Vol.16, No. 1, 51-57, July 2019 doi:10.20956/jmsk.v%vi%i.6713
1,2,3 Program Studi Statistika, Universitas Sebelas Maret, Surakarta Email address: 1 hpratiwi@mipa.uns.ac.id,
2 nilamprawastyorini@student.uns.ac.id, 3 sugiyanto@staff.uns.ac.id

## Analisis Data Panel pada Tingkat Pengangguran
Terbuka Kabupaten/Kota di Pulau Jawa
1 Hasih Pratiwi, 2 Ardina Nilam Prawastyorini, 3 Sugiyanto

## Abstracts
Unemployment  rate  is  the  percentage  of  the  number  of  unemployed  to  the  total  labor  force,  it has  become  some  problems  in  economic  development.  The  aim  of  this  study  is  to  choose  the best  model between common, fixed, and random effects  in  modeling open  unemployment rate of  regency/city  in  Java.  It  based  on  open  unemployment  rate  with  several  influence  factors  in Java Island 2010-2016 which are panel data types. The best model choosen based on the results of the Chow test and Hausman test. The fixed effect model was obtained as the best model with a value of 79,26 percent.
Keywords: open  unemployment  rate,  panel  data,  fixed  effect  model,  chow  test, hausman test

## Abstrak
Pengangguran  merupakan  salah  satu  permasalahan  dalam  bidang  pembangunan  ekonomi. Presentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja digambarkan dengan Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memilih  model  terbaik  antara common,  fixed, dan random  effect dalam  memodelkan  TPT  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa. Penelitian  ini  menggunakan  data  tingkat  pengangguran  terbuka  beserta  faktor-faktor  yang berpengaruh  di  Pulau  Jawa  rentang  waktu  2010  hingga  2016  yang  bertipe  data  panel.  Model terbaik  dipilih  berdasarkan  hasil  uji  Chow  dan  uji  Hausman.  Berdasarkan  kedua  uji  tersebut didapatkan model fixed effect sebagai model terbaik untuk memodelkan TPT kabupaten/kota di Pulau Jawa dengan nilai adjusted sebesar 79,26%.
Kata  kunci: tingkat  pengangguran  terbuka,  data  panel,  model fixed  effect ,  uji  Chow, uji Hausman.

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  permasalahan  pembangunan  di  Indonesia  yang  masih  menjadi  suatu  tantangan adalah  kondisi  kependudukan.  Indonesia  memiliki  jumlah  penduduk  yang  banyak,  sedangkan dalam aspek kualitas dapat dikatakan masih rendah. Masalah pengangguran muncul dikarenakan ada ketimpangan antara jumlah lapangan pekerjaan yang tersedia dengan jumlah angkatan kerja. Pengangguran  adalah  suatu  keadaan  di  mana  seseorang  yang  tergolong  dalam  angkatan  kerja ingin  mendapatkan  pekerjaan  tetapi  belum  dapat  memperolehnya  [9].    Pulau  Jawa  memilki

