## Article Type: Research Paper
Perbandingan  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia  Sebelum  dan  Sesaat Pendemi Covid-19
Adinda  Putri 1 ,  Alya  Azzahra 2 ,  Denita  Dwi  Andiany 3 ,  Dicki  Abdurohman 4 ,  Prido  Putra  Sinaga 5 , Risni Julaeni Yuhan 6
a Program Studi Statistika Sosial Kependudukan, Politeknik Statistika STIS Corresponding Author : 211810158@stis.ac.id

## Abstract
Since Covid-19 arrived in Indonesia, all policies have been carried out to stop the spread of this virus,  one  of  which  is  the  PSBB.  The  impact  of  the  PSBB  is  felt  by  the  drastic  increase  in  the number  of  unemployed  in  Indonesia.  Using  Multiple  Classification  Analysis  (MCA),  this research was conducted in order to see the condition of the Open Unemployment Rate (TPT) in each province in Indonesia between before and during the pandemic, and to find out the factors that influenced it. The results show that both before and after the pandemic, provinces with an HDI  below  the  national  figure  led  to  higher  TPT.  The  growth  rate  of  GDRP  and  UMP  has  a different effect between before and during the pandemic. Other results also show that before the pandemic, UMP had the greatest influence on TPT. But after the pandemic, the one that had the biggest impact was HDI.
Keyword :

## Abstrak
Sejak  Covid-19  masuk  ke  Indonesia,  segala  kebijakan  telah  dilakukan  untuk  menghentikan penyebaran  virus  ini,  salah  satunya  PSBB.  Dampak  PSBB  dirasakan  dengan  meningkatnya jumlah pengangguran secara drastis di Indonesia. Dengan menggunakan Multiple Classification Analysis (MCA), penelitian ini dilakukan untuk melihat kondisi Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)  di  setiap  provinsi  di  Indonesia  antara  sebelum  dan  selama  pandemi,  serta  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  baik sebelum  maupun  saat  adanya  pandemi,  provinsi  dengan  IPM  di  bawah  angka  nasional menyebabkan TPT lebih tinggi. Laju pertumbuhan PDRB dan UMP memberikan pengaruh yang berbeda  antara  sebelum  dan  saat  adanya  pandemi.  Hasil  lain  juga  memperlihatkan  bahwa sebelum  pandemi,  UMP  memberikan  pengaruh  terbesar  terhadap  tingginya  TPT.  Namun sesudah adanya pandemi, yang paling besar dampaknya adalah IPM.
Kata-Kunci:
Kode Klasifikasi JEL : E24, N3

## PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 secara cepat telah memberikan tekanan hampir di semua sektor. Sama hal nya di  bidang  kesehatan,  sektor  ekonomi  juga  mengalami  tekanan.  Hampir  seluruh  negara, pertumbuhan ekonominya mengalami penurunan semenjak adanya pandemi tidak terkecuali di Indonesia,  tercatat  semenjak  Covid-19  mulai  menyebar  cepat  di  negara  ini,  perekonomian nasional  menurun  drastis.  Pada  triwulan  II-2020,  Badan  Pusat  Statistik  melaporkan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  berkontraksi  dengan  besaran  5,32  persen  jika  dibandingkan pada  triwulan  yang  sama  di  tahun  sebelumnya.  Hal  tersebut  merupakan  implikasi  dari  adanya upaya  pencegahan  menyebarnya  virus  tersebut.  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB) merupakan tindakan yang paling digencarkan oleh pemerintah. Kebijakan ini di satu sisi sangat bermanfaat  untuk  mengurangi  percepatan  penyebaran  virus,  namun  di  sisi  lain  dengan

## AFFILITION
Jurusan Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Padang DOI - KUTIPAN: Putri,A, dkk Perbandingan factor- faktor yang mempengaruhi tingkat
pengangguran terbuka di Indonesia  sebelum  dan sesaat pandemic covid-19 3(2) 73-88

## INFO ARTIKEL
Diterima:
5 April 2021
Disetujui: 10 Mei 2021 Terbit Daring: 1 June 2021

## Jurnal

## Kajian Ekonomi dan Pembangunan
http://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/epb/index
June 2021, hal 71-86
Unemployment  Rate,  Covid-19  Pandemic,  Multiple  Classification Analysis.
Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  Pandemi  Covid-19,  Multiple  Classification Analysis
dibatasinya mobilitas penduduk, serta dilakukannya penutupan pada pusat-pusat perbelanjaan, menjadikan  aktivitas  ekonomi  tidak  selancar  sebelumnya.  Dengan  adanya  penutupan  pusat perbelanjaan  tadi,  maka  toko-toko  yang  berada  di  dalamnya  secara  tidak  langsung  juga mengalami  penurunan  pendapatan.  Tidak  sedikit  pula  toko  kecil  yang  tidak  dapat  bertahan karena  adanya  kebijakan  ini  yang  pada  akhirnya  secara  terpaksa  harus  tutup.  Bahkan  untuk perusahaan  besar  sekalipun,  baik  mall,  minimarket,  atau  pun  toko  besar  lainnya  yang  juga mengalami penurunan pendapatan pada akhirnya harus mengambil kebijakan yang sulit dengan memutus  hubungan  kerja  para  pegawainya.  Tindakan  ini  dilakukan  demi  menjaga  kondisi keuangan di perusahaan tersebut.
Dengan  semakin  gencarnya  PHK  besar-besaran  di  Indonesia,  menyebabkan  jumlah pengangguran  meningkat  secara  drastis.  Menurut  laporan  BPS,  di  Indonesia  tingkat pengangguran  per  Agustus  2020  sudah  menyentuh  angka  2,56  juta  penduduk  dari  sebanyak 29,12 juta penduduk yang berada pada usia kerja. Menurut Kepala BPS, jumlah ini merupakan imbas dari adanya pandemi Covid-19. Laporan lain dari Kemnaker menunjukkan bahwa akibat dari  pandemi  Covid-19,  di  sektor  formal  terdapat  sebanyak  39.977  perusahaan  yang  memilih untuk  merumahkan  karyawannya  per  tanggal  7  April  2020.  Masalah  peningkatan  jumlah pengangguran  ini  merupakan  persoalan  yang  sudah  seharusnya  dengan  cepat  diatasi  oleh pemerintah. Hal yang perlu dipersiapkan ialah dengan melihat bagaimana potensi peningkatan kasus PHK yang akan terjadi di masa depan.
Dalam  rangka  menyudahi  persoalan  pengangguran  ini,  banyak  peneliti  yang  sudah mengkaji  faktor  penyebab  tingginya  angka  tingkat  pengangguran  terbuka    di  suatu  wilayah seperti  pada  penelitian  Imsar  (2018)  menggunakan  data  Indonesia  periode  1989-2016 memberikan hasil bahwa  adanya pengaruh dari angka pengangguran tahun sebelumnya, inflasi, serta pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat pengangguran di Indonesia dan penelitian lain dari Rosalendro  (2016)  menggunakan  data  Indonesia  tahun  1998-2014  menyimpulkan  bahwa pertumbuhan  ekonomi,  angka  kemiskinan,  dan  tingkat  inflasi  signifikan  memengaruhi  tingkat penganguran  secara  positif.  Penelitian-penelitian  tersebut  mengkaji  data  tingkat  pengangguran sebelum  periode  pandemi.  Sementara  itu,kajian  tentang  faktor  penyebab  tingginya  tingkat pengangguran juga dilakukan menggunakan data saat kondisi pandemi  sebagaimana Siti & Budi (2020)  menyatakan  bahwa  lemahnya  pertumbuhan  ekonomi  masa  pandemi  berimplikasi  pada meningkatnya  angka  pengangguran  di  Indonesia.  Mereka  berpendapat  bahwa  permasalahan pengangguran  tergolong  masalah  yang  kompleks,  karena  dapat  dikaitkan  dengan  beberapa indikator. Pada kondisi krisis Covid-19 ini banyak terjadi ketidakpastian dan informasi berubah dengan  cepat.  Agustina  (2020)  pada  penelitiannya  juga  memberikan  kesimpulan  bahwa  krisis ekonomi  akibat  pandemi  Covid-19  pada tahun  2020  ini  perlu  menjadi  variabel  tambahan  yang perlu  dianalisis  lebih  lanjut  guna  melihat  faktor-faktor  apa  saja  yang  memengaruhi  tingkat pengangguran  terbuka  di  Indonesia  untuk  tahun-tahun  selanjutnya.  Oleh  karena  itu,  peneliti tertarik  melihat  perbedaan  gambaran  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat  pengangguran terbuka antara sebelum dan saat pandemi. Mengingat bahwa tiap provinsi akan memiliki tingkat risiko  peningkatan  kasus  yang  bervariasi,  maka  tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  ialah  untuk melihat gambaran kondisi tingkat pengangguran terbuka (TPT) di tiap provinsi di Indonesia pada situasi  sebelum  mewabahnya  Covid-19  dan  saat  masa  pandemi  Covid-19,  serta  mengetahui faktor-faktor  yang  memengaruhi  meningkatnya  tingkat  pengangguran  terbuka  tersebut utamanya  jika  dilihat  melalui  faktor    upah  minimum  provinsi,  indeks  pembangunan  manusia, dan laju pertumbuhan PDRB.

