningkatkan  jumlah penduduk miskin di daerah tersebut.
c. R-Square
R  square  disebut  juga  sebagai  koefisien  determinasi  yang  menjelaskan seberapa  jauh  data  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  data  independen.  R  square bernilai antar 0 – 1 dengan ketentuan semakin mendekati angka satu berarti semakin baik.  Jika  R  square  bernilai  0.6,  berarti  60%  sebaran  variabel  dependen  dapat dijelaskan  oleh  variabel  independen.  Sisanya  40%  tidak  dapat  dijelaskan  oleh variabel independen atau dapat dijelaskan oleh variabel diluar variabel independen (komponen error).
Dari  data  bisa  dilihat  nilai  R-Square  within  adalah  0.1071.  Artinya  11% sebaran variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen. Sisanya, 89% tidak dapat dijelaskan oleh variabel independen atau dapat dijelaskan oleh variabel di luar variabel independen (komponen error).

## V. PENUTUP HASIL PENELITIAN 1. Simpulan
Relevansi yang dapat disimpulkan terkait hasil empiris dan hipotesis penelitian ini adalah bahwasanya pengeluaran pemerintah di bidang pendidikan dan kesehatan tidak memiliki  dampak  terhadap  pengangguran  di  provinsi  Sumatera  Barat,  sementara  itu pertumbuhan  ekonomi  sebagai  variabel  kontrol  memiliki  pengaruh  terhadap pengangguran.

## 2. Saran
Kebijakan  yang  dapat  direkomendasikan  adalah  alokasi  pengeluaran  pemerintah lebih  baik  difokuskan  untuk  kemajuan  ekonomi.  Hal  ini  dikarenakan  pertumbuhan ekonomilah yang dapat menurunkan tingkat pengangguran di provinsi Sumatera Barat.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
Abouelfarag,  H.  A.,  &  Qutb,  R.  (2020).  Does  Government  Expenditure  Reduce Unemployment  in  Egypt?  Journal  of  Economics  and  Administrative  Sciences, https://doi.org/10.1108/JEAS-01-2020-0011.
Adrimas.  (2012).  Perencanaan  Pembangunan  Ekonomi  Teori,  Pelaksanaan  dan Permasalahan. Padang: Andalas University Press.
Althofia, N. Y. (2015). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah untuk Pendidikan, Kesehatan dan Infrastruktur Terhadap PDRB dan Penyerapan Tenaga Kerja  di Propinsi Jawa Barat  Tahun  2012.  Jurnal  Aplikasi  Statistika  dan  Komputasi  Statistik,  Volume  7, Nomor 1.
BPS. (2020). Provinsi Sumatera Barat Dalam Angka 2020. Padang: Badan Pusat Statistik. Farida, A., Arifuddin, M. H., Rahimi, N., & Kamarni, N. (2022). Pengaruh Pembangunan Desa terhadap Penanggulangan Kemiskinan di Indonesia . Jurnal Samudra Ekonomi Dan Bisnis, 13(2), 191-205. https://doi.org/10.33059/jseb.v13i2.525
Febria, A. ., Ibrahim, A. ., & Kamarni, N. . (2022). Faktor yang mempengaruhi neet pada masa  pandemi  Covid-19  di  Indonesia. Jurnal  Paradigma  Ekonomika, 17(3),  591- 602. Retrieved from https://online-journal.unja.ac.id/paradigma/article/view/22935
Kaharudin,  R.,  Kumenaung,  A.  G.,  &  O.Niode,  A.  (2019).  Pengaruh  Pengeluaran Pemerintah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi, Pengangguran dan Kemiskinan (Studi Kasus  pada  Kota  Manado  Tahun  2001-2017).  Jurnal  Berkala  Ilmiah  Efisiensi, Volume 19 No.04.
Kamarni,  N.,  Anshori,  M.,  Sukmana,  R.  (2019).  Poverty  Alleviation  Through  Social Capital in Coastal Areas: Pariaman Coastal Case. Journal of Innovation in Business and Economics.  Vol. 3 No. 01.
Kamaruddin,  Karimi,  S.,  &  Ridwan,  E.  (2021).  Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap Kesejahteraan Rumah Tangga Petani Kopi Gayo.  Jurnal STIE Semarang.  Vol. 13 No. 03.
Mardiana, Militina, T., & Utary, A. R. (2017). Analisis Pengaruh Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Daerah Sektor Pendidikan dan Kesehatan serta Infrastruktur Terhadap Tingkat Pengangguran serta Tingkat Kemiskinan. INOVASI, Volume 13 (1), 50-60. Nepram, D., Singh, S. P., & Jaman, S. (2021). The Effect of Government Expenditure on Unemployment  in  India:  A  State  Level  Analysis.  Journal  of  Asian  Finance, Economics and Business Vol 8 No 3, 0763-0769.
Onuoha,  F.  C.,  Oyeyemi,  M.,  &  Agbede.  (2019).  Impact  of  Disagregated  Public Expenditure  on  Unemployment  Rate  of  Selected  African  Countries  :  A  Panel Dynamic Analysis. Journal of Economics, Management and Trade, 24(5): 1-14.
Pratiwi,  N.  P.,  &  Indrajaya,  I.  G.  (2019).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja  serta  Kesejahteraan Masyarakat di Provinsi Bali. Buletin Studi Ekonomi , Vol.24 No.2.