## Hasih Pratiwi, Ardina Nilam Prawastyorini, Sugiyanto
jumlah  penduduk  besar  hal  tersebut  membuat  Pulau  Jawa  tidak  terlepas  dari  masalah pengangguran.
Pulau  Jawa  terdiri  atas  atas  enam  Provinsi  yaitu  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah, DIY, Jawa Timur, dan Banten. Menurut Badan Pusat Statistik [1] tingkat pengangguran terbuka tertinggi se-Indonesia ditempati oleh Provinsi Banten yaitu sebesar 8,52%. Posisi kedua ditempati oleh  Provinsi  Jawa  Barat  yaitu  sebesar  8,17%.  Keadaan  tersebut  tentunya  kurang  baik  bagi perekonomian di Pulau Jawa.
Perubahan  TPT  pada  setiap  kabupaten/kota  pada  seluruh  Provinsi  di  Pulau  Jawa mengindikasikan bahwa lokasi dan waktu berpengaruh terhadap TPT, metode,regresi data panel digunakan dalam penelitian ini karena dianggap paling baik dalam menduga dan mengukur akibat yang secara sederhana tidak dapat dilihat pada data cross section atau time series saja. Data panel merupakan  gabungan  dari  data cross  section dan  data time  series. Salah  satu  keunggulan  data panel  yaitu  memiliki  jumlah  observasi  yang  besar.  Jumlah  observasi  yang  besar  dapat meningkatkan  derajat  bebas,  sehingga  dapat  mengurangi  adanya  kolinearitas  diantara  variabel independen.  Variasi  dan  fluktuasi  angka  TPT  dari  tahun  ke  tahun  untuk  masing-masing  daerah menggambarkan  bahwa  waktu  dan  lokasi  berpengaruh  terhadap  TPT  sehingga  waktu  (tahun) diperhitungkan dalam pemodelan. Tujuan dalam penelitian ini adalah mendapatkan model regresi data panel untuk TPT di Pulau Jawa periode 2010 hingga 2016.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Data Panel
Terdapat  tiga  tipe  data  secara  umum  yaitu  data cross  section, data  time  series,  dan  data panel. Data panel merupakan gabungan dari data cross section dan data time series [8]. Salah satu keunggulan  data  panel  menurut  Gujarati  [4]  adalah  memiliki  jumlah  observasi  yang  besar, sehingga  dapat  miningkatkan  derajat  bebas.  Derajat  bebas  yang  besar  dapat  mengurangi kolinearitas  diantara  variabel  indepeden.  Menurut  Gujarati  dan  Porter  [5],  model  regresi  data panel secara umum adalah
(2.1)
dimana
: variabel dependen observasi ke- periode waktu ke- , : koefisien intersep observasi ke- periode waktu ke- ,
: koefisien slope,
: variabel independen ke- observasi ke- untuk periode waktu ke- ,dan
:  sisaan  observasi  ke- untuk  periode  waktu  ke- yang  berdistribusi  normal    dengan  mean  0 dan variansi .
Terdapat  tiga  model  estimasi  pada  regresi  data  panel  yaitu  model common,  fixed, dan random effect.
a. Model Common Effect
Mengasumsikan  tidak  ada  perbedaan  nilai  intersep  dan slope pada  hasil  regresi.  Model common effect menurut Nachrowi dan Usman [7] sebagai berikut
∑ (2.2)

## b. Model fixed effect
Mengasumsikan  bahwa  koefisien slope bernilai  konstan  tetapi  nilai  intersep  tidak  konstan. Berikut adalah model fixed effect [4]
(2.3)

## c. Model Random Effect
Model random effect menggunakan sisaan, yang dianggap  memiliki hubungan antara cross section dan time series. Model random effect [6]
(2.4) dimana terdiri dari dan .

## 2.2 Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk memilih antara model fixed effect dengan model common effect, dengan hipotesis [3]. akan ditolak jika (          ) atau
, sehingga model yang terpilih adalah fixed effect . Statistik uji chow sebagai berikut ( ) (     )
(          ) (2.5)
adalah residual  sum  of  squares teknik  CEM, adalah residual  sum  of  squares teknik FEM, adalah cross section, adalah banyak variabel independen, dan adalah jumlah periode waktu.

## 2.3 Uji Hausman
Memilih model random effect atau model fixed effect yang baik digunakan untuk regresi data panel,  dengan  hipotesis  [2]. akan  ditolak jika ( ) atau ,  sehingga  model  yang terpilih adalah fixed effect. Statistik uji Hausman adalah
[ ̂ ̂ ] [ ] [ ̂ ̂ ] (2.6)
̂ adalah penduga parameter model random effect , ̂ adalah penduga parameter model fixed effect , adalah  matriks  kovariansi  model random  effect, dan adalah matriks  kovariansi model fixed effect.

## 3. Metode Analisis

## 3.1 Sumber Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  TPT  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  beserta faktor-faktor  yang  mempengaruhi  periode  waktu  2010  sampai  2016  yang  diperoleh  dari  BPS. Unit penelitian ini adalah 119 kabupaten/kota yang tersebar di Pulau Jawa.

