Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars)
Pengangguran adalah suatu keadaan dimana seseorang yang tergolong dalam kategori angkatan kerja tidak memiliki pekerjaan dan secara aktif sedang mencari pekerjaan. Indikator utama yang digunakan untuk mengukur angka pengangguran yaitu tingkat pengangguran terbuka. Tingkat pengangguran terbuka merupa...
Saved in:
Summary: | Pengangguran adalah suatu keadaan dimana seseorang yang tergolong dalam kategori angkatan kerja tidak memiliki pekerjaan dan secara aktif sedang mencari pekerjaan. Indikator utama yang digunakan untuk mengukur angka pengangguran yaitu tingkat pengangguran terbuka. Tingkat pengangguran terbuka merupakan presentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja. Berdasarkan BPS (2020) di Indonesia terdapat tiga provinsi dengan tingkat pengangguran terbuka tertinggi. Provinsi Jawa Barat menempati posisi kedua yang akan berimbas pada berbagai sektor, seperti pada sektor ekonomi, sosial, dan kriminal. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis dan menginterpretasikan dari model berdasarkan faktor yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). Penelitian ini menggunakan data tingkat pengangguran terbuka dari 27 Kabupaten/Kota dengan variabel prediktor sebanyak 5 variabel. Hasil dari penelitian ini adalah faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Jawa Barat adalah tingkat partisipasi angkatan kerja, indeks pembangunan manusia, dan kepadatan penduduk model terbaik yang didapatkan pada kombinasi BF=10, MI=3, dan MO=1 dengan nilai GCV sebesar 3.278 dan R square sebesar 0.751 dan MSE sebesar 1.593. |
---|