DAMPAK PROGRAM KARTU PRAKERJA TERHADAP PENGANGGURAN TERBUKA MENGGUNAKAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALY WEIGHTED PANEL REGRESSION (GWPR) DI INDONESIA

Putri, Yonata (2024) DAMPAK PROGRAM KARTU PRAKERJA TERHADAP PENGANGGURAN TERBUKA MENGGUNAKAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALY WEIGHTED PANEL REGRESSION (GWPR) DI INDONESIA. Masters thesis, UNIVERSITAS KHAIRUN.

	Text Cover_Yonata Putri.pdf - Published Version Download (108kB)
	Text Abstract_Yonata Putri.pdf - Published Version Download (143kB)
	Text Bab I_Yonata Putri.pdf - Published Version Download (165kB)
	Text Daftar Pustaka_Yonata Putri.pdf - Published Version Download (229kB)

Abstract

Yonata Putri. DAMPAK PROGRAM KARTU PRAKERJA TERHADAP PENGANGGURAN TERBUKA MENGGUNAKAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALY WEIGHTED PANEL REGRESSION (GWPR) DI INDONESIA. Dibimbing oleh : Chairullah Amin dan Rizal R. Teapon. Bonus demografi akan menimbulkan kasus pengguran yang tinggi saat tidak diiringi dengan pendidikan yang baik dan lapangan kerja yang tepat bagi penduduk suatu negara. Penduduk pengangguran tersebut akan menjadi beban dan merugikan negara tersebut baik dari sisi ekonomi maupun aspek sosial. Pemerintah terus berusaha menurunkan angka pengangguran dan jumlah usia muda yang tidak bekerja atau tidak memiliki pendidikan atau pelatihan. Kartu prakerja adalah bantuan biaya pelatihan bagi masyarakat Indonesia yang ingin memiliki atau meningkatkan keterampilannya. Menurut peraturan, semua orang yang berusia 18 tahun ke atas dan tidak sedang sekolah/kuliah dapat mendaftar program ini. Lebih lanjut, program ini juga memfokuskan kepada para pencari kerja, pekerja/buruh yang terkena PHK, pekerja/buruh yang membutuhkan peningkatan kompetensi (termasuk dalam hal ini pekerja yang dirumahkan dan pelaku usaha mikro & kecil).Sejak Mei 2020 hingga April 2023 program ini sudah terlaksana sebanyak 51 gelombang dengan total peserta mencapai 14, 9 juta penerima. Sedangkan untuk tahun 2023 pemerintah telah mengalokasikan anggaran sebesar Rp4,37 triliun dengan target 1 juta individu penerima .Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh program kartuprakerja dan variabel ekonomi makro lain seperti IPM, upah minimum, inflasi, dan pertumbuhan ekonomi menggunakan model Geographically Weighted Regression (GWR). Model Regresi panel spasial yang dihasilkan menunjukkan model mampu menjelaskan tingkat pengangguran sebesar 62,72 % dan faktor yang paling banyak mempengaruhi penurunan tingkat pengangguran di Indonesia adalah IPM, TPAK, dan upah minimum. Selain itu program kartuprakerja belum mampu menurunkan kasus pengangguran di Indonesia dari tahun 2020 hingga 2024 dan hanya berpengaruh pada angka pengangguran di 7 wilayah provinsi Indonesia yakni Kep. Riau, Riau, Jambi, DKI Jakarta, Jawa Tengah, Yogyakarta, dan Nusa Tenggara Timur. Kata Kunci: penganguran, kartu prakerja, makro ekonomi,regresi panel spasial.

Actions (login required)

View Item