Penerapan Analisis Regresi Nonparametrik Spline Truncated pada Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Barat
Abstract
Unemployed is someone who has entered the workforce, but does not have a job and is looking for work, setting up a business, and who already has a job but has not yet started working. One indicator that can be used to measure unemployment is The Unemployment Rate. West Java Province is the province in first place with the highest unemployment rate in Indonesia. Based on BPS data, the unemployment rate in West Java Province in 2022 reaches 8.31%. The method that can be used to model factors that are thought to influence the unemployment rate in West Java Province in 2022 is nonparametric spline regression. The nonparametric spline regression method was used in this research because this method is very good at modeling data that has changing patterns at certain intervals. The aim of this research is to get the best model of the factors that influence the unemployment rate and find out what factors significantly influence the unemployment rate in West Java Province in 2022. Based on parameter significance testing, it was found that all the variables used, namely Labor Force Participation Rate, Percentage of Poor Population, District/City Minimum Wage, Government Expenditures, and Average Years of Schooling had a significant effect on TPT in West Java Province in 2022. The value of the determination coefficient obtained was 99.5%.
References
Ahadi, G. D., & Zain, N. N. L. E. (2023). The Simulation Study of Normality Test Using Kolmogorov-Smirnov , Anderson-Darling, and Shapiro-Wilk. Eigen Mathematics Journal, 6(1), 11–19.
Ardian, R., Syahputra, M., & Dermawan, D. (2022). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia. EBISMEN: Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Manajemen, 1(3), 190–198.
Ariesta, D., Gusriani, N., & Parmikanti, K. (2021). Estimasi Parameter Model Regresi Nonparametrik B-Spline pada Angka Kematian Maternal. Jurnal Matematika UNAND, 10(3), 342–354. https://doi.org/10.25077/jmu.10.3.342 -354.2021.
Badan Pusat Statistik. (2022). Tingkat Pengangguran Terbuka Menurut Provinsi (Persen), 2021-2022. Dikutip dari https://www.bps.go.id/indicator/6/543/1/ tingkat-pengangguran-terbuka-menurut-provinsi.html.
Badan Pusat Statistik. (2023a). Indikator Pasar Tenaga Kerja Indonesia Februari 2023. Dikutip dari https://www.bps.go.id/publication/2023/06/16/ddcaf3b4a 35c8be03f8c7ac5/indikator-pasar-tenaga-kerja-indonesia-februari-2023.html, Diakses pada tanggal 2 Maret 2023.
Badan Pusat Statistik. (2023b). Kemiskinan dan Ketimpangan. Dikutip dari https://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan-dan-ketimpangan.html#subjek View Tab1.
Bidari, D. R., & Budiantara, I. N. (2020). Pemodelan Faktor yang Mempengaruhi Persentase Anak Putus Sekolah di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Jurnal Sains dan Seni ITS, 9(2), 115–122. https://doi.org/10.12962/j23373520.v9i2.52589.
Bidayani, Hadijati, M., & Fitriyani, N. (2019). Model Regresi Semiparametrik Spline Hasil Produksi Padi di Kabupaten Lombok Timur. Eigen Mathematics Journal, 2(1), 6–12. https://doi.org/10.29303/emj.v1i1.31.
Budiantara, I. N. (2001). Estimasi Parametrik dan Nonparametrik untuk Pendekatan Kurva Regresi. Surabaya: ITS Press.
Dani, A. T. R., Adrianingsih, N. Y., Ainurrochmah, A., & Sriningsih, R. (2021). Flexibility of Nonparametric Regression Spline Truncated on Data without a Specific Pattern. Jurnal Litbang Edusaintech, 2(1), 37–43. https://doi.org/10.51402/jle.v2i1.30.
Dewi, N. C. S., & Budiantara, I. N. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Angka Kecelakaan Lalu Lintas di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Jurnal Sains dan Seni ITS, 7(2), 184–191.
Eubank, R. L. (1999). Nonparametric Regression and Spline Smoothing, 2nd ed. Texas: Department of Statistics Southern Methodist Dallas University.
Ferayanti, Seftarita, C., Fitriyani, & Varlitya, C. R. (2023). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia dan Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Kemiskinan di 5 Provinsi Termiskin Di Indonesia Tahun 2010-2020. JPED: Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam, 7(2), 11–29. https://doi.org/https://doi.org/10.24815/jped.v9i1.31549.
Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics, 4 th Edition. New York: McGrahill. Co.
Hardle, W. (1990). Applied Nonparametric Regression. Cambridge: Cambridge University Press.
Johar, M. R., Suharno, & Istiqomah. (2023). Hubungan Rata-rata Lama Sekolah terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka: Mediasi Laju Pertumbuhan Ekonomi. Oikos: Jurnal Kajian Pendidikan Ekonomi dan Ilmu Ekonomi, 7(1), 153–163.
Khofifah, H. N. (2021). Robust Spatial Durbin Model (RSDM) untuk Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Barat. Jurnal Riset Statistika, 1(2), 135–142. https://doi.org/10.29313/jrs.v1i2.522.
Koilam, C. T. C., Kalangi, J. B., & Rompas, W. F. I. (2023). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah dan Pengeluaran Konsumsi terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 23(5), 25–36.
