E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 6, No. 2, pp. 162-171 , November 2023 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/80010 https://doi.org/10.13057/ijas.v6i2.80010 Copyright   Author 2023

## Regresi Data Panel dalam Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Daerah Istimewa
Yogyakarta Tahun 2017-2021
Agung Pamuji 1 , Ezra Putrananda Setiawan 2 , dan Amir Mishbahul Munir 3 12 Program Studi Statistika, Univeraitas Negeri Yogyakarta
3 Badan Pusat Statistik Kabupaten Gunungkidul
*Corresponding author : agungpamuji.2020@student.uny.ac.id
Abstract.  Open  unemployment  is  one  of  the  most  important  problems  in  a  country's  economy.  High unemployment rates can cause serious economic impacts, such as reduced productivity, poverty, and social instability. This problem is one that currently being faced by Indonesia, including in the Province of Special Region of Yogyakarta. This study aims to analyze the factors that influence the open unemployment rate in the Special Region of Yogyakarta Province in the 2017-2021 period. The factors tested include the Human Development Index (HDI), Regional Gross Domestic Product (Regional GDP), and District/City Minimum Wage. This study uses the panel data regression method using annual data from each district/city in the Special Region of Yogyakarta Province during the 2017-2021 period. The results showed that the Human Development Index (HDI) and District/City Minimum Wage variables positively and significantly affected the open unemployment rate in Special Region of Yogyakarta Province during the study period. Meanwhile, the  GRDP  variable  has  an  insignificant  effect  on  the  open  unemployment  rate  in  the  Special  Region  of Yogyakarta Province.
Keywords: Data Panel; TPT; IPM; UMK; PDRB

