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].

[img]
Preview
Text
6. Abstrak.pdf

Download (416kB) | Preview
[img]
Preview
Text
13. BAB I.pdf

Download (523kB) | Preview
[img]
Preview
Text
14. BAB II.pdf

Download (626kB) | Preview
[img] Text
15. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (288kB) | Request a copy
[img] Text
16. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (418kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
17. BAB V.pdf

Download (437kB) | Preview
[img]
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.

Item Type: Thesis (Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) )
Call Number: 028/Statistik/XII/2019
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Agricultural Science and Technology > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
Date Deposited: 09 Oct 2020 04:04
Last Modified: 09 Oct 2020 04:04
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/3928

Actions (login required)

View Item View Item