## PEMILIHAN MODEL REGRESI SPASIAL PADA TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH
Nurika Nidyashofa 1 Moh. Yamin Darsyah 2
1 Program Studi Statistika, UNIMUS
2 Program Studi Ilmu Politik, UIN Walisongo
e-mail : nurikanidya47@gmail.com Article history Abstract Submission: 23 Maret 2020 Revised: 10 April 2020 Accepted: 20 April 2020
Unemployment is a condition where someone who is included in the labor force wants to get a job but has not yet got it. For most people, losing a job is a condition where a person's standard of living  has  decreased.  In  Central  Java  the  Open Unemployment Rate  is  high  as  seen from  the  influence  of the  number  of  labor force, the last education completed and the Human Development Index  (HDI).  Regression  is  an  analysis  used  to  measure  the presence  or  absence  of  a  correlation  or  relationship  between variables. A model that can explain the relationship between an area and its surroundings is a spatial model. In spatial regression there are six models, namely SAR, SEM, SDM, SDEM, SAC and SAC-Mixed.  This  study  will  compare  the  results  of  the  spatial regression analysis model using a Queen Contiguity weight. The best model obtained is SAC Mixed by looking at the smallest AIC value, namely 61,111.
Keyword: Open Unemployment Rate, SAC-Mixed, Spatial Regression Analysis
1. Pendahuluan Pengangguran  merupakan  salah satu masalah  yang umum terjadi di seluruh dunia.
Menurut Sukirno (1994),
pengangguran adalah suatu keadaan dimana seseorang  yang  termasuk  dalam  angkatan kerja  ingin  memperoleh  pekerjaan  akan tetapi  belum  mendapatkannya.  Seseorang yang tidak bekerja namun tidak secara aktif mencari  pekerjaan  tidak  tergolong  sebagai pengangguran.
Provinsi  Jawa  Tengah  memiliki tingkat  pengangguran  terbuka  yang  cukup tinggi. Pada tahun 2009 tingkat pengangguran  terbuka  di  Jawa  Tengah mencapai  1.252.267  jiwa  atau  7,33%  dari jumlah  angkatan  kerja.  Berikut  adalah kondisi  jumlah  pengangguran  terbuka Provinsi  Jawa  Tengah  selama  tahun  2009 sampai tahun 2019:
Tingkat pengangguran terbuka yang  terjadi  di  Jawa  Tengah  cenderung mengalami  penurunan  dalam  kurun  waktu 10  tahun  yakni  antara  tahun  2009  sampai dengan 2019. Tingkat pengangguran terbuka tertinggi  terjadi  pada  tahun  2009  sebesar 1.252.267  jiwa,  sedangkan  terendah  pada tahun 2018 sebesar 814.347 jiwa.
Menurut  BPS  (2009)  angkatan kerja  merupakan  penduduk  berusia  kerja dengan  rentang  usia  minimal  15  tahun sampai  dengan  65  tahun  yang  bekerja, menganggur  dan  atau  sedang  mencari pekerjaan. Total angkatan kerja ini berkaitan erat  dengan  jumlah  penduduk  di  suatu
daerah  tersebut.  Ukuran  besar-kecilnya angkatan  kerja  sangat  dipengaruhi  oleh pertumbuhan  jumlah  penduduk  yang  sudah memasuki usia kerja.
Wajib  belajar  merupakan  program pendidikan minimal yang harus diikuti oleh warga  Negara  Indonesia  atas  tanggung jawab  Pemerintah  Pusat  dan  Daerah. Pembangunan  pendidikan  ini  bertujuan untuk  meningkatkan  rata-rata  lama  sekolah penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  dan meningkatkan  relevansi  lulusan  Pendidikan menengah  terhadap  dunia  kerja  (Siswanto, 2017).