## 1. PENDAHULUAN
Tingkat Pengangguran terbuka merupakan salah satu indikator penting dalam ekonomi suatu negara, karena dapat mencerminkan kondisi pasar tenaga kerja dan kesejahteraan ekonomi masyarakat. Tingkat pengangguran terbuka adalah persentase jumlah penduduk yang berusia 15 tahun ke atas yang tidak memiliki pekerjaan, tetapi sedang mencari pekerjaan aktif dan siap untuk bekerja [1]. Jika tingkat pengangguran terbuka tinggi, hal ini menunjukkan adanya masalah dalam pasar tenaga  kerja  seperti minimnya  peluang  kerja  dan  keterampilan  yang tidak  sesuai  dengan kebutuhan pasar, yang dapat berdampak negatif pada pertumbuhan ekonomi secara keseluruhan.
Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta sebagai salah satu provinsi di Indonesia tidak luput dari  masalah  pengangguran  terbuka.  Badan  Pusat  Statistik  mencatat  tingkat  pengangguran terbuka  di  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  pada  tahun  2017  di  angka  3,02%,  kemudian naik pada 2018 menjadi 3,35%, lalu turun lagi di tahun 2019 menjadi 3,14%, setelah itu kembali naik  pada  tahun  2020  menjadi  4,57%,  dan  pada  tahun  2021  menjadi  4,56%.  Data  tersebut menunjukkan tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta cenderung fluktuatif  dan  belum  menunjukkan  tanda-tanda  penurunan  yang  signifikan.  Oleh  karena  itu,
diperlukan  penelitian  yang  lebih  mendalam  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi tingkat pengangguran di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  terjadi  perubahan  tingkat  pengangguran  terbuka  di  setiap tahunnya, maka  penelitian ini menggunakan metode regresi data panel untuk menganalisis faktor- faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka  di  kabupaten/kota,  Provinsi  Daerah Istimewa Yogyakarta pada tahun 2017-2021. Regresi data panel adalah metode analisis statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dan independen, dimana datanya berupa gabungan antara data cross section dan data time series , dimana unit cross section yang sama diukur pada waktu yang berbeda [2]. Kelebihan metode ini mampu mendeteksi dan mengukur pengaruh yang tidak dapat diamati dalam data cross section murni atau data time series murni. Aplikasi regresi data panel telah banyak digunakan dalam berbagai penelitian ekonomi, keuangan,  dan  ilmu  sosial  lainnya. Contohnya,  Prasanti,  Wuryandari,  &  Rusgiyono  [3]  dalam penelitiannya menggunakan regresi data panel untuk pemodelan tingkat pengangguran  terbuka kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah.
Penelitian  ini  menggunakan  variabel  tiga  variabel  independen  yaitu  produk  domestik regional  bruto  (PDRB),  upah  minimum  kabupaten/kota  (UMK),  dan  indeks  pembangunan manusia  (IPM).  Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  menggunakan  variabel  tersebut  dalam penelitiannya. Menurut Prasanti, Wuryandari, & Rusgiyono [3] PDRB berpengaruh negatif secara signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka.  Astuti,  Ratnasari,  &  Wibowo  [4]  dalam penelitiannya  menyatakan  bahwa  UMK  berpengaruh  signifkan  terhadap  tingkat  pengangguran terbuka.  Sementara  itu,  Sisnita  &  Prawoto  [5]  menyatakan  bahwa  IPM  berpengaruh  positif signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  faktor-faktor    apa  saja  yang  berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta pada tahun 2017 hingga 2021. Hal ini sebagai salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengurangi tingkat pengangguran terbuka di setiap Kabupaten/Kota Daerah Istimewa Yogyakarta.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Regresi Data Panel
Data panel adalah data yang terdiri dari sekelompok unit cross-section yang diamati dari waktu ke waktu [6,7]. Dengan mempelajari pengamatan cross section berulang, data panel lebih cocok  untuk  mempelajari  dinamika  perubahan.  Pengangguran,  pergantian  pekerjaan,  dan mobilitas tenaga kerja merupakan contoh kasus yang lebih baik dipelajari dengan data panel.
Dalam melakukan estimasi model regresi dengan data panel terdapat tiga pendekatan yang sering digunakan, yaitu pendekatan common effect model (CEM), fixed effect model (FEM) dan random effect model (REM). Common effect model mengasumsikan bahwa perilaku data antar unit cross section sama dalam berbagai kurun waktu [6,7]. Fixed effect model berdeda dengan common effect model , dengan intersep dalam model regresi diperbolehkan untuk berbeda di antara individu-individu mengingat fakta bahwa setiap unit cross-section mungkin memiliki beberapa karakteristik khusus sendiri [6,7]. Fixed effect model yang menggunakan variabel dummy dikenal sebagai  model least-squares  dummy  variable (LSDV).  Sedangkan, random  effect  model mengasumsikan bahwa intersep dari unit individu adalah gambar acak dari populasi yang jauh lebih besar dengan nilai rata-rata yang konstan [6,7]. Persamaan modelnya dapat ditulis sebagai berikut:

## Common effect model
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡
𝑘 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡
Fixed effect model
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 𝑘 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 R andom effect model
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡
𝑘 𝑘=1 + (𝑣 𝑖 + 𝑢 𝑖𝑡 )
dimana,
𝑌 𝑖𝑡 ∶ Variabel respon pada unit pengamatan ke- 𝑖 dan waktu ke- 𝑡
𝛼    ∶ Koefisien interpsep
𝛼 𝑖 ∶ Koefisien intersep untuk unit pengamatan ke- 𝑖
𝛽 𝑘 ∶ Koefisien slope
𝑋 𝑘𝑖𝑡 ∶ Nilai variabel independen ke- 𝑘 untuk cross section ke- 𝑖 dan waktu ke- 𝑡
𝑢 𝑖𝑡 ∶ Nilai galat pada unit pengamatan ke- 𝑖 dan waktu ke- 𝑡
𝑣 𝑖 ∶ Nilai galat pada unit pengamatan ke- 𝑖
𝑖       ∶ 1, 2, … , 𝑁 (menunjukan unit data cross section)
𝑡       ∶ 1, 2, … , 𝑇 (menunjukan unit data time series )
𝑘      ∶ 1, 2, … , 𝐾 (menunjukan unit data variabel independen)

