Javascript must be enabled to continue!
Analisis Peramalan Tingkat Pengangguran Terbuka di Jawa Barat: Pendekatan Time Series menggunakan Metode ARIMA
View through CrossRef
Tingkat pengangguran menjadi indikator penting dalam mengukur stabilitas ekonomi suatu daerah. Penelitian ini membahas tentang analisis model dan peramalan tingkat pengangguran terbuka di Wilayah Jawa Barat menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Penelitian ini menggunakan data deret waktu (time-series) 6 bulanan tingkat pengangguran terbuka dari tahun 2007 hingga 2023 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik, Opendatajabar dan Dinas Ketenagakerjaan Provinsi Jawa Barat. Analisis dimulai dengan identifikasi model ARIMA, estimasi parameter, cek diagnostik, evaluasi model dan peramalan. Peramalan dilakukan untuk 3 tahun ke depan (2024 - 2026). Model ARIMA(1,0,0) dipilih berdasarkan evaluasi parameter seperti Root Mean Squared Error(RMSE), Mean Absolute Error(MAE) dan Mean Abs Percent Error(MAPE). Hasil peramalan menunjukkan peningkatan tingkat pengangguran pada Februari 2024 7,92% menjadi 8,40% pada Agustus 2026. Hasil menunjukkan pola tren naik yang berkelanjutan. Peningkatan tingkat pengangguran di Wilayah Jawa Barat dipengaruhi oleh faktor kebijakan ekonomi, struktur industri, dinamika teknologi, dan pendidikan. Peran pemerintah dalam menciptakan lapangan kerja, reformasi pendidikan, dan kebijakan investasi menjadi krusial dalam menanggulangi masalah ini. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman dan peramalan tingkat pengangguran terbuka di Wilayah Jawa Barat. Model ARIMA(1,0,0) dapat digunakan sebagai alat yang efektif untuk meramalkan perubahan tingkat pengangguran di masa mendatang. Oleh karena itu, perumusan kebijakan yang mendukung pertumbuhan ekonomi dan penciptaan lapangan kerja diperlukan untuk mengatasi tantangan ini.
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Harapan Bangsa
Title: Analisis Peramalan Tingkat Pengangguran Terbuka di Jawa Barat: Pendekatan Time Series menggunakan Metode ARIMA
Description:
Tingkat pengangguran menjadi indikator penting dalam mengukur stabilitas ekonomi suatu daerah.
Penelitian ini membahas tentang analisis model dan peramalan tingkat pengangguran terbuka di Wilayah Jawa Barat menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average).
Penelitian ini menggunakan data deret waktu (time-series) 6 bulanan tingkat pengangguran terbuka dari tahun 2007 hingga 2023 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik, Opendatajabar dan Dinas Ketenagakerjaan Provinsi Jawa Barat.
Analisis dimulai dengan identifikasi model ARIMA, estimasi parameter, cek diagnostik, evaluasi model dan peramalan.
Peramalan dilakukan untuk 3 tahun ke depan (2024 - 2026).
Model ARIMA(1,0,0) dipilih berdasarkan evaluasi parameter seperti Root Mean Squared Error(RMSE), Mean Absolute Error(MAE) dan Mean Abs Percent Error(MAPE).
Hasil peramalan menunjukkan peningkatan tingkat pengangguran pada Februari 2024 7,92% menjadi 8,40% pada Agustus 2026.
Hasil menunjukkan pola tren naik yang berkelanjutan.
Peningkatan tingkat pengangguran di Wilayah Jawa Barat dipengaruhi oleh faktor kebijakan ekonomi, struktur industri, dinamika teknologi, dan pendidikan.
Peran pemerintah dalam menciptakan lapangan kerja, reformasi pendidikan, dan kebijakan investasi menjadi krusial dalam menanggulangi masalah ini.
Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman dan peramalan tingkat pengangguran terbuka di Wilayah Jawa Barat.
Model ARIMA(1,0,0) dapat digunakan sebagai alat yang efektif untuk meramalkan perubahan tingkat pengangguran di masa mendatang.
Oleh karena itu, perumusan kebijakan yang mendukung pertumbuhan ekonomi dan penciptaan lapangan kerja diperlukan untuk mengatasi tantangan ini.
Related Results
Pengaruh belanja daerah, investasi dan pertumbuhan ekonomi terhadap pengangguran terbuka di Provinsi Jambi
Pengaruh belanja daerah, investasi dan pertumbuhan ekonomi terhadap pengangguran terbuka di Provinsi Jambi
Penelitian ini bertujuan untuk: (1) menganalisis perkembangan pengangguran terbuka kabupaten/kota di Provinsi Jambi; (2) menganalisis pengaruh belanja daerah, investasi, dan pertum...
Peramalan Harga Saham BBRI Menggunakan Metode Hybrid ARIMA-SVR
Peramalan Harga Saham BBRI Menggunakan Metode Hybrid ARIMA-SVR
Abstract. PT Bank Rakyat Indonesia (BBRI) is one of the most popular investment instruments, but it has high stock price volatility due to global and domestic economic factors. Thi...
Pengaruh Upah Minimum, Indeks Pembangunan Manusia dan Laju Pertumbuhan Ekonomi terhadap Pengangguran Terbuka
Pengaruh Upah Minimum, Indeks Pembangunan Manusia dan Laju Pertumbuhan Ekonomi terhadap Pengangguran Terbuka
Abstract. Indonesia is a country that is growing and unemployment is one of the problems faced in a step towards development. The high unemployment rate could disrupt national stab...
ANALISA DATA TINGKAT PENGGANGURAN TERBUKA DARI BADAN PUSAT STATISTIC
ANALISA DATA TINGKAT PENGGANGURAN TERBUKA DARI BADAN PUSAT STATISTIC
Studi ini menganalisis tingkat pengangguran terbuka di Indonesia pada tahun 2023 berdasarkan data yang dikumpulkan dari berbagai provinsi. Data yang digunakan mencakup tingkat peng...
Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Menggunakan Metode Arima dan Grey System Theory
Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Menggunakan Metode Arima dan Grey System Theory
Abstract. Quantitative forecasting methods are divided into three types, its time series methods, causal methods, and combination methods of time series and causal methods (Makrida...
ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI BANTEN 2018-2022
ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI BANTEN 2018-2022
Penelitian ini berjudul analisis faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Banten 2018-2022. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana penga...
Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka di Pulau Jawa Tahun 2012-2021
Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka di Pulau Jawa Tahun 2012-2021
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara Produk Domestik Regional Bruto, upah minimum dan tingkat pengangguran terbuka dengan menggunakan metode analisis data pane...
Penambahbaikan Kaedah Peramalan Purata Setempat bagi Peramalan Data Siri Masa Aras Sungai di Kawasan Banjir
Penambahbaikan Kaedah Peramalan Purata Setempat bagi Peramalan Data Siri Masa Aras Sungai di Kawasan Banjir
Aras air yang agak tinggi, tidak menentu dan melebihi tebing sungai adalah penyebab kepada bencana banjir. Ini memberi kesan kepada berlakunya banjir di kawasan pinggir sungai akib...