## 3.2 Identifikasi Variabel
Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah
1. Angkatan kerja (ribu orang).
2. Angka partisipasi kasar SMA (%).
3. Rasio ketergantungan (%).
4. Produk domestik regional bruto (juta rupiah).
5. Upah minimum kabupaten/kota (rupiah).
6. Jumlah penduduk (ribu orang).
7. Inflasi (%).
8. Indeks pembangunan manusia (%).

## 3.3 Metode Analisis
Langkah-langkah yang dilakukan terkait dengan penelitian ini sebagai berikut.
1. Pengumpulan data sekunder.
2. Mengestimasi parameter model common effect menggunakan metode kuadrat terkecil.
3. Mengestimasi  parameter  model fixed  effect menggunakan  metode least  square  dummy variable .
4. Mengestimasi  parameter  model  random  effect  menggunakan  metode generalized  least square .
5. Memilih model terbaik antara common effect dan fixed effect menggunkan uji Chow apabila ditolak dilanjutkan pada uji Hausman.
6. Memilih  model  terbaik  antara fixed  effect dan random  effect menggunkan  uji  Hausman apabila ditolak maka model fixed effect terpilih sebagai model terbaik.
7. Melakukan uji signifikansi parameter menggunakan uji simultan dan uji parsial.
8. Menarik kesimpulan.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  menggunakan  variabel  dependen  tingkat  pengangguran  terbuka ( ) , sedangkan variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah angkatan kerja ( ) , angka  partisipasi  kasar ( ) ,  rasio  ketergantungan ( ) ,  produk  domestik  regional  bruto ( ) , upah  minimum  kabupaten/kota ( ) ,  jumlah  penduduk ( ) ,  inflasi ( ) ,  dan  indeks pembangunan  manusia ( ) .  Model common  effect,  fixed  effect, dan random  effect diterapkan untuk  memodelkan  TPT  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa.  Model  terbaik  akan  dipilih  untuk memodelkan TPT kabupaten/kota di Pulau Jawa. Ketiga model tersebut dipilih menggunakan uji Chow dan uji Hausman. Hasil uji Chow diperolah nilai
(       ) dan maka ditolak  yang  berarti  model fixed  effect dipilih  untuk mengestimasi  parameter  model.  Selanjutnya  karena  model fixed  effect terpilih  sebagai  model terbaik  dilanjutkan  ke  uji  Hausman.  Berdasarkan  hasil  uji  Hausman  diperoleh  nilai
( )
maka ditolak  yang  berarti  model fixed effect dipilih  untuk  mengestimasi  parameter  model.  Hal  tersebut  disimpulkan  bahwa  model terbaik untuk memodelkan TPT kabupaten/kota di Pulau Jawa adalah model fixed effect.
Pengujian  parameter  untuk  model fixed  effect melalui  uji  simultan  dan  uji  parsial. Berdasarkan  pengujian  simultan  didapatkan  nilai
dan
, maka dapat diputuskan ditolak. Sedangkan uji parsial untuk masing- masing variabel sebagai berikut.
Tabel 1. Hasil Uji Parsial Fixed Effect Semua Variabel Variabel Koefisien Konstan 5,171 4,316 0,000 -6,47 -4,717 0,000 0,0007 0,162 0,871 -2.72 -3,869 0,000 -7,45 -0,094 0,925 -0,016 -0,886 0,376 0,021 1,248 0,213 -1,82 -0,010 0,992 0,039 2,654 0,008
Tabel 1. Menunjukkan pengujian secara parsial, nilai akan ditolak jika nilai | | masing- masing  variabel (         ) dan  nilai .  Berdasarkan  Tabel  1.  Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap TPT kabupaten/kota di Pulau Jawa adalah dan . Selanjutnya, ketiga variabel tersebut diuji signifikansi parameter. Berdasarkan pengujian simultan didapatkan  nilai dan ,  maka dapat diputuskan ditolak. Sedangkan uji parsial untuk masing-masing variabel sebagai berikut. Tabel 2. Hasil Uji Parsial Ketiga Variabel Variabel Koefisien Konstan 6,170 9,538 0,000 -4,5161 0,000 -4,068 0,000 0,044 3,149 0,002
-5 0 5 10 15 20 1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121