Indeks Pembangunan Manusia (IPM)  merupakan  suatu  angka  yang mengukur  capaian  pembangunan  manusia berbasis  sejumlah  komponen  dasar  kualitas hidup  yang  dapat  mempengaruhi  tingkat produktivitas yang dihasillkan oleh seseorang (Saputra, 2011). Menurut Napitulu (2007), IPM memuat tiga dimensi penting  dalam  pembangunan  yaitu  terkait dengan  aspek  pemenuhan  kebutuhan  akan hidup panjang umur dan hidup sehat, untuk mendapatkan  pengetahuan  dan  mampu memenuhi  standar  hidup  layak  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tiga  dimensi  penting dalam  pembangunan  manusia  menjadi indikator  untuk  menilai  kuliatas  sumber daya  manusia  yang  siap  untuk  berkerja sehingga  mampu  mengurangi  tingginya tingkat  pengangguran  di  suatu  wilayah (Mahroji & Nurkhasanah, 2019).
Analisis  dalam  statistika  yang sering  digunakan  untuk  pemodelan  adalah analisis regresi. Regresi merupakan analisis yang  digunakan  untuk  mengukur  ada  atau tidaknya  korelasi  atau  hubungan  antar variabel.  Analisis  ini  bertujuan  untuk mengetahui  arah  hubungan  antara  variabel independen  dengan  variabel  dependen. Antara  satu  wilayah  dengan  wilayah  yang lain biasanya lazim terjadi efek spasial yang berarti wilayah satu mempengaruhi wilayah lain.  Model  yang  dapat  menjelaskan hubungan  antara  suatu  wilayah  dengan wilayah  sekitarnya  adalah  model  spasial (Mariana, 2013).

## 2. Metode

## 2.1 Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian ini  adalah  data  sekunder  sebanyak  35 kabupaten / kota yang diperoleh dari website Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Jawa Tengah tahun 2017. Variabel yang digunakan  dalam  penelitian  ini  terbagi dalam  dua  variabel  yaitu,  variabel  respon (Y)  dan  variabel  prediktor  (X).  Variabel respon  yang  digunakan  adalah  Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT),  sedangkan variabel  prediktornya  yaitu  Total  Angkatan Kerja  (X 1 ),  Pendidikan  yang  Ditamatkan (X 2 ),  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM) (X 3 ).

## 2.2 Langkah-langkah Penelitian
Untuk mencapai tujuan penelitian ini dilakukan  metode  dan  tahapan  analisis sebagai berikut,
1. Melakukan  analisis  deskriptif  pada variabel jumlah pengangguran, jumlah  angkatan  kerja,  Pendidikan yang ditamatkan, Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
2. Menentukan pembobot dengan pembobot Queen Contiguity .
3. Melakukan  analisis  regresi  linier berganda (OLS).
4. Melakukan uji asumsi klasik OLS.
5. Melakukan  uji  autokorelasi  spasial tiap  variabel  dengan  menggunakan Indeks Moran’s I.
6. Melakukan  uji Lagrange  Multiplier Lag dan Lagrange Multiplier Error .
7. Melakukan  pemodelan  SAR,  SEM, SDM, SDEM, SAC dan SAC-Mixed.
8. Menentukan  model  terbaik  dengna menggunakan nilai AIC terkecil.
9. Intepretasi model terbaik.
10. Menarik kesimpulan.
3. Hasil Penelitian
3.1 Statistik Deskriptif
Hasil  statistik  deskriptif  dari  setiap variabel  faktor  –  faktor  terjadinya  Tingkat
Pengangguran  Terbuka  (TPT)  di  Provinsi Jawa  Tengah  yang  terdiri  dari  nilai minimum,  mean,  standar  deviasi  dan maksimum.  Nilai  mean  pada  variabel  TPT sebesar  4,54,  pada  variabel  angkatan  kerja sebesar 514.588,9, pada variabel pendidikan terakhir yang ditamatkan sebesar 28,70 dan pada variabel IPM sebesar 71,19. Sedangkan nilai  standar  deviasi  pada  variabel  TPT sebesar  1,6,  pada  variabel  angkatan  kerja sebesar 214.416,8, pada variabel pendidikan terakhir yang ditamatkan sebesar 12,06 dan pada variabel IPM sebesar 4,480.

