Peramalan Pengangguran Terbuka di Indonesia Menurut Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan : Menggunakan Metode Time-Series

Anwar, Fadjriani (2021) Peramalan Pengangguran Terbuka di Indonesia Menurut Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan : Menggunakan Metode Time-Series. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (782kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (765kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (929kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (754kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (874kB)

Abstract

Pada Februari 2020 angka pengangguran di Indonesia bertambah menjadi 6,88 juta orang atau naik 0,9% dibanding periode yang sama tahun lalu. Hal ini membuktikan masih kurang maksimalnya usaha pemerintah maupun pihak swasta dalam menciptakan lapangan pekerjaan, sehingga masih tingginya angka pengangguran yang ada di Indonesia. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan pada Tingkat Pengangguran di Indonesia Menurut Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan pada 2 tahun kedepan (tahun 2021 dan 2022). Menggunakan data time-series yang diperoleh dari website Badan Pusat Statistik dengan periode waktu dari tahun 2006-2020. Dataset tersebut akan dikomparasi menggunakan metode time-series Exponential Smoothing dan ARIMA. Proses pembuatan model dan forecasting atau peramalan ini dilakukan menggunakan kerangka alur penelitian CRISP-DM dan software RStudio. Pada software tersebut tersedia fungsi pembuatan model otomatis yaitu, ets() dan auto.arima(). Melalui komparasi model tersebut akan dipilih model terbaik dengan melihat nilai MAPE dimana, semakin kecil nilai MAPE (<10%) maka semakin akurat model yang dihasilkan. Hasilnya model time-series terbaik yang dapat digunakan untuk meramalkan pengangguran menurut pendidikan pada 2 tahun kedepan (tahun 2021 dan 2022) adalah Exponential Smoothing. Peramalan pengangguran pada 2 tahun kedepan menggunakan model Exponential Smoothing menghasilkan model yang bervariasi tergantung dengan data pendidikan yang digunakan. Rata-rata pengangguran di 2 tahun kedepan akan mengalami pola seasonal berulang per tiap semester, namun pada pendidikan SMP jumlah pengangguran akan cenderung konstan dan pada pendidikan S1 trend pengangguran akan mengalami kenaikan.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	ARIMA, CRISP-DM, Exponential Smoothing, MAPE, Pengangguran, Pendidikan, Time-Series
Subjects:	600 Technology (Applied Sciences) > 600 Technology > 607 Education, Research, Related Topics 600 Technology (Applied Sciences) > 650 Management and Public Relations > 658 General management (Risk Management, Profit and Loss, Logistics) > 658.4 Executive Management > 658.405 Negotiation, Conflict, Crisis Management
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Aug 2021 11:19
Last Modified:	06 Jul 2023 05:20
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/17939

Actions (login required)

View Item