Pemodelan Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Jumlah Pengangguran Di Indonesia

Haryanto, Albertus Eka Putra (2022) Pemodelan Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Jumlah Pengangguran Di Indonesia. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 2043211118-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2024. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pengangguran merupakan suatu kondisi dimana seseorang tidak mempunyai pekerjaan dan sedang mencari pekerjaan Jika ditelusuri dengan melihat jumlah pengangguran yang terjadi pada tahun 2018 menuju tahun 2019 di Indonesia, trendjumlah pengangguran menunjukkan adanya kenaikan, di mana terjadi kenaikan sebesar 0,64% jumlah pengangguran pada tahun 2019. Selain itu, tingkat pengangguran di Indonesia pada tahun 2019 yaitu sebesar 5,28% masih belum mencapai target tingkat pengangguran terbuka yang telah ditentukan oleh Kementerian Ketenagakerjaan (Kemnaker) Republik Indonesia pada tahun 2019. Hal ini bertolak belakang dengan langkah yang telah ditempuh oleh Kementerian Ketenagakerjaan Republik Indonesia dengan penyediaan lapangan kerja dan peningkatan produktivitas tenaga kerja yang mencapai 109,49%. Oleh sebab itu,diduga terdapat faktor-faktor yang memengaruhi jumlah pengangguran di Indonesia. Pada penelitian ini menggunakan metode Generalized Poisson Regression dan Regresi Binomial Negatif untuk mendapatkan model terbaik yang dapat merepresentasikan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah pengangguran. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder jumlah pengangguran dan faktor-faktor yang diduga berpengaruh di mana data tersebut diambil dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS). Didapatkan hasil pada pemodelan terbaik dengan menggunakan regresi binomial negatif di mana variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah pengangguran yaitu jumlah penduduk dan jumlah usaha mikro dan kecilyang terdapat dimasing-masing provinsi. Model yang diperoleh diharapkan pemerintah pusat maupun daerah dapat lebih memperhatikan faktor tersebut untuk mengatasi permasalahan pengangguran di Indonesia.
============================================================================================================================
Unemployment is a condition referring to a person who is actively looking for a job but unable to find one. Looking at the number of unemployment that happened in Indonesia from 2018 to 2019,the trend showed that there was an increase of 0,64%. Furthermore, Indonesia’s unemployment rate in2019 has reached 5.28% which is below the target from ministry of manpower (KemNaker).It is contrary with the fact that KemNaker have been providing more job opportunities leading to an increased labor productivity of 109.49%. Based on the above conditions, there may be factors that affecting Indonesia’s unemployment numbers. Therefore, this study applies Generalized Poisson Regression and Negative Binomial Regression to obtain the best model represents the influencing factors on unemployment numbers. This study uses a secondary data from BPS public data. It consists the number of unemployment and its potential related factors. The negative binomial regression achieved the best result and the variables to have significant effect on the number of unemployment are number of population and the availability of Microand Small Enterprises (MSEs) in each province. Knowing those variables, it is expected for Regional Government to give more attention to overcome the unemployment problems.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSSB 519.536 Har p-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Generalized Poisson Regression, Jumlah Penduduk, Jumlah Pengangguran, Jumlah Usaha Mikro dan Kecil, Regresi Binomial Negatif, Micro and Small Enterprises(MSEs), Negative Binomial Regression, Number of Population, Unemployment.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression
Divisions:	Faculty of Vocational > 49501-Business Statistics
Depositing User:	Anis Wulandari
Date Deposited:	16 Nov 2022 05:12
Last Modified:	16 Nov 2022 05:12
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/95100

Actions (login required)

View Item