Analisis Data Longitudinal Pengaruh Indikator Sosial Ekonomi Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia Menggunakan GLMM

Ramadhani, Waode Nindya (2026) Analisis Data Longitudinal Pengaruh Indikator Sosial Ekonomi Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia Menggunakan GLMM. S1 thesis, Universitas Andalas.

[img] Text (01. Cover & Abstrak)
01. Cover & Abstrak.pdf - Published Version
Download (963kB)
[img] Text (02. BAB I)
02. BAB I.pdf - Published Version
Download (193kB)
[img] Text (03. BAB IV)
03. BAB IV.pdf - Published Version
Download (255kB)
[img] Text (04. Daftar Pustaka)
04. Daftar Pustaka.pdf - Published Version
Download (189kB)
[img] Text (05. Fulltext Skripsi)
05. Fulltext Skripsi.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) merupakan salah satu indikator penting dalam menilai kondisi ketenagakerjaan dan keberhasilan pembangunan ekonomi suatu negara. Data TPT antarprovinsi di Indonesia memiliki karakteristik longitudinal karena diamati berulang pada periode 2020-2024 dan memiliki heterogenitas antarwilayah, sehingga pendekatan regresi data panel konvensional yang mengasumsikan distribusi normal dinilai kurang sesuai. Penelitian ini menerapkan Generalized Linear Mixed Model (GLMM) untuk memodelkan pengaruh indikator sosial ekonomi terhadap TPT di 34 provinsi Indonesia periode 2020-2024 (170 observasi), dengan variabel prediktor Indeks Pembangunan Manusia (IPM), laju Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), dan Upah Minimum Provinsi (UMP). Variabel respon TPT dimodelkan mengikuti distribusi Gamma dengan fungsi penghubung invers. Hasil penelitian menunjukkan bahwa laju PDRB, TPAK, dan UMP berpengaruh signifikan dalam menurunkan TPT, sedangkan IPM tidak berpengaruh signifikan. Model akhir menghasilkan nilai RMSE sebesar 0,47789 dan MAPE sebesar 7,17%, yang menunjukkan bahwa model GLMM memiliki kemampuan prediksi yang baik terhadap data TPT di Indonesia.

Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Data longitudinal; Generalized Linear Mixed Model; indikator sosial ekonomi; Tingkat Pengangguran Terbuka
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > S1 Matematika
Depositing User: S1 Matematika Matematika
Date Deposited: 22 Aug 2026 08:24
Last Modified: 22 Aug 2026 08:24
URI: http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/530473

Actions (login required)

View Item View Item
eSkripsi Universitas Andalas is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.