Analisis Peramalan Jumlah Pengangguran Di Provinsi Aceh Tahun 2023-2032 Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

  • Yusrini Universitas Muhammadiyah Bulukumba
  • Dian Firmayasari S Universitas Muhammadiyah Bulukumba
  • Hukmah Universitas Muhammadiyah Bulukumba
  • Suriani M Universitas Muhammadiyah Bulukumba
Keywords: Unemployment, Forecasting, ARIMA

Abstract

Abstrak. Tingginya tingkat pengangguran menjadi salah satu indikator ketidakstabilan ekonomi di suatu daerah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jumlah pengangguran di Provinsi Aceh dari tahun 2023 sampai 2032 menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder berupa data jumlah pengangguran Provinsi Aceh dari tahun 1993 sampai dengan 2022 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Proses analisis data dalam penelitian ini mencakup beberapa tahapan penting yaitu identifikasi model stasioner, estimasi parameter, uji signifikansi parameter, pemeriksaan diagnostik, dan peramalan. Dalam tahapan ini, dilakukan identifikasi terhadap pola data masa lalu untuk meramalkan jumlah pengangguran di masa depan. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ARIMA (1,2,2) adalah model terbaik untuk meramalkan jumlah pengangguran di Provinsi Aceh dengan nilai MAPE sebesar 34,341%. Hasil peramalan mengindikasikan bahwa jumlah pengangguran di Provinsi Aceh cenderung mengalami penurunan dalam beberapa tahun mendatang. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pembuat kebijakan dalam merancang strategi penanggulangan pengangguran di masa depan.

Kata Kunci:     Pengangguran, Peramalan, ARIMA

Abstract. The high unemployment rate is one of the indicators of economic instability in an area. This study aims to analyze the number of unemployed in Aceh Province from 2023 to 2032 using the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) method. In this study, the data used is secondary data in the form of data on the number of unemployed in Aceh Province from 1993 to 2022 obtained from the Central Statistics Agency (BPS). The data analysis process in this study includes several important stages, namely stationary model identification, parameter estimation, parameter significance test, diagnostic examination, and forecasting. In this stage, identification of past data patterns is carried out to predict the number of unemployed in the future. The results of the analysis show that the ARIMA model (1,2,2) is the best model to predict the number of unemployed in Aceh Province with a MAPE value of 34.341%. The results of the forecast indicate that the number of unemployed in Aceh Province is likely to decline in the coming years. This research is expected to be a reference for policymakers in designing strategies to overcome unemployment in the future.

Keywords:       Unemployment, Forecasting, ARIMA.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

References

Aswi, & Sukarna. (2006). Analisis Deret Waktu: Teori dan Aplikasi. Makassar: Andira Publisher.

BPS Provinsi Aceh. (2023). Provinsi Aceh Dalam Angka 2023. BPS Provinsi Aceh. Retrieved from https://aceh.bps.go.id/id/publication/2023/02/28/71d342c099d759579815e775/provinsi-aceh-dalam-angka-2023.html

BPS Indonesia. (2023). Data Ketenagakerjaan Indonesia 2023. Retrieved from https://www.bps.go.id/id/statistics-table?subject=520

Cryer, J. D., & Chan, K. S. (2008). Time Series Analysis with Applications in R (G. Casella (ed.); Second Edition).

Cryer, J. D., & Chan, K. S. (2016). Time Series Analysis with Applications in R (G. Casella (ed.); Second Edition). United States of America: Pearson Education Limited.

Fauzi, A. (2006). Dampak Tsunami terhadap Ekonomi Aceh. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan, 4(1), 20-35.

Hanke, J. E., & Whichern, D. (2014). Business Forecasting Ninth Edition. United States of America: Pearson Education Limited.

Ilah, M. (2016). Peramalan Jumlah Ekspor Indonesia Pada Kelompok Komoditi Ekspor Udang Segar/Beku dan Tongkol/Tuna dengan Metode Arima Box jenkins. Jurusan Statistika FMIPA ITS, Surabaya. https://repository.its.ac.id/584/2/1313030017-Non_Degree.pdf

Jiblathar, P. (2021). Estimasi Indeks Harga Properti Residensial dengan Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Universitas Jambi. https://repository.unja.ac.id/23192/1/skripsi%20panji%20jiblathar.pdf

Jumingan. (2009). Studi Kelayakan Bisnis, Teori dan Proposal Kelayakan. Bumi Aksara. Jakarta.

Lewis, C. D. (1982). Industrial and Business Forecasting Methods. Journal of Forecasting, 194-196. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/for.3980020210

Nanga, M. (2005). Makro Ekonomi Teori, Masalah, dan Kebijakan. Jakarta:PT Raja Grafindo Persada.

Nasuha, F. (2016). Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). Skripsi tidak diterbitkan. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember. https://repository.unair.ac.id/112292/

Prasinta, L. D. A. (2015). Peramalan Nilai Ekspor Karet Indonesia Menggunakan Metode Time Series. Skripsi tidak diterbitkan. Surabaya: Universitas Airlangga. https://repository.unair.ac.id/27957/

Robial, S. M. (2018). Perbandingan Model Statistik pada Analisis Metode Peramalan Time Series (Studi Kasus: PT. Telekomunikasi Indonesia, TBK Kandatel Sukabumi). Jurnal Ilmiah SANTIKA, 8(2), 1-17. https://www.jurnal.ummi.ac.id/index.php/santika/article/download/400/208

Rukini, dkk. (2015). Pemilihan Model Terbaik Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara (WISMAN) ke Bali Tahun 2014. Jurnal Buletin Studi Ekonomi, 20(1), 66-75. https://jurnal.harianregional.com/bse/full-19044

Sugiyono, M. P. (2007). Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R and D. Alfabeta. Bandung.

Sukirno, S. (2004). Makroekonomi (Teori Pengantar). Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.

Sumarjaya, I. W. (2016). Modul Analisis Deret Waktu. Skripsi tidak diterbitkan. Bali: Universitas Udayana.

Published
27-08-2024
How to Cite
Yusrini, Dian Firmayasari S, Hukmah, & Suriani M. (2024). Analisis Peramalan Jumlah Pengangguran Di Provinsi Aceh Tahun 2023-2032 Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Proximal: Jurnal Penelitian Matematika Dan Pendidikan Matematika, 7(2), 961-974. https://doi.org/10.30605/proximal.v7i2.4518