PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA (TPT) TAHUN 2020 DI PULAU SUMATERA MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA (TPT) TAHUN 2020 DI PULAU SUMATERA MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR)


Pengarang

RINA MULYA SARI - Personal Name;

Dosen Pembimbing

Latifah Rahayu Siregar - 198409282015042002 - Dosen Pembimbing I
Zurnila Marli Kesuma - 196903061994122001 - Dosen Pembimbing II



Nomor Pokok Mahasiswa

1708108010047

Fakultas & Prodi

Fakultas MIPA / Statistika (S1) / PDDIKTI : 49201

Penerbit

Banda Aceh : Fakultas MIPA (S1)., 2022

Bahasa

Indonesia

No Classification

519.536

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) adalah salah satu indikator yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat penawaran tenaga kerja yang tidak digunakan atau belum terserap oleh pasar kerja. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari publikasi dalam angka Badan Pusat Statistik (BPS) di tiap kabupaten/kota di Pulau Sumatera tahun 2021. Di tahun 2020 terdapat 1 dari 10 Provinsi di Pulau Sumatera yang memiliki angka TPT di atas level nasional, yaitu terdapat di Provinsi Kepulauan Riau. Adanya efek spasial merupakan hal yang sering terjadi antara satu wilayah dengan wilayah lainnya. Berdasarkan pengujian asumsi pada penelitian ini diketahui bahwa data TPT memiliki pengaruh spasial. Oleh karena itu, pembentukan model regresi linear dengan metode Ordinary Least Square (OLS) diketahui kurang representatif, sehingga dalam penelitian ini dilakukan analisis spasial dengan Geographically Weighted Regression (GWR). Metode GWR digunakan untuk memodelkan TPT di tiap kabupaten/kota di Pulau Sumatera serta mengetahui faktor yang berpengaruh secara signifikan di masing-masing kabupaten/kota. Hasil pemodelan dengan GWR diperoleh model yang berbeda-beda untuk tiap kabupaten/kota di Pulau Sumatera. Faktor-faktor yang secara signifikan mempengaruhi TPT di masing-masing kabupaten/kota secara spasial adalah Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Laju Pertumbuhan Penduduk, Kepadatan Penduduk, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Rata-rata Lama Sekolah, Jumlah Penduduk Miskin, dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Dengan menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR) diperoleh 115 model lokal untuk masing-masing wilayah dengan 20 kombinasi variabel yang signifikan yang mempengaruhi angka TPT disetiap kabupaten/kota di Pulau Sumatera tahun 2020.

Kata kunci : Tingkat Pengangguran Terbuka, GWR, Efek Spasial

The Open Unemployment Rate is one of the indicators that can be used to measure the level of labor supply that is not used or has not been absorbed by the labor market. The data used in this study are sourced from publications in the Central Statistics Agency, figures in each district/city on the island of Sumatra in 2021. In 2020 there are 1 out of 10 provinces on the island of Sumatra that have The Open Unemployment Rate figures above the national level, namely there are in the Riau Islands Province. The existence of spatial effects is something that often occurs from one region to another. Based on the assumption test in this study, it is known that the The Open Unemployment Rate data has a spatial effect. Therefore, the formation of a linear regression model using the Ordinary Least Square (OLS) method is known to be less representative, so that in this study a spatial analysis was carried out using Geographically Weighted Regression (GWR). The GWR method is used to model The Open Unemployment Rate in each district/city on the island of Sumatra and to find out the factors that significantly influence each district/city. The results of modeling with GWR obtained different models for each district/city on the island of Sumatra. The factors that significantly affect the The Open Unemployment Rate in each district/city spatially are the Labor Force Participation Rate, Population Growth Rate, Population Density, Gross Regional Domestic Product (GRDP), Average Years of Schooling, Number of Poor Population , and the Human Development Index (HDI). By using the Geographically Weighted Regression (GWR) method, 115 local models were obtained for each region with 20 combinations of significant variables that affect the The Open Unemployment Rate, rate in each district/city on the island of Sumatra in 2020. Keywords: Open Unemployment, GWR, Spatial Effect

Citation



    SERVICES DESK