Kusumaningrum, N., Permana, J. N., Khairunnisa, & Nohe, D. andi. (2022). Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka di Pulau Kalimantan dengan Regresi Data Panel. Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya, 2, 196–210.
Mahroji, D., & Nurkhasanah, I. (2019). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Tingkat Pengangguran di Provinsi Banten. Jurnal Ekonomi-Qu, 9(1), 51–72. https://doi.org/10.35448/jequ.v9i1.5436.
Manurung, E. N., & Hutabarat, F. (2021). Pengaruh Angka Harapan Lama Sekolah, Rata-Rata Lama Sekolah,Pengeluaran per Kapita terhadap Indeks Pembangunan Manusia. JIAM: Jurnal Ilmiah Akuntansi Manajemen, 4(2), 121–129. https://doi.org/10.35326/jiam.v4i2.1718.
Maziyah, R., Madu, R., & Budiantara, I. N. (2019). Pemodelan ASFR di Indonesia Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Jurnal Sains dan Seni ITS, 8(2), 381–388.
Muhgni, M., Fadly, F., Adnan, A., & Harison. (2020). Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka di Pulau Sumatera dengan Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline. Jurnal Sains Matematika dan Statistika, 6(1), 133–144. https://doi.org/10.24014/jsms.v6i1.9255.
Pramesti, R. G., Ratna, M., & Budiantara, I. N. (2019). Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Prevalensi Kusta di Jawa Timur dengan Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Jurnal Sains dan Seni ITS, 8(2), 357–364. https://doi.org/10.12962/j23373520.v8i2.44876.
Pratama, N. R. N. S., & Utama, M. S. (2019). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah dan Investasi terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Tingkat Kemiskinan di Kabupaten/Kota Provinsi Bali. E-Jurnal Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana, 8(7), 651–680.
Priadana, M. S., & Sunarsi, D. (2021). Metode Penelitian Kuantitatif. Tangerang: Pascal Books.
Rahmadina, R. P., Ratna, M., & Budiantara, I. N. (2020). Pemodelan Faktor yang Memengaruhi Angka Partisipasi Kasar SMA/Sederajat di Papua Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Jurnal Sains dan Seni ITS, 9(2), 154–161.
Setyowati, D. W., Rumiati, A. T., & Budiantara, I. N. (2020). Pemodelan Contraceptive Prevalence Rate (CPR) di Provinsi Sulawesi Selatan Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Jurnal Sains dan Seni ITS, 9(1), 72–78. https://doi.org/10.12962/j23373520.v9i1.51045.
Sholikha, M., Susilawati, M., & Srinadi, I. G. A. M. (2019). Pemodelan Nilai Kurs terhadap Harga Saham pada Data Longitudinal Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. E-Jurnal Matematika, 8(4), 259–263. https://doi.org/10.24843/mtk.2019.v08.i04.p262.
Silvie, F. D., & Hasmarini, M. I. (2023). Analisis Pengaruh Upah Minimum Kabupaten, IPM, PDRB, dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja. Economics and Digital Business Review, 4(1), 374–382. https://doi.org/https://doi.org/10.37531/ecotal.v4i1.355.
Sintia, I., Pasarella, M. D., & Nohe, D. A. (2022). Perbandingan Tingkat Konsistensi Uji Distribusi Normalitas pada Kasus Tingkat Pengangguran di Jawa. Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya, 2(2), 322–333.
Sitanggang, O. R., Ratna, M., & Budiantara, I. N. (2018). Pemodelan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Persentase Peserta Aktif KB Suntik di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Jurnal Sains dan Seni ITS, 7(2), 192–199. https://doi.org/10.12962/j23373520.v8i2.44876.
Sitompul, A. Y., Kumenaung, A. G., & Rorong, I. P. F. R. (2023). Pengaruh PDRB, Upah Minimum, dan Tenaga Kerja terhadap Pengangguran di Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisieni, 23(6), 133–144.
Suyono. (2018). Analisis Regresi untuk Penelitian. Yogyakartan: Deepublish.
Tetrapoik, A. E., Lembang, F. K., Ilwaru, V. Y. I., & Lewaherilla, N. (2023). Pemodelan Regresi Nonparametrik Spline dan Aplikasinya pada Indeks Kebahagiaan Provinsi di Indonesia. Jurnal Riset dan Aplikasi Matematika, 7(1), 56–65.
Wang, J. & Yang, L. (2009). Polynomial Spline Confidence Bands for Regression Curves. Statistica Sinica, 19(1), 325-342.
Wardani, P. K., & Ratna, M. (2022). Pemodelan terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi di Nusa Tenggara Timur Menggunakan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline. Jurnal Sains dan Seni ITS, 11(3), 274–281. https://doi.org/10.12962/j23373520.v11i3.77735.
Wisisono, I. R. N., Nurwahidah, A. I., Andriyana, Y., & Sunengsih, N. (2018). Regresi Nonparametrik dengan Pendekatan Deret Fourier pada Data Debit Air Sungai Citarum. Jurnal Matematika “MANTIK,” 4(2), 75–82. https://doi.org/10.15642/mantik.2018.4.2.75-82.
