## PENGARUH PENGANGGURAN DAN INFLASI TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI KOTA TARAKAN

## THE EFFECT OF UNEMPLOYMENT AND INFLATION ON ECONOMIC GROWTH IN THE CITY OF TARAKAN
Agus Tri Darmawanto, Hasliani
Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Borneo Tarakan tridrm7@gmail.com, haslianisloy@gmail.com
_________________________________________________________________
Abstrak :  Tujuan  penelitian  ini  (i)  menganalisis  pengaruh  secara  parsial pengangguran  dan  inflasi  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Kota  Tarakan,  (ii) menganalisis  pengaruh  secara  simultan  pengangguran  dan  inflasi  terhadap pertumbuhan  ekonomi  di  Kota  Tarakan.  Metode    penelitian  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah kuantitatif. Data yang digunakan adalah data sekunder tahun  2008-2020  dengan  analisis  regresi  linier  berganda.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa  tingkat pengangguran secara parsial  berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Kota Tarakan. Sedangkan variabel inflasi tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Kota  Tarakan.  Tingkat pengangguran  dan  inflasi  secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi Kota Tarakan.
Kata kunci: Pertumbuhan Ekonomi, Pengangguran , Inflasi
Abstract : The  purpose  of  this  study  (i)  to  analyze  the  partial  effect  of unemployment and inflation on economic growth in Tarakan City, (ii) to analyze the  simultaneous  effect  of  unemployment  and  inflation  on  economic  growth  in Tarakan City. The research method used in this research is quantitative. The data used is secondary data in 2008-2020 with multiple linear regression analysis. The results  showed  that  the  unemployment  rate  partially  had  a  significant  effect  on economic growth in Tarakan City. While the inflation variable has no significant effect  on  the  economic  growth  of  Tarakan  City.  The  unemployment  rate  and inflation  simultaneously  have  a  significant  effect  on  the  economic  growth  of Tarakan City.
Keywords: Economic Growth, Unemployment , Inflation

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  adalah permasalahan  jangka  panjang  yang dihadapi  oleh  suatu  negara  dalam
upaya meningkatkan pendapatan nasional  rill.  Pertumbuhan  ekonomi mengukur seberapa besar
keberhasilan  suatu  negara  dalam memproduksi  barang  dan  jasa  yang
dipengaruhi  oleh  faktorfaktor  yang mengalami  pertambahan  jumlah  dan kualitas sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat.  Pertumbuhan  ekonomi merupakan  salah  satu  ukuran  yang penting untuk mengetahui keberhasilan  pembangunan  di  suatu wilayah.  Sebuah  wilayah  dianggap berhasil melaksanakan pembangunan jika pertumbuhan ekonomi masyarakat  di  wilayah  tersebut cukup  tinggi.  Pertumbuhan  ekonomi diartikan  sebagai  kenaikan  GDP (Gross  Domestic  Product)  tanpa memandang  bahwa  kenaikan  itu lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari pertumbuhan  penduduk  dan  tanpa memandang  apakah  ada  perubahan dalam struktur ekonominya (Suryana,2005). Pertumbuhan  ekonomi  berarti perkembangan kegiatan dalam perekonomian  yang  menyebabkan barang  dan  jasa  yang  diproduksi dalam  masyarakat  bertambah  dan kemakmuran  masyarakat  meningkat.
Masalah pertumbuhan ekonomi dapat  dipandang  sebagai  masalah makro ekonomi dalam jangka
panjang. Dari satu periode ke periode lainnya  kemampuan  suatu  negara untuk  menghasilkan  barang  dan  jasa akan  meningkat.  Kemampuan  yang meningkat  ini  disebabkan  karena faktor-faktor  produksi  akan  selalu mengalami pertambahan dalam jumlah dan kualitasnya Perkembangan pertumbuhan ekonomi  Kota  Tarakan  pada  tahun
2017  hingga  tahun  2020  mengalami pertumbuhan  yang  fluktuatif.  Pada tahun  2017  sampai  dengan  tahun 2019  pertumbuhan  ekonomi  Kota Tarakan mengalami peningkatan dari
7,35  persen  menjadi  7,63  persen. Namun pada tahun 2020 pertumbuhan  ekonomi  mengalami penurunan  dengan  -078  persen. Penurunan  pertumbuhan  ekonomi  di Kota  Tarakan  tersebut  dikarenakan adanya  pandemi  Covid  19,  sehingga aktivitas  ekonomi  masyarakat  sangat terganggu dan berakibat pada penurunan produksi atau output yang dihasilkan.  Hal  ini  berdampak  pada pertumbuhan ekonomi di Kota Tarakan  mengalami penurunan.
Selain  itu,  dengan  pertumbuhan ekonomi  yang  ada  di  Kota  Tarakan berdampak  juga  pada  pengangguran yang  ada  di  daerah.  Hal  ini  sangat memprihatinkan  bagi  masyarakat
Kota Tarakan yang banyak mengalami  pengangguran.  Tingkat pengangguran Terbuka terjadi perningkatkan dari tahun 2019 sebesar  5,30  persen  dan  meningkat menjadi 5,86 persen. Dampak adanya pandemi Covid  19 ini sangat mengkhawatirkan  karena  berdampak terhadap  ekonomi  masyarakat  Kota Tarakan.
Namun disisi lain, inflasi di Kota Tarakan  terjadi  penurunan  pada  tiga tahun  terakhir.  Pada  tahun    2018 inflasi  di  Kota  Tarakan  sebesar  5 persen  dan  mengalami  penurunan 1,15  persen.  Hal  ini  dapat  diartikan bahwa pada tahun 2020
perkembangan harga secara umum di Kota Tarakan mengalami penurunan.
Urgensi  penelitian  ini,  ingin mengetahui  pengaruh  pengangguran dan  inflasi  terhadap  pertumbuhan ekonomi  di  Kota  Tarakan.  Dari uraian di atas maka Peneliti mengambil judul penelitian “Pengaruh  Pengangguran  dan  Inflasi
Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di Kota Tarakan ”

