Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Penyerapan Tenaga Kerja di Sumatera Barat menggunakan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR)

Abstract

Tenaga kerja merupakan bagian dari sumber daya manusia (SDM) sebagai salah satu pelaku pembangunan. Penyerapan tenaga kerja yang tidak efektif akan memengaruhi tingkat pengangguran dan perekonomian. Angkatan Kerja di Sumatera Barat dari tahun 2017-2020 mengalami kenaikan diikuti dengan jumlah pengangguran yang juga meningkat. Pemodelan yang digunakan yaitu menggabungkan antara model Geographically Weighted Regression (GWR) dan regresi data panel dinamakan metode Geographically Weighted Panel Regression (GWPR). Pada penelitian ini diidentifikasi peubah-peubah yang memengaruhi penyerapan tenaga kerja di Sumatera Barat. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan model GWPR terbaik dari fungsi pembobot gaussian, exponential, adaptif gaussian dan adaptif exponential. Hasil yang menunjukkan bahwa model GWPR adaptive exponential sebagai model terbaik dengan koefisien determinasi (R2) sebesar 70,62% dengan AIC sebesar 1458,651. Pemodelan GWPR adaptive exponential membentuk dua kelompok kabupaten/kota berdasarkan peubah yang berpengaruh pada uji dengan taraf nyata 5%. Peubah product domestic regional bruto dan peubah rata-rata lama sekolah merupakan peubah yang paling banyak berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja di Sumatera Barat.

Labor is part of human resources (HR) as one of the actors of development. Ineffective labor absorption could affect the unemployment rate and the economy. The Work Force in West Sumatra from 2017-2020 has increased, followed by an increase in the number of unemployed. The modelling used is a combination of Geographically Weighted Regression (GWR) model and panel data regression called Geographically Weighted Panel Regression (GWPR). In this study will identify the variables that affect the absorption of labor in West Sumatra. In addition, this study aims to determine the best GWPR model from the weighting of the gaussian, exponential, adaptive gaussian and adaptive exponential functions. The results showed that the exponential adaptive GWPR model was the best model with an R square of 70,62% with AIC of 1458,651. The adaptive exponential GWPR modeling formed two groups of regencies according to the influential variables that affect the test with a significance level of 5%. The variables of gross regional domestic product at constant prices and the average length of schooling had significant influence on employment at most areas in West Sumatera.