## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN DI SULAWESI UTARA PADA MASA PANDEMI COVID-19 TAHUN 2020
Fitria Norma Aula Zahro Email: 18611086@students.uii.ac.id Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Islam Indonesia

## Faried Abimanyu
Email: 18611089@students.uii.ac.id Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Islam Indonesia

## Aprin Nurfika Azhar
Email: 18611090@students.uii.ac.id Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Islam Indonesia

## Edy Widodo
Email: edywidodo@uii.ac.id Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Islam Indonesia

## ABSTRAK
Pada tahun 2020, pandemi Corona Virus Disease menyebabkan pertumbuhan ekonomi dunia mengalami penurunan, termasuk Indonesia. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), Provinsi Sulawesi Utara masuk ke dalam 10 besar dengan jumlah tingkat pengangguran tertinggi di Indonesia dan naik sebesar 1.36%  jika  dibandikan  dengan  Agustus  2019.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh Pertumbuhan  PDRB,  Angka  Harapan  Hidup  (AHH),  Rata-Rata  Lama  Sekolah  (RLS),  dan  Jumlah Penduduk  terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Provinsi  Sulawesi  Utara  Tahun  2020  menggunakan metode regresi linier berganda. Dari hasil analisis diketahui bahwa variabel RLS dan jumlah penduduk berpengaruh  positif  dan  signifikan  pada  tingkat  pengangguran  di  Sulawesi  Utara  tahun  2020,  dengan diperoleh  nilai  R 2 sebesar  73.61%  yang  menunjukkan  perbandingan  dari  pengaruh  variabel  bebas terhadap  variabel  terikat  sedangkan  sisanya  yaitu  bernilai  26.39%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang tidak terdapat atau diluar pada model regresi linier.
Kata Kunci: Tingkat Pengangguran, Coronavirus Disease, Regresi Linear Berganda

## ABSTRACT
In  2020,  the  Corona  Virus  Disease  pandemic  caused  world  economic  growth  to  decline,  including Indonesia. Based on data from the Badan Pusat Statistik (BPS), North Sulawesi Province is in the top 10 with  the  highest  unemployment  rate  in  Indonesia  and  an  increase  of  1.36%  when  compared  to  August 2019.  This  study  aims  to  determine  the  effect  of  PDRB  Growth,  Life  Expectancy  (AHH)  , Mean  Years School  (RLS), and Total Population to Unemployment Rate in North Sulawesi Province in 2020 using the multiple linear regression method. From the results of the analysis, it is found that the RLS variable and the population have a positive and significant effect on the unemployment rate in North Sulawesi in 2020, with an R 2 value of 73.61% which shows the proportion of the influence  of the independent variable on the dependent variable while the remaining 26.39% is influenced by other variables. which is not present or outside the linear regression model.
Keyword : Unemployment Rate, Coronavirus Disease, Multiple Linear Regression

