Analisis Spasial Tingkat Pengangguran Terbuka di Jawa Barat

  • Wika Gessan Septiyanto Badan Pusat Statistik
  • Ema Tusianti Badan Pusat Statistik
Keywords: Tingkat Pengangguran Terbuka, Data Panel, Regresi Spasial, fixed effect spatial autoregressive model, Jawa Barat

Abstract

Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Jawa Barat masih berada di atas angka nasional dan hingga saat ini belum dapat mencapai target Rancangan Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD) dan Rancangan Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN). Selain itu, TPT di Jawa Barat cenderung mengelompok dengan TPT lebih tinggi di bagian barat. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi TPT di Jawa Barat dengan mempertimbangkan efek
ketetanggaan. Metode yang digunakan adalah metode regresi spasial dengan data panel. Model yang terpilih adalah fixed effect spatial autoregressive model. Faktor yang memengaruhi TPT di Jawa Barat dengan mempertimbangkan efek ketetanggaan adalah Tingkat Partisipasi Angkatan kerja (TPAK), Upah Minimum Kabupaten (UMK), dan persentase tenaga kerja sektor industri.

References

Althofia, N. Y., & Agustina, N. (2015). Pengaruh pengeluaran pemerintah untuk pendidikan, kesehatan, dan infrastruktur terhadap PDRB dan penyerapan tenaga kerja di Propinsi Jawa Barat tahun 2012. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 7(1), 1-20. doi: https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v7i1.118.

Astuti, W. I., Ratnasari, V., & Wibowo, W. (2017). Analisis Faktor yang Berpengaruh Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Data Panel. Jurnal Sains dan Seni ITS, 6(1), D144-D149. doi: 10.12962/j23373520.v6i1.22977.

Borjas, G. J. (2013). Labor economics (6th Edition). New York: McGraw Hill.

BPS. (2018a). Provinsi Jawa Barat dalam Angka 2018. Jakarta: Badan Pusat Statistik.

BPS. (2018b). Statistik Indonesia 2018. Jakarta: Badan Pusat Statistik.

Choirunnisa, M. (2018). Analisis panel spasial tingkat pengangguran terbuka di Kalimantan Timur tahun 2011-2015. Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Statistik.

Harmes, H., Juanda, B., Rustiadi, E., & Barus, B. (2017). Pemetaan efek spasial pada data kemiskinan Kota Bengkulu. Journal of Regional and Rural Development Planning, 1(2), 192-201. doi: https://doi.org/10.29244/jp2wd.2017.1.2.192-201.

Isnayanti, N. D., & Ritonga, A. (2017). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran di Provinsi Sumatera Utara tahun 1978-2014 dengan metode ordinary least square. Karismatika: Kumpulan Artikel Ilmiah, Informatika, Statistik, Matematika dan Aplikasi, 3(2), 180-197. DOI: ttps://doi.org/10.24114/jmk.v3i2.8809.

Jurajda, S., & Terrell, K. (2009). Regional unemployment and human capital in transition economies. Economics of Transition, 17(2), 241-274. doi: https://doi.org/10.1111/j.1468-0351.2009.00351.x.

Karaalp-Orhan, H. S., & G¨ulel, F. E. (2016). Regional unemployment in Turkey: A spatial panel data analysis. Journal of Social Security, 6(2), 47–67.

Mahihody, A. Y., Engka, D. S., & Luntungan, A. Y. (2018). Pengaruh upah dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap pengangguran di Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 18(3), 24-34.

Martin, P., & Ottaviano, G. I. P. (2001). Growth and agglomeration. International Economic Review, 42(4), 947-968. doi: https://doi.org/10.1111/1468-2354.00141.

Panjawa, J. L., & Soebagiyo, D. (2014). Efek peningkatan upah minimum terhadap tingkat pengangguran. Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan, 15(1), 48-54.

Shekhar, S, Xiong, H., & Zhou, X. (Eds.) (2017). Encyclopedia of GIS (2nd edition). Switzerland: Springer International Publishers.

Sukirno, S. (2006). Ekonomi pembangunan proses: Masalah dan dasar kebijakan (Edisi 2). Jakarta: Kencana Prenada Media Grup.

Published
2020-07-19
How to Cite
Septiyanto, W. G., & Tusianti, E. (2020). Analisis Spasial Tingkat Pengangguran Terbuka di Jawa Barat. Jurnal Ekonomi Indonesia, 9(2), 119-131. Retrieved from http://jurnal.isei.or.id/index.php/isei/article/view/40
Section
Articles