## TINJAUAN LITERATUR

## Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)
Pengangguran  bisa  dikatakan  sebagai  perbedaan  antara  penggunaan  tenaga  kerja  dengan jumlah  angkatan  kerja.  Sementara  itu,  istilah  pengangguran  terbuka  merupakan  keadaan
seseorang  tidak  mempunyai  pekerjaan  dan  dalam  keadaan  pencarian  kerja,  orang  tanpa pekerjaan  dan  sedang  menyiapkan  usaha,  orang  tanpa  pekerjaan  dan  tidak  dalam  proses pencarian kerja, termasuk juga orang dengan pekerjaan dan belum memulai kerja.
Berdasarkan  penelitian  Tengkoe  dan  Soekarnoto  (2014)  dengan  data  dari  daerah  Jawa Timur  dapat  dinyatakan  bahwa  faktor-faktor  yang  memengaruhi  pengangguran  adalah  PDRB dan  UMK.    Sementara  itu,  menurut  Riza  dan  Fivien  (2017)  dalam  penelitiannya  terkait  kajian faktor  yang  berpengaruh  pada  tingkat  penganguran  di  wilayah  Jember  diperoleh  hasil  bahwa indeks  pembangunan  manusia,  inflasi,  upah  minimum  dan  juga  jumlah  penduduk  merupakan variabel yang memiliki efek  terhadap tingginya tingkat pengangguran.
Selain  itu  penjelasan  Mankiw  (2007)  dalam  Riza  dan  Fivien  (2017)  menyatakan  bahwa tingginya  jumlah  pengangguran  disebabkan  oleh  upah  yang  ditetapkan  oleh  suatu  daerah  yang rendah.  Adapun  hasil  penelitian  Zulhanafi,  Aiomon,  &  Syofyan  (2013)  menyebutkan  bahwa terdapta hubungan yang berbanding terbalik antara pertumbuhan ekonomi dan pengangguran di Indonesia.  Dengan  kata  lain,  apabila  pertumbuhan  ekonomi  naik,  maka  pengangguran  akan turun. Namun sebaliknya, apabila pertumbuhan ekonomi turun , maka pengangguran akan naik.

## Hubungan  Laju  Pertumbuhan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  dengan Tingkat Pengangguran Terbuka
Pertumbuhan  ekonomi  dikaitkan  dengan  perubahan  jumlah  pada  elemen  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB).  Berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya, pertumbuhan ekonomi  menjadi  bagian  dari  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat  pengangguran. Rendahnya  pertumbuhan  ekonomi  akan  berimplikasi  pada  menyusutnya  penyerapan  tenaga kerja  .  Sebaliknya,  saat  pertumbuhan  ekonomi  sudah  meningkat  maka  akan  semakin  banyak penyerapan tenaga kerja.
Arsyad (2000) dalam Yeni Dharmayanti (2011) menyimpulkan dalam penelitiannya bahwa ekonomi  suatu  daerah  mengalami  pertumbuhan  saat  laju  PDRB  mengalami  peningkatan, terlepas  dari  ada  atau  tidaknya  perubahan  dalam  struktur  ekonomi.  Maka,  bisa  diidentifikasi bahwa  lapangan  pekerjaan  akan  terbuka  saat  adanya  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  di suatu daerah.
Menurut  Putri,  dkk  (2019)  dalam  penelitiannya  menggunakan  data  DKI  Jakarta  yang membahas peran PDRB yang berpengaruh pada tingkat pengangguran terbuka dan pertumbuhan ekonomi,  didapat  kesimpulan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  antara  PDRB  atas  dasar  harga konstan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  dan  sebaliknya  ditemukan  pengaruh  negatif pada hubungan PDRB atas dasar harga berlaku terhadap tingkat pengangguran terbuka.

## Hubungan Upah Minimum Provinsi (UMP) dengan Tingkat Pengangguran Terbuka
Faktor  lain  yang  berpengaruh  terhadap  tingginya  tingkat  pengangguran  adalah  upah minimum.  Mankiw  (2000:154)  menjelaskan  bahwa  bagian  dari  faktor  yang  menyebabkan tingginya  pengangguran  adalah  komponen  upah.  Tiap  adanya  kenaikan  pada  upah  maka kebutuhan  tenaga  kerja  menipis  sehingga  berimplikasi  pada  munculnya  pengangguran (Alghofari,2010).  Hal  yang  berkebalikan  terjadi  saat  turunnya  upah  maka  penyerapan  tenaga kerja  akan  melonjak.  Maka,  bisa  dikatakan  bahwa  ada  hubungan  tidak  searah  antara  nominal upah dengan tingginya tingkat pengangguran.