## 2.2 Pemilihan Model Regresi Data Panel
2.2.1  Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk membandingkan common effect model dan fixed effect model dalam  konteks  data  panel.  Uji  Chow  digunakan  untuk  menentukan  apakah  ada  perbedaan signifikan antara parameter regresi pada kelompok yang berbeda dalam data panel tersebut [6,7]. Hipotesisnya sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛼 1 = 𝛼 2 = ⋯ = 𝛼 𝑁 = 𝛼 (seluruh konstanta/intersep sama ( common effect model) ) 𝐻 1 : ∃𝛼 𝑖 ≠ 𝛼 (Tidak semua konstanta/intersep sama ( fixed effect model) )
Statistik uji Chow dinyatakan pada persamaan berikut:
𝐹 = (𝑆𝑆𝐸 𝐶𝐸𝑀 − 𝑆𝑆𝐸 𝐹𝐸𝑀 )/(𝑁 − 1)
𝑆𝑆𝐸 𝐹𝐸𝑀 /(𝑁𝑇 − 𝑁 − 𝑘) ,
dimana 𝑆𝑆𝐸 𝐶𝐸𝑀 : Sum square error common effect model 𝑆𝑆𝐸 𝐹𝐸𝑀 : Sum square error fixed effect model 𝑁 : Banyaknya unit cross section
𝑇 : Banyaknya unit time series 𝑘 : Banyaknya parameter yang diestimasi
𝐻 0 ditolak  jika 𝐹 ≥ 𝐹 (𝑁−1;𝑁𝑇−𝑁−𝑘;𝛼) atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 ,  maka  estimasi  model  persamaan regresinya adalah fixed effect model .

## 2.2.2  Uji Hausman
Uji Hausman adalah sebuah uji statistik yang digunakan untuk memilih apakah fixed effect model atau random  effect  model yang  paling  tepat  digunakan  dalam  analisis  panel  data  [6,7]. Dasar  pengambilan  keputusan  dalam  uji  Hausman  adalah  dengan  membandingkan  estimator kedua model. Apabila terdapat perbedaan signifikan antara kedua estimator tersebut, maka fixed effect  model lebih  tepat  digunakan.  Sebaliknya  jika  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan, maka random effect model lebih efisien untuk digunakan. Hipotesisnya sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝐶𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖𝑡 , 𝑢 𝑖𝑡 ) = 0 (Efek acak konsisten dan efisien ( random effect model) ) 𝐻 1 : 𝐶𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖𝑡 , 𝑢 𝑖𝑡 ) ≠ 0 (Efek acak tidak konsisten ( fixed effect model) )
Statistik uji Hausman dinyatakan pada persamaan berikut:
𝑊 = [𝜷 ̂ 𝑭𝐸𝑀 − 𝜷 ̂ 𝑅𝐸𝑀 ] 𝑇 [𝑉𝑎𝑟(𝜷 ̂ 𝐹𝐸𝑀 ) − 𝑉𝑎𝑟(𝜷 ̂ 𝑹𝐸𝑀 )] −1 [𝜷 ̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝜷 ̂ 𝑅𝐸𝑀 ]
𝐻 0 ditolak  jika 𝑊 ≥ 𝜒 (𝑘;𝛼) atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 ,  maka  estimasi  model  persamaan  regresinya adalah fixed effect model .

