Analisis Spasial Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka Indonesia Tahun 2020 
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Spasial Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka Indonesia Tahun 2020 Ali Akbar Championa ( 221810145 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat. Ringkasan— Analisis Spasial Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2020 diperlukan untuk mengetahui adanya korelasi antar provinsi guna mengetahui pengaruh suatu provinsi dengan provinsi yang berdekatan dengannya. Tahun 2020 merupakan tahun dimana pandemi COVID-19 sangat berdampak pada keadaan ekonomi dan sosial. Penelitian ini akan menggunakan analisis spasial dengan taraf signifikansi 10 persen. Hasil dari penelitian ini berupa peta sebaran tingkat pengangguran terbuka tahun 2020 serta model yang paling cocok menggambarkan tingkat pengangguran terbuka. Kata Kunci— Autokorelasi Spasial , Tingkat Pengangguran Terbuka , Indeks Moran , SEM. I. LATAR BELAKANG Pada awal Maret tahun 2020 , Pandemi COVID-19 pertama kali masuk ke Indonesia. Berbagai upaya dan tindakan sudah dikeluarkan oleh WHO dan berbagai pihak , beberapa tindakannya berupa pembuatan vaksin Sinovac serta kebijakan Social Distancing untuk mencegah penularan COVID-19. Pemerintah Indonesia telah melakukan berbagai upaya dan kebijakan untuk menanggulangi pandemi , beberapa contohnya adalah penerapan Pembatasan Sosial Berskala Besar ( PSBB ) dan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat ( PPKM ) . PPKM mengharuskan pekerja melakukan Sebagian aktivitas mereka di rumah ( Poin keempat Inmendagri Nomor 57 Tahun 2021 ) , hal ini tentunya membuat produktivitas menurun sehingga perekonomian pun ikut menurun. Menurut Wakil Ketua Umum Kadin Indonesia Shinta W Kamdani , penurunan perekonomian disebabkan oleh lemahnya permintaan pasar saat PSBB , keterbatasan bantuan modal , dan keterbatasan Cash Flow. Akibatnya , perusahaan mengalami kesulitan bertahan di masa pandemi sehingga membuat perusahaan melakukan tindakan PHK untuk meminimalisir kerugian dalam melakukan aktivitasnya. Tindakan ini membuat pengangguran di Indonesia bertambah. Keharusan memberantas pengangguran tertera dalam tujuan Sustainable Development Goals ( SDGs ) nomor 8 yang berbunyi “Mempromosikan pertumbuhan ekonomi yang inklusif dan berkelanjutan , pekerja penuh dan produktif , serta pekerjaan yang layak untuk semua” , tepatnya pada salah satu targetnya yang berbunyi “Pada tahun 2030 , mencapai pekerja layak bagi penuh dan produktif serta pekerjaan yang perempuan dan termasuk bagi kamu muda , laki-laki , penyandang disabilitas , dan upah yang sama untuk pekerjaan dengan nilai yang sama”. Urgensi pemberantasan pengangguran juga terdapat pada Undang-Undang nomor 17 tahun 2007 tentang Rencana Pembangunan Jangka Panjang ( RPJP ) tercantum pada salah satu misinya dalam mewujudkan visi pembangunan nasional tahun 2005-2025 yang berisi “Mewujudkan pemerataan pembangunan dan keadilan” dengan cara menanggulangi kemiskinan dan pengangguran secara drastis. Gambar 1. Peta tematik pengangguran terbuka tahun 2020 Dari Gambar 1 , diapatkan bahwa tingkat pengangguran terbuka mengalami kesenjangan dimana ada empat wilayah dengan tingkat pengangguran lebih dari 10,34 ( kategori sangat tinggi ) namun tingkat pengangguran kurang dari 4,22 ( kategori sangat rendah ) . Artinya , ada kemungkinan terdapat kesenjangan pada tingkat pengangguran Indonesia tahun 2020 yang diindikasikan dengan perbedaan yang cukup signifikan diantara kedua kategori tersebut tiga wilayah dengan terdapat bahwa variasi ( 2010 ) mengatakan Pengangguran tidak dapat dipandang hanya dari perspektif nasional saja namun perlu dipandang dari perspektif regional. Elhorst tingkat pengangguran yang terjadi pada tingkat regional dapat mengakibatkan ketidakefisienan perekonomian dalam suatu negara. Tingkat Pengangguran Terbuka merupakan persentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja. Dengan memandang tingkat regional maka diperlukan perhitungan efek spasial yang mungkin ada , sesuai dengan hukum Tobler yang mengatakan bahwa segala sesuatu saling berpengaruh , namun sesuatu yang lebih dekat akan memberikan pengaruh yang lebih besar. tingkat pengangguran terbuka pada II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat pengangguran terbuka di Indonesia tahun 2020 , sehingga tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1 / 8 1. Memperoleh gambaran umum tentang sebaran tingkat pengangguran terbuka tahun 2020 di Indonesia dalam bentuk peta tematik. 