## Hubungan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dengan  Tingkat  Pengangguran Terbuka
Badan Pusat Statistik (BPS) mendefinisikan IPM sebagai suatu ukuran dalam keberhasilan pembangunan kualitas hidup manusia. IPM mampu menjelaskan kemampuan penduduk untuk mendapatkan  pendapatan,  pendidikan,  kesehatan,  dan  sebagainya  dengan  memanfaatkan  hasil
pembangunan.  Sebagaimana  teori  yang  dinamakan  Human  Capital  bahwa  salah  satu  investasi SDM  dengan  banyak  manfaat  adalah  Pendidikan  karena  berimplikasi  pada  peningkatan kesejahteran,  peluang  mendapatkan  kondisi  kerja  yang  baik,  terciptanya  produksi  yang  efisien dan pastinya diperoleh tambahan pendapatan bagi seseorang dengan reputasi pendidikan lebih tinggi (Latifah,2017)
Menurut  Todaro  dalam  (Dwi  Mahroji,  2019)  kunci  dari  pembangunan  manusia  adalah Menyusun  kemampuan  negara  dalam  rangka  penyerapan  modernisasi  dari  teknologi  maupun mengembangkan  kapasitas  dalam  rangka  membentuk  pertumbuhan  dan  pembangunan berkelanjutan. Maka kita dapat menyebutkan bahwa dengan pembangunan manusia dengan IPM sebagai indikatornya akan mengakibatkan menurunnya tingkat pengangguran di suatu wilayah.

## METODE PENELITIAN

## Variabel dan Ruang Lingkup Penelitian
Data sekunder akan diambil menjadi bagian dalam penelitian ini dan rincian tiap variabel ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Nama Kategori Sumber Data Y Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Rasio TPT Bulan Agustus 2019  (BPS) TPT Bulan Agustus 2020  (BPS) X1 Laju Pertumbuhan PDRB 1 = Di bawah angka Laju Pertumbuhan (Y on Y) PDRB Indonesia 2  =  Di  atas  angka  Laju  Pertumbuhan  (Y on Y) PDRB Indonesia Laju  Pertumbuhan  (Y  on  Y) PDRB Atas Dasar Harga Konstan  Menurut  Pengeluaran (2010=100)  (Persen)  Triwulan III Tahun 2019 dan 2020 (BPS) X2 Upah Minimum Provinsi (UMP) 1 = Di bawah angka UMP Indonesia 2 = Di atas angka UMP Indonesia Direktorat  Jenderal  Pembinaan Hubungan Industrial dan Jaminan  Sosial  Tenaga  Kerja, diolah  oleh  Pusat  data  dan informasi ketenagakerjaan. X3 Indeks Pembangunan Manusia (IPM) 1 = Di bawah angka IPM Indonesia 2 = Di atas angka IPM Indonesia Indeks  Pembangunan  Manusia 2019 dan 2020 (BPS)

## Metode Analisis
Metode  Multiple  Classification  Analysis  (MCA)  akan  dipakai  dalam  penelitian  ini  yang diolah dengan aplikasi IBM SPSS Statistics 26 trial version.

## Multiple Classification Analysis (MCA)
Analisis dengan MCA digunakan   untuk memperkirakan kaitan antara kumpulan variabel independen dengan satu variabel independen dan bisa dipakai dalam menentukan pengaruh dari tiap  variabel  independen  baik  sebelum  dan  sesudah  disesuaikan  dengan  variabel  independen lain. Variabel independen dalam MCA memiliki skala kategorik dan variabel dependen pada MCA menggunakan  skala  numerik.  Menurut  (Sugiarto,  2018)  tahapan  dalam  memperoleh  variabel  - variabel yang berpengaruh terhadap variabel dependen sebagai berikut.

## Mengidentifikasi kehadiran nilai ekstrem pada variabel dependen maupun variabel independen.
Menguji  model  secara  simultan  dan  parsial.  Pengujian  secara  simultan  serta  parsial dilakukan  dalam  rangka  mengetahui  keberadaan  pengaruh  variabel  laju  pertumbuhan  PDRB, upah  minimum  provinsi,  dan  indeks  pembangunan  manusia  berpengaruh  terhadap  tingkat pengangguran terbuka. Uji akan dilakukan dengan melakukan uji pada nilai F main effect.

## Hipotesis
Ho = Tidak ada pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen
H 1 =  Minimal  ada  setidaknya  satu  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen
Adapun statistik uji dalam uji F sebagai berikut.
𝐹 = 𝐸/(𝐶 − 𝑃)
(𝑇 − 𝐸)/(𝑁 + 𝑃 − 𝐶 − 1)
(
(1)
𝐹 𝑎 = 𝑈 𝑎 /(𝐶 𝑎 − 1) (𝑇 − 𝑈 𝑎 )/(𝑁−𝐶 𝑎 ) ( (2)
dengan F a merupakan nilai F parsial pada variabel ke-a, F adalah nilai F simultan, C adalah jumlah  semua  kategori,  T  adalah  total  sum  of  squares,  P  adalah  jumlah  semua  variabel independen  ,  E  adalah  sum  squares  kuadrat  yang  dijelaskan  ,T  adalah  jumlah  dari  sum  of squares, U a adalah jumlah kuadrat antar kategori pada variabel a , dan C a adalah jumlah kategori pada  variabel a
Keputusan : Tolak Ho pada saat  p-value (nilai probabilitas)  < tingkat signifikansi atau 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 0,01 (𝑉1,𝑉2) .
Mengidentifikasi    interaksi  antar  variabel  independen.  Model  dalam  MCA  memiliki  sifat aditif,  yang  artinya  variabel  independen  tidak  diperbolehkan  untuk  memengaruhi  variabel independen  lain.  Maka  dari  itu,  perlu  dilakukan  pengujian  signifikansi  F  pada  pola  interaksi antar variabel independen.

## Hipotesis
H0 = Tidak ada interaksi antarvariabel independen.
H1= Ada interaksi antarvariabel independen.
Statistik uji pada pengujian  F sebagai berikut.