## 2.3 Uji Asumsi
2.3.1  Uji Normalitas
Uji  asumsi  normalitas  adalah  sebuah  uji  statistik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi apakah  data  dalam  sampel  terdistribusi  secara  normal. Shapiro-Wilk  Tes t  adalah  sebuah  uji statistik  yang  digunakan untuk  menguji  hipotesis  bahwa  data  terdistribusi  secara  normal [6,7]. Shapiro Wilk Test membandingkan distribusi data sampel dengan distribusi normal baku. Hal ini membuatnya sangat sensitif terhadap penyimpangan dari asumsi normalitas. Hipotesisnya sebagai berikut.
𝐻 0 : Populasi mengikuti distribusi normal 𝐻 1 : Populasi tidak mengikuti distribusi normal
Statistik ujinya sebagai berikut:
𝑊 = 1 𝐷 [∑ 𝑎 𝑖 (𝑥 𝑛−𝑖+1 − 𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ],
dimana
𝐷 = ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 𝑎 𝑖 = koefisien test shapiro wilk
𝐻 0 ditolak jika 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ≤ 𝛼 atau 𝑊 ≤ 𝑊 (𝑁;𝛼)

## 2.3.2  Uji Heteroskedastisitas
Asumsi heteroskedastisitas ini penting untuk memastikan bahwa hasil analisis regresi yang diperoleh valid dan tidak bias. Breusch-Pagan Test digunakan untuk menguji apakah variansi dari residu bergantung pada variabel independen [6,7]. Hipotesisnya sebagai berikut.
𝐻 0 : 𝜎 1 2 = 𝜎 2 2 = ⋯ = 𝜎 𝑁 2 = 𝜎 2 (Tidak terjadi heteroskedastisitas) 𝐻 1 : ∃𝜎 𝑖 2 ≠ 𝜎 2 (Terjadi heteroskedastisitas)
Statistik ujinya sebagi berikut:
Θ = 1
2 𝐸𝑆𝑆 𝐸𝑆𝑆 = 𝐸𝑥𝑝𝑙𝑎𝑖𝑛𝑒𝑑 𝑆𝑢𝑚 𝑜𝑓 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒𝑠
𝐻 0 ditolak jika Θ ≥ 𝜒 (𝑁−1;𝛼) atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼

## 2.3.3  Uji Autokorelasi
Asumsi  autokorelasi  dalam  analisis  regresi  mengasumsikan  bahwa  pengamatan  dalam sampel  saling  independen  satu  sama  lain,  yaitu  nilai-nilai  dalam  satu  pengamatan  tidak dipengaruhi  oleh  nilai-nilai  dalam  pengamatan  lainnya  [6,7].  Asumsi  ini  penting  untuk memastikan bahwa hasil analisis regresi yang diperoleh valid dan tidak bias. Durbin-Watson test digunakan untuk menguji apakah terdapat korelasi serial pada residu (kesalahan prediksi) model regresi. Hipotesisnya sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝜌 = 0 (Tidak ada autokorelasi) 𝐻 1 : 𝜌 ≠ 0 (Terdapat autokorelasi)
Statistik ujinya sebagai berikut:
𝑑 = ∑ ∑ (𝑢̂ 𝑖𝑡 − 𝑢̂ 𝑖𝑡−1 ) 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑢̂ 2 𝑖𝑡 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1
𝐻 0 ditolak jika 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ≤ 𝛼

## 2.3.4  Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah sebuah uji statistik yang digunakan untuk mengevaluasi apakah terdapat masalah multikolinearitas dalam model regresi linear  [6,7]. Variance Inflation  Factor (VIF)  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  multikolinearitas  antara  dua  atau  lebih  variabel independen dalam model. Rumus perhitungan VIF sebagi berikut.
𝑉𝐼𝐹 = 1 1 − 𝑅 𝑗 2
dengan 𝑅 𝑗 2 adalah  nilai  koefisien  determinasi  regresi  antara  variabel  independen  ke- 𝑗 dengan variabel  independen  sisanya  ( 𝑘 −1).  Jika  VIF  lebih  besar  dari  10,  maka  hal  ini  dapat  menjadi indikasi adanya masalah multikolinearitas.