## 3.2 Grafik  Tingkat  Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017
Berdasarkan  Grafik  di  atas  dapat diketahui  bahwa  Kota  Tegal  merupakan kabupaten/kota  yang  memiliki  tingkat pengangguran  terbuka  tertinggi  di  Provinsi Jawa  Tengah  yaitu  sebesar  8.1.  Sedangkan kabupatan/kota  yang  memiliki  tingkat pengangguran  terbuka  yang  rendah  adalah Kabupaten Semarang yaitu 1.78.
3.3 Pola Penyebaran Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Tengah
Berdasarkan  grambar  di  atas  dapat dilihat  terdapat  13  kabupaten/kota  yang memiliki nilai tingkat pengangguran terbuka tinggi  yang  berkisar  antara  1.780000  - 3.830000  yang  disimbolkan  dengan  warna merah,  yaitu  Rembang,  Blora,  Grobogan, Pati, Kudus,Semarang,
Temanggung,
Magelang, Purworejo, Boyolali, Karanganyar,  Sukoharjo  dan  Wonogiri. Kabupaten/kota  yang  disimbolkan  warna kuning  memiliki  tingkat  pengangguran terbuka  sedang  memiliki  nilai  berkisar antara  3.830001  -  5.820000  sebanyak  16 kabupaten/kota,  yaitu  Jepara,  Demak, Sragen,  Klaten,  Kendal,  Batang,  Kota Pekalongan,
Pekalongan, Pemalang, Purbalingga. Banyumas, Kebumen, Banjarnegara, Wonosobo, Kota Salatiga dan Kota Surakarta. Sedangkan untuk
kabupaten/kota  yang  memiliki  nilai  tingkat pengangguran  terbuka  sebesar  5.820001  - 8.190000 bersimbol warna hijau terdiri atas 6  kabupaten/kota,  yaitu  Kota  Semarang, Kota  Magelang,  Tegal,  Kota  Tegal,  Brebes dan Cilacap.

## 3.4 Analisis Regresi
Pada  pemodelan  regresi,  estimasi parameter  dilakukan  dengan  menggunakan metode Ordinary  Least  Square (OLS). Dengan pemodelan OLS ini akan didapatkan parameter – parameter yang signifikan atau tidak,  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat pengangguran terbuka di Jawa Tengah.
Berdasarkan tabel 4 diketahui bahwa parameter X1 memiliki  nilai P-value 4.63e - 08 kurang  dari  α  =  5%,  artinya  variable  X1 berpengaruh signifikan terhadap Y.
Sedangkan  variable  X2  dan  X3  memiliki nilai  P-value  lebih  dari  α  =  5%  sehingga tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap Y.
3.5 Matriks Pembobot Spasial
Pada penelitian ini digunakan pembobot  spasial queen  contiguity dengan matriks yang akan dibentuk berukuran 35 x 35.  Berdasarkan  Gambar  Peta  Penyebaran Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  di Provinsi  Jawa  Tengah  cenderung  homogen atau  mengelompok  antar  wilayah  yang saling berdekatan. Adanya pengaruh wilayah  terhadap  Tingkat  Pengangguran Terbuka  (TPT)  di  Provinsi  Jawa  Tengah yang saling bersinggungan sisi dan bersinggungan  sudut  ini  menyebabkan pembobot queen  contiguity dinilai  cocok dengan  keadaan  tersebut.  Sehingga  dalam pembobot queen  contiguity akan  diberikan skor  1  jika  wilayah  saling  bersinggungan sisi-sudut  dan  nilai  0  jika  wilayah  tidak bersinggungan sisi-sudut.

## 3.6 Uji Dependensi Spasial Morans’I
Output  dari  uji  dependensi  spasial dengan  Morans’I  dapat  dilihat  pada  tabel sebagai berikut,
Berdasarkan hasil pengujian Morans’  I  pada  Tabel  5  dapat  diketahui bahwa  terdapat  dependensi  spasial  pada variabel Y, X2 dan X3 serta variabel tersebut memiliki  nilai  Morans’  I  yang  positif.