## 𝐹 = Mean Square interaksi antar variabel independen
Mean Square of Residual (
(3)
Keputusan  :  Tolak  Ho,  saat  p-value  (nilai  probabilitas)  <  tingkat  signifikansi  atau  F hitung > F 0,01(V1,V2)
Saat adanya  interaksi maka akan digabungkan untuk variabel-variabelnya menjadi variabel baru  hasil  dari  kombinasi  variabel-variabel  lama.  sehingga  memiliki  kombinasi  dan menghasilkan variabel baru.
Penentuan nilai beta (β) dan eta (η). Nilai eta digunakan untuk identifikasi  efek  tiap -tiap variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  sebelum  mempertimbangkan  pengaruh  dari
variabel  bebas  lainnya,  sedangkan  nilai  beta  untuk  identifikasi  pengaruh  tiap-tiap  variabel indepeden  terhadap  variabel  dependen    setelah  mempertimbangkan  pengaruh  dari  variabel independen lainnya.

## Perhitungan beta (β) dan eta (η)
Nilai beta untuk variabel a:
𝛽 𝑎 = √𝐷 𝑎 /𝑇 ( (4) 𝐷 𝑎 = ∑ 𝑁 (𝑌̅ 𝑎𝑖(𝑎𝑑𝑗) − 𝑌̅) 2 𝐶 𝑎 𝑖=1
( (5)
𝑇 = ∑ 𝑁 𝑘 (𝑌 𝑘 − 𝑌̅) 2 ( (6)
dengan  β α adalah  nilai  beta  untuk  variabel  a,    D α adalah    jumlah  kuadrat  (yang  telah disesuaikan) antar kategori variabel a, dan Y αi(adj) adalah rata-rata  dari variabel tidak bebas untuk kategori ke-I variabel a (yang telah disesuaikan) .
Nilai eta untuk variabel a:
𝜂 𝑎 = √𝑈 𝑎 /𝑇 ( (7)
Sedangkan  dalam  melihat  besaran  efek  suatu    variabel  independen  terhadap  variabel dependen  bisa diidentifikasi melalui nilai koefisien determinasinya (R 2 ).
Koefisien determinasinya sebagai berikut
𝑅 2 =  𝐸/𝑇 ( (8) 𝑅 𝑎𝑑𝑗 2 =  1 − (1 − 𝑅 2 )𝐴 ( (9)
dimana A merupakan derajat bebas yang sudah disesuaikan  dengan,
𝐴 = 𝑁 − 1 𝑁 + 𝑃 − 𝐶 − 1
( (10)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Kebijakan  PSBB  dalam  kondisi  pandemi  yang  diberlakukan  oleh  pemerintah  menjadikan aktivitas  ekonomi  menjadi  terbatas.  Banyak  para  pekerja  yang  dirumahkan  dan  banyaknya pekerja  yang  terdampak.  Hal  tersebut  menyebabkan  jumlah  pengangguran  meningkat  secara drastis.
Gambar 1 memperlihatkan bahwa tingkat pengangguran terbuka hampir seluruh provinsi di  Indonesia  mengalami  kenaikan  setelah  adanya  pandemi  Covid-19.  Pada  tahun  2020,  DKI Jakarta  memiliki  TPT  tertinggi  sebesar  10.95  %,  sedangkan  pada  tahun  2019  TPT  DKI  Jakarta sebesar  6.54%.  TPT  terendah  di  tahun  2020  adalah  Provinsi  Sulawesi  Barat  sebesar  3.32  %,
sedangkan  tahun  2019  TPT  Sulawesi  Barat  sebesar  2.98.  Begitu  pun  dengan  provinsi  lainnya, mengalami kenaikan TPT setelah adanya pandemi Covid-19.

## Gambar 1. Tingkat Pengangguran Terbuka Sebelum dan Saat Adanya Pandemi Covid-19

## Sumber: BPS Indonesia, diolah
Sebelum  adanya  pandemi  Covid-19  provinsi  dengan  UMP  berada  di  atas  angka  UMP nasional  sebanyak  19  provinsi,  sisanya  di  bawah  rata-rata.  Sedangkan  saat  adanya  pandemi Covid-19, provinsi yang memiliki UMP di bawah angka UMP nasional lebih banyak dibandingkan dengan provinsi yang memiliki UMP di  atas angka UMP nasional . Terdapat dua provinsi yang mengalami penurunan UMP sesudah adanya pandemi Covid-19.
Laju PDRB tiap provinsi di Indonesia lebih banyak yang berada di bawah angka Laju PDRB nasional dibandingkan di atas angka Laju PDRB nasional. Sebelum pandemi Covid-19, sebanyak 11  provinsi  yang  mempunyai  laju  PDRB  di  atas  rata-rata  PDRB  nasional,  sisanya  sebanyak  23 berada  di  bawah  rata-rata  nasional.  Namun,  sesudah  adanya  pandemi  Covid-19,  sebanyak  12 provinsi  dengan  laju  PDRB  di  atas  angka  laju  PDRB  nasional,  sisanya  berada  di  bawah  angka nasional. Terdapat penambahan satu provinsi yang memiliki laju PDRB di atas angka laju PDRB nasional.
Hampir 70% IPM setiap provinsi di Indonesia sudah berada pada posisi di atas angka IPM nasional. Artinya IPM sudah cukup merata di Indonesia. Sebelum pandemi, sebanyak 24 provinsi memiliki angka Indeks Pembangunan Manusia di atas angka nasional, sisanya 10 provinsi berada di bawah angka IPM nasional. Namun, saat adanya pandemi, provinsi dengan  IPM di atas angka IPM  nasional  mengalami  penurunan  menjadi  23  provinsi,  sisanya  11  provinsi  berada  di  bawah angka nasional.
Tahap awal penelitian ini adalah memeriksa distribusi data dari kedua variabel respon yaitu tingkat pengangguran terbuka pada Agustus 2019 (TPT2019) dan tingkat pengangguran terbuka pada Agustus 2020 (TPT2020) . Pengujian normalitas akan menggunakan uji Shapiro-Wilk  yang berlaku  untuk    data  di  bawah  50  observasi.  Data  TPT  2019  berdistribusi  normal  yang  ditandai dengan  nilai p-value >  10  persen  sebesar  0,120.  Sebaliknya  data  TPT  2020  tidak  berdistribusi
normal  karena  nilai p-value <  10  persen  sebesar  0,001.  Maka,  perlu  dilakukan  transformasi logaritma natural (ln) untuk data TPT 2020.
Karena,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  kedua  model  MCA  maka  data TPT2019 juga akan ditransfromasi dengan cara yang sama. Hasilnya seperti pada grafik di bawah ini. Bisa disimpulkan bahwa hasil transformasi data ke logaritma natural mengindikasikan data berdistribusi normal. Setelah data sudah dipastikan menyebar simetris, analisis bisa dilanjutkan untuk pembentukan kedua model.
Gambar 2. Histogram Distribusi Normal  Dari Data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Hasil Transformasi
ke Logaritma Natural. Sumber:  Hasil  Olah Data Analisis Inferesial Multiple Classification Analysis (MCA) pada Tingkat Pengganguran Terbuka. Analisis MCA diperlukan guna melihat pengaruh
variabel Upah Minimum  Provinsi  (UMP),  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  dan  Laju  Pertumbuhan Pendapatan Domestik Regional Bruto (PDRB), terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Pengujian  simultan  akan  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  secara  Bersama-sama sedangkan  uji  parsial  untuk  pengaruh  masing-masing  variabel  prediktor  terhadap  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT).