## PENDAHULUAN
Pada  awal  tahun  2020,  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  terjadi  penurunan.  Hal  itu dipengaruhi  oleh  pandemi  Covid-19  yang  sedang  terjadi  di  Indonesia  dan  menyebabkan para pekerja tidak memiliki pekerjaan tetap, berhenti bekerja. Hal tersebut berdampak pada pendapatan  masyarakat  menurun  yang  menyebabkan  pendapatan  nasional  juga  akan menurun. Sehingga yang terjadi pertumbuhan ekonomi akan melemah (Indayani & Hartono, 2020). Berdasarkan data Badan Pusat  Statistik (2021), penurunan perekonomian Indonesia tahun  2020  diukur  berdasarkan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  dapat  dilihat  pada  grafik gambar di bawah ini.
Gambar 1. Grafik Pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB)
Untuk  menilai  kinerja  suatu  perekonomian  dapat  melihat  indikator  yang  sangat penting  salah  satunya  pertumbuhan  ekonomi  disuatu  negara  atau  daerah  tersebut.  Apabila produksi barang dan jasa meningkat dari tahun sebelumnya maka pertumbuhan ekonomi di wilayah tersebut bertumbuh baik, seperti aktivitas perekonomian yang dapat menghasilkan tambahan  pendapatan  atau  kesejahteraan  masyarakat  pada  suatu  periode.  Pertumbuhan ekonomi  di  suatu  negara  atau  wilayah  yang  terus  memperlihatkan  kenaikan  yang menjelaskan  bahwa  perekonomian  negara  atau  wilayah  itu  meningkat  dengan  baik (Murahni, 2019).
Salah  satu  melihat  keberhasilan  pembangunan  ekonomi  pada  suatu  negara  dapat melihat  indikator  perekonomian  yaitu  tingkat  pengangguran.  Kondisi  suatu  negara berdasarkan  tingkat  pengangguran  dapat  dilihat  perekonomiannya  berkembang  atau mengalami  penurunan. Pengangguran sendiri  yaitu  sebuah kondisi  ketika seseorang  belum memperolah  dan  menemukan  pekerjaan  yang  tergolong  dalam  angkatan  kerja  mereka (Sukirno, 2008).
Pengangguran masih menjadi masalah yang dihadapi oleh negara Indonesia. Indonesia sebagai  negara  berkembang  perlu  melaksanakan  berbagai  perubahan  agar  mendukung pembangunan  nasional.   Hal  ini  bertujuan  agar  stabilitas  nasional  tercipta,  pertumbuhan ekonomi di dalam negri tinggi, dan musim investasi yang baik, hal tersebut dapat menekan angka pengangguran di Indonesia.
Angka  pengangguran  meningkat  seiring  dengan  menurunnya  pertumbuhan  ekonomi Indonesia  salah  satunya  terjadi  di  Provinsi  Sulawesi  Utara  yang  merupakan  tingkat pengangguran tertinggi di Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) Sulawesi Utara (Sulut), pada Agustus 2020 jumlah angkatan kerja tercantum ada 1.23 juta orang dan yang bekerja  sebanyak  1.13  juta  orang.  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  7.37%  atau  meningkat sebesar 1.36% jika dibandingkan Agustus 2019 (Statistik & Gorontalo, 2020).
Meningkatnya tingkat pengangguran sangat dipengaruhi oleh pandemi Covid-19. Hal itu  mengakibatkan  perekonomian  di  Indonesia  semakin  terpuruk.  Dampak  dari  pandemi Covid-19  juga  menyebabkan  angka  pengangguran  di  Indonesia  meningkat  akibat  dari banyaknya PHK di masa pandemi ini. Jumlah penduduk dengan tingkat pengangguran dapat diketahui  hubungannya  berdasarkan  teori  Malthus  dalam  masyarakat  modern  disebutkan bahwa  pertambahan  jumlah  penduduk  akan  mengakibatkan  meningkatnya  tenaga  kerja, tetapi  tidak  diikuti  oleh  kesempatan  kerja  yang  tersedia.  Kemudian  indikator  kualitas penduduk  dapat  diukur  berdasarkan  Angka  harapan  Hidup  (AHH)  juga  mempengaruhi pengangguran (Chalirafi, dkk, 2020). Di sisi lain, dalam studi mengenai PDRB disebutkan bahwa PDRB yang mengalami peningkatan diprediksi dapat menyerap tenaga kerja, sebab dengan naiknya PDRB berpotensi meningkatkan kapasitas produksi (Muslim, 2014).
Indikator  lain  yaitu  pendidikan  tentunya  sangat  berpengaruh  pada  tingkat pengangguran.  Pendidikan  ditentukan  berdasarkan   Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS).  Salah satu  cara  untuk  meningkatkan  kemampuan  logika  manusia  yaitu  pendidikan,  dikarenakan adanya  persaingan  yang  ketat  dan  kemajuan  teknologi  (Husila,  2019).  Pendidikan  dapat memudahkan  sumber  daya  manusia  dalam  mencari  pekerjaan  karena  mempunyai  nilai  daya saing  yang  tinggi  dan  berakibat  pada  berkurangnya  tingkat  pengangguran.  Oleh  karena itu perlu dilakukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran di Provinsi Sulawesi  Utara  tahun  2020  dikarenakan  terdapat  dugaan  bahwa  pandemi  COVID-19  yang terjadi  pada  tahun  2020  mempengaruhi  faktor-faktor  yang  menyebabkan  tingkat
pengangguran  bertambah.  Dalam  menganalisis  faktor-faktor  tersebut  peneliti  menggunakan metode regresi linier berganda.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  yaitu  data  sekunder  yang  terdiri  dari  data  Tingkat Pengangguran, pertumbuhan PDRB, Angka Harapan Hidup (AHH), Rata-rata Lama Sekolah (RLS),  dan  Jumlah  Penduduk  Provinsi  Sulawesi  Utara  yang  di  dapatkan  dari  situs https://sulut.bps.go.id/.  Metode  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  cara observasi  yaitu  mengamati  objek  yang  diteliti.  Dari  observasi  diperoleh  data  berupa  data sekunder  atau data yang diperoleh dari pihak lain (sudah tersedia) dan telah diolah menjadi bentuk publikasi.
Definisi  operasional  variabel  dari  Tingkat  Pengangguran  (Y)  adalah  Tingkat Pengangguran  Terbuka  di  suatu  Kabupaten/Kota  tertentu.  Kemudian  variabel  Pertumbuhan PDRB (X 1 ) merupakan rasio pertumbuhan dalam bentuk bilangan persentase diturunkan dari perhitungan PDRB adhk. Selanjutnya variabel AHH (X 2 ) adalah rata-rata jumlah tahun yang dijalani oleh seseorang setelah orang itu mencapai ulang tahun yang ke-x. Variabel RLS (X 3 ) merupakan jumlah tahun yang digunakan oleh penduduk dalam menjalani pendidikan formal. Sedangkan  variabel  Jumlah  Penduduk  (X 4 )  merupakan  Jumlah  Penduduk  di  suatu Kabupaten/Kota tertentu.
Dalam  penelitian  ini  peneliti  metode  analisis  data  berupa  analisis  deskriptif  dan analisis  regresi  linier  berganda  dengan  alat  bantu software RStudio .  Berikut  merupakan tahapan  dalam  melakukan  penelitian  menggunakan  metode  analisis  regresi  berganda yang digambarkan melalui diagram alir.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## Analisis Regresi Linier Berganda
Pengaplikasikan  analisis  regresi  linier  berganda  untuk  menemukan  relasi  linier  dari dua  atau  lebih  variabel  terikat  (X 1 ,  X 2 , …,X k )  dan  juga  variabel  bebas  (Y).  Analisis  regresi linier  berganda  bertujuan  yaitu  mendapatkan  prediksi  nilai  variabel  tak  bebas  (Y)  terhadap nilai  variabel  bebasnya  (X 1 ,  X 2 ,…X k )  dan  juga  untuk  melihat  hubungan  variabel  bebas  dan tak  bebas  (Ningsih  &  Dukalang,  2019).  Adapun  persamaan  regresi  linier  berganda  secara matematik ditunjukkan sebagai berikut :
…. +