## TINJAUAN PUSTAKA

## Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  merupakan  sebuah kata  benda  yang  berkata  dasar “tumbuh”.  Tumbuh  menurut  Kamus Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI) berarti  timbul,  bertambah  besar  atau sempurna.  Sementara  pertumbuhan berarti  keadaantumbuh  berkembang
(Kemajuan dan sebagainya). Pertumbuhan  ekonomi  dapat  berarti kenaikan  produk  nasional  brutto disuatu negara. Pertumbuhan ekonomi  menunjukkan  sejauh  mana aktivitas perekonomian mampu menghasilkan  tambahan  pendapatan masyarakat dalamsuatu periode
tertentu.
Sukirno  (2000)  dalam  analisis makro  menyatakan  bahwa  tingkat pertumbuhan  ekonomi  yang  dicapai oleh  suatu  negara  diukur  dari perkembangan  pendapatan  nasional rill  yang  dicapai  oleh  suatu  negara. Pertumbuhan  ekonomi  merupakan salah  satu  bagian  penting  dari pembangunan nasional secara
keseluruhan  dengan  tujuan  akhir untuk  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat.  Pertumbuhan  ekonomi menjadi salah satu target yang sangat penting  yang  harus  dicapai  dalam proses pembangunan ekonomi,
sehingga  tidak  heran  jika  pada  awal pembangunan ekonomi suatu daerah,
umumnya
perencanaan
pembangunan  ekonomi  beorientasi pada masalah pertumbuhan.

## Pengangguran
Pengangguran  adalah  penduduk yang  telah  masak    dalam  angkatan kerja tetapi tidak memiliki pekerjaan dan sedang mencari pekerjaan, mempersiapkan  usaha,  serta  sudah memiliki  pekerjaan  tetapi  belum mulai bekerja. Meningkatnya pengangguran dapat membuat pertumbuhan ekonomi menurun karena  daya  beli  masyarakat  turun, sehingga  mengakibatkan  kelesuan bagi pengusaha untuk berinvestasi.