## Persamaan  MCA  pada  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Sebelum  Pandemi  Covid-19 (Tahun 2019).
Sebelum  membentuk  persamaan  MCA  perlu  dilakukan  pengujian  pengaruh  terhadap variabel respon yaitu dengan pengujian ANOVA. Hasil pengujian ANOVA adalah sebagai berikut.
Tabel 2. ANOVA untuk Tingkat Pengangguran Terbuka Sebelum Pandemi Covid-19
Hierarchical Method
Sum of Squares Df Mean Square F Sig. LN Main (Combined) .816 3 .272 2.644 .067
TPT 2019 Sebelum Pandemi Covid-19 Effects UMP2019 .449 1 .449 4.365 .045 LAJUPDRB2019 .036 1 .036 .346 .561 IPM2019 .331 1 .331 3.220 .083 Model .816 .816 3 .272 2.644 Residual 3.086 3.086 30 .103 Total 3.901 3.901 33 .118
Sumber: Hasil Olah Data
Pada  model,  diketahui  bahwa  nilai  peluang  sebesar  0,067,  yang  berarti  lebih  kecil  dari alpha  10  persen.  Ini  bahwa  terdapat  setidaknya  satu  variabel  independen  yang  memengaruhi tingkat  pengangguran  terbuka  sebelum  pandemi  Covid-19.  Dalam  mengidentifikasi  variabel prediktor  yang  signifikan  memengaruhi,  maka  dilakukan  pengujian  parsial.  Hasil  uji  parsial menunjukan  variabel    upah  minimum  provinsi  serta    IPM    signifikan  berpengaruh  karena masing-masing nilai p-value nya lebih kecil dari tingkat signifikansi 10 persen. Sebaliknya, laju pertumbuhan PDRB tidak berpengaruh signifikan .
Pola model hubungan tiap-tiap variabel independen dengan tingkat pengangguran terbuka dapat dilihat dengan penambahan dari nilai grand mean dengan koefisien pada model Multiple Classification  Analysis pada  masing-masing  variabel.  Nilai  koefisien  akan  di  tunjukan  melalui nilai Adjusted for Factors Deviation. Koefisien bertanda negatif akan memperlihatkan provinsi dalam kategori tersebut memiliki  tingkat pengangguran terbuka lebih rendah dibandingkan rata- rata tingkat pengangguran terbuka secara keseluruhan. Dari tabel diidentifikasi bahwa provinsi dengan  upah  minimum  di  bawah  angka  nasional  memiliki  tingkat  pengangguran  terbuka  yang lebih  rendah  dibandingkan  provinsi  dengan  upah  minimum  di  atas  angka  nasional.  Provinsi dengan  laju  pertumbuhan  PDRB  di  bawah  angka  laju  pertumbuhan  nasional  juga  memiliki tingkat  pengangguran  terbuka  yang  lebih  rendah  dibandingkan  provinsi  yang  memiliki  laju pertumbuhan PDRB di atas angka nasional. Sejalan dengan hal tersebut, provinsi dengan IPM di bawah  angka  IPM  nasional  memiliki  tingkat  pengangguran  terbuka  yang  lebih  kecil  jika dibandingkan provinsi dengan IPM di atas angka IPM nasional.
Tabel 3. Output MCA untuk Tingkat Pengangguran Terbuka Sebelum Pandemi Covid-19
N Predicted Mean Deviation Adjusted for Factors Adjusted for Factors LN TPT 2019 Sebelum Pandemi  Covid- 19 UMP 2019 1 19 1.3963 -.0991 2 15 1.6209 .1255 LAJU PDRB 2019 1 11 1.4794 -.01597 2 23 1.5030 .0076 IPM 2019 1 24 1.4299 -.0655 2 10 1.6526 .1572
Sumber: Hasil Olah Data
Keterangan :
1 : Berada di bawah angka nasional
2 : Berada di atas angka nasional
Berdasarkan output , model yang terbentuk sebagai berikut.
𝑙𝑛𝑌 𝑖𝑗𝑘
̂   =  1,495393 + 𝑈𝑝𝑎ℎ 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑃𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑠𝑖 𝑖 ̂ + 𝐿𝑎𝑗𝑢 𝑃𝑒𝑟𝑡𝑢𝑚𝑏𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑗 ̂ + 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑢𝑛𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑛𝑢𝑠𝑖𝑎 𝑘

## ̂
Pada tahap awal, data terlebih dahulu ditransformasi ke dalam bentuk In. Sehingga, hasil estimasi  tingkat  pengangguran  terbuka  harus  dilakukan  transformasi  kembali  dengan  cara berikut.
𝑌 𝑖𝑗𝑘 ̂   =  𝑒𝑥𝑝(𝑙𝑛𝑌 𝑖𝑗𝑘

## ̂ )
Berdasarkan  persamaan  MCA  ,  pada  umumnya  provinsi  dengan  tingkat  pengangguran terbuka paling tinggi pada sebelum pandemi Covid-19 adalah provinsi dengan upah minimum di atas angka nasional, laju pertumbuhan PDRB di atas angka nasional, dan indeks pembangunan manusia di atas angka IPM nasional.
Berdasarkan  tabel  5  ,  terlihat    bahwa  upah  minimum  provinsi    atau  UMP  memiliki pengaruh  paling  besar  terhadap  TPT  atau  tingkat  pengangguran  terbuka  di  kondisi  sebelum pandemi  Covid-19  karena  nilai  beta  yang  disesuaikannya    senilai  0,329  lebih  besar  dari  yang lainnya.  Pengaruh  terbesar  selanjutnya  adalah  variabel  indeks  pembangunan  manusia  dan pengaruh  terkecil  ada  pada  variabel  laju  pertumbuhan  PDRB.  Selain  itu,  nilai  R  Squared memperlihatkan  keragaman  tingkat  pengangguran  terbuka  sebelum  pandemi  Covid-19  sebesar 20,9 persen.
Tabel 5. R squared, Eta, dan  Beta
Eta Beta
R
R- Squared
Adjusted for factors Tingkat pengangguran Terbuka Sebelum
Pandemi  COVID- 19 Upah Minimum Provinsi 0,339 0,329 0,457 0,209 Laju Pertumbuhan PDRB 0,048 0,033 Indeks Pembangunan Manusia 0,330 0,300