## Metode Pemilihan Model
Pemilihan  model  terbaik  dilakukan  menggunakan  metode backward .  Metode Backward mencari  variabel  X  dan  variabel  Y  yang  diregresikan  dengan  langkah  mundur. Eliminasi  pada  variabel  X  berdasarkan  pada  nilai  parsial  paling  kecil  dan  menentukan variabel X pada model oleh nilai F (Samosir, dkk, 2014).

## Uji Signifikansi Parameter

## 1. Uji Overall ( F-test )
Penggunaan  uji  Overall  (F-Test)  yaitu  agar  mengetahui  model  variabel  independen apakah terdapat pengaruh secara signifikan terhadap variabel dependennya atau tidak (Ghozali, 2018).
Hipotesis uji F :
H 0 :   (Model tidak layak digunakan)
H 1 :    (Model layak digunakan)
2. Uji Parsial ( t-test )
Uji Parsial (t-test) dilakukan dalam menentukan pengaruh secara individual satu variabel independen untuk menjelaskan variasi veriabel dependen.
Hipotesis Uji t :
H 0 : βi = 0, di mana i =  0,1,… k
H 1 : βi ≠ 0, di mana i =  0,1,… k
Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Kekuatan  model  dalam  menguraikan  variabel  terikat  diukur  memakai  koefisien determinasi  atau  dinotasikan  dengan  R 2 .  Semakin  tinggi  variabel  bebas  dalam menguraikan  variasi  variabel  terikat  maka  semakin  tinggi  perhitungan  adjusted  R 2 (Ghozali, 2016).

## Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  pada  analisis  regresi  linier  berganda  menggunakan  metode ordinary least square (OLS). Untuk melakukan analisis regresi diperlukan asumsi-asumsi residual yang harus dipenuhi.