2. Mengidentifikasi apakah memiliki ketergantungan spasial antar provinsi. pengangguran terbuka 3. Menganalisis pengaruh variabel-variabel ekonomi dan Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik menggunakan metode sebagai metode pendeteksi autokorelasi tingkat pengangguran terbuka antar provinsi di Indonesia serta pemodelan menggunakan Spatial Error Model ( SEM ) . Indeks Moran IV. METODE PENELITIAN sosial terhadap tingkat pengangguran terbuka. A. Cakupan Penelitian III. PENELITIAN TERKAIT Hajji ( 2013 ) dalam penelitiannya menggunakan analisis Ordinary Least square menemukan adanya hubungan positif dari variabel pendidikan dan upah minimum provinsi terhadap tingkat pengangguran terbuka. Muslim ( 2014 ) melakukan penelitian berupa pengangguran terbuka dan determinannya menggunakan metode General Least Square , dari penelitian tersebut didapatkan bahwa angkatan kerja berpengaruh positif sedangkan pemerintah dan berpengaruh negatif. pengeluaran pendidikan tingkat pengangguran Rike Marliani ( 2021 ) menemukan adanya autokorelasi terbuka di spasial positif pada Kalimantan Timur pada tahun 2020. Metode yang digunakan dalam penelitiannya adalah Indeks Moran dan Local Indicator of Spatial Autocorrelation ( LISA ) pada tingkat signifikansi 10 persen. Penelitian yang dilakukan oleh Firdaus ( 2021 ) berupa analisis spasial tingkat pengangguran terbuka di provinsi Jawa Barat tahun 2019 menggunakan analisis Spatial Error Model ( SEM ) memperoleh hasil berupa adanya autokorelasi spasial pada tingkat pengangguran terbuka di Jawa Barat pada tahun 2019 serta didapatkan bahwa persentase penduduk yang berkerja pada sektor manufaktur , penduduk yang bekerja pada sektor pertanian , dan persentase penduduk umur 15 tahun keatas yang memiliki ijazah tertinggi minimal setingkat SLTA memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran terbuka. Mahmud dan Pasaribu ( 2021 ) melakukan penelitian berupa permodelan spasial pada analisis faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di provinsi bangka belitung tahun 2018. Penelitian tersebut memberikan hasil berupa model SEM terpilih menjadi model terbaik dengan variabel indeks pembangunan manusia , jumlah penduduk miskin , serta pendapatan domestik regional bruto mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka secara signifikan. Variabel indeks pembangunan manusia mempengaruhi secara negatif sedangkan jumlah penduduk miskin dan pendapatan domestik regional bruto mempengaruhi tingkat penngangguran terbuka secara positif. Rizqi ( 2019 ) menganalisis pengaruh indikator pendidikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Jawa Tengah pada tahun 2018. Dari hasil penelitiannya , didapatkan bahwa terdapat pengelompokan tingkat pengangguran terbuka serta bukti bahwa pendidikan memiliki pengaruh yang cukup signifikan. Dari semua penelitian diatas , penelitian ini akan mengambil empat variabel ekonomi sosial untuk diolah yaitu variabel Penanaman Modal Dalam Negeri ( PMDN ) , Upah Minimum Provinsi ( UMP ) , Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja ( TPAK ) , ini akan dan lama pendidikan. Penelitian rata-rata Penelitian ini memakai data sekunder yang bersumber dari website resmi BPS dan berita resmi statistik. Variabel dependen dari penelitian ini adalah tingkat pengangguran terbuka bulan Agustus Tahun 2020 dan variabel independen yang dipakai berupa rata-rata lama pendidikan per provinsi tahun 2020 , upah minimum provinsi tahun 2020 , penanaman modal dalam negeri tahun 2020 , dan tingkat partisipasi angkatan kerja tahun 2020 menggunaan taraf signifikansi 10 persen. Serta , peta dukcapil dalam bentuk shapefile bersumber dari Geoportal Indonesia. B. Metode Analisis Penelitian ini akan menggunakan metode analisis berupa analisis deskriptif dan analisis inferensia. Analisis yang akan digunakan berupa visualisasi peta tematik bivariate , nilai Global Moran’s I dan peta hasil perhitungan LISA. Sedangkan analisis inferensia yang digunakan dalam penelitian ini adalah pembangunan model dan pengujian pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Tujuan dilakukan analisis inferensia pada penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh variabel independen yaitu pendidikan , upah minimum provinsi , penanaman modal dalam negri , dan tingkat partisipasi angkatan kerja terhadap variabel dependen yaitu terbuka. Analisis tingkat pengangguran inferensia yang digunakan adalah sebagai berikut : - Uji Jarque-Bera Metode pengujian untuk mendeteksi kenormalan pada error data , pelanggaran dari asumsi normalitas dapat membuat peneliti memberikan pernyataan inferensia yang tidak akurat. Kriteria uji akan gagal tolak H0 jika 𝐽𝐵 < 𝑋1−𝛼 ( 2 ) adalah : H0 : error berdistribusi normal H1 : error tidak berdistribusi normal atau p-value > α. Hipotesis dari uji ini 2 - Uji Breusch-Pagan Uji untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas. jika asumsi