## Sumber: Hasil Olah Data

## Persamaan  MCA  pada  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Saat  Pandemi  Covid-19 (Tahun 2020).
Sebelum  membentuk  persamaan  MCA  perlu  dilakukan  pengujian  pengaruh  terhadap variabel respon yaitu dengan pengujian ANOVA. Hasil pengujian ANOVA adalah sebagai berikut.
Pada model, diketahui bahwa p-value atau nilai peluang sebesar 0,000, yang berarti lebih rendah dari alpha 10 persen. Ini mengindikasikan bahwa ada minimal satu variabel dari variabel independen  yang  memengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka  saat  pandemi  Covid-19.  Dalam mengidentifikasi  variabel  prediktor  yang  signifikan  memengaruhi,  maka  dilakukan  pengujian parsial.  Hasil  uji  parsial  menunjukan  variabel    laju  pertumbuhan  PDRB  dan  indeks pembangunan  manusia  berpengaruh  signifikan  karena  masing-masing  nilai p-value nya  lebih kecil dari tingkat signifikansi 10 persen. Sebaliknya, upah minimum provinsi tidak berpengaruh signifikan .
Tabel 6. ANOVA untuk Tingkat Pengangguran Terbuka Saat Pandemi
COVID-19
Hierarchical Method Sum of Squares df Mean Square F Sig. LN TPT 2020 Saat Pandemi Covid-19 Main Effects (Combined) 67.952 3 22.651 10.329 .000 UMP2020 .132 1 .132 .060 .808 LAJUPDRB2020 24.982 1 24.982 11.392 .002 IPM2020 42.837 1 42.837 19.534 .000 Model 67.952 3 22.651 10.329 .000 Residual 65.787 30 2.193 Total 133.739 33 4.053
Sumber: Hasil Olah Data
Pola model hubungan tiap-tiap variabel independen dengan tingkat pengangguran terbuka dapat  dilihat  dengan  penambahan  grand  mean  dengan  koefisien  MCA  pada  tiap  variabel.  Nilai koefisien  akan  ditunjukan  melalui  nilai Adjusted  for  Factors  Deviation. Koefisien  bertanda negatif akan memperlihatkan provinsi dalam kategori tersebut memiliki  tingkat pengangguran terbuka  lebih  kecil  dibandingkan  angka  rata-rata  tingkat  pengangguran  terbuka  secara keseluruhan.  Dari  tabel  6  dapat  disimpulkan  bahwa  provinsi  yang  memiliki  upah  minimum  di atas angka nasional, tingkat pengangguran terbuka nya akan lebih rendah dibandingkan provinsi yang  memiliki  upah  minimum  di  bawah  angka  nasional.  Provinsi  yang  diidentifikasi  memiliki laju pertumbuhan PDRB di atas angka  laju pertumbuhan PDRB  nasional juga memiliki tingkat pengangguran terbuka yang lebih rendah dibandingkan provinsi dengan laju pertumbuhan PDRB di  bawah  angka  nasional.Sebaliknya,  Provinsi  dengan  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  bawah angka nasional memiliki tingkat pengangguran terbuka yang lebih rendah dibandingkan provinsi dengan IPM di atas angka nasional.
Tabel 7. Output MCA untuk Tingkat Pengangguran Terbuka Saat Pandemi Covid-19
N Predicted Mean Deviation Adjusted for Factors Adjusted for Factors LN TPT 2020 Saat Pandemi  Covid-19 UMP 2020 1 17 6.0427 .00914 2 17 6.0244 -.00914 LAJU PDRB 2020 1 12 6.9678 .93426 2 22 5.5239 -.50959 IPM 2020 1 23 5.2472 -.78637 2 11 7.6778 1.64424
Sumber: Hasil Olah Data
Keterangan :
1 : Berada di bawah angka nasional
2 : Berada di atas angka nasional
Berdasarkan output akan  dibentuk  persamaan  MCA  yang linear  additive. Nilai  rata-rata keseluruhan tingkat pengangguran terbuka menjelaskan nilai konstanta dari persamaan. Berikut adalah persamaan MCA yang terbentuk.
𝑙𝑛𝑌 𝑖𝑗𝑘 ̂   =  1,749887 + 𝑈𝑝𝑎ℎ 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑃𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑠𝑖 𝑖 ̂ + 𝐿𝑎𝑗𝑢 𝑃𝑒𝑟𝑡𝑢𝑚𝑏𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑗 ̂
+ 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑢𝑛𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑛𝑢𝑠𝑖𝑎 𝑘
̂
Pada  tahap  awal,  data  terlebih  dahulu  ditransformasikan  kedalam  bentuk  In.  Sehingga, hasil estimasi tingkat pengangguran terbuka harus dilakukan transformasi kembali dengan cara berikut.
𝑌 𝑖𝑗𝑘 ̂   =  𝑒𝑥𝑝(𝑙𝑛𝑌 𝑖𝑗𝑘 ̂ )
Berdasarkan  persamaan  MCA,  pada  umumnya  provinsi  dengan  tingkat  pengangguran terbuka  paling  tinggi  pada  masa  pandemi  Covid-19  adalah  provinsi  dengan  upah  minimum  di bawah  angka  nasional,  laju  pertumbuhan  PDRB  di  bawah  angka  nasional,  dan  indeks pembangunan manusia di atas angka nasional.
Berdasarkan tabel 8 , didapatkan hasil bahwa indeks pembangunan manusia  paling besar pengaruhnya terhadap TPT atau tingkat pengangguran terbuka di kondisi saat pandemi Covid-19 karena  nilai  beta  yang  disesuaikannya    senilai  0,573  lebih  besar  dari  yang  lainnya.  Pengaruh terbesar  selanjutnya  adalah  variabel  laju  pertumbuhan  PDRB  dan  pengaruh  terkecil  ada  pada variabel upah minimum provinsi. Selain itu, nilai R Squared memperlihatkan keragaman tingkat pengangguran terbuka saat pandemi Covid-19 sebesar 50,8 persen.
Tabel 8. R squared, Eta, dan  Beta
Eta Beta R R Squared Adjusted for factors Tingkat pengangguran Terbuka Saat Pandemi Covid-19 Upah Minimum Provinsi 0,031 0,005
0,713 0,508 Laju Pertumbuhan PDRB 0,432 0,348 Indeks Pembangunan Manusia 0,624 0,573