## 1. Uji Normalitas
Tujuan  dari  uji  normalitas  agar  diketahui  ada  atau  tidaknya  distribusi  normal  pada model  regresi,  variabel  dependen  dan  variabel  independen.  Model  yang  mempunyai distribusi  data  normal  merupakan  model  regresi  yang  baik.  Untuk  melakukan  uji normalitas menggunakan uji Kolmogorov –Smirnov (Ghozali, 2016).
: Data berdistribusi normal
: Data tidak berdistribusi normal
Apabila p-value <  ,  tolak artinya  data  tidak  berdistribusi  normal.  Jika  uji  asumsi terpenuhi, maka harus gagal tolak .

## 2. Uji Autokorelasi
Tujuan  uji    autokorelasi  yaitu  untuk  menunjukkan  ada  atau  tidak  korelasi  antar  dua variabel  independen  atau  lebih  pada  model  regresi  berganda  (Hidayat,  2017).  Model regresi  dapat  dikatakan  baik  jika  autokorelasi  nya  tidak  ada.  Metode  yang  digunakan yaitu dengan menggunakan uji Durbin Watson .
: Tidak terdapat autokorelasi pada residual
: Terdapat autokorelasi pada residual
Apabila p-value < α, tolak artinya terdapat autokorelasi. Jika uji asumsi terpenuhi, maka harus gagal tolak .
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  untuk  mendapati  keterjadian  perbedaan  varian  sisa  dalam model regresi  dari observasi  pada observasi  lainnya.  Dalam penelitian studi kasus  ini uji heteroskedastisitas yang digunakan dengan uji Breusch Pagan (Hidayat, 2017).
: Tidak terjadi heteroskedastisitas
: Terjadi heteroskedastisitas
Apabila p-value <  α,  tolak artinya  terjadiheteroskedastisitas.  Jika  uji  asumsi terpenuhi, maka harus gagal tolak .
4. Uji Multikolinearitas
Tujuan  uji  multikolinearitas  yaitu  untuk  mendapati  ketersediaan  relasi  variabel  yang ada di model prediksi diketahui melalui nilai Variance Inflation Factor (VIF) dan nilai tolerance. Terjadinya multikolinearitas apabila nilai dan nilai toleransi < 0.1 (Ghozali, 2013).
: Tidak terdapat multikolinearitas
: Terdapat multikolinearitas

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  memberikan  gambaran  suatu  data  seperti mean ,  median,  modus, varians,  dan  lainnya.  Analisis  deskriptif  bertujuan  untuk  melihat  penyebaran  data  sampel atau  populasi.  Berdasarkan  data,  dapat  diketahui  bahwa  gambaran  atau  penyebaran  sampel atau  populasi  jumlah  pengangguran  di  setiap  wilayah  Provinsi  Sulawesi  Utara  tahun  2020 yang  paling  tinggi  terdapat  pada  wilayah  Kota  Manado  sebesar  13.88%  dan  disusul  oleh
Kota  Bitung  sebesar  10.23%.  Sedangkan  tingkat  pengangguran  terendah  terdapat  pada Kepulauan Talaud yaitu sebesar 2.64%. Selanjutnya untuk gambaran dari setiap faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran tampak pada tabel berikut.
Tabel 1. Tabel hasil analisis deskriptif program R Variabel N Min Max Standar Deviasi Tingkat Pengangguran (%) 15  2.640 13.880 2.900 Pertumbuhan PDRB (%) 15  -0.89 0.17 0.327 AHH 15  67.66 71.93 1.928 RLS 15  7.930 11.270 1.021 Jumlah Penduduk (jiwa) 15  71817  451916 621385.8
Berdasarkan Tabel 1 menunjukkan bahwa jumlah data dari setiap variabel atau nilai N  berjumlah  15.  Dari  15  data  terdiri  dari  variabel  tingkat  pengangguran,  pertumbuhan PDRB,  AHH,  RLS,  dan  jumlah  penduduk.  Dari  masing  –  masing  variabel  memiliki  nilai Minimum  berturut-turut  sebesar  2.640,  -0.89,  67.66,  7.390,  71817.  Nilai  Maksimum berturut-turut  sebesar  13.880,  0.17,  71.93,  11.270,  451916.  Nilai Mean berturut-turut sebesar  6.481,  -0.007154,  70.54,  9.432,  189530.  Kesimpulan  dari  masing-masing  variabel yaitu  penyimpangan  data  yang  terjadi  rendah  dikarenakan  memiliki  nilai mean yang  lebih tinggi  daripada  nilai  standar  deviasinya,  sehingga  penyebaran  pada  tiap  variabel  merata. Sedangkan  pada  variabel  pertumbuhan  PDRB  dan  jumlah  penduduk  penyebaran  nilainya kurang  merata  dikarenakan  memiliki  nilai  rata-rata  lebih  rendah  ketimbang  standar deviasinya. Hasil dari penyebaran nilainya tampak pada output berikut ini.
Gambar 3. Scatterplot penyebaran faktor tingkat pengangguran di Sulawesi Utara 2020.
Berdasarkan scatterplot pada  Gambar  3  dapat  diketahui  bahwa X 1 memiliki kecenderungan hubungan negatif dengan gambar trend naik, sedangkan untuk X 2 , X 3 , dan X 4 memiliki kecenderungan hubungan positif dengan gambar trend naik.

