ANALISIS PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE

ARLIANI, VINI OKTAVIA, B2A218042 (2020) ANALISIS PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].

Preview	Text 01 COVER (1).pdf Download (441kB) | Preview
Preview	Text 02 Persetujuan Pembimbing.pdf Download (469kB) | Preview
Preview	Text 03 Pengesahan Kelulusan.pdf Download (452kB) | Preview
Preview	Text 05 Abstrak.pdf Download (392kB) | Preview
Preview	Text 12 BAB I.pdf Download (482kB) | Preview
Preview	Text 13 BAB II.pdf Download (695kB) | Preview
	Text 14 BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (472kB) | Request a copy
	Text 15 BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (604kB) | Request a copy
Preview	Text 16 BAB V.pdf Download (402kB) | Preview
Preview	Text 17 DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (397kB) | Preview
	Text 19 Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (759kB) | Request a copy
Preview	Text ARTIKEL ILMIAH.pdf Download (716kB) | Preview

Abstract

Tingkat pengangguran adalah persentase mereka yang ingin bekerja, namun tidak memiliki pekerjaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan antara variabel respon dengan variabel prediktor. Variabel respon yang digunakan adalah tingkat pengangguran sedangkan variabel prediktor yang digunakan adalah laju pertumbuhan penduduk (X1), upah tenaga kerja (X2), dan laju pertumbuhan ekonomi (X3). Dengan hasil penelitian Model Regresi Spline terbaik untuk tingkat pengagguran di Jawa Tengah tahun 2017 dengan pendekatan regresi nonparametrik spline. Model terbaik diperoleh menggunakan satu titik knot dengan nilai GCV terkecil sebesar 15664,04. Sehingga model tersebut layak untuk digunakan. Kata kunci: Regresi Nonparametrik, Spline , Tingkat pengangguran

Actions (login required)

View Item