PENERAPAN MODEL REGRESI LOGISTIK BINER PADA TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA TAHUN 2019

Authors

  • Retno Damayanti Universitas Negeri Yogyakarta
  • Rosita Kusumawati
  • Salsa-Billa Syahida Al-Hasania

DOI:

https://doi.org/10.21831/pspmm.v3i0.142

Keywords:

Regresi Logistik, Tingkat Pengangguran

Abstract

Abstrak—Masalah pengangguran masih menjadi salah satu permasalahan di Kabupaten Grobogan. Pada tahun 2019 jumlah pengangguran bertambah sekitar 3,59 persen, hal ini lebih tinggi dibandingkan dengan tahun 2018 sebesar 2,24 persen. Jumlah penduduk juga bertambah setiap tahun yang mengakibatkan jumlah angkatan kerja meningkat. Namun ketersediaan lapangan pekerjaan tidak sebanding dengan banyaknya jumlah angkatan kerja, sehingga menyebabkan terjadinya masalah pengangguran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Kabupaten Grobogan pada tahun 2019 dengan menggunakan regresi logistik biner. Data yang digunakan adalah data sekunder dari data SAKERNAS pada tahun 2019. Populasi dari penelitian ini adalah penduduk kabupaten Grobogan yang telah memasuki rentang usia kerja, dengan sampel yang berjumlah 662 penduduk. Tingkat pengangguran sebagai peubah terikat (Y), dan usia (X1), jenis kelamin (X2), pendidikan (X3), status pernikahan (X4) sebagai peubah bebas dalam pencocokan model. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan model regresi logistik biner. Pendugaan parameter dengan menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE). Metode G simultan dan uji parsial digunakan untuk mengetahui signifikansi pada peubah. Peubah bebas yang signifikan berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka di Kabupaten Grobogan adalah usia dengan nilai nilai odds ratio sebesar 0.98 yang artinya bahwa setiap penambahan usia satu tahun maka kecenderungan untuk menjadi pengangguran akan bertambah tinggi sebesar 0.98 kali. jenis kelamin laki-laki dengan nilai odds ratio sebesar 0.64 yang artinya bahwa tingkat pengangguran pada laki-laki cenderung lebih tinggi sebesar 0.64 kali dibandingkan dengan perempuan. Dan nilai odds ratio untuk status pernikahan yang sudah menikah sebesar 0.22 yang artinya bahwa tingkat pengangguran pada penduduk yang sudah menikah cenderung akan bertambah tinggi sebesar 0.22 kali dibandingkan dengan penduduk yang belum menikah. Kata kunci: Regresi Logistik, Tingkat Pengangguran

References

Setiawan, D. (2013). Upaya Mengentaskan Pengangguran Terdidik Melalui Rintisan Desa Vokasi Berbasis Unggulan Daerah di Kecamatan Ciwidey Kabupaten Bandung. Jurnal EMPOWERMENT, vol. 2, no.2 :56-71.

Swaramarinda, D R. (2014). Analisis Dampak Pengangguran terhadap Kemiskinan di DKI Jakarta. Jurnal PEB, vol. 2, no. 2 : 63-70.

World bank. (2020). Diakses dari https://data.worldbank.org/indicator/SL.UEM.TOTL.ZS?end=2020&locations= ID&name_desc=false&start=1991&view=chart pada 25 Maret 2021.

BPS, K. G. (2020). Diakses dari https://grobogankab.bps.go.id/pressrelease/2020/04/21/109/keadaan-ketenagakerjaan-kabupaten-grobogan--agustus-2019.html pada 23 Agustus 2020.

Wulandari, M. K. (2014). Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur. Sains dan Seni Pomits, D1-D6.

Safitri A, Sudarmin, Nusrang M. (2019). Model Regresi Logistik Biner pada Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Sulawesi Barat Tahun 2017. Jurnal VARIANSI, vol. 1, no. 2 :1-6.

Ariyanti, N. (2018). Profil Ketenagakerjaan Kabupaten Grobogan 2018. Semarang: Badan Pusat Statistik Kabupaten Grobogan.

Tampil ,Yumira, Hanny Komaliq, dan Yohanes Langi (2017). Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IPK Mahasiswa FMIPA Universitas Sam Ratulangi Manado. JdC, 57-62.

Hosmer, W.D. , and Stanley Lemeshow (2000). Applied Logistic Regression. United State of America: simultaneously in Canada.

Published

2021-05-08