ini tidak terpenuhi maka model yang digunakan menjadi tidak efisien dan menghasilkan bias pada estimasi standard error , sehingga akan mengakibatkan kesalahan inferensia. Kriteria uji akan gagal tolak H0 jika 𝐵𝑃 < 𝑋1−𝛼 ( 𝑝−1 ) adalah : H0 : 𝜎1 H1 : 𝜎𝑖 - Uji VIF 2 = ⋯ = 𝜎𝑛 2 , Model bersifat heteroskedastis atau p-value > α. Hipotesis uji ini 2 , Model bersifat homoskedastis 2 = 𝜎2 2 ≠ 𝜎 2 Jika terjadi korelasi yang kuat antar variabel independen maka dapat diartikan adanya gejala interkorelasi atau multikolinearitas. Jika hal ini terjadi maka informasi 2 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik yang didapatkan menjadi kurang efisien karena menggunakan dua variabel yang sama dalam satu model. Kriteria uji ini adalah jika nilai VIF berada diatas 10 , maka variabel tersebut terindikasi multikolinearitas. - Moran’s I ( error ) Uji yang sering digunakan untuk mengukur signifikansi autokorelasi spasial antar lokasi. Kriteria uji akan tolak H0 jika |Zhit| > Zα / 2 atau P-value < α. Hipotesis ujian ini adalah : H0 : I = 0 , tidak ada autokorelasi spasial antar lokasi H1 : I ≠ 0 , terdapat autokorelasi spasial antar lokasi - Moran Scatterplot - - dan yang indikator sedangkan berdekatan autokorelasi Uji yang digunakan untuk mengetahui apakah efek spasial mempunyai pengaruh positif atau negatif. Autokorelasi positif menunjukkan kemiripan nilai dari cenderung lokasi-lokasi berkelompok negatif menunjukkan lokasi-lokasi yang berdekatan namun mempunyai nilai yang berbeda. Local Indicator of Spatial Association ( LISA ) Sebuah adanya yang menunjukan pengelompokan hubungan spasial yang signifikan dengan nilai serupa di sekitar wilayah tertentu. Pemilihan Model Spasial Model dipilih sesuai dengan ketentuan Anselin ( 2005 ) dalam bukunya Exploring Spatial Data with GeodaTM : A Workbook. Di dalamnya dijelaskan jika 4 model utama yaitu Lagrange Multiplier lag , Lagrange Multiplier error , Robust LM lag , dan Robust LM error. Gambar 2 menunujukan proses pemilihan model spasial yang cocok. Jika terbukti model spasial terbaik adalah LM lag maka dapat diartikan bahwa adanya autokorelasi spasial pada lag namun jika model yang terpilih LM error maka terjadi autokorelasi spasial pada error. Gambar 2. Alur pemilihan model spasial V. KERANGKA PIKIR Penelitian ini akan berisi keterkaitan antar variabel dependen dan variabel independen. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel tingkat pengangguran terbuka di seluruh provinsi Indonesia. Kemudian , variabel independen yang digunakan adalah variabel yang diduga mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka yaitu variabel PMDN , UMP , TPAK , dan rata-rata lama pendidikan. tingkat terbuka Berdasarkan pengangguran identifikasi masalah didapatkan adanya kesenjangan dengan kecenderungan mengelompok pada tiap provinsi di Indonesia. Menurut Elhorst ( 2010 ) , perbedaan ini bisa terjadi karena setiap daerah memiliki norma , nilai tenaga kerja maupun tingkat kejahatan yang berbeda dan jika tidak memperhitungkan efek spasial akan meningkatkan estimator efek yang bias. Karena itu diperlukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran di Indonesia pada tahun 2020 agar pembuat kebijakan dapat membuat keputusan yang tepat. Berdasarkan pemikiran ini , untuk melihat hubungan antar variabel maka dibuat kerangka pemikiran seperti berikut : 3 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik diperkirakan terjadi karena masuknya pandemi COVID-19 ke Indonesia pada bulan Maret 2020 yang bertepatan diantara SAKERNAS pada bulan februari 2020 dan SAKERNAS pada bulan agustus 2020. Gambar 1 menunjukan peta sebaran tingkat pengangguran terbuka tahun 2020 menggunakan natural breaks dengan lima kategori dari terang hingga gelap yaitu sangat rendah , rendah , sedang , tinggi dan sangat tinggi. tingkat pengangguran sangat tinggi berada pada persentase sebesar 11,76 % , kategori tinggi sebesar 29,41 % , kategori sedang 20,59 % , kategori rendah sebesar 29,41 % , dan kategori sangat rendah sebesar 8,82 % . Secara umum , pola persebaran dengan kategori sedang hingga sangat tinggi terletak pada kawasan bagian barat Indonesia. Provinsi dengan tingkat pengangguran sangat tinggi terletak pada DKI Jakarta sebesar 10,95 persen disusul oleh Banten sebesar 10,64 persen lalu Jawa Barat sebesar 10,46 persen dan terakhir Kepulauan Riau sebesar 10,34 persen. Di sisi lain , tingkat pengangguran terbuka paling rendah terletak pada Sulawesi Barat , Sulawesi Tengah , dan Bengkulu dengan masing-masing persentase tingkat pengangguran sebesar 3,32 persen ; 3,77 persen ; dan 4,07 persen. Dari gambar , diketahui bahwa Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia cenderung mengelompok pada tiap pulau serta menyebar