## Inflasi
Inflasi  berarti  kenaikan  tingkat harga  secara  umum  dari  barang komoditas  dan  jasa  selama  suatu periode  waktu  tertentu.  Inflasi  dapat dianggap  sebagai  fenomena  moneter karena  terjadinya  penurunan  nilai unit  penghitungan  moneter  terhadap suatu  komoditas.  Definisi  oleh  para tokoh ekonomi modern adalah kenaikan  yang  menyeluruh  dari jumlah  uang  yang  harus  dibayarkan (nilai  unit  penghitungan  moneter)
terhadap barang-barang
atau
komoditas jasa. Penilitian Terdahulu Siwi Nur Indriyani (2016) dengan  judul  „Analisis  Pengaruh Inflasi  dan  suku  Bunga  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia”.  Metode  penelitian  yang digunakan  adalah  metode  kasual karena  meneliti  hubungan  antara variabel  terhadap  variabel  lainnya. Dan terdapat hubungan antara pengaruh  inflasi  dan  suku  bunga terhadap pertumbuhan ekonomi.
Anak Agung Istri Diah Paramita
dan  Ida  Bagus  Putu  Purbadharmaja
(2015)  dengan  judul  “  Pengaruh Investasi dan Pengangguran Terhadap pertumbuhan Ekonomi Serta  Kemiskinan  di  Provinsi  Bali”. Variabel dalam penelitian ini meliputi  investasi,  pengangguran, pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan. Metode yang digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  teknik analisis jalur. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  pengangguran berpengaruh  negative  dan  signifikan terhadap  kemiskinan  provinsi  Bali. Secara  langsung  variabel  investasi berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi
Provinsi bali. METODOLOGI PENELITIAN Desain Pe nelitian Metode pendekatan yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu metode penelitian kuantitatif. Metode penelitian kuantitatif dilakukan dengan cara mengumpulkan  data  berupa  angka. Data  yang  berupa  angka  tersebut kemudian diolah dan dianalisis untuk mendapatkan  suatu  informasi  ilmiah dibalik angka-angka tersebut (Martono, 2012). Penelitian ini menggunakan metode pendekatan kuantitatif karena dalam  memperoleh  data  didapat  dari data  sekunder  guna  menganalisis pengaruh  pengangguran  dan  inflasi di Kota Tarakan Tahun 2008-2020.

## Objek Penelitian
. Objek  dalam  penelitian  ini  yaitu pengagguran,  inflasi  dan  pertumbuhan ekonomi Kota Tarakan

## Data penelitian

## Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari instansi-instansi terkait dan
menggunakan  data  deret  berkala (time  series),  atau  runtun  waktu. Menurut Dedi (2011) data time series adalah  jenis  data  yang  terdiri  atas variabel-variabel  yang  dikumpulkan menurut  urutan  waktu  dalam  suatu rentang  waktu  tertentu.  Adapun  data time  series  yang  digunakan  yakni dari tahun 2008 sampai dengan bulan 2019, dimana data tersebut berkaitan dengan  pengangguran,  inflasi,  dan pertumbuhan ekonomi Kota Tarakan.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah Library
Research.  Library  Research adalah
serangkaian kegiatan yang berkenaan dengan  metode  pengumpulan  data pustaka,  membaca  dan  mencatat serta  mengelola  bahan  penelitian (Zed, 2004).
Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Definisi  operasional  variabel adalah  pengertian  variabel  (yang  di ungkap  dalam  definisi)  tersebut, secara  operasional,  secara  praktik, secara  nyata  dalam  lingkup  objek penelitian/objek yang di teliti.
Variabel  penelitian  yaitu  sebagai konsep  yang  memiliki  variasi  atau
memiliki  lebih  dari  satu  nilai (Martono, 2012).
Pengukuran variabel dalam penelitian ini yaitu:
1. Pertumbuhan  Ekonomi  (Y)  yaitu pertumbuhan ekonomi yang dapat dicapai dengan meningkatkan kesejahteraan suatu negara. Kesejahteraan suatu negara sebagian tergantung pada jumlah output yang
dihasilkan  oleh  tenaga  kerja  dan sebagian  lagi  pada  nilai  atas produk tersebut.
2. Pengangguran (X 1 ) diukur dengan menggunakan Pengangguran  Terbuka,  yaitu pengangguran ini tercipta sebagai akibat  pertambahan  lowongan
pekerjaan  yang  lebih  rendah  dari pertambahan tenaga kerja
3. Inflasi (X 2 ) yaitu kenaikan tingkat  harga  secara  umum  dari barang komoditas dan jasa selama  suatu  periode  waktu tertentu.

## METODE ANALISIS DATA

## Uji Asumsi Klasik
Dalam  melakukan  analisis  data kuantitatif  seringkali  digunakan  uji persyaratan  analisis,  persyaratan  uji analisis  untuk  regresi  berganda sering  disebut  istilah  uji  asumsi klasik.  Agar  model  tidak  bias  atau agar  model  regresi  BLUE  (Best Linear Unbiased Estimator). Adapun uji  asumsi  klasik  yang  digunakan yaitu:

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk mengetahui apakah data yang digunakan  normal  dalam  penelitian ini, normalitas diuji dengan menggunakan Kolmogorov-Smirnov. Dasar  pengambilan  keputusannya, jika  nilai  probalitas  lebih  besar  dari tingkat  kekeliruan  10%  (0,1),  maka dapat disimpulkan bahwa nilai residual dari model regresi berdistribusi normal (Rosadi, 2012).