Artinya  Tingkat  Pengangguran  Terbuka (TPT), persentase pendidikan terakhir  yang ditamatkan  dan  IPM  di  suatu  wilayah memiliki  hubungan  dengan  wilayah  yang berdekatan  dan  memiliki  pola  penyebaran yang  cenderung  mengelompok.  Sedangkan pada  jumlah  angkatan  kerja  memiliki  nilai Morans’ I yang bernilai positif namun tidak memiliki  dependensi  spasial  yang  berarti tidak memiliki hubungan antar wilayah yang berdekatan atau bertetangga dan membentuk pola penyebaran yang menyebar.

## 3.7 Uji Lagrange Multiplier (LM)
Output  dari  hasil  analisis  dengan menggunakan uji Lagrange Multiplier (LM Test) dapat dilihat pada table di bawah ini:
Uji identifikasi model spasial di atas digunakan untuk menentukan model spasial yang  sesuai  dengan  mendeteksi  parameter spasial secara lebih khusus, yaitu parameter rho atau lamda atau keduanya. Berdasarkan hasil  uji  LM  pada  Tabel  6  diketahui  nilai RLMerr  dan  RLMlag  tidak  signifikan, sedangkan  LMerr,  LMlag  dan  SARMA memiliki  nilai  p-value  yang  signifikan. Sehingga  dapat  dilakukan  analisis  regresi spasial  dengan  pengujian  estimasi  model SAR,  SEM,  SDM,  SDEM,  SAC  maupun SAC-Mixed dan dilakukan pemilihan model terbaik dengan nilai AIC terkecil.
3.8 Model  Autoregresif  Spasial  atau Spatial Autoregressive Model
(SAR)
Berikut ini merupakan hasil output dari pemodelan SAR,
Model  regresi  yang  terbentuk  pada tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  di Provinsi  Jawa  Tengah  menggunakan model SAR adalah
𝑦 = 0.352 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑦 𝑖𝑗 + 0.802𝑥 1𝑖 + 0.171𝑥 2𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1 − 0.082𝑥 3𝑖 + 𝜀
Berdasarkan  output  di  atas  dapat diketahui  bahwa  hanya  X 1 yang  memiliki pengaruh signifikan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka, karena nilai P-value kurang dari α = 5%, sedangkan variable X 2 dan X 3 tidak  memiliki pengaruh signifikan. Selain  variable  X 1 yang  signifikan,  muncul koefisien baru yang signifikan pula yaitu ρ.
3.9 Model Galat Spasial atau Spatial Error Model (SEM)
Berikut ini merupakan hasil output dari pemodelan SEM,
Berdasarkan  output  yang  diperoleh pada  Tabel  8  hasil  dari  SEM  tersebut menunjukkan  adannya  dependensi  spasial error .  Koefisien lambda bertanda  positif dan  signifikan  pada  α  =  5%,  artinya  ada keterkaitan  TPT  pada  suatu  wilayah dengan  wilayah  lainnya  yang  berdekatan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa lambda berperan penting pada pemodelan SEM. Selain itu variable X 1 juga memiliki nilai  P-value  kurang  dari  α  =  5%  yang artinya  variabel  X 1 memiliki  pengaruh yang  signifikan,  sehingga  TPT  di  suatu wilayah  dipengaruhi  oleh  variabel  X 1 wilayah tersebut serta residual spasial dari wilayah lain yang berdekatan dan memiliki karateristik sama.