di seluruh Indonesia. Perbedaan Tingkat Pengangguran Terbuka bisa saja terjadi karena setiap daerah memiliki perbedaan budaya , geografis , dan keadaan sosial ekonomi di masing-masing daerah. Menurut Elhorst ( 2010 ) , perbedaan ini bisa terjadi karena setiap daerah memiliki norma , nilai tenaga kerja maupun tingkat kejahatan yang berbeda dan jika tidak memperhitungkan efek spasial akan meningkatkan estimator efek yang bias. Adanya pengelompokan pada tiap pulau diduga disebabkan adanya faktor ketetanggaan atau korelasi spasial antara wilayah satu dengan wilayah lainnya yang menjadi tetangganya. Hukum I Tobler menyatakan bahwa segala sesuatu saling berhubungan dengan satu sama lain , namun sesuatu yang lebih dekat memiliki pengaruh yang lebih besar daripada yang jauh. suatu daerah Tingkat Pengangguran yang menyebabkan penduduknya berpindah ke daerah yang memiliki kesempatan kerja yang lebih besar serta pendapatan yang lebih tinggi ( Terrell , 2009 ) . Anselin ( 1988 ) menyatakan bahwa mengabaikan efek korelasi spasial dalam regresi klasik dapat menyebabkan adanya autokorelasi spasial sehingga asumsi auto-korelasi terpenuhi dan menyebabkan estimator menjadi bias dan tidak efisien. tinggi di tidak Gambar 3. Kerangka pikir konseptual penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian menggunakan data tingkat pengangguran terbuka , PMDN , UMP , TPAK , dan rata-rata lama pendidikan yang berasal dari berita resmi BPS. Data-data tersebut bersumber dari Survei Angkatan Kerja Nasional ( SAKERNAS ) , Survei Sosial Ekonomi Nasional ( SUSENAS ) , dan Survei Struktur Upah ( SSU ) . Unit analisis dari penelitian ini adalah seluruh provinsi di Indonesia. Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2018-2021 7,07 6,49 6,26 5,34 5,13 5,28 5,01 4,99 n e s r e P 7,5 7 6,5 6 5,5 5 4,5 4 8 1 - b e F 8 1 - l u J 8 1 - c e D 9 1 - y a M 9 1 - t c O 0 2 - r a M 0 2 - g u A 1 2 - n a J 1 2 - n u J Tingkat Penganggura n Terbuka 2 per. Mov. Avg. ( Tingkat Penganggura n Terbuka ) Gambar 4. Grafik perkembangan tingkat pengangguran terbuka Berdasarkan hasil dari berita resmi statistik tentang tingkat pengangguran terbuka dari tahun 2018 hingga 2021 yang dapat dilihat pada Gambar 4 , menerangkan jika terdapat kejanggalan pada tahun 2020 yaitu terjadi kenaikan tingkat pengangguran terbuka di Indonesia dari 4,99 % hingga 7,07 % . Hal tersebut Gambar 5. Peta choropleth TPT dan Pendidikan 4 / 8 Berdasarkan Gambar 5 , provinsi dengan tingkat pengangguran terbuka tinggi dengan rata-rata lama pendidikan tinggi berada pada provinsi Nanggroe Aceh Darussalam , Sumatera Utara , Kalimantan Timur , Sulawesi Utara , Maluku , dan Papua Barat. Sedangkan , provinsi dengan tingkat pengangguran terbuka rendah dengan rata-rata lama pendidikan rendah berada pada provinsi Papua , Nusa Tenggara Timur , Sulawesi Barat , dan Gorontalo. Dari gambaran diatas didapatkan kasus dimana tingkat pengangguran terbuka dengan rata-rata lama pendidikan yang tinggi selalu dikelilingi oleh tingkat pengangguran terbuka serta rata-rata lama pendidikan yang lebih rendah. Artinya terjadi pemusatan pada tiap pulau besar. Gambar 6. Peta choropleth TPT dan PMDN Gambar 6 memperlihatkan gambaran umum tingkat pengangguran terbuka dengan penanaman modal dalam negeri. Terlihat jika kawasan barat Indonesia memiliki penanaman modal dalam negeri yang tinggi disertai dengan tingkat pengangguran yang tinggi juga. Hal ini mengindikasikan banyaknya pembangunan di kawasan barat Indonesia namun penyerapan tenaga kerja yang cenderung kurang. Hal ini dapat oleh disebabkan dengan pembangunan menggunakan tenaga kerja asing atau ketidakmampuan seorang pengangguran dalam mencari pekerjaan yang layak dan setara dengan kemampuannya. dilakukan Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pengangguran terbuka rendah dengan upah minimum regional yang tinggi hanya terletak di provinsi Papua. Gambar 8. Peta LISA Tingkat Pengangguran Terbuka Indonesia Tahun 2020 Analisis LISA yang digunakan untuk mengetahui wilayah mana saja yang memiliki tingkat pengangguran terbuka yang berkorelasi dengan wilayah sekitarnya. Dari Gambar 8 diperoleh wilayah yang signifikan berkorelasi diwarnai dengan warna merah untuk wilayah dengan tetangga yang sama tinggi ( hot spot ) dan warna biru untuk wilayah dengan tetangga yang sama rendah ( cold spot ) . Wilayah dengan kategori hot spot berada provinsi Banten , DKI Jakarta , Jawa Barat , dan Kalimantan Barat sedangkan wilayah berkategori cold spot berada pada provinsi Sulawesi Selatan dan Sulawesi Tengah. Langkah awal dalam melakukan analisis spasial adalah membuat model regresi linier berganda dengan menggunakan estimasi OLS dengan variabel dependen berupa tingkat pengangguran terbuka tahun 2020 dan variabel independennya berupa rata-rata lama pendidikan , penanaman modal dalam negeri , upah minimum provinsi , dan tingkat partisipasi angkatan kerja. Dihasilkan dari output R model sebagai berikut. 