## Uji Multikolinieritas
Menurut  Ghozali  (2016)  Uji multikolinearitas  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  model  regresi ditemukan  adanya  korelasi  antar
variabel  independent  atau  variabel bebas.  Untuk  menemukan  terdapat atau  tidaknya  multikolinearitas  pada model  regresi  dapat  diketahui  nilai toleransi dan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Nilai tolerance mengukur  variabilitas  dari  variabel bebas  yang  terpilih  yang  tidak  dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya.    Nilai  cut  off  yang
digunakan    adalah  nilai  tolerance
0,10  atau  nilai  VIF  diatas  angka  10. Suatu  model  regresi  dikatakan  tidak memiliki kecenderungan adanya gejala multikolinearitas adalah apabila  memiliki  nilai  VIF  lebih kecil dari 10. Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menganalisis  apakah  variasi  dari error bersifat tetap/konstan
(homokedastik  atau  heteroskedastik)
(Rosadi,  2012).  Heteroskedastisitas dapat  dilihat  dengan  menggunakan uji Glejser dimana jika sig./probalitas >0,1, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas  dan  sebaliknya jika  nilai  sig./probalitas  <0,1  maka terjadi heteroskedastisitas. Penyembuhan heteroskedastisitas melalui transformasi persamaan yang tergantung dari pola varian residualnya (Widarjono, 2018).

## Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan menguji apakah dalam  model  regresi  linear  ada korelasi  antara  kesalahan  penganggu
pada  periode  t  dengan  kesalahan penganggu  periode  t-1  (Rosadi, 2012).  Pada  penelitian  ini  untuk menguji ada tidaknya gejala autokorelasi menggunakan uji
Durbin  Watson,  dimana  jika  dw (durbin  watson)  terletak  antara  dU dan  (4-dU),  maka  hipotesis  nol diterima,  yang  berarti  tidak  ada autokorelasi.

## Analisis Regresi Linear Berganda
Menurut  Ghozali  (2011)  regresi berganda  yaitu  menguji  pengaruh dua  variabel  atau  lebih  variabel independen terhadap variabel dependen.  disebut  berganda  karena banyaknya  faktor  (dalam  hal  ini variabel) yang mungkin mempengaruhi variabel dependen. 𝑌 𝑡=𝛽 𝑜 + 𝛽 1 𝑋 1𝑡 + 𝛽 2 𝑋 2𝑡 + 𝑒 𝑡 Keterangan :
Y t = Pertumbuhan Ekonomi β 0 = Konstanta
β1 ; β 2 = Koefisien Regresi
X 1 = Pengangguran X 2 = Inflasi e t = Error Term

## Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis ini digunakan untuk mengetahui besarnya  masing-masing  koefisien dari  variabel  bebas  baik  secara parsial  atau  individu  maupun  secara simultan atau bersama-sama terhadap variabel terikat yaitu dengan menggunakan  uji  parsial  (uji-t),  uji simultan  (uji-F)  dan  uji  koefisien determinasi (R2).

## Uji parsial (Uji-t)
Menurut  Ghozali  (2011)  regresi berganda  yaitu  menguji  pengaruh dua  variabel  atau  lebih  variabel independen terhadap variabel dependen.  disebut  berganda  karena banyaknya  faktor  (dalam  hal  ini variabel) yang mungkin mempengaruhi  variabel  dependen.
Dengan  membandingkan  nilai  t hitung dan t tabel:
a) Jika t  hitung >  t  tabel  maka
menolak  hipotesis  nol  ( Ho ), artinya  variabel  X 1 ,  dan  X2
secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Y.
b) Jika t  hitung <    t  tabel  maka menerima  hipotesis  nol  ( Ho ), artinya  variabel  X 1 ,  dan  X2 secara  parsial  tidak  berpengaruh signifikan terhadap Y. Dengan membandingkan angka probabilitas signifikan
a) Jika  angka  probalitas  signifikan
> 0,05, maka Ho diterima dan Ha ditolak.
b) Jika  angka  probalitas  signifikan <  0,05,  maka Ho ditolak  dan Ha diterima.
Uji Simultan (Uji-F)
Uji F digunakan untuk mengetahui  sejauh  mana  pengaruh secara simultan antara variabel bebas (independen)  terhadap  variabel  tak bebas  (dependen)  (Siregar,  2014). Kriteria  pengujian  hipotesis  dengan menggunakan  uji-F  adalah  sebagai berikut:
a. Dengan membandingkan F
Hitung dan F Tabel:
1) Jika  F  tabel  >F  hitung maka  Ho  ditolak  dan  Ha diterima.
2) Jika  F  tabel  <  F  hitung maka  Ho    diterima  dan Ha ditolak.
b. Dengan  membandingkan  angka probabilitas signifikan
1) Jika angka probabilitas signifikan > 0,05 maka Ho diterima dan Ha ditolak.
2) Jika angka probabilitas signifikan <  0,05  maka  Ho  ditolak  dan  Ha diterima.