## Hasih Pratiwi, Ardina Nilam Prawastyorini, Sugiyanto
Gambar 1. Perbandingan Nilai TPT Sebenarnya dan Hasil Estimasi.
Tabel  2.  Merupakan  pengujian  parsial  dengan  nilai | | masing-masing  variabel (         ) dan  nilai ,  maka  dapat  diputuskan ditolak,  maka  variabel dan berpengaruh signifikan terhadap TPT kabupaten/kota di Pulau jawa.
Estimasi  parameter  model fixed  effect untuk  memodelkan  TPT  kabupaten/kota  di  Pulau jawa sebagai berikut

## ̂
Hasil  estimasi  model fixed  effect mempunyai  nilai sebesar  79,26  persen.  Nilai sebesar  79,26  persen  dapat  diartikan  bahwa  variabel  independen  pada  model fixed  effect dapat  menjelaskan  variabilitas  TPT  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  sebesar    79,26 persen  sedangkan  20,74  persen  dijelaskan  variabel  lain  yang  belum  masuk  ke  dalam  model. Perbandingan nilai TPT sebenarnya dengan hasil estimasi tidak terlalu jauh diperoleh nilai TPT sebenarnya  di  Pulau  Jawa  sebesar  5,58%  dan  nilai  TPT  hasil  estimasi  sebesar  6,01,  sehingga model fixed  effect baik  untuk  memodelkan  TPT  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa.  Gambar  1 menunjukkan  perbandingan  nilai  TPT  sebenarnya  dan  hasil  estimasi,  sedangkan  Gambar  2 menunjukkan nilai TPT masing-masing kabupaten/kota.

## Gambar 2. Klasifikasi nilai TPT
Berdasarkan  Gambar  2  daerah  dengan  TPT  rendah (         ) digambarkan  dengan  warna krem.  Daerah  dengan  TPT  sedang (                 ) digambarkan  dengan  warna  hijau muda, sedangkan daerah dengan TPT tinggi (         ) digambarkan dengan warna hijau tua.

## 5. Kesimpulan

## Hasih Pratiwi, Ardina Nilam Prawastyorini, Sugiyanto
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  pada  penelitian  ini  dapat  diperoleh kesimpulan  bahwa  model  terbaik  TPT  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  pada  periode  waktu  2010 sampai  2016  adalah  model  fixed  effect.  berdasarkan  model  fixed  effect  terdapat  tiga  variabel yang  signifikan  terhadap  TPT  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  yaitu ,  dan dengan menghasilkan nilai adjusted sebesar 79,26%.

## Daftar Pustaka
[1]  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Menurut Provinsi, 1986-2018.
https://www.bps.go.id/statictable/2014/09/15/981/tingkat-pengangguran-terbuka-tpt-menu- rut-provinsi-1986---2018.html.
[2]  Baltagi,  B.H.,  2008. Econometrics  Analysis  of  Panel  Data,  Fourth  Edition. Chicester England: John Wiley and Sons Ltd.
[3]  Greene, W. H. 2000. Econometric Analysis , Fourth Edition. New Jersey: Prentice Hall International.
[4]  Gujarati,  D.  N.,  2004. Basic  Econometrics,  Fourth  Edition. New  York:  The  McGraw-Hill Companies.
[5]  Gujarati,  D.N.  dan  Porter, D.C.,  2009. Basic  Econometrics,  Fifth  Edition. New York:  The McGraw-Hill Companies.
[6]  Hsiao,  C.,  dan  Pesaran,  M.  H.,  2004.  Random  Coefficient  Panel  Data  Models. IZA Discussion Paper , No. 1236.
[7]  Nachrowi,  D.  N.  dan  Usman,  H,.  2006. Pendekatan  Populer  dan  Praktis  Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan . Jakarta: Lembaga Penerbit FE UI.
[8]  Nwakuya, M. T. dan Ijomah, M.A., 2017. Fixed Effect Versus Random Effects Modeling In a Panel Data Analysis: a Consideration of Economic and Political Indicators in Six African Countries. International Journal of Statistics and Applications , 275-297.
[9]  Sukirno, S., 2005. Pengantar Teori Ekonomi Makro . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.