Nonparametric Regression with Local Polynomial Kernel on Relationship Between Schooling Years and Unemployment Rate in Banten

Abstrak

Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) merupakan indikator utama dalam menilai kinerja ekonomi di Provinsi Banten. Salah satu faktor yang diduga memengaruhi TPT adalah pendidikan, yang diukur melalui rata-rata lama sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara rata-rata lama sekolah dan TPT menggunakan metode Regresi Nonparametrik Kernel Polinomial Lokal pada periode 2017–2024. Metode ini dipilih karena fleksibel dalam memodelkan hubungan nonlinier tanpa memerlukan asumsi ketat terhadap data. Parameter bandwidth optimal untuk pemulusan ditentukan menggunakan metode Direct Plug-In (DPI) melalui fungsi dpill pada perangkat lunak R. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model nonparametrik memiliki koefisien determinasi (R²) sebesar 0,2841, lebih tinggi dibandingkan model regresi linear Ordinary Least Squares (OLS) yang hanya sebesar 0,1710. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan nonparametrik lebih mampu menangkap hubungan kompleks antara pendidikan dan pengangguran. Namun, rendahnya nilai R² pada kedua model mengindikasikan adanya faktor lain yang turut memengaruhi tingkat pengangguran, seperti kondisi ekonomi, struktur pasar tenaga kerja, dan kebijakan pendidikan. Oleh karena itu, peningkatan rata-rata lama sekolah saja tidak cukup untuk menurunkan tingkat pengangguran secara signifikan. Diperlukan kebijakan yang lebih komprehensif, seperti peningkatan keterampilan kerja, pelatihan vokasional, serta strategi ekonomi yang berorientasi pada penciptaan lapangan kerja. Temuan dalam penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan yang bermanfaat bagi para pembuat kebijakan dalam merumuskan strategi yang lebih efektif untuk mengatasi pengangguran di Provinsi Banten.