SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN EBLUP

Prahenda ,Muhammad Reza, B2A218048 (2019) SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN EBLUP. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].

Preview	Text 6. Abstrak.pdf Download (416kB) | Preview
Preview	Text 13. BAB I.pdf Download (523kB) | Preview
Preview	Text 14. BAB II.pdf Download (626kB) | Preview
	Text 15. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (288kB) | Request a copy
	Text 16. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (418kB) | Request a copy
Preview	Text 17. BAB V.pdf Download (437kB) | Preview
Preview	Text 18. Daftar Pustaka.pdf Download (434kB) | Preview

Abstract

Kata kunci : Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP), Tingkat Pengangguran Terbuka, Small Area Estimation (SAE) Tingkat pengangguran yang tinggi akan menimbulkan dampak pada tidak tercapainya potensi maksimal perekonomian suatu negara. Maka, untuk dapat meningkatkan perekonomian negara, masalah pengangguran merupakan masalah pokok yang harus diatasi terlebih dahulu. Saat ini ketersediaan informasi tingkat pengangguran terbuka berdasar pada data hasil Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS). Namun jumlah sampel yang kecil dimungkinkan data sampel tidak dapat mengakomodir karakteristik dari keseluruhan populasi dan diperoleh pendugaan yang bias. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pengangguran terbuka pada level Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Tengah menggunakan pendugaan secara langsung dan pendugaan menggunakan metode Small Area Estimation (SAE) dengan pendekatan Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP). Data yang digunakan sebagai variabel respon (Y) dalam penelitian ini adalah data tingkat pengangguran terbuka yang diperoleh dari mikro data SAKERNAS tahun 2018, dengan variabel penyerta dipilih persentase keluarga pertanian (X1), persentase penduduk lulus SMA (X2), persentase keluarga peserta Program Keluarga Harapan (X3) dan Persentase Keluarga dengan Jamban Pribadi (X4). Hasil penelitian didapatkan nilai Mean Square Error (MSE) dari model SAE lebih kecil daripada MSE pendugaan langsung, hal ini menunjukkan bahwa model SAE lebih baik dalam menduga tingkat pengangguran terbuka di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah dibandingkan dengan metode pendugaan langsung.

Actions (login required)

View Item