## Analisis Regresi Berganda
Setelah  dilakukan  analisis  data  pada  kasus  ini  dengan  menggunakan Sofware  R- Studio . Sehingga didapatkan hasil seperti berikut.
Tabel 2. Tabel analisis regresi linier berganda Estimate Std.Error t-value Pr(>|t|) Intercept 1.7560 2.5850 0.679 0.512 X 1 1.859 3.595 0.517 0.619 X 2 -0.563 0.454 -1.24 0.250 X 3 2.740 0.922 2.971 0.017 X 4 148x10 -8 727 x10 -9 2.030 0.60768
Estimasi model dari hasil analisis pada Tabel 2 didapatkan:
= 1.7560 + 1.859X 1 - 0.5634X 2 + 2.740X 3 + 0.00001476X 4
Pada Tabel 2 bahwa masih terdapat nilai p- value >  (0.05), sehingga untuk menentukan model  terbaik  dilakukan  estimasi  pemilihan  model  menggunakan  metode Backward Elimination serta  mencantumkan  seluruh  prediktor  lalu  dieleminasi  satu  persatu  sampai tersisa  hanya  prediksi  yang  signifikan.  Langkah  awal  dengan  melakukan  eliminasi  variabel independen  X 1 karena  variabel  tersebut  memiliki  nilai  p- value yang  terbesar,  sehingga dilakukan analisis regresi berganda kembali dan didapatkan hasil seperti Tabel 3.
Tabel 3. Hasil regresi linier berganda Backward 1
Estimate Std.Error t- value Pr(>|t|) Intercept 1.375 2.375 0.579  0.5768 X 2 -0.4693 0.3989 -1.18  0.2696 X 3 2.481 0.7419 3.344  86 x10 - 4
X 4 1214 x10 -8 4986 x10 -9 2.434  377
x10 -4
Estimasi model dari hasil analisis pada Tabel 3 didapatkan:
= 1.375- 0.4693X 2 + 2.481X 3 + 0.00001214X 4
Berdasarkan  Tabel  3 masih  terdapat  nilai  p- value >  (0.05),  sehingga  dilakukan eliminasi  variabel  bebas  X 2 karena  variabel  tersebut  memiliki  nilai  p- value yang  terbesar, sehingga dilakukan analisis regresi berganda kembali dan didapat hasil analisis seperti Tabel 4.
Tabel 4.  Hasil perhitungan regresi linier berganda Backward 2
Estimate Std.Error t- value Pr(>|t|) Intercept -1.3580 5.003 -2.72  2173
x10 -5 X 3
1.901 0.5651 3.365  719
x10 -4 X 4
1125 x10 -8
5022 x10 -9
2.240  0.049
Estimasi model dari hasil analisis pada Tabel 4 didapatkan:
= –1.3580 + 1.901X 3 + 0.00001125X 4
Hasil  analisis  pada  Tabel  4 sudah  signifikan  semua  yaitu  dengan  nilai  p- value <  α (0.05).  Maka  didapatkan  estimasi  model  regresi  linier  berganda  pada  persamaan  di  atas. Kemudian melakukan uji validasi berupa uji overall , uji parsial, dan uji asumsi klasik.
Uji Signifikansi Parameter
Uji Overall (F-test)
Tabel 5. Uji Overall. P-value 0,00128 0.05
Berdasarkan Tabel 5 diketahui p-value sebesar 0.00128 artinya <  (0.05) maka tolak H 0 maka kesimpulan yang didapatkan adalah model layak digunakan.
Uji Parsial (t-test)
Tabel 6. Uji Parsial Koefisien p-value α 0,00719 0.05 0,049 0.05 Berdasarkan  Tabel  6 p-value dari variabel (Rata-rata lama sekolah) dan (Jumlah Penduduk)  masing-masing  sebesar  0.00719  dan  0.049  <  (0.05)  maka  tolak  H 0 ,  artinya
bahwa  variabel (Rata-rata  lama  sekolah)  dan (Jumlah  Penduduk)  berpengaruh signifikan terhadap model.