## Sumber: Hasil Olah Data
Perbandingan Kondisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sebelum Pandemi Covid-19 (Tahun 2019) dan Saat Pandemi Covid-19 (Tahun 2020).
Tabel 9. Nilai Deviasi Yang Telah Disesuaikan, Beta Yang Telah Disesuaikan, dan R-Squared Pada Kondisi Sebelum Pandemi Covid-19 (Tahun 2019) dan Saat Pandemi Covid-19 (Tahun 2020)
TPT Deviation (Adjusted for factors) Beta (Adjusted for factors) R Squared UMP Laju Pertumbuhan PDRB IPM UMP Laju Pertumbuhan PDRB IPM 1 2 1 2 1 2 Sebelum Pandemi Covid-19 -.099 .1255 -.016 .008 -.065 .157 0,329 0,033 0,300 0,209 Saat Pandemi COVID-19 .009 -.009 .934 -.510 -.786 1.644 0,005 0,348 0,573 0,508
Sumber: Hasil Olah Data
Keterangan :
1 : Berada di bawah angka nasional
2 : Berada di atas angka nasional
Perbandingan Tingkat Pengangguran Terbuka pada 2019 (sebelum pandemi Covid-19) dan pada 2020 (saat pandemi Covid-19) diperlihatkan melalui tabel diatas. Berdasarkan nilai deviasi yang  disesuaikan  terdapat  perbedaan  pengaruh  UMP  yaitu  bahwa  sebelum  pandemi  Covid-19 wilayah dengan UMP di atas angka nasional memiliki tingkat pengangguran terbuka yang lebih tinggi dibandingkan wilayah dengan upah minimum di bawah  angka nasional. Temuan ini sesuai dengan  penelitian  Padel  (2016)  yang  memperlihatkan  bahwa  peningkatan  pengangguran diakibatkan  oleh  upah  minimum  yang  meningkat.Selain  itu,  Jihad  dan  Daryono  (2014)  juga menyimpulkan bahwa upah minimum dan jumlah penduduk di Karesidenan Surakarta memiliki pengaruh  signifikan  secara  positif    terhadap  tingkat  pengangguran.  Sebaliknya,  saat  pandemi Covid-19  wilayah  dengan  upah  minimum  di  bawah  angka  nasional  menyebabkan  tingkat pengangguran  terbuka  yang  lebih  tinggi.  Kondisi  tersebut  bersesuaian  dengan    penelitian sebelumnya  dari  Rully  (2018)  yang  menggunakan  data  Indonesia  tahun  2003-2018 menyimpulkan  bahwa  variabel  upah  minimum  pekerja  mempengaruhi  tingkat  pengangguran terbuka secara signifikan negatif. Perbedaan kondisi yang menyatakan bahwa pada saat pandemi Covid-19 tingkat pengangguran terbuka lebih tinggi pada wilayah dengan UMP di bawah angka nasional sangat beralasan. Penentuan upah minimum didasari oleh pertumbuhan ekonomi suatu daerah.  Sedangkan      pertumbuhan  ekonomi  saat  pandemi  sedang  melambat  yang  berimplikasi pada  turunnya  upah  minimum  sebagaimana  pada  penelitian  Siti  dan  Budi  (2020)  menyatakan bahwa  perlambatan  pertumbuhan ekonomi  saat  wabah  Covid-19  sebesar  2,97%  ( year  on  year ) dan pengangguran mengalami peningkatan akibat adanya PHK. Merujuk pada temuan tersebut, maka temuan peneliti benar bahwa daerah dengan UMP di bawah angka nasional akan memiliki TPT yang lebih tinggi di saat pandemi Covid-19.
Selain itu, sebelum pandemi Covid-19, wilayah dengan pertumbuhan PDRB di atas angka nasional memiliki tingkat pengangguran terbuka yang tinggi dibandingkan wilayah dengan laju pertumbuhan  PDRB  di  bawah  angka  nasional.  Temuan  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  dari Radewa  &  Devanto  (2014)  menggunakan  data  tahun  2007-2012  di  Gerbangkertasusila  yang menyatakan  variabel  PDRB  signifikan  secara  positif  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka. Sebaliknya,  saat  pandemi  Covid-19  wilayah  dengan  laju  pertumbuhan  PDRB  di  atas  laju  PDRB nasional memiliki tingkat pengangguran terbuka yang lebih kecil dibandingkan wilayah dengan
pertumbuhan  PDRB  di  bawah  angka  nasional.  Kondisi  ini  bersesuaian  dengan  penelitian sebelumnya  dari  Dania  (2011)  yang  menunjukkan  bahwa    pertumbuhan  PDRB  memiliki berpengaruh  signifikan  negatif  terhadap  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jawa  Tengah  pada periode  1993-2009  dan  Muhammad  (2014)  juga  menyimpulkan  adanya  hubungan  signifikan negatif  antara  laju  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  TPT  atau  tingkat  pengangguran  terbuka  di DIY.  Temuan  bahwa  saat  pandemi  Covid-19  angka  tingkat  pengangguran  terbuka  yang  lebih tinggi    berada  pada  daerah  dengan  laju  pertumbuhan  PDRB  di  bawah  angka  nasional  juga beralasan sebagaimana  Siti dan Budi (2020) menyatakan bahwa ada  perlambatan pertumbuhan ekonomi  saat  wabah  Covid-19  dan  pengangguran  akan  mengalami  lonjakan  akibat  terjadinya PHK  atau  pemutusan  hubungan  kerja.  Perlambatan  pertumbuhan  ekonomi  bisa  disebut  juga penurunan laju PDRB, maka bisa dikatakan bahwa saat pandemi terjadi terdapat banyak daerah dengan  laju  pertumbuhan  PDRB  rendah  akan  memiliki  tingkat  pengangguran  terbuka  yang tinggi.
Indeks Pembangunan Manusia di wilayah yang berada di bawah angka nasional baik pada kondisi  sebelum  pandemi  maupun  saat  pandemi  sama-sama  memiliki  tingkat  pengangguran terbuka  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  wilayah  dengan  IPM  di  atas  angka  nasional  .Hasil  ini sejalan  dengan    penelitian  sebelumnya  terkait  hubungan  IPM  dan  Upah  Minimum  pada penelitian Dwi Mahroji dan Iin Nurkhasanah (2019) yang menyimpulkan ada hubungan negatif signifikan antara IPM dan tingkat pengangguran  Provinsi Banten .
Berdasarkan  nilai  beta  yang  disesuaikan  sebelum  pandemi  covid-19,  upah  minimum provinsi    paling  besar  pengaruhnya  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  karena  nilai  beta yang disesuaikannya  senilai lebih besar dari yang lainnya. Pengaruh terbesar selanjutnya adalah variabel  indeks  pembangunan  manusia  dan  pengaruh  terkecil  ada  pada  variabel  laju pertumbuhan  PDRB.  Sementara  itu,  saat  pandemi  covid-19,  indeks  pembangunan  manusia paling besar pengaruhnya terhadap tingkat pengangguran terbuka nilai beta yang disesuaikannya lebih besar dari yang lainnya. Pengaruh terbesar selanjutnya adalah variabel laju pertumbuhan PDRB dan pengaruh terkecil ada pada variabel upah minimum provinsi.
Berdasarkan  nilai  R-squared  pada  tabel  diatas  sebelum  pandemi  Covid-19,  diperlihatkan adanya keragaman tingkat pengangguran terbuka sebesar 20,9 persen  Sementara itu,  Nilai R- Squared sebesar 0,508  pada kondisi pandemi memperlihatkan keragaman tingkat pengangguran terbuka saat pandemi Covid-19 sebesar 50,8 persen.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  baik  sebelum  dan  saat    adanya  pandemi  Covid-19, provinsi yang memiliki Indeks Pembangunan Manusia  di bawah angka  nasional menyebabkan tingkat pengangguran terbuka atau TPT yang lebih tinggi. Hal ini disebabkan semakin tingginya indeks pembangunan manusia di suatu wilayah, persaingan untuk mendapatkan pekerjaan juga akan semakin ketat sehingga menyebabkan tingkat pengangguran yang lebih tinggi. Berbeda dari variabel IPM atau Indeks Pembangunan Manusia, laju pertumbuhan PDRB dan upah minimum provinsi menunjukkan adanya perbedaan antara sebelum dan sesudah adanya pandemi Covid-19. Sebelum pandemi Covid-19, provinsi dengan laju pertumbuhan PDRB dan UMP yang di bawah angka  nasional  memiliki  tingkat  pengangguran  terbuka  yang  rendah.  Sementara  itu,  setelah pandemi  Covid-19  provinsi  dengan  laju  pertumbuhan  PDRB  dan  UMP  yang  di  bawah  angka nasional  memiliki tingkat pengangguran terbuka yang tinggi.
Penelitian  ini  juga  memperlihatkan  bahwa  pada  sebelum  adanya  pandemi  Covid-19, variabel  yang  memberikan  pengaruh  terbesar  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  adalah upah  minimum  provinsi.  Sedangkan  sesudah  adanya  pandemi  Covid-19,  variabel  yang memberikan  perngaruh  terbesar  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  adalah  indeks pembangunan  manusia.  Karena  setelah  adanya  pandemi  Covid-19  ini,  akan  sangat  sulit  untuk mencari  atau  bahkan  hanya  untuk  mempertahankan  suatu  pekerjaan.  Sehingga  nilai  indeks
pembangunan manusia sangat berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka pada daerah tersebut.