## Koefisien Determinasi (R2)
Analisis koefisien determinasi  (R2)  digunakan  untuk mengetahui seberapa besar persentase sambungan variabel independen secara bersamaan terhadap variabel dependen (Sugiyono, 2014). Koefisien determinasi menjelaskan variasi pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel  terkaitnya  atau  dapat  pula dikatakan  sebagai  proporsi  pengaruh seluruh  variabel  bebas  terhadap variabel  terikat  (Y).  Suatu  model dikatakan  besar  apabila  nilai  R2 semakin mendekati 1. Nilai koefisien determinan adalah antara 0 sampai 1 (0<R2<1),  dengan  ketentuan  sebagai berikut:
a. Nilai R 2 yang  semakin  kecil  atau mendekati nol, berarti kemampuan  variabel  bebas  (X)
dalam menjelaskan variabel terikat (Y) yang sangat terbatas.
b. Nilai R 2 yang  semakin  besar mendekati  1,  berarti  kemampuan variabel bebas (X) dapat menjelaskan hampir semua informasi  yang  digunakan  untuk memprediksi variasi variabel terikat (Y). Nilai  koefisien  determinasi  dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
R 2 = 1 - 𝑅𝑆𝑆 𝑇𝑆𝑆 Keterangan : R 2 = Koefisien Determinasi RSS = Residual Sum of Squares TSS = Total Sum Of Squares
Sebuah garis  adalah baik jika R- square  dan  sebaliknya  bila  nilai  R2 adalah  rendah  maka  garis  regresinya kurang  baik.  Meskipun  R-square, diperoleh  dari  hasil  analisis  rendah bukan  berarti  hasil  penelitian  tidak bagus.  Namun  demikian,  kita  harus memahami  bahwa  rendahnya  R- square terjadi beberapa alasan.
Dalam kasus khusus variabel
independen  (X)  mungkin  bukan variabel  yang  menjelaskan  dengan baik  terhadap  variabel  dependen  (Y) walaupun  kita  percaya  bahwa  X mampu  menjelaskan  Y,  hal  ini terjadi  karena  adanya  variasi  yang besar  antara  variabel  yang  diteliti pada  periode  waktu  yang  sama (Widarjono,2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Regresi Berganda

## Uji Normalitas
Sebelum  dilakukan  uji  regresi liner berganda, perlu untuk dilakukan uji  normalitas  data.  Uji  Normalitas data  adalah  alat  uji  untuk  menguji apakah data yang digunakan berdistribusi yang normal  atau tidak. Uji  Normalitas  data  dapat  dilihat dengan membandingkan nilai
Asypm. Sig. (2-tailed) dengan tingkat  eror  yang  ditetapkan  (5%
atau 0,05). Jika nilai Asymp. Sig. (2- tailed) > 0,05 maka data terdistribusi normal. Uji normalitas terlihat dalam tabel dibawah ini.
Tabel  1. Uji Normalitas
Sumber: Data Diolah, 2021
Berdasarkan  tabel  1  hasil  uji normalitas menunjukkan bahwa nilai Asymp.  Sig.  (-2tailed)  lebih  besar dari  0,05  (0,912>0,05)  sehingga dapat  disumpulkan  bahwa  nilai residual berdistribusi normal.
Artinya, uji normalitas kolomogorov-smirnov  menunjukkan bahwa      data  berdistribusi  normal. Dengan demikian, asumsi atau persyaratan  normalitas  dalam  model regresi sudah terpenuhi.

## Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas merupakan bagian  dari  uji  asumsi  klasik  dalam analisis regresi yang bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
memiliki
persamaan variance (variasi)  dari  nilai  residual  satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance  dari  nilai  residual  satu pengamatan  ke  pengamatan  lain bersifat  tetap  maka  disebut  dengan homoskedastisitas. Dan jika . variance  dari  nilai  residual  satu pengamatan  ke  pengamatan  lain berbeda maka disebut heteroskedastisitas.  Regresi  yang baik tidak terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 2. Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data Diolah, 2021
Hasil  uji  heteroskedastisitas di  atas menunjukkan bahwa nilai  sig untuk variabel  tingkat pengangguran sebesar  0,749  dan  inflasi  sebesar 0,838  menunjukkan  nilai  yang  lebih besar  dari  0,05.  Maka  berdasarkan pengambilan  keputusan  uji  glejser maka  di  dalam  model  regresi  tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas
adalah terdapatnya  hubungan  antar  variabel bebas.  Model  regresi  linier  berganda yang baik diharapkan bahwa variabel bebas  dalam  persamaan  tersebut tidak saling berkorelasi.
Tabel 3.Uji Multikolinieritas
a. Dependent Variable: PertumbuhanEkonomi
Sumber: Data Diolah, 2021
Berdasarkan  tabel  3.  hasil  uji multikolinearitas menunjukkan bahwa nilai variance inflastion factor (VIF) masing-masing variabel independen memiliki nilai lebih kecil dari  10  (VIF<10)  yang  berarti  hasil dari pengujian model regersi tersebut menunjukkan  tidak  adanya  gejala multikolinearitas.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi  merupakan bagian dari  uji  asumsi  klasik  (termasuk  uji normalitas,  uji  multikolinieritas  dan uji heteroskedastisitas) dalam analisis  regresi.  Uji  autokorelasi bertujuan  untuk  menguji  apakah dalam  model  regresi  linear  terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu  pada  periode  t  dengan kesalahan  pengganggu  pada  periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi
korelasi,  maka  dinamakan  adanya autokorelasi.  Uji  autokorelasi  ini dilakukan  untuk  data  timeseries (runtun waktu).
Tabel 4. Uji Autokorelasi
Sumber: Data Diolah, 2021
Berdasarkan  model  output SPSS di atas didapatkan nilai Durbin Watson  (d)  adalah  1,234    Nilai  ini
akan dibandingkan dengan nilai tabel durbin watson  pada signifikansi  5 % dengan rumus (k, N). Adapun jumlah variabel  dalam  model  regresi  adalah 3  atau  k=3.  Atau  sementara  jumlah sampel atau “N” =13. Sehingga (k,N) atau  (3,13)  dan  angka  ini  kita  lihat pada  tabel  Durbin  Watson.  Maka ditemukan  dL=0,7147  dan  dU= 1,8159  (Silahkan  di  cek  pada  tabel Durbin Watson 0,05). Nilai dU 1,234 diantara  dL  0,7147      dan  dU  1,8159 maka  tidak  dapat  menghasilkan kesimpulan  yang  pasti.  Jika  hasil  ini menunjukkan adanya gejala autokorelasi  atau  kesimpulan  yang tidak pasti, maka dapat menggunakan  alternatif  menambah variabel  dalam  model  regresi,  atau menggunakan  variabel-variabel  yang telah ditransformasi.

## Uji Regresi Linier Berganda
Berdasarkan  tabel  5.14  maka model  persamaan  regresi linier berganda  yang  terbentuk  dalam penelitian ini sebagai berikut: Y = 2,502 -0,901 X 1 + 0,298 X 2 + e Sehingga dari persamaan regresi  linier  berganda  diatas,  dapat dijelaskan bahwa:
a. β 0 sebesar 2,502
Nilai 2,502 artinya jika tingkat  pengangguran  (X1),  dan inflasi  (X2)  dianggap  nol  atau konstan maka akan menaikkan pertumbuhan  ekonomi  (Y)  sebesar 2,502 persen.
b. β 1 sebesar -0,901 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .407 .166 .000 292.410 1.234 a. Predictors: (Constant), Inflasi, TingkatPengangguran b. Dependent Variable: PertumbuhanEkonomi a
Nilai  -0,901  artinya  jika
setiap peningkatan satu satuan
variabel  tingkat  pengangguran  (X1), dan inflasi (X2) sama dengan 0 (nol) atau konstan maka akan menurunkan pertumbuhan  ekonomi  (Y)  sebesar 0,901 persen. Begitu juga sebaliknya, jika  setiap  penurunan  satu  satuan variabel  tingkat  pengangguran  (X1),
dan inflasi (X2) sama dengan 0 (nol) atau konstan maka akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi (Y) sebesar 0,901 persen. c. β 2 sebesar 0,298
Nilai 0,298 artinya jika setiap peningkatan  satu  satuan  variabel inflasi (X2), dan tingkat pengangguran  (X1)  sama  dengan  0
(nol)  atau  konstan  maka  akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi (Y)  sebesar  0,298  persen.  Begitu juga sebaliknya, jika setiap penurunan  satu satuan  variabel inflasi (X2), dan tingkat
pengangguran  (X1)  sama  dengan  0 (nol)  atau  konstan  maka  akan menurunkan  pertumbuhan  ekonomi (Y) sebesar 0,298 persen.