## Koefisien Determinasi
Tabel 7. Nilai Koefisien Determinasi
Residual starndard error:
1.807 on 10 degrees of freedom
Multiple R- Squared 0.7361
Dari hasil pembahasan, nilai R square (R 2 ) nilainya yaitu 0.7361 maka variabel bebas dalam  menerangkan  variansi  variabel  dependen  terbatas.  Proporsi  dari  pengaruh  variabel bebas yakni AHH, RLS, pertumbuhan PDRB, dan jumlah penduduk terhadap variabel terikat yakni tingkat pengangguran sebesar 73,61% sedangkan sebesar 26.39% dipengaruhi variabel asing yang tidak ada di model regresi linier.
Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
Tabel 8. Uji Normalitas. P-value D 0.6845 0.14086 0.05
Berdasarkan  Tabel  8 p-value sebesar  0.6845  >  (0.05)  maka  gagal  tolak  H 0 ,  maka kesimpulan yang diperoleh yaitu data berdistrbusi normal.

## Uji Autokorelasi
Tabel 9. Uji Autokorelasi. P-value DW 0.306 1.8246 0.05
Berdasarkan Tabel 9 p-value sebesar 0.306 >  (0.05) maka gagal tolak H 0 , sehingga kesimpulan yang diperoleh adalah tidak ada autokorelasi.

## Uji Heteroskedastisitas
Tabel 10. Uji Homoskedastisitas. P-value BP df 0.9601 0. 081473 2 0.05
Berdasarkan Tabel 10 nila p-value 0.9601 >  (0.05) maka gagal tolak H 0 , kesimpulan yang diperoleh adalah asumsi kehomogenan variansi residual terpenuhi.

## Uji Multikolinearitas
Tabel 11. Uji Multikolinieritas. Variabel VIF 1.224096 1.224096
Berdasarkan  Tabel  11  nilai VIF variabel  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  dan  Jumlah Penduduk  sebesar  1.224096.  Dapat  disimpulkan  nilai VIF pada  kedua  variabel  kurang  dari (<)  10  artinya  bahwa  tidak  terjadi  multikolinieritas  atau  kedua  variabel  terbebas  dari multikolinieritas.
Berdasarkan hasil uji asumsi yang telah dilakukan didapatkan kesimpulan pada tabel berikut ini.
Tabel 12. Kesimpulan Uji Asumsi. Uji Asumsi Kesimpulan Normalitas Terpenuhi Autokorelasi Terpenuhi Heterokedastisitas Terpenuhi Multikolinieritas Terpenuhi