Model  regresi  yang  terbentuk  pada tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  di Provinsi  Jawa  Tengah  menggunakan model SEM adalah
𝑦 = 0.812𝑥 1𝑖 + 0.164𝑥 2𝑖 + 0.016𝑥 3𝑖 + 𝑢
𝑢 = 0.468 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑢 𝑗 + 𝜀 𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1
3.10 Model  Durbin  Spasial  atau
Spatial Durbin Model (SDM)
Berikut ini merupakan hasil output dari pemodelan SDM,
Berdasarkan  output  yang  diperoleh pada Tabel 9 hasil dari SDM tersebut dapat diketahui  bahwa  hanya  X 1 yang  memiliki nilai  P-value  kurang  dari  α  =  5%,  artinya hanya  variable  X 1 yang  berpengaruhi signifikan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka.
Model  regresi  yang  terbentuk  pada tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  di Provinsi  Jawa  Tengah  menggunakan model SDM adalah
𝑦 = 0.874𝑥 1𝑖 − 0.044 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 1𝑖 + 𝜀 𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1

## 3.11 Model Durbin Galat Spasial atau Spatial  Durbin  Error  Model
(SDEM) Berikut ini merupakan hasil output dari pemodelan SDEM,
Berdasarkan  output  yang  diperoleh pada  Tabel  10  hasil  dari  SDEM  tersebut dapat  diketahui  bahwa  hanya  X 1 yang memiliki nilai P-value kurang dari α = 5%, artinya hanya variable X 1 yang berpengaruhi  signifikan  terhadap  Tingkat Pengangguran Terbuka.
Model  regresi  yang  terbentuk  pada tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  di Provinsi  Jawa  Tengah  menggunakan model SDEM adalah
𝑦 = 0.892𝑥 1𝑖 + 0.144 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 1𝑖 + 𝑢 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1 𝑢 = 0.024 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑢 𝑗 + 𝜀 𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1 3.12 Spatial  Autoregressive  Combined (SAC) Berikut ini merupakan hasil output dari pemodelan SAC,
Berdasarkan  output  yang  diperoleh pada  Tabel  11  hasil  dari  SAC  tersebut dapat  diketahui  bahwa  hanya  X 1 yang memiliki nilai P-value kurang dari α = 5%, artinya hanya variable X 1 yang berpengaruhi  signifikan  terhadap  Tingkat Pengangguran Terbuka. Koefisien lambda bertanda  negatif  dan  signifikan  pada  α  = 5% dan koefisien rho bertanda positif dan signifikan,  artinya  ada  keterkaitan  TPT pada suatu wilayah dengan wilayah lainnya yang berdekatan. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa lambda dan rho berperan penting pada pemodelan SAC.
Model  regresi  yang  terbentuk  pada tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  di Provinsi  Jawa  Tengah  menggunakan model SAC adalah
𝑦 = 0.603 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑦 𝑖𝑗 + 0.709𝑥 1𝑖 + 𝑢 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1 𝑢 = −0.595 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑢 𝑗 + 𝜀 𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1
3.13 Spatial Autoregressive Combined-
Mixed (SAC- Mixed )
Berikut ini merupakan hasil output dari pemodelan SAC-Mixed,
Berdasarkan  output  yang  diperoleh pada  Tabel  12  hasil  dari  SAC-Mixed tersebut  dapat  diketahui  bahwa  koefisien lambda dan rho berperan  penting  pada model SAC-Mixed memiliki nilai signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran terbuka, artinya ada keterkaitan TPT  pada suatu  wilayah  dengan  wilayah  lainnya yang  berdekatan.  Selain  itu  variable  X 1 juga memiliki nilai P-value kurang dari α = 5%,  artinya  variable  X 1 berpengaruh signifikan terhadap TPT.