## DAFTAR RUJUKAN
Alghofari,  F.,  dan  Pujiyono,  A.  (2011).  “Analisis  tingkat  pengangguran  di  Indonesia  tahun  1980 - 2007”. Dissertation . Program Doktoral Ekonomi. Universitas Diponegoro. Semarang.
Agustiana, L. E. (2020). Pengaruh Wabah Covid-19 Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Pada Sektor Terdampak Di Indonesia. Jurnal Ilmu Manajemen Terapan , 1 (6), 546-556.
Badan  Pusat  Statistik  Jambi.  (2020). Indeks  Pembangunan  Manusia .  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Jambi. Jambi.
Badan Pusat Statistik. (2020). [REVISI per 18/02/2021] Agustus 2020: Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) sebesar 7,07 persen . Badan Pusat Statistik. Jakarta.
Badan  Pusat  Statistik.  (2020). Ekonomi  Indonesia  Triwulan  II  2020  Turun  5,32  Persen .  Badan  Pusat Statistik. Jakarta.
Dharmayanti,Yeny. (2011). “Analisis Pengaruh Pdrb Upah Dan Inflasi Terhadap Pengangguran Terbuka Di Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun  1991- 2009”.  Skripsi.  Program  Sarjana  Ekonomi.  Universitas Diponegoro. Semarang.
Firdhania,  R.,  &  Muslihatinningsih,  F.  (2017).  Faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat pengangguran  di Kabupaten Jember. e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi , 4(1), 117-121.
Imsar. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Penngangguran Terbuka Di Indonesia PEriode 1989-2016. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Islam: Human Falah, 5(1).
Indayani, S. & Hartono, B. Analisis dan Pertumbuhan Ekonomi Akibat Pandemi Covid-19. Jurnal Ekonomi & Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika, 18(2), 201-208
Latifah, N. (2017). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Pengangguran  Terbuka  Dan  Dampaknya  Pada  Jumlah  Penduduk  Miskin  di  Kota  Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 17(02).
Muslim,  M.R.  (2014).  Pengangguran  Terbuka  dan  Determinannya. Jurnal  Ekonomi  dan  Studi Pembangunan, 15(02), 171-181.
Mahroji,  D.,  &  Nurkhasanah,  I.  (2019). Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap  Tingkat Pengangguran di Provinsi Banten. Jurnal Ekonomi-Qu , 9(1).
Mankiw, N. Greorgy. (2006). Makroekonomi . Jakarta: Erlangga.
Menteri  Ketenagakerjaan  Republik  Indonesia. Menaker  Ida  Fauziyah  Minta  Pengusaha  Jadikan  PHK Sebagai  Langkah  Terakhir .  https://kemnaker.go.id/news/detail/menaker-ida-fauziyah-minta- pengusaha-jadikan-phk-sebagai-langkah-terakhir. [Diakses pada 29 mei 2021]
Nugroho,  R.E.  (2016).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pengangguran  Di  Indonesia  Periode 1998-2014. Jurnal PASTI, 10(2), 177-191.
Pratomo,  D.S  &  Wijaya,  R.R.M.(2016).  Pengaruh  Upah  Minimum,  PDRB,  dan  Populasi  Penduduk Terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (Studi  Kasus  Gerbangkertasusila  Tahun  2007-2012). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 2(1)
Romadhoni,  P.,  Faizah,  D.  Z.,  &  Afifah,  N.  (2018).  Pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) Daerah  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi  DKI Jakarta. Jurnal Matematika Integratif , 14(2), 113-120.
Effendy, R.S (2018). Pengaruh Upah Minimum Terhadap Pengurangan Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia. e-Journal STIEPENA,14 (1)
Safitri, D.S. (2011). Pengaruh Inflasi Dan Pdrb Terhadap Pengangguran Terbuka Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 1993-2009. Skripsi. Program Sarjana Ekonomi Pembangunan. Universitas Negeri Semarang. Semarang.
Soekarnoto, T. S. R. (2014). Pengaruh PDRB, UMK, Inflasi, dan Investasi Terhadap Pengangguran Terbuka di  Kab/Kota  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2007-2011. Majalah  Ekonomi  Universitas  Airlangga , 24(2), 4154.
Sugiarto, S., (2018). Multiple Classification Analysis (MCA) Sebagai Metode Alternatif Analisis Data Untuk Variabel Bebas Yang Kategori. Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang , 6(2).
Walpole,  Ronald  E.  (1998). Pengantar  Statistika  Edisi  ke-3  (Bambang  Sumntri,  trans) .  Jakarta: Gramedia.