## 2.4 Pengujian Signifikansi Parameter

## 2.4.1  Uji Simultan
Uji  simultan  dalam  analisis  regresi  digunakan  untuk  mengevaluasi  secara  keseluruhan pengaruh  beberapa  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  [6,7].  Tujuannya  adalah untuk  menguji  hipotesis  nol  bahwa  tidak  ada  satu  pun  dari  variabel  independen  yang  secara signifikan mempengaruhi variabel dependen. Hipotesisnya sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ =  𝛽 𝑘 = (Tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  dari  setidaknya  satu  variabel independen dalam model regresi terhadap variabel dependen)
𝐻 1 : ∃𝛽 𝑗 ≠ 0 (Setidaknya satu variabel independen dalam model regresi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen)
Statistik ujinya sebagi berikut:
𝐹 = 𝑅 2 /(𝑁 + 𝑘 − 1) (1 − 𝑅)/(𝑁𝑇 − 𝑁 − 𝑘)
𝐻 0 ditolak jika 𝐹 ≥ 𝐹 (𝑁+𝑘−1;𝑁𝑇−𝑁−𝑘;𝛼) atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼

## 2.4.2  Uji Parsial
Uji  parsial  ( partial  test) dalam  analisis  regresi  digunakan  untuk  mengevaluasi  pengaruh satu  variabel  independen  tertentu  terhadap  variabel  dependen,  sementara  mempertahankan variabel independen lainnya tetap konstan [6,7]. Hipotesisnya sebagai berikut:
𝐻 0 :  𝛽 𝑗 = 0 (Variabel ke-j tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen) 𝐻 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 (Variabel ke-j berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen)
Statistik ujinya sebagi berikut:
𝑡 = 𝛽̂ 𝑗 𝑠𝑒(𝛽̂ 𝑗 )
𝐻 0 ditolak jika |𝑡| ≥ 𝑡 (𝑁𝑇−𝑘; 𝛼 2 ) atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼

## 2.4.3  Koefisien Determinasi
Koefisien Determinasi ( R-squared ) adalah ukuran standar untuk mengukur seberapa besar variasi  dalam  variabel  dependen  yang  dapat dijelaskan  oleh variabel independen  dalam model regresi  [6,7].  Sedangkan, Adjusted  R-squared adalah  versi  modifikasi  dari R-squared yang memperhitungkan jumlah variabel independen. Adjusted R-squared memperhitungkan trade-off antara fit model dan jumlah variabel independen dalam model regresi [6,7].

## 2.5 Metode Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  data  panel  dengan menggunakan  data  yang  diambil  dari  Website  BPS  Kabupaten  Gunungkidul.  Variabel independen  yang  digunakan  adalah  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB),  upah  minimum kabupaten/kota (UMK), dan indeks pembangunan manusia (IPM), sedangkan variabel dependen adalah  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT).  Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa data sekunder yaitu data PDRB, UMK, IPM, dan TPT, dari tiap kabupaten/kota yang ada di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2017-2021. Secara umum data dalam penelitian ini  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Gunungkidul.  Informasi  lain  dalam penelitian ini bersumber dari studi kepustakaan berupa jurnal ilmiah dan buku-buku secara online. Data yang diperoleh tersebut lalu dianalisis dengan tahapan berikut:
a) Mengestimasi regresi data panel menggunakan model CEM, FEM, dan REM.
b) Memilih model regresi data panel terbaik.
c) Melakukan uji asumsi pada model yang terpilih.
d) Melakukan uji signifikansi parameter.
e) Menginterpretasikan model.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Statistik Deskriptif
Gambar 1 merupakan visualisasi dari tingkat pengangguran terbuka dari 5 kabupaten/kota yang ada di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta selama 5 tahun, yaitu dari tahun 2017 sampai tahun 2021. Tingkat pengangguran terbuka dari setiap kabupaten/kota tahun 2017-2021 bersifat fluktuatif tetapi memiliki kecenderungan meningkat. Peningkatan yang cukup tajam terjadi pada tahun 2020 dimana hal ini merupakan akibat dari adanya pandemi. Tingkat pengangguran terbuka di seluruh kabupaten/kota di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta selama pandemi di tahun 2020
mengalami  peningkatan  dibandingkan  tahun  2018-2019.  Peningkatan  terbesar  terdapat  pada wilayah Kota Yogyakarta sebesar 9,16 persen, diikuti Kabupaten Sleman sebesar 5,09 persen dan Kabupaten Bantul sebesar 3,71 persen.
Gambar 1. TPT Kabupaten/Kota di Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2017-2021