𝑌̂𝑖 = 10,638131 + 1,011434𝑋1𝑖 + 0,103923𝑋2𝑖 + 0,001632𝑋3𝑖 − 2,852875𝑋4𝑖 ( 1 ) = Estimasi Tingkat Pengangguran Terbuka Keterangan : 𝑌̂𝑖 𝑋1𝑖 = Rata-Rata Lama Pendidikan 𝑋2𝑖 = Penanaman Modal Dalama Negeri 𝑋3𝑖 = Upah Minimum Provinsi 𝑋4𝑖 = Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Setelah mendapatkan model OLS , langkah selanjutnya asumsi asumsi adalah melakukan multikolinearitas VIF , uji normalitas Jarque-Bera , uji heteroskedastisitas Breusch-Pagan , dan uji asumsi autokorelasi Moran’s I. berupa uji uji Gambar 7. Peta choropleth TPT dan UMP Berdasarkan Gambar 7 , provinsi dengan tingkat pengangguran terbuka serta upah minimum provinsi yang tinggi berada pada provinsi Nanggroe Aceh Darussalam , Sulawesi Utara , dan Papua Barat. Provinsi dengan tingkat Variabel ( 1 ) VIF Pendidikan ( 2 ) 1,302041 Tabel I. Hasil Uji VIF PMDN ( 3 ) 1,111410 UMP ( 4 ) 1,346308 TPAK ( 5 ) 1,566998 Dilakukan dengan menggunakan Variance Inflation Factor ( VIF ) pada variabel independen terhadap variabel dependen , dihasilkan nilai VIF non-multikoliniear asumsi uji 5 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik untuk Pendidikan sebesar 1,302041 ; PMDN sebesar 1,111410 ; UMP sebesar 1,346308 ; dan TPAK sebesar 1,566998. Hasil VIF dihasilkan bahwa variabel Independen tidak ada yang multikoliniear karena semua nilainya dibawah 10. Tabel II. Hasil Uji Asumsi Model OLS Uji ( 1 ) Jarque-Bera Breusch-Pagan Moran’s I p-value ( 2 ) 0,5488 0,6791 0,01344 Keputusan ( 3 ) Gagal Tolak H0 Gagal Tolak H0 Tolak H0 Kemudian dilakukan uji normalitas dengan uji Jarque-Bera , dihasilkan p-value sebesar 0,5488. Hasil uji Jarque-Bera menghasilkan keputusan gagal tolak H0 yang berarti uji asumi normalitas terpenuhi. Kemudian untuk memeriksa apakah terdapat asumsi heteroskedastisitas dilakukan uji Breusch- Pagan. Uji Breusch-Pagan menghasilkan p-value sebesar 0,6791. Hal terjadi gejala ini dapat dipastikan heteroskedastisitas atau model bersifat homoskedastik. tidak Gambar 9. Pola impor lokal dan antar provinsi Gambar 11. Hasil Moran’s I scatterplot variabel independen Hasil dari uji Moran’s I adalah p-value sebesar 0,01344 serta uji Moran’s I untuk tingkat pengangguran terbuka didapatkan berkorelasi sebesar 0,354. Hal ini dapat diartikan bahwa model memiliki autokorelasi spasial serta Moran’s I pada tingkat pengangguran terbuka berkorelasi positif. Karena model telah dibuktikan memiliki autokorelasi maka dapat dilanjutkan ke tahap pemilihan model spasial. Tabel III. Hasil Uji Asumsi Ketergantungan Spasial Nilai ( 2 ) 3,51492 3,39467 0,74516 P-value ( 3 ) 0,06082 0,06541 0,38801 Keputusan ( 4 ) Tolak H0 Tolak H0 Gagal Tolak H0 0,62492 0,42923 Gagal Tolak H0 Uji ( 1 ) LM Error LM Lag Robust LM Error Robust LM Lag Pembentukan matriks pembobot spasial untuk melakukan uji Moran’s I. Matriks dibuat berdasarkan queen contiguity termodifikasi dengan mempertimbangkan pola spasial pemenuhan permintaan anatara lokal provinsi , antar provinsi dan impor yang dirancang dari peraturan presiden nomor 26 tahun 2012 yang dijelaskan pada Gambar 9. Nilai p-value untuk LM lag dan LM error memiliki keputusan tolak H0 , artinya model memiliki ketergantungan spasial pada error dan tidak memiliki ketergantungan pada kedua model robust sehingga pemilihan model yang plaing cocok menggunakan perbandingan nilai AIC dan R2. lag namun Dari gambar 10 , rata-rata lama pendidikan memiliki nilai korelasi dengan tingkat pengangguran terbuka sebesar 0,56 ; PMDN memiliki nilai korelasinya sebesar 0,609 ; UMP memiliki nilai korelasinya sebesar 0,231 ; TPAK memiliki rentang nilai korelasinya sebesar -0,606. Model ( 1 ) OLS LM Error LM Lag Tabel IV. Hasil Uji Perbandingan AIC dan R2 AIC ( 2 ) -12,54175 -14,47827 -14,22250 R2 ( 3 ) 0,6403324 0,7335194 0,7226128 Model OLS memiliki nilai AIC sebesar -12,54175 , model LM error memiliki nilai AIC sebesar -14,47827 , dan model LM lag memiliki nmilai AIC sebesar -14,2225. R2 menjelaskan seberapa kuat model menjelaskan variabel dependen. Model OLS dapat menjelaskan tingkat pengangguran terbuka sebesar 64,03 % dan sisanya dijelaskan oleh variabel diluar model , Model LM error dapat menjelaskan tingkat pengangguran terbuka sebesar 73,35 % . Serta Model LM lag dapat menjelaskan tingkat pengangguran terbuka sebesar 72,26 % . Nilai AIC paling rendah dan nilai R2 paling tinggi terdapat pada model LM Error sehingga model yang didapatkan adalah model Spatial Error Model. Model yang terbentuk adalah sebagai berikut. 