## Interpretasi Hasil Analisis
Setelah  dilakukan  analisis  regresi  linier  berganda  pada  data  menggunakan  program RStudio . Berikut merupakan model yang didapatkan.
=  –1.3580 + 1.901X 3 + 0.00001125X 4 dengan :   = Tingkat Pengangguran X 3 = RLS  X 4 = Jumlah Penduduk
Dari  hasil  analisis  menjelaskan  pengaruh  setiap  variabel  bebas  pada  variabel  terikat. Jika  koefisien  regresi  bernilai  positif  artinya  variabel  bebas  terdapat  pengaruh  yang  searah dengan  variabel  terikat,  namun  jika  koefiesien  regresi  nilainya  negatif  maka  variabel independen  mempunyai  pengaruh  yang  berlawanan  arah  dengan  variabel  dependen.  Dapat disimpulkan bahwa:
a. Variabel  RLS  berpengaruh  positif  dan  signifikan  pada  variabel  Tingkat  Pengangguran. Maka  setiap  kenaikan  variabel  RLS,  pada  variabel  Tingkat  Pengangguran  juga meningkat sebesar 1.901%.
b. Variabel  Jumlah  Penduduk  juga  berpengaruh  positif  dan  signifikan  pada  variabel Tingkat Pengangguran. Maka setiap kenaikan variabel Jumlah Penduduk, pada variabel Tingkat Pengangguran juga meningkat sebesar 0.00001125%.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis,  maka  didapatkan  kesimpulan  bahwa  variabel  Tingkat Pengangguran,  AHH,  dan  RLS  penyimpangan  data  yang  terjadi  rendah  dikarenakan memiliki  nilai  rata-rata  yang  lebih  besar  daripada  nilai  standar  deviasinya,  sehingga penyebaran  pada  tiap  variabel  merata.  Sedangkan  pada  variabel  pertumbuhan  PDRB  dan jumlah  penduduk  penyebaran  nilainya  kurang  merata  dikarenakan  memiliki  nilai  rata-rata lebih rendah daripada standar deviasinya. Selain itu, Variabel pertumbuhan PDRB dan AHH tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran,  sedangkan  RLS  dan  Jumlah Penduduk  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  di  Sulawesi Utara tahun 2020. Dari persamaan regresi linier berganda diperoleh bahwa setiap kenaikan variabel  RLS,  pada  variabel  Tingkat  Pengangguran  juga  meningkat  sebesar  1.901%. Sedangkan setiap kenaikan variabel Jumlah Penduduk, pada variabel Tingkat Pengangguran juga meningkat sebesar 0.00001125%.

## DAFTAR PUSTAKA
Chalirafi, C., Anwar, K., & Abdy Yusuf, M. (2020). Pengaruh Angka Harapan Hidup (Ahh) Dan  Konsumsi  Per  Kapita  Terhadap  Pengangguran. Jurnal  Ekonomi  Dan Pembangunan , 11 (2), 142–150. https://doi.org/10.22373/jep.v11i2.114
Ghozali, I. (2013). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21 Update PLS Regresi (7th ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali,  I.  (2016). Aplikasi  Analisis  Multivariete  Dengan  Program  (IBM  SPSS). (8th  ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali,  I.  (2018). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  25 (9th  ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hidayat,  A.  (2017). Pengertian  dan  Penjelasan  Uji  Autokorelasi  Durbin  Watson . https://www.statistikian.com/2017/01/uji-autokorelasi-durbin-watson-spss.html
Husila, S. (2019). Analisi Pengaruh Inflasi, Rata-Rata Lama Sekolah, Pertumbuhan Ekonomi Terhadap  Pengangguran  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan. Jurnal  Ekonomi  Dan Pembangunan , 1–23. http://eprints.unm.ac.id/14350/1/jurnal susi husila.pdf
Indayani,  S.,  &  Hartono,  B.  (2020).  Analisis  Pengangguran  dan  Pertumbuhan  Ekonomi sebagai  Akibat  Pandemi  Covid-19. Jurnal  Ekonomi  &  Manajemen  Universitas  Bina
Sarana Infoematika , 18 (2), 201–208.
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/perspektif/article/view/8581
Muslim, M. R. (2014). Pengangguran terbuka dan determinannya . 15 , 171–181.
Ningsih,  S.,  &  Dukalang,  H.  (2019).  Penerapan  Metode  Suksesif  Interval  pada  Analsis
Regresi Linier Berganda. Jambura Journal of Mathematics , 1 (1). https://doi.org/10.34312/jjom.v1i1.1742
Samosir,  N.,  Siagian,  P.,  &  Bangun,  P.  (2014). Analisa  Metode  Backward  Dan  Metode Forward Untuk Menentukan . 2 (4), 345–360.
Statistik,  B.  P.,  &  Gorontalo,  P.  (2020). Keadaan  Ketenagakerjaan  Provinsi  Gorontalo Agustus 2020 Agustus 2020 : Tingkat Pengangguran Terbuka ( TPT ) . 19 (60), 1–10.
Sukirno, S. (2008). Mikroekonomi: Teori Pengantar (3rd ed.). PT Raja Grafindo Persada.