## 3.2 Uji Spesifikasi Model

## 3.2.1  Uji Chow
Uji  Chow  digunakan  untuk  menentukan  apakah  model  regresi  data  panel  menggunakan common effect model atau fixed effect model. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan, diperoleh nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 =  0,0451751  <  0,05,  maka 𝐻 0 ditolak.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  taraf signifikansi 5% dapat disimpulkan tidak semua konstanta/intersep sama ( fixed effect model ) dan dilanjutkan dengan uji hausman.

## 3.2.2  Uji Hausman
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  diperoleh  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 =  0,600321  >  0,05,  maka 𝐻 0 tidak ditolak. Oleh karena itu, berdasarkan taraf signifikansi 5% dapat disimpulkan bahwa yang model efek acak efisien dan konsisten ( random effect model baik daripada fixed effect model dan random effect model ). Hasil model regresi yang didapat sebagai berikut.
𝑇𝑃𝑇 ̂ 𝑖𝑡 = −21,111 − 0,00002𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡 + 0,00461𝑈𝑀𝐾 𝑖𝑡 + 0,22635IPM it
Hasil model regresi yang didapat menunjukan bahwa PDRB mempunyai koefisien negatif, yang berarti  PDRB  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka,  sedangkan  untuk UMK dan IPM mempunyai koefisien positif, artinya kedua variabel berpengaruh positif terhadap tingkat pengangguran terbuka.

## 3.3 Uji Asumsi

## 3.3.1  Uji Normalitas
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan, diperoleh nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,2519 > 0,05, maka 𝐻 0 tidak  ditolak.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  taraf  signifikansi  5%  dapat  disimpulkan  bahwa residual berdistribusi normal. Hal ini berarti asumsi normalitas terpenuhi.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2017 2018 2019 2020 2021 TPT Tahun Gunungkidul Kulon Progo Bantul Sleman Yogyakarta

## 3.3.2  Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastis terjadi jika gangguan muncul dalam fungsi regresi yang mempunyai varian yang tidak sama sehingga penaksir tidak efisien baik dalam sampel kecil maupun sampel besar (tapi masih tetap tidak bias dan konsisten). Berdasarkan perhitungan dengan uji Breusch-Pagan, diperoleh  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 =  0,1556  >  0,05.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat heteroskedastisitas pada model, sehingga asumsi terpenuhi.

## 3.3.3  Uji Autokorelasi
Berdasarkan  hasil  uji  asumsi  autokerelasi,  diperoleh  nilai  statistik  uji Durbin-Watson sebesar  1,5648  berada  pada  daerah  penolakan 𝐻 0 ,  serta 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 =  0,05916  >  0,05  maka 𝐻 0 tidak ditolak. Oleh karena itu, berdasarkan taraf signifikansi 5% dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi. Asumsi autokorelasi terpenuhi.

## 3.3.4  Uji Multikolinearitas
Untuk  mengetahui  ada  tidaknya  multikolinieritas  antar  variabel  independen  dapat menggunakan nilai VIF. Jika nilai VIF > 10 maka dapat disimpulkan terjadi multikolinieritas pada variabel  independen.  Berdasarkan  tabel  1,  unruk  semua  variabel  mempunyai  nilai  VIF  kurang dari  10  sehingga  tidak  terjadi  multikolinieritas  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  asumsi nonmultikolinieritas terpenuhi
Tabel 1. Nilai Variance Inflation Factors (VIF) Variabel VIF PDRB 2,968130 UMK IPM 1,349388 3,149093 3.4 Uji Signifikansi Parameter

## 3.4.1  Uji Simultan
Berdasarkan hasil uji simultan, diperoleh nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0000 < 0,05 maka  ditolak 𝐻 0 . Oleh  karena  itu,  berdasarkan  taraf  signifikansi  5%  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  PDRB, UMK, dan IPM secara simultan mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka dan setidaknya ada satu variabel independen yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta secara signifikan.