## Uji -T
Uji  parsial  dalam  model regresi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan uji t. Berikut
merupakan  hasil  uji  t  dengan manggunakan SPSS.
Tabel 5. Uji T

## Sumber: Data Diolah
Hasil  dari  uji  t    dapat  dilihat pada    nilai  thitung  (pada  kolom  t) dan  nilai  Sig.  thitung  (pada  kolom Sig.)  dalam  tabel  5,  sedangkan  nilai ttabel dapat dilihat pada tabel t.
Adapun penjelasan dari pengujian masing-masing dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Pengaruh  Tingkat  Pengangguran (X1) terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Y) Hipotesis:
H 0 :  β 1 =  0,  tidak  ada  pengaruh tingkat pengangguran (X1) terhadap  pertumbuhan  ekonomi (Y)
H 1 : β 1 ≠ 0, ada pengaruh j tingkat pengangguran (X1) terhadap pertumbuhan ekonomi (Y) Berdasarkan tabel  5.l4  nilai t hitung
X 1 (-2,403)  >  t tabel (-2,281)  dan
Model
Unstandardized
Coefficients Standardi zed Coefficie nts t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) 2.502 3.348 .747 .472 TingkatPengangguran -.901 .642 .668 -2.403 .019 Inflasi .298 .290 -.489 1.028 .328 a. Dependent Variable: PertumbuhanEkonomi
nilai  Sig.  X 1 (0,019)  <  α  (0,05). Maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima yang artinya tingkat pengangguran (X 1 ) berpengaruh signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi (Y) di Kota Tarakan.
2. Pengaruh  Inflasi  (X 2 )  terhadap
Pertumbuhan Ekonomi (Y)
Hipotesis: H0  :  β1  =  0,  tidak  ada  pengaruh inflasi  (X 2 )  terhadap  pertumbuhan ekonomi (Y)
H1  :  β1  ≠  0,  ada  pengaruh  inflasi (X 2 ) terhadap pertumbuhan ekonomi (Y) Berdasarkan  tabel    5.  nilai  thitung
X1  (1,028)  <  ttabel  (2,281)  dan nilai  Sig.  X1  (0,328)  >  α  (0,05). Maka  H0  diterima  dan  H1  ditolak yang  artinya  inflasi  (X 2 )  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi (Y) di Kota Tarakan.
Uji -F
Uji simultan dalam model regresi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan uji F. Berikut hasil uji F hasil pengolahan
dengan menggunakan aplikasi SPSS.
Tabel 6. Uji-F
Sumber: Data Diolah
Berdasarkan  tabel  6  diatas, dapat  dilihat  nilai  Fhitung  (9,995)  >
Ftabel  (4.10) dan Sig. Fhitung  lebih besar dari α (0,040 < 0,05). Maka H0 diterima  dan  H1  ditolak.  Artinya bahwa  semua  variabel  bebas  yaitu tingkat  pengangguran  (X1)  dan inflasi (X2) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Y).
Tabel  7. Koefisien Determinasi
(R 2 )
Sumber: Data DIolah, 2021

## Sumber: Data Diolah
Variasi tingkat pertumbuhan ekonomi dapat dijelaskan oleh tingkat  pengangguran  dan  inflasi sebesar  0,166  atau  sebesar  16,6 persen  dan  sisanya  sebesar  0,834 atau  sebesar  83,4  persen  dijelaskan variabel-variabel  lain  yang  ada  di luar model..