6 / 8 Variabel ( 1 ) Konstanta Pendidikan PMDN UMP TPAK Lambda ( 𝜆 ) Tabel V. Hasil Pemodelan Spatial Error Model Koefisien ( 2 ) 9,869626 0,984717 0,093090 -0,006537 -2,604954 0,43562 P-value ( 3 ) 0,0374868 0,0007691 2,086e-05 0,9641748 0,0010011 0,017828 Keputusan ( 4 ) Tolak H0 Tolak H0 Tolak H0 Gagal Tolak H0 Tolak H0 Tolak H0 𝑌̂𝑖 = 9,869626 + 0,984717𝑋1𝑖 + 0,093090𝑋2𝑖 − 0,006537𝑋3𝑖 − 2,604954𝑋4𝑖 + 0,43562 ∑ 𝑊𝑖𝑗𝑌𝑗 34 𝑗=1 ( 2 ) Dari Tabel V dapat diinterpretasikan bahwa nilai konstanta sebesar 9,869626 dapat diartikan bahwa jika seluruh variabel konstan maka tingkat pengangguran terbuka akan bernilai sebesar 9,869626 persen. Selanjutnya , setiap penambahan 1 persen rata-rata lama pendidikan akan meningkatkan tingkat pengangguran terbuka sebesar 0,984717 persen. Berikutnya , setiap kenaikan 1 persen penanaman modal dalam negeri akan menaikan tingkat pengangguran terbuka sebesar 0,093090 persen. Kemudian , setiap penambahan 1 persen tingkat partisipasi tingkat pengangguran terbuka sebesar 2,604954 persen. Terakhir , nilai koefisien 𝜆 sebesar 0,43562 dapat diartikan bahwa setiap penambahan setiap rata-rata dari seluruh indikator lain yang tidak dijelaskan dalam model untuk seluruh wilayah yang tingkat dianggap bertetangga , maka akan meningkatkan pengangguran terbuka sebesar 0,43562 persen. akan menurunkan angkatan kerja Tabel 6. Hasil Uji Asumsi Model SEM Uji ( 1 ) Jarque-Bera Breusch-Pagan Moran’s I p-value ( 2 ) 0,7831 0,4369 0,3525 Keputusan ( 3 ) Gagal Tolak H0 Gagal Tolak H0 Gagal Tolak H0 Sebelum memasuki tahap interpretasi perlu dilakukan uji asumsi terhadap model agar model terbukti sesuai dengan asumsi. Uji Jarque-Bera menghasilkan p-value sebesar 0,7831. Hasil uji Jarque-Bera menghasilkan keputusan gagal tolak H0 yang berarti uji asumi normalitas terpenuhi. Uji Breusch-Pagan menghasilkan p-value sebesar 0,4369. Hal ini dapat dipastikan tidak terjadi gejala heteroskedastisitas atau model bersifat homoskedastik. Uji Moran’s I menghasilkan p-value sebesar 0,3525. Uji Moran’s I menghasilkan keputusan gagal tolak H0 , artinya model sudah tidak mengalami autokorelasi spasial sehingga tujuan utama pemilihan model terpenuhi. Dari Tabel V ditunjukan bahwa variabel rata-rata lama pendidikan dan penanaman modal dalam negeri mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka secara positif dan signifikan sedangkan variabel tingkat partisipasi angkatan kerja mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka secara negatif dan signifikan pada taraf signifikansi 𝛼 = 10 % . Nilai 𝜆 juga signifikan pada taraf signifikansi 𝛼 = 10 % yang menandakan bahwa penimbang error berpengaruh serta cocok digunakan sebagai model. Selain itu nilai 𝜆 signifikan dan positif menunjukan bahwa tingkat pengangguran terbuka di suatu Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik daerah di suatu wilayah dipengaruhi oleh indikator lain yang tidak dijelaskan dalam model di wilayah sekitarnya secara positif. Variabel rata-rata lama pendidikan berpengaruh positif terhadap tingkat pengangguran terbuka di Indonesia. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan teori Human Capital yang menyatakan bahwa pendidikan memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat penganggura. Hajji dan Nugroho ( 2013 ) menyatakan dalam penelitiannya bahwa semakin tinggi pendidikan yang dimiliki masyarakat membuat mereka menuntut upah yang tinggi sesuai dengan apa yang mereka inginkan , jika perusahaan dirasa tidak memberikan upah yang sesuai , mereka akan memilih menunggu pekerjaan yang sesuai dengan keinginan mereka. Variabel penanaman modal dalam negeri berpengaruh positif terhadap tingkat pengangguran terbuka Indonesia. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Syahputri ( 2017 ) yang dalam penelitiannya menyatakan bahwa penanaman modal dalam negeri kurang mengarah ke lapangan usaha namun sektor lain. Peneliti menganggap pada tahun 2020 , kasus pandemi COVID-19 memaksa pemerintah memusatkan investasinya ke sektor kesehatan. Variabel tingkat partisipasi angkatan kerja berpengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran terbuka Indonesia. Hal ini selaras dengan hukum keseimbangan pasar tenaga kerja serta hasil penelitian Filiasari dan Setiawan ( 2021 ) bahwa saat terjadi kenaikan jumlah penduduk menandakan adanya peningkatan angkatan kerja maka bagi perusahaan akan lebih mudah mendapatkan tenaga kerja dan upah yang ditawarkan perusahaan menjadi rendah karena terjadinya kelebihan penawaran pekerjaan sehingga pekerja akan berlomba mendapatkan pekerjaan. A. Kesimpulan VII. PENUTUP Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang 1. Tingkat didapatkan , dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu : pengangguran Indonesia cenderung menyebar serta mengelompok pada setiap