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:
id |
id-langga.112292 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
id-langga.1122922022-01-11T01:56:53Z https://repository.unair.ac.id/112292/ Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) Finna Arum Wardani, - QA273-280 Probabilities. Mathematical statistics 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. bulk takedown 2021 2021 Thesis NonPeerReviewed text id https://repository.unair.ac.id/112292/1/1.%20HALAMAN%20JUDUL%20.pdf text id https://repository.unair.ac.id/112292/2/2.%20ABSTRAK.pdf text id https://repository.unair.ac.id/112292/3/3.%20DAFTAR%20ISI.pdf text id https://repository.unair.ac.id/112292/4/4.%20BAB%20I%20PENDAHULUAN.pdf text id https://repository.unair.ac.id/112292/5/5.%20BAB%20II%20TINJAUAN%20PUSTAKA.pdf text id https://repository.unair.ac.id/112292/6/6.%20BAB%20III%20METODE%20PENELITIAN.pdf text id https://repository.unair.ac.id/112292/7/7.%20BAB%20IV%20HASIL%20DAN%20PEMBAHASAN.pdf text id https://repository.unair.ac.id/112292/8/8.%20BAB%20V%20PENUTUP.pdf text id https://repository.unair.ac.id/112292/9/9.%20DAFTAR%20PUSTAKA.pdf text id https://repository.unair.ac.id/112292/10/10.%20LAMPIRAN.pdf text id https://repository.unair.ac.id/112292/11/11.%20PERMOHONAN%20EMBARGO.pdf Finna Arum Wardani, - (2021) Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA. http://www.lib.unair.ac.id |
institution |
Universitas Airlangga |
building |
Universitas Airlangga Library |
continent |
Asia |
country |
Indonesia Indonesia |
content_provider |
Universitas Airlangga Library |
collection |
UNAIR Repository |
language |
Indonesian Indonesian Indonesian Indonesian Indonesian Indonesian Indonesian Indonesian Indonesian Indonesian Indonesian |
topic |
QA273-280 Probabilities. Mathematical statistics |
spellingShingle |
QA273-280 Probabilities. Mathematical statistics Finna Arum Wardani, - Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) |
description |
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. |
format |
Theses and Dissertations NonPeerReviewed |
author |
Finna Arum Wardani, - |
author_facet |
Finna Arum Wardani, - |
author_sort |
Finna Arum Wardani, - |
title |
Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) |
title_short |
Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) |
title_full |
Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) |
title_fullStr |
Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) |
title_full_unstemmed |
Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) |
title_sort |
pemodelan tingkat pengangguran terbuka di jawa barat dengan pendekatan multivariate adaptive regression spline (mars) |
publisher |
bulk takedown 2021 |
publishDate |
2021 |
url |
https://repository.unair.ac.id/112292/1/1.%20HALAMAN%20JUDUL%20.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/2/2.%20ABSTRAK.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/3/3.%20DAFTAR%20ISI.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/4/4.%20BAB%20I%20PENDAHULUAN.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/5/5.%20BAB%20II%20TINJAUAN%20PUSTAKA.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/6/6.%20BAB%20III%20METODE%20PENELITIAN.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/7/7.%20BAB%20IV%20HASIL%20DAN%20PEMBAHASAN.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/8/8.%20BAB%20V%20PENUTUP.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/9/9.%20DAFTAR%20PUSTAKA.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/10/10.%20LAMPIRAN.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/11/11.%20PERMOHONAN%20EMBARGO.pdf https://repository.unair.ac.id/112292/ http://www.lib.unair.ac.id |
_version_ |
1722363857216733184 |