Peramalan Jumlah Pengangguran di Provinsi Sumatera Selatan dengan Metode Autoregressive Integreted Moving Average (ARIMA)

Ensiwi Munarsih

Abstract


Jumlah Pengangguran di Provinsi Sumatera Selatan dalam tiga belas tahun terakhir mengalami peningkatan dan penurunan yang cukup tinggi. Diperlukan langkah-langkah optimal agar dapat memperbaiki permasalahan pengangguran sehingga jumlahnya dapat berkurang pada tahun-tahun kedepan. Peramalan jumlah pengangguran di Provinsi Sumatera Selatan dirasa perlu agar kebijakan yang diambil pemerintah dapat lebih optimal. Penelitian ini bertujuan menemukan model yang terbaik untuk dapat memprediksi jumlah pengangguran di Provinsi Sumatera Selatan sepuluh tahun mendatang. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Autoregressive Integrated Moving Average Model (ARIMA). Data yang digunakan merupakan data pengangguran di Provinsi Sumatera Selatan dari tahun 2002 sampai 2016. Dalam membangun model pada metode ARIMA dilakukan empat langkah dasar, yaitu identifikasi model, taksiran model, diagnosis model dan terakhir prediksi. Hasil analisa pada penelitian ini diperoleh model terbaik yang digunakan untuk memprediksi jumlah pengangguran di Provinsi Sumatera Selatan sepuluh tahun mendatang yaitu model ARIMA (2,1,1). Model ARIMA ini digunakan karena menunjukkan nilai MAE dan MAPE terkecil jika dibandingkan dengan model ARIMA lainnya. Hasil prediksi menunjukkan bahwa terjadi penurunan jumlah pengangguran di Provinsi Sumatera Selatan jika dibandingkan waktu sebelumnya.

Full Text:

PDF

References


Pitartono, (2012). Analisis Tingkat Pengangguran Di Jawa Tengah Tahun 1997-2010. (Skripsi).Semarang : Universitas Diponegoro.

Badan Pusat Statistik, (2016). Berita Resmi Statistik Provinsi Sumatera Selatan. Diakses November 2016.

Makridakis, S., Wheelwright, S.C., McGee,V.E. (2002). Metode dan Aplikasi Peramalan. Tangerang : Binarupa Aksara Publish.

Desvina, A.P (2014). Penerapan Metode Box – Jenkins untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa UIN Suska RIAU. Jurnal Sains, Teknologi dan Industri. Vol.12 No.1.Desember 2014.

Pani, A.D (2010). Analisis Time Series Pencemaran Udara oleh Particullar Metter (PM 10). Jurnal Sitekin. Vol 9, No.1. Desember 2010

Winarno, W.W. (2009). Analisis Ekonometrika dan Statistik dengan EViews ( Edisi II). Yogyakarta : UPP STIM KPN


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
Jurnal Penelitian Sains (JPS) Published by Faculty of Mathematic and Natural Science Sriwijaya University is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.