## 3.4.2  Uji Parsial
Berdasarkan hasil uji parsial yang ditampilkan pada Tabel 2, diperoleh variabel dengan nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 0,05, yaitu variabel PDRB sehingga hanya variabel PDRB yang tidak menolak 𝐻 0 . Oleh karena itu, berdasarkan taraf signifikansi 5% dapat disimpulkan bahwa secara parsial hanya variabel UMK dan IPM yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta secara signifikan. Sedangkan, variabel PDRB secara parsial mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dengan tidak signifikan.
Tabel 2. Uji Signifikansi Parsial Variabel Koefisien Probabilitas PDRB -0,00002 0,450 UMK IPM 0,00461 0,22635 0,000 0,000

## 3.4.3  Koefisien Determinasi
Berdasarkan  uji  koefisien  determinasi  diperoleh  untuk  nilai adjusted  R-Squared sebesar 0,7699. Hal ini bermakana bahwa variabel independen dalam model tersebut mampu menjelaskan variabel  dependen  sebesar  76,99%,  sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh  faktor  lain  yang  tidak disebutkan dalam model.

## 3.5 Pembahasan
Berdasarkan model terbaik, jika angka UMK dan  meningkat, maka tingkat pengangguran terbuka juga ikut meningkat. Sedangkan untuk angka PDRB berbengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap angka tingkat pengangguran terbuka. Lalu, untuk nilai adjusted R-Squared diperoleh sebesar 0,7699. Artinya, dari model tersebut variabel independen mampu menjelaskan variabel  dependen  sebesar  76,997%,  sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh  faktor  lain  yang  tidak disebutkan dalam model.
Produk domestik regional bruto (PDRB) adalah jumlah nilai tambah bruto yang timbul dari seluruh  sektor  perekonomian  di  daerah  tersebut  [8].  Hasil  penelitian  menunjukan  PDRB berpengaruh  negatif  namun  tidak  signifikan  dengan  koefisien  -0,00002 . PDRB  berpengaruh terhadap  jumlah  angkatan  kerja  yang  bekerja  dengan  asumsi  apabila  PDRB  meningkat,  maka jumlah nilai tambah barang dan jasa akhir dalam seluruh unit ekonomi suatu wilayah juga akan meningkat, sehingga akan berdampak pada peningkatan jumlah tenaga kerja yang diminta. Hal ini tentu akan mengurangi angka tingkat penagguran terbuka. Hasil penelitian ini didukung oleh Prasanti,  Wuryandari,  &  Rusgiyono  [3]  dalam  penelitiannya  menghasilkan  bahwa  PDRB berpengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran terbuka dengan koefisien -1,1022.
Upah  minimum  kabupaten/kota  (UMK)  adalah  upah  minimum  yang  berlaku  di  wilayah kabupaten/kota. Upah memiliki pengaruh yang positif terhadap pengangguran dengan koefisien 0,00461 , jika upah meningkat pengangguran juga meningkat. Dari sisi permintaan, peningkatan upah  akan  menurunkan  permintaan  perusahaan  terhadap  tenaga  kerja  sedangkan  dari  sisi penawarannya peningkatan upah akan meningkatkan penawaran tenaga kerja maka jarak antara penawaran tidak tertampung sehingga menimbulkan pengangguran. Hasil ini sejalan dengan hasil penelitian  dari  Septiyanto  &  Tusianti  [9]  yang  menyatakan  bahwa  upah  minimum  kabupaten (UMK) berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran dengak koefisien 0,1493.
IPM  menjelaskan  bagaimana  penduduk  dapat  mengakses  hasil  pembangunan  dalam memperoleh  pendapatan,  kesehatan,  pendidikan,  dan  sebagainya  [10].  Hubungan  tingkat pengangguran dengan IPM bernilai positif dengan koefisien 0,22635. Hal ini dikarenakan adanya penciptaan lapangan pekerjaan baru yang tidak sesuai dengan sumber daya manusia yang dimiliki. Faktor yang selanjutnya yaitu pengangguran terdidik, pendidikan yang tinggi tidak menyatakan bahwa  seseorang  tersebut  akan  memiliki  pekerjaan,  maka  dari  pengangguran  terdidik  yang semakin  tinggi  akan  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka.  Hasil  serupa  juga  didapat Sisnita  &  Prawoto  [5]  dalam  penelitiannya  yang  menunjukan  bahwa  IPM  berpengaruh  positif signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka dengan koefisien 3,90130 .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil  penelitian yang telah dilakukan, variabel UMK dan IPM berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta pada tahun  2017-2021.  Sedangkan  variabel  PDRB  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat
pengangguran terbuka di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta pada periode yang sama. Hal ini menunjukkan bahwa faktor-faktor sosial dan ekonomi seperti indeks pembangunan manusia dan upah minimum kabupaten memiliki peran penting dalam menekan tingkat pengangguran terbuka di Provinsi  Daerah Istimewa Yogyakarta. Hasil dari analisis ini diharapkan dapat memberikan informasi  dan  solusi  bagi  masyarakat  umum,  pemerintah  daerah,  dan  BPS  Kabupaten/Kota Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  mengenai  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  pengangguran terbuka. Sehingga, dapat mengurangi tingkat pengangguran dan meningkatkan kesejahteraan di Kabupaten/Kota Daerah Istimewa Yogyakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   BPS  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  Statistik  Ketenagakerjaan  Daerah  Istimewa Yogyakarta  2021-2022.  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  Indonesia:  BPS  Provinsi  Daerah Istimewa Yogyakarta, 2022.
[2]   R. C. Hill, W. E. Griffiths, and G. C. Lim, Principles of Econometrics, 5th ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2018.
[3]   T.  A.  Prasanti,  T.  Wuryandari,  &  A.  Rugisyono.  “Aplikasi  Regresi  Data  Panel  untuk Pemodelan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah,” Jurnal Gaussian., vol. 4, no. 3, pp. 687-696, 2015.
[4]   W.  I.  Astuti,  V.  Ratnasari,  &  W.  Wibowo.  “Analisis  Faktor  yang  Berpengaruh  Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Data Panel,” Jurnal Sains dan Seni ITS., vol. 6, no. 1, pp. 150-156, 2017.
[5]   A.  Sisnita,  &  N.  Prawoto.  “Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Lampung (Periode 2009-2015),” Journal of Economics Research and Social Sciences., vol. 1, no. 1, pp. 1-7, 2017.
[6]   D.  N.  Gujarati  and  D.  C.  Porter,  Basic  Econometrics,  5th  ed.  New  York,  NY:  McGraw- Hill/Irwin 2009.
[7]   W. H. Greene, Econometric Analysis, 8th ed. New York, NY: Pearson Education, 2018.
[8]   BPS  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Daerah Istimewa  Yogyakarta  Menurut  Pengeluaran  2017-2021.  Daerah  Istimewa  Yogyakarta, Indonesia: BPS Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, 2022.
[8]   W.  G.  Septiyanto,  &  E.  Tusianti.  “Analisis  Spasial  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di Provinsi Jawa Barat,” Jurnal Ekonomi Indonesia., vol. 9, no. 2, pp. 119-131, 2020.
[10]  BPS Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, Indeks Pembangunan Manusia Daerah Istimewa Yogyakarta 2022. Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia: BPS Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, 2023.