pulau besar Indonesia terbuka di 2. Terdapat autokorelasi spasial positif pada tingkat pengangguran terbuka. Selain itu , ketergantungan tingkat spasial juga dibuktikan dalam model pengangguran ini mengindikasikan bahwa tingkat pengangguran di suatu wilayah selain dipengaruhi oleh indikator lain juga tersebut , yang berpengaruh di wilayah dipengaruhi oleh tingkat pengangguran terbuka di wilayah sekitarnya. Indonesia. Hal terbuka jumlah 3. Berdasarkan hasil pemodelan SEM , dari empat variabel independen yaitu rata-rata lama pendidikan , penanaman modal dalam negeri , upah minimum provinsi , dan tingkat partisipasi angkatan kerja , terdapat tiga variabel yang dinyatakan mempengaruhi terbuka Indonesia. Ketiga tingkat pengangguran variabel tersebut adalah rata-rata lama pendidikan , penanaman modal dalam negeri , dan tingkat partisipasi angkatan kerja. DAFTAR / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik PRODUKTIVITAS DAN TINGKAT PENGANGGURAN DI INDONESIA , ” Jurnal Kajian Ekonomi , vol. II , no. 3 , pp. 85-109 , 2013. [ 8 ] M. Wardiansyah , Y. and Z. Bahri , “Analisis faktor- faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran ( Studi kasus provinsi-provinsi se-Sumatera ) , ” e-Jurnal Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan , vol. 5 , no. 1 , pp. 13-18 , 2016. [ 9 ] M. S. Hajji and N. SBM , “ANALISIS PDRB , INFLASI , UPAH MINIMUM PROVINSI , DAN ANGKA MELEK HURUF TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 1990-2011 , ” DIPONEGORO JOURNAL OF ECONOMICS , vol. 2 , no. 3 , pp. 1-10 , 2013. [ 10 ] J. Lee and S. Wong , Statistical Analysis with Arcview GIS , United Stated of America : John Willey & Sons , Inc. , 2001. [ 11 ] L. Anselin , Exploring Spatial Data with GeoDaTM : A Workbook , Urbana-Champaign : University of Illinois , 2005. [ 12 ] A. Mahmud and E. Pasaribu , “Permodelan Spasial pada Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka Provinsi Bangka Belitung Tahun 2018 , ” Engineering , MAthematics , and Computer Science , vol. III , no. 5 , pp. 47-58 , 2021. [ 13 ] A. Fitriani , Analisis faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka Di Provinsi Jawa Timur , Surakarta , 2019. [ 14 ] Sugianto and Y. T. Permadhy , “Faktor Penyebab Pengangguran Dan Strategi Penanganan Permasalahan Pengangguran Pada Desa Bojongcae , Cibadak Lebak Provinsi Banten , ” IKRA-ITH Ekonomika , vol. II , no. 7 , pp. 54-63 , 2020. [ 15 ] N. R. Prasetyo , ANALISIS FAKTOR PENENTU PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH PERIODE TAHUN 1991– 2013 , Semarang , 2015. [ 16 ] Y. Syahputri , Pengaruh Penanaman Modal Dalam Negeri ( PMDN ) dan Penanaman Modal Asing ( PMA ) Terhadap Pengangguran di Kota Medan , Medan , 2017. [ 17 ] A. N. Lathifah dan W. Wibowo , “Pemodelan Angka Pengangguran Pernah Bekerja dan Belum Pernah Bekerja di Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Multivariat , ” JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 , pp. 390-395 , 2016. [ 18 ] U. A. A. Rizqi , “Aplikasi Regresi Spasial Untuk Menganalisis Pengaruh Indikator Pendidikan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Jawa Tengah , ” JIEP , vol. XIX , no. 11 , pp. 139-148 , 2019. B. Saran lapangan pekerjaan yang Dalam mengurangi tingkat pengangguran terbuka di Indonesia , pemerintah perlu mendorong investasi agar dapat menciptakan lebih berkualitas dan berupah tinggi tak hanya pada daerah perkotaan namun juga perdesaan. Tingginya pendidikan menyebabkan para calon pekerja memutuskan untuk berpindah ke daerah perkotaan dengan lapangan pekerjaan yang cukup menjanjikan. Hal ini menyebabkan pemusatan tingkat pengangguran terbuka pada suatu provinsi berkategori perkotaan dalam satu pulau besar dikarenakan banyaknya kompetisi dalam mencari pekerjaan yang layak , masyarakat rela untuk menunggu waktu yang tepat dibanding bekerja sehingga hal ini meningkatkan tingkat pengangguran terbuka. Penanaman modal dalam negeri merupakan faktor yang dominan dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di suatu provinsi. Namun pada tahun 2020 , terjadi pandemi COVID-19 yang menyebabkan investasi ke lapangan usaha pada tiap provinsi terulur sehingga menyebabkan lapangan usaha kurang berkembang pada tahun ini. Pemerintah diharapkan dapat menyeimbangkan antara investasi untuk kesehatan dan penciptaan lapangan usaha yang layak. Daftar Pustaka [ 1 ] R. Marliani , “IDENTIFIKASI AUTOKORELASI SPASIAL TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI KALIMANTAN TIMUR , ” BESTARI : Buletin Statisitikan dan Aplikasi Terkini , vol. I , no. 2 , pp. 39-49 , 2021. [ 2 ] M. R. Muslim , “PENGANGGURAN TERBUKA DAN DETERMINANNYA , ” Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan Volume 15 , Nomor 2 , pp. 171-181 , Oktober 2014. [ 3 ] G. Pramono and W. Marsisno , “Availability of Infrastructure for Poverty in Indonesia : Spatial Panel Data Analysis , ” Economics and Finance in Indonesia , vol. 64 , no. 2 , pp. 157-180 , 2018. [ 4 ] D. Priastiwi dan H. R. Handayani , “ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK , PENDIDIKAN , UPAH MINIMUM , DAN PDRB TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH , ” DIPONEGORO JOURNAL OF ECONOMICS Volume 1 , Nomor 1 , pp. 159-169 , 2019. [ 5 ] : . N. A. Puteri , ANALISIS PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2013-2016 , Yogyakarta , 2018. [ 6 ] R. Rahmawati , D. Safitri dan O. U. Fairuzdhiya , “ANALISIS SPASIAL PENGARUH TINGKAT PENGANGGURAN TERHADAP KEMISKINAN DI INDONESIA ( Studi Kasus Provinsi Jawa Tengah ) , ” MEDIA STATISTIKA , vol. 8 , no. 1 , pp. 23-30 , 2015. [ 7 ] Zulhanafi , Hasdi Aimon , Efrizal Syofyan , “ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Spasial Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka Indonesia Tahun 2020 Ali Akbar Championa ( 221810145 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat. Ringkasan— Analisis Spasial Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2020 diperlukan untuk mengetahui adanya korelasi antar provinsi guna mengetahui pengaruh suatu provinsi dengan provinsi yang berdekatan dengannya. Tahun 2020 merupakan tahun dimana pandemi COVID-19 sangat berdampak pada keadaan ekonomi dan sosial. Penelitian ini akan menggunakan analisis spasial dengan taraf signifikansi 10 persen. Hasil dari penelitian ini berupa peta sebaran tingkat pengangguran terbuka tahun 2020 serta model yang paling cocok menggambarkan tingkat pengangguran terbuka. Kata Kunci— Autokorelasi Spasial , Tingkat Pengangguran Terbuka , Indeks Moran , SEM.
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang 1. Tingkat didapatkan , dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu : pengangguran Indonesia cenderung menyebar serta mengelompok pada setiap pulau besar Indonesia terbuka di 2. Terdapat autokorelasi spasial positif pada tingkat pengangguran terbuka. Selain itu , ketergantungan tingkat spasial juga dibuktikan dalam model pengangguran ini mengindikasikan bahwa tingkat pengangguran di suatu wilayah selain dipengaruhi oleh indikator lain juga tersebut , yang berpengaruh di wilayah dipengaruhi oleh tingkat pengangguran terbuka di wilayah sekitarnya. Indonesia. Hal terbuka jumlah 3. Berdasarkan hasil pemodelan SEM , dari empat variabel independen yaitu rata-rata lama pendidikan , penanaman modal dalam negeri , upah minimum provinsi , dan tingkat partisipasi angkatan kerja , terdapat tiga variabel yang dinyatakan mempengaruhi terbuka Indonesia. Ketiga tingkat pengangguran variabel tersebut adalah rata-rata lama pendidikan , penanaman modal dalam negeri , dan tingkat partisipasi angkatan kerja.
Tahun 2020 Ali Akbar Championa ( 221810145 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat. Ringkasan— Analisis Spasial Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2020 diperlukan untuk mengetahui adanya korelasi antar provinsi guna mengetahui pengaruh suatu provinsi dengan provinsi yang berdekatan dengannya. Tahun 2020 merupakan tahun dimana pandemi COVID-19 sangat berdampak pada keadaan ekonomi dan sosial. Penelitian ini akan menggunakan analisis spasial dengan taraf signifikansi 10 persen. Hasil dari penelitian ini berupa peta sebaran tingkat pengangguran terbuka tahun 2020 serta model yang paling cocok menggambarkan tingkat pengangguran terbuka. Kata Kunci— Autokorelasi Spasial , Tingkat Pengangguran Terbuka , Indeks Moran , SEM. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang 1. Tingkat didapatkan , dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu : pengangguran Indonesia cenderung menyebar serta mengelompok pada setiap pulau besar Indonesia terbuka di 2. Terdapat autokorelasi spasial positif pada tingkat pengangguran terbuka. Selain itu , ketergantungan tingkat spasial juga dibuktikan dalam model pengangguran ini mengindikasikan bahwa tingkat pengangguran di suatu wilayah selain dipengaruhi oleh indikator lain juga tersebut , yang berpengaruh di wilayah dipengaruhi oleh tingkat pengangguran terbuka di wilayah sekitarnya. Indonesia. Hal terbuka jumlah 3. Berdasarkan hasil pemodelan SEM , dari empat variabel independen yaitu rata-rata lama pendidikan , penanaman modal dalam negeri , upah minimum provinsi , dan tingkat partisipasi angkatan kerja , terdapat tiga variabel yang dinyatakan mempengaruhi terbuka Indonesia. Ketiga tingkat pengangguran variabel tersebut adalah rata-rata lama pendidikan , penanaman modal dalam negeri , dan tingkat partisipasi angkatan kerja.
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN