Penerapan Model Regresi Spasial pada Data Tingkat Pengangguran Terbuka di Seluruh Provinsi Indonesia - Naomi Sitompul; Riris Apriani Simarmata; Angelica Carolina Tambunan; Aura Patresia Naibaho; Lirana Sapriani Gulo; Muhammad Fazra; Hanna Dewi Marina Hutabarat (Universitas Pendidikan Ganesha, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Upah Minimum Provinsi (UMP) dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di seluruh provinsi Indonesia tahun 2024 menggunakan pendekatan regresi spasial. Data sekunder diperoleh dari Kemnaker dan BPS tahun 2024, mencakup 38 provinsi dengan data spasial berbasis shapefile dari LapakGIS. Metode analisis yang digunakan meliputi uji autokorelasi spasial dengan Indeks Moran's I, matriks pembobotan spasial berbasis k-nearest neighbor (KNN), serta perbandingan tiga model regresi: Ordinary Least Squares (OLS), Spatial Autoregressive Model (SAR), dan Spatial Error Model (SEM). Hasil pengujian Moran's I menunjukkan tidak adanya autokorelasi spasial yang signifikan pada data TPT (p-value = 0,1202 pada k = 2), sehingga model OLS terpilih sebagai model terbaik berdasarkan nilai AIC terendah dan R² sebesar 29,26%. Hasil estimasi OLS menunjukkan bahwa UMP berpengaruh positif dan signifikan terhadap TPT (p = 0,0013), mengindikasikan bahwa kenaikan upah minimum cenderung meningkatkan angka pengangguran melalui mekanisme efisiensi tenaga kerja oleh pelaku usaha. Sementara itu, IPM menunjukkan pengaruh positif yang tidak signifikan secara statistik. Implikasi penelitian ini menegaskan perlunya kebijakan penetapan upah minimum yang mempertimbangkan daya serap tenaga kerja secara sektoral, agar tidak kontraproduktif terhadap upaya penurunan pengangguran di Indonesia.