By Prediksi Tools Dong in Teknologi —

Model Prediksi Tingkat Pengangguran Nasional

Tingkat pengangguran menjadi indikator penting kondisi ekonomi makro. Pemerintah dan lembaga riset kini mengandalkan model prediksi Tingkat Pengangguran Nasional untuk merumuskan kebijakan ketenagakerjaan, stimulus ekonomi, dan program pelatihan kerja. Model ini memanfaatkan data BPS, variabel GDP, inflasi, hingga indeks industri manufaktur.

Metodologi Prediksi

Time Series ARIMA & Prophet

Cocok untuk data bulanan/unemployment rate historis, menangkap tren jangka panjang dan musiman (efek pandemi, libur nasional).

Vector Autoregression (VAR)

Model multivariat yang memproyeksikan pengangguran berdasar interaksi beberapa variabel ekonomi—GDP growth, CPI, dan IHK.

Machine Learning

Random Forest atau Gradient Boosting dapat memproses variabel lebih banyak—seperti data job postings online atau Google search interest untuk “lowongan kerja”.

Tool dan Platform

  1. R dan Python
    Open source, library statsmodels (ARIMA), fbprophet, sklearn. Cocok untuk lembaga riset.
  2. EViews
    Software ekonometrika dengan GUI untuk model VAR dan cointegration tests.
  3. Tableau + Excel
    Visualisasi hasil forecasting, cocok untuk presentasi kebijakan publik.
  4. IBM SPSS Forecasting
    Modul time series analysis plus support enterprise.

Listicle – 5 Langkah Membangun Model

  1. Kumpulkan Data BPS
    Unduh seri data pengangguran bulanan dan variabel ekonomi terkait sejak 10–20 tahun terakhir.
  2. Exploratory Data Analysis
    Plot trend, seasonality, dan cari outlier (krisis ekonomi 1998, pandemi 2020).
  3. Pilih Model dan Validasi
    Bandingkan ARIMA, Prophet, dan VAR dengan k-fold cross-validation time-series split.
  4. Parameter Tuning
    Optimize p,d,q (ARIMA) atau hyperparameters (Random Forest) untuk minimiasi error.
  5. Deployment & Monitoring
    Sajikan hasil prediksi dalam dashboard BI, perbarui model setiap kuartal dan pantau deviasi realisasi vs forecast.

Dengan Prediksi Tingkat Pengangguran Nasional, pembuat kebijakan dapat menyiapkan program pelatihan, stimulus padat karya, dan perencanaan anggaran ketenagakerjaan lebih tepat. Mari manfaatkan data science untuk mendukung keputusan ekonomi nasional!