Model  regresi  yang  terbentuk  pada tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  di Provinsi  Jawa  Tengah  menggunakan model SAC-Mixed adalah
𝑦 = 0.714 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑦 𝑖𝑗 + 0.806𝑥 1𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠𝑗 − 0.436 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 − 0.133𝑥 2𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠𝑗 − 0.667 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑦 𝑖𝑗 + 0.394𝑥 3𝑖 + 𝑢 𝑛 𝑗=1,,𝑖≠𝑗
𝑢 = −0.976 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑢 𝑖𝑗 + 𝜀 𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠𝑗
3.14 Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model  terbaik  dapat dilakukan  dengan  membandingkan  nilai AIC terkecil dari  model SAR, SEM, SDM,
SDEM,  SAC  dan  SAC-Mixed.  Berikut merupakan  nilai  AIC  dari  setiap  model analisis spasialnya,
Model terbaik diperoleh dari model yang  memiliki  nilai  AIC  terkecil,  dimana semakin  kecil  nilai  AIC  yang  diperoleh maka  akan  semakin  baik  pula  modelnya. Dari  hasil  output  di  atas  dapat  diketahui bahwa  model  SAC-Mixed  memiliki  nilai AIC  terkecil  diantara  seluruh  model,  yaitu 61.611.  Sehingga  model  terbaik  yang terbentuk adalah SAC-Mixed.
4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, penelitian ini dapat disimpulkan bahwa,
1. Pemodelan  Tingkat  Pengangguran Terbuka  (TPT)  di  Provinsi  Jawa Tengah adalah sebagai berikut,
 Model  SAR  yang  terbentuk  secara umum adalah
𝑦 = 0.352 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑦 𝑖𝑗 + 0.802𝑥 1𝑖 + 𝜀 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1  Model  SEM  yang  terbentuk  secara umum adalah 𝑦 = 0.812𝑥 1𝑖 + 𝑢 𝑢 = 0.468 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑢 𝑗 + 𝜀 𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1  Model  SDM  yang  terbentuk  secara umum adalah
𝑦 = 0.373 + 0.873𝑥 1𝑖 − 0.044 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 1𝑖 + 𝜀 𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1
 Model  SDEM  yang  terbentuk  secara umum adalah
𝑦 = 0.892𝑥 1𝑖 + 0.144 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 1𝑖 + 𝑢 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1 𝑢 = 0.024 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑢 𝑗 + 𝜀 𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1  Model  SAC  yang  terbentuk  secara umum adalah
𝑦 = 0.603 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑦 𝑖𝑗 + 0.709𝑥 1𝑖 + 𝑢 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1 𝑢 = −0.595 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑢 𝑗 + 𝜀 𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1  Model  SAC-Mixed  yang  terbentuk secara umum adalah
𝑦 = 0.714 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑦 𝑖𝑗 + 0.806𝑥 1𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠𝑗 − 0.436 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 1𝑖 + 𝑢 𝑛 𝑗=1,𝑖≠𝑗 𝑢 = −0.976 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑢 𝑖𝑗 + 𝜀 𝑖 𝑛 𝑗=1,𝑖≠𝑗
2. Berdasarkan  perbandingan  nilai  AIC terkecil  dari  hasil  pemodelan  Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT)  di Provinsi  Jawa  Tengah  dari  model SAR,  SEM,  SDM,  SDEM,  SAC  dan SAC-Mixed dapat disimpulkan bahwa model  terbaik  yang  diperoleh  adalah model  SAC-Mixed  dengan  nilai  AIC sebesar 61.611.

## DAFTAR PUSTAKA
Anselin,  L.  1988. Spatial  Econometrics: Methods  and  Models .  Dordrecht:
Academic Publisher.
BPS  Provinsi  Jawa  Tengah.  2018. Tingkat Pengangguran  Terbuka  2007  -  2017 . Retrieved from
https://jateng.bps.go.id/dynamictable/2 016/12/16/34/tingkat-pengangguran- terbuka-2007-2017.html
Cook, S.J, et all. 2017. Model Spesification and  Spatial  Interdependence. Paper Prepared  for  the  2015  Summer Methods Meeting.
Fatati, I. F., Wijayanto, H., & Sholeh, A. M.
2018. Analisis  Regresi  Spasial  Dan Pola  Penyebaran Pada Kasus Demam Berdarah  Dengue  (DBD)  di  Provinsi
Jawa  Tengah . Media  Statistika , 10 (2), 95. https://doi.org/10.14710/medstat.10.2. 95-105 Fauzi, Fatkhurokhman. 2016. Model Regresi Spasial  Terbaik  Indeks  Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah . Universitas Negeri Semarang.
Hadratun, C. K., Karim, A., & Darsyah, M.
Y. 2018.
Pemodelan Spatial Autoregressive Combined Pada Kejadian Demam Berdarah Dengue di
Indonesia . Universitas Muhammadiyah Semarang.
Hendry, D.F. 1995. Dynamic Econometrics Oup Catalogue.
Lesage, J.P. 1999. The Theory and Practice of  Spatial Econometrics . University of Toledo.
LeSage,  J.  P.  dan  Pace  R.  K.  2009. Intro- duction  to  Spasial  Economterics,  R Press . Boca Ration.
LeSage, J.P. 2011. Pitfalls in Higher Order Model  Extensions  of  Basic  Spatial Regression Methodology. San Marcons:  Department  of  Finance  and Economics Texas State University.
Luknanto,  D.  2003. Model  Matematika .
Yogyakarta:  Bahan  Kuliah  Tidak Dipublikasikan Jurusan Tehnik Sipil FT UGM.
Mahroji,  Dwi  &  Nurkhasanah,  Iin.  2019. Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap
Tingkat
Pengangguran  di  Provinsi  Banten. Jurnal JEQu. Untirta, 9(1). Mariana. 2013. Pendekatan Regresi Spasial dalam Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka . Institut Agama Islam Negeri Ambon.
Mawar,  S.  2016. Model  Regresi  Spasial
Pada Jumlah Pengangguran di Provinsi  Sulawesi  Selatan  dengan Pemeriksaan Dependensi
Spasial Melalui Uji Moran’I . Universitas Islam
Negeri Alaudin.
Napitulu,  Apriliyah  S.  2007.  Pengaruh
Indikator Komposit Indeks
Pembangunan  Manusia Terhadap
Penurunan  Penduduk  Miskin  di
Sumatera  Utara.  Fakultas  Ekonomi. Universitas Sumatera Utara.
Nisa, I. I., Karim,  A., &  Wasono, R. 2017. Pemodelan  Spatial  Durbin  Error Model  (SDEM)  Pada  Data  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Jawa Tengah .  Jurnal  Statistika.  Universitas Muhammadiyah Semarang, 5 (1).
Panjaitan,  W.  M.  2012. Penerapan  Regresi Spasial Pada Pemodelan Kasus Ketergantungan Spasial ( Studi Kasus : Indeks  Pembangunan  Manusia  di Indonesia  Tahun  2010  )  WIDYA MARICELLA  PANJAITAN .  Institut Pertanian Bogor. Prabowo,  H.  2017. Pemodelan  Produk Domestik  Regional  Bruto  Provinsi Jawa   Tengah  dengan  Pendekatan Spatial  Autoregressive  Confused. Semarang:  Departemen  Statistika Universitas Muhammadiyah
Semarang.
Rati,  M.,  Nababan,  E.,  &  Sutarman.  2013.
Model  Regresi  Spasial  Untuk  Anak
Tidak  Bersekolah  Usia  Kurang  15 Tahun  Di  Kota  Medan. Saintia
Matematika , 1 (1), 87–99. Sholikhah & Mahdiyatus. 2014. Penggunaan Matriks
Pembobot
Spasial  Tipe  Queen  Contiguity  dan
Rook  Contiguity  pada  Regresi    Tobit Spasial. Mahasiswa Statistik, 2(3).
Siswanto, Agus. 2017. Pelaksanaan Program  Rintisan  Wajib  Belajar  12 Tahun  pada  Sekolah  Menengah  Atas Negeri  di  Kabuppaten  Bantul .  Jurnal Hanata Widyas. 6(7).
Tobler,  W.R.  1970. A  Computer Movie  Simulating  Urban  Growth  in  the Detroit Region. Economic
Geography 46, 234-240.