<didl:DIDL xmlns:dii="urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DII-NS" xmlns:dip="urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DIP-NS" xmlns:didl="urn:mpeg:mpeg21:2002:02-DIDL-NS" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" DIDLDocumentId="https://repository.unp.ac.id/id/eprint/42560" xsi:schemaLocation="urn:mpeg:mpeg21:2002:02-DIDL-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/did/didl.xsd urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DII-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/dii/dii.xsd urn:mpeg:mpeg21:2005:01-DIP-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/dip/dip.xsd">
  <didl:Item>
    <didl:Descriptor>
      <didl:Statement mimeType="application/xml">
        <dii:Identifier>https://repository.unp.ac.id/id/eprint/42560</dii:Identifier>
      </didl:Statement>
    </didl:Descriptor>
    <didl:Descriptor>
      <didl:Statement mimeType="application/xml">
        <dcterms:modified>2026-05-13T07:32:32Z</dcterms:modified>
      </didl:Statement>
    </didl:Descriptor>
    <didl:Component>
      <didl:Resource mimeType="application/xml" ref="https://repository.unp.ac.id/cgi/export/eprint/42560/DIDL/repounp-eprint-42560.xml"/>
    </didl:Component>
    <didl:Item>
      <didl:Descriptor>
        <didl:Statement mimeType="application/xml">
          <dip:ObjectType>info:eu-repo/semantics/descriptiveMetadata</dip:ObjectType>
        </didl:Statement>
      </didl:Descriptor>
      <didl:Component>
        <didl:Resource mimeType="application/xml">
          <oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
        <dc:relation>https://repository.unp.ac.id/id/eprint/42560/</dc:relation>
        <dc:title>Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat&#13;
Pengangguran Terdidik di Provinsi Sumatera Barat Tahun&#13;
2017-2020 Menggunakan Analisis Regresi Data Panel</dc:title>
        <dc:creator>Nurulita, Syafira</dc:creator>
        <dc:subject>HA Statistics</dc:subject>
        <dc:description>Tingginya angka pengangguran dengan tingkat pendidikan tinggi menjadi salah&#13;
satu catatan penting yang harus digaris bawahi pada negara berkembang seperti&#13;
indonesia. Taraf pendidikan yang tinggi seharusnya membawa kepada dampak yang&#13;
lebih baik sebagai investasi terpenting untuk masa yang akan datang. Namun pada&#13;
kenyataannya, hampir setiap tahunnya pengangguran lebih di dominasi oleh lulusan&#13;
SMA ke atas atau yang disebut sebagai pengangguran terdidik. Sumatera Barat sebagai&#13;
salah satu provinsi yang ada di Indonesia menempati posisi pertama sebagai Provinsi&#13;
dengan tingkat pengangguran berdasarkan pendidikan tinggi atau biasa disebut sebagai&#13;
pengangguran terdidik. Hal yang dapat dilakukan untuk mengatasi masalah&#13;
pengangguran terdidik adalah kajian lebih mendalam untuk melihat faktor-faktor apa&#13;
saja yang mempengaruhi tingkat pengangguran terdidik, di dalam penelitian ini akan&#13;
dianalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terdidik di&#13;
kabupaten/kota Provinsi Sumatera Barat tahun 2017-2020. Penelitian ini bertujuan&#13;
untuk membentuk model regresi data panel yang paling tepat untuk menggambarkan&#13;
faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terdidik di Provinsi Sumatera&#13;
Barat tahun 2017-2020.&#13;
Jenis penelitian ini adalah penelitian terapan. Jenis data yang digunakan dalam&#13;
penelitian ini adalah data sekunder gabungan dari data cross section dan data time-series&#13;
dari tahun 2017-2020. Data yang digunakan diperoleh dari publikasi Badan Pusat&#13;
Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Barat. Metode analisis yang digunakan adalah&#13;
analisis regresi data panel.&#13;
Berdasarkan hasil analisis penelitian diperoleh sebuah model fixed effect yang&#13;
menggambarkan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terdidik di&#13;
Provinsi Sumatera Barat tahun 2017-2020, sebagai berikut.&#13;
Hasil penelitian menunjukan pertumbuhan ekonomi (X3) dan pertumbuhan&#13;
penduduk (X4) berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terdidik di&#13;
Provinsi Sumatera Barat tahun 2017-2020, sedangkan mutu sumber daya manusia (X1),&#13;
dan upah minimum (X2) tidak memiliki pengaruh yang signifikan</dc:description>
        <dc:date>2021-08</dc:date>
        <dc:type>Thesis</dc:type>
        <dc:type>NonPeerReviewed</dc:type>
        <dc:format>text</dc:format>
        <dc:language>en</dc:language>
        <dc:identifier>https://repository.unp.ac.id/id/eprint/42560/1/final_B1_10_SYAFIRA_NURULITA_18037076_5087_2021.pdf</dc:identifier>
        <dc:identifier>  Nurulita, Syafira  (2021) Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terdidik di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2017-2020 Menggunakan Analisis Regresi Data Panel.  Diploma/Tugas Akhir thesis, Universitas Negeri Padang.   </dc:identifier></oai_dc:dc>
        </didl:Resource>
      </didl:Component>
    </didl:Item>
    <didl:Item>
      <didl:Descriptor>
        <didl:Statement mimeType="application/xml">
          <dip:ObjectType>info:eu-repo/semantics/objectFile</dip:ObjectType>
        </didl:Statement>
      </didl:Descriptor>
      <didl:Component>
        <didl:Resource mimeType="text" ref="https://repository.unp.ac.id/id/eprint/42560/1/final_B1_10_SYAFIRA_NURULITA_18037076_5087_2021.pdf"/>
      </didl:Component>
    </didl:Item>
    <didl:Item>
      <didl:Descriptor>
        <didl:Statement mimeType="application/xml">
          <dip:ObjectType>info:eu-repo/semantics/humanStartPage</dip:ObjectType>
        </didl:Statement>
      </didl:Descriptor>
      <didl:Component>
        <didl:Resource mimeType="application/html" ref="https://repository.unp.ac.id/id/eprint/42560/"/>
      </didl:Component>
    </didl:Item>
  </didl:Item>
</didl:DIDL>