## Pengaruh Pengangguran Terhadap Petumbuhan Ekonomi
Berdasarkan hasil dari penelitian ini  bahwa  tingkat  pengangguran berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Tingkat pengangguran  menunjukkan  bahwa pengangguran  memiliki  pengaruh yang  negatif  terhadap  pertumbuhan ekonomi. Artinya peningkatan tingkat pengangguran akan ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 17.011 2 8.506 9.995 .040 Residual 85.504 10 8.550 Total 102.515 12 a. Predictors: (Constant), Inflasi, TingkatPengangguran b. Dependent Variable: PertumbuhanEkonomi a
Model Summary
Mode l R
R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .407 .166 .000 292.410 a. Predictors: (Constant), Inflasi,
TingkatPengangguran
a
menurunkan  pertumbuhan  ekonomi dan  begitu  juga  sebaliknya.  Ketika,
terjadi tingkat pengangguran mengalami  peningkatan  maka  akan menurunkan  pertumbuhan  ekonomi. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian Umi  Kalsum  (2017)  yaitu  variabel pengangguran berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi  di  Sumatera  Utara,  yang menunjukkan  bahwa  pengangguran meningkat maka pertumbuhan ekonomi menurun pertumbuhan ekonomi. Penjelasan diatas membuktikan  bahwa  pengangguran menunjukkan  penurunan  terhadap pertumbuhan ekonomi setiap tahunnya. Pengaruh Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini bahwa inflasi berpengaruh signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Hal ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian Umi  Kalsum  (2017)  dimana  inflasi
tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa perubahan tingkat  inflasi    tidak  berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi Kota Tarakan. Pengaruh Pengangguran dan Inflasi  Secara  Simultan  Terhadap Perumbuhan Ekonomi Pengangguran  dan  Inflasi  secara simultan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Penelitian ini sejalan dengan
penelitian  Umi  Kalsum  (2017)  yang menyatakan  bahwa  secara  simultan variabel  tingkat  pengangguran  dan inflasi berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi.

## SIMPULAN
1. Variabel  tingkat  pengangguran secara parsial berpengaruh signifikan  terhadap  pertumbuhan ekonomi di Kota Tarakan. Sedangkan  variabel  inflasi  tidak berpengaruh terhadao pertumbuhan ekonomi Kota Tarakan.
2. Variabel  tingkat  pengangguran dan inflasi secara simultan berpengaruh  signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi Kota Tarakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agung, Anak Istri Diah Paramita dan Ida Bagus Purbadharmaja.2015. Pengaruh Investasi dan Pengangguran Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Serta Kemiskinan di Provinsi Bali. Dedi Rosadi. 2011. Analisis Ekonometrika  dan  Runtun Waktu  Terapan  dengan  R . Andi Offset, Yogyakarta. -------------------. 2012. Ekonometrika dan  Analisis  Runtun  Waktu
Terapan dengan. Eviews . Andi Offset, Yogyakarta. Ghozali, Imam. 2011. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan
Program SPSS . Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang. ----------- . 2016. Aplikasi Analisis  Multivariete  Dengan Program IBM SPSS 23 (Edisi 8).  Cetakan  ke  VIII. Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang. Kalsum, Umi.2017. Pengaruh Pengangguran dan Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi  Di  Sumatera  Utara. Jurnal  Ekonomikawan.   Vol  17, No 1. Martono, Nanang. 2012. Metode Penelitian Kuantitatif . PT Raya Grafindo. Persada, Jakarta. Mestika, Zed, 2004. Metode Penelitian Kepustakaan. Yayasan Obor Indonesia, Cet. ke-1, Jakarta. Siregar, Sofyan. 2014. Statistik
Parametrik  Untuk  Penelitian Kuantitatif .    Bumi  Aksara, Jakarta. Siwi  indriani,  Nur.  2016. Analisis Pengaruh  Inflasi  dan  Suku Bunga Terhadap Pertumbuhan Ekonomi  di  Indonesia  Tahun 2005-2015 .
Sukirno.2000. Makro Ekonomi Teori
Pengantar . Rajawali, Jakarta.
Suryana,  Achmad.  2005.  Pembangunan Pertanian Berkelanjutan Andalan Pembangunan Nasional. Kepala  Badan  Penelitian  dan Pengembangan Pertanian, Departemen Pertanian. Anjak_2005_IV_pdf. Widarjono,  Ph.D.,  Agus.  2018. Ekonometrika  Edisi  Kelima. UPP STIM YKPN,
Yogyakarta.