Pengaruh Tingkat Pengangguran Dana Upah Minimum Regional terhadap Tingkat Kemiskinan Kota Tasikmalaya Tahun 2017-2021
Authors: Prasetyo Rizki Maulana 
Published: November 2022

This study aims to determine the effect of the unemployment rate and the increase in the regional minimum wage (UMR) on the poverty level of the city of Tasikmalaya in 2017-2021. There are three main variables in this study, namely the unemployment rate and the regional minimum wage (UMR) as independent variables, while the level of poverty as the dependent variable. The data used are secondary data obtained from the Central Statistics Agency (BPS) and the minimum wage page. To analyse the effect of the independent variable on the dependent variable, the ordinary least square (OLS) method or the least squares method is used to produce the Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Regression analysis used is multiple linear regression analysis with a confidence level of 95% or = 0.05. For testing, the normality test was used to measure the distribution of the data, the T-Test to see the effect between the two variables individually, and the F-Test to measure the effect of the two independent variables together on the dependent variable. Based on the Kolmogorov test used, the data is declared to be normally distributed. This study produces a regression model with a negative effect of the unemployment rate on the poverty level and a positive influence on the regional minimum wage level on the poverty level. The F-test and t-test shows a significant effect between the independent variables on the dependent variable. The coefficient of determination explains the contribution of the independent variables in the regression model of 92%.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh tingkat pengangguran dan kenaikan upah minimum regional (UMR) terhadap tingkat kemiskinan kota Tasikmalaya pada tahun 2017 – 2021.  Terdapat tiga variabel utama dalam penelitian ini yaitu tingkat pengangguran dan upah minimum regional (UMR) sebagai variabel bebas, sementara tingkat kemiskinan sebagai variabel terikat. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan laman upah minimum. Untuk menganalisis pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat digunakan metode ordinary least square (OLS) atau metode kuadrat terkecil untuk menghasilkan Best Linier Unbiased Estimator (BLUE). Analisis regresi yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda dengan tingkat keyakinan sebesar 95% atau =0,05. Untuk pengujian, digunakan uji normalitas untuk mengukur distribusi data yang mana berdasarkan Uji Kolmogorov yang digunakan, data penelitian ini dinyatakan berdistribusi normal. Uji t digunakan untuk melihat pengaruh antara kedua variabel secara individu, dan uji F untuk mengukur pengaruh kedua variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Penelitian ini menghasilkan model regresi dengan pengaruh negatif tingkat pengangguran terhadap tingkat kemiskinan dan pengaruh positif tingkat upah minimun regional terhadap tingkat kemiskinan. Uji F dan uji t menunjukkan pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Koefisien determinasi menjelaskan kontribusi variabel bebas dalam model regresi sebesar 92%.