## STUDI PENGGUNAAN DATA GOOGLE TRENDS :

## KASUS PERAMALAN TINGKAT PENGANGGURAN USIA MUDA
A Study on the Use of Google Trends Data:  The Case of Youth Unemployment Forecasting
Siti Magfirotul Laelia & Dominicus Savio Priyarsono 1
Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor

## Abstract
Google Trends data is an unbiased sample of search data produced by the Google search machine. This data  represents  the  number  of  searches  for  a  specific  keyword  using  the  search  machine.    The availability  of  this  free  of  charge  data  creates  various  opportunities  of  utilization  for  forecasting economic variables.  On the other hand, data produced by standard methods (using surveys) cannot be issued very frequently because of financial constraints and the limited mobility during COVID-19 pandemic. This  article  reports  a  methodological  study  on  the  use  of  Google  Trends  data.  The objective  of  this  study  is  to  show  that  the  use  of  Google  Trends  data  can  improve  the  quality  of forecasting.    To  achieve  the  objective,  youth  unemployment  data  are  utilized  and  prepared  for analysis of Autoregressive Integrated Moving Average.  The quality of forecasting utilizing additional Google Trends data is compared with that without involving Google Trends data.  It is concluded that the  quality  of  the  forecasting  using  the  first  method  is  better  than  that  of  the  second  one.    This conclusion  implies  that  utilizing  Google  Trends  data  can  potentially  improve  the  quality  of forecasting and partially solve the problem of data scarcity resulted from financial constraints and the COVID-19 pandemic.
Key words: Google Trends data, forecasting method, youth unemployment JEL: B23, J01
Abstrak
Data Google Trends adalah sampel takbias dari data pencarian yang dihasilkan oleh mesin pencari Google.    Data  ini  menggambarkan  jumlah  pencarian  untuk  kata  kunci  tertentu  melalui  mesin pencari itu.  Ketersediaan data gratis ini memunculkan berbagai peluang pemanfaatan antara lain peramalan variabel-variabel ekonomi.  Di pihak lain, data yang dihasilkan dari metode standar (hasil survei) tidak bisa tersedia dengan frekuensi sangat tinggi karena ada kendala biaya dan keterbatasan mobilitas akibat pandemi COVID-19.  Artikel ini melaporkan hasil studi metodologi penggunaan data tersebut.  Tujuan studi ini adalah menunjukkan bahwa penggunaan data Google Trends dapat meningkatkan kualitas peramalan.  Untuk itu dipilih data tingkat pengangguran usia muda yang dipersiapkan untuk analisis Autoregressive Integrated Moving Average. Selanjutnya, dilakukan pembandingan antara kualitas peramalan dengan menyertakan data Google Trends dan kualitas peramalan tanpa menyertakan data Google Trends .  Dapat disimpulkan bahwa kualitas peramalan dengan metode yang pertama lebih baik daripada kualitas peramalan dengan metode yang kedua.  Dengan simpulan itu dapat disarankan bahwa peramalan dengan menggunakan data Google  Trends berpotensi  meningkatkan  kualitas  peramalan  dan  dapat  mengatasi  sebagian persoalan kelangkaan data akibat adanya kendala biaya dan pandemi COVID-19.
Kata kunci: data Google Trends , metode peramalan, tingkat pengangguran usia muda JEL: B23, J01

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  internet  telah  mempermudah  masyarakat  warganet  dalam  memperoleh berbagai informasi.  Kini dapat diandaikan bahwa sebelum mengambil  suatu keputusan untuk
1 Corresponding author: D. S. Priyarsono, Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB University, Darmaga, Bogor 16680. Email: priyarsono@apps.ipb.ac.id , priyarsono@yahoo.com.
melakukan  tindakan  tertentu  kebanyakan  orang  mempertimbangkan  dulu  informasi  yang diperolehnya  dari  internet.    Tak  bisa  dipungkiri,  dalam  fenomena  itu  peranan  Google  sangat menonjol.
Perilaku pencarian informasi di internet meninggalkan jejak digital yang terekam dalam sistem data yang disebut sebagai big data. Data Google Trends merupakan salah satu jenis big data yang menggambarkan jumlah pencarian untuk kata kunci tertentu melalui mesin pencari Google. Dalam beberapa literatur, data ini kemudian disebut sebagai Google Econometrics (Fondeur dan Karame, 2013), Google Index (Nagao et al. , 2019), atau Search Volume Index (González-Fernández dan González-Velasco, 2018).  Data jenis ini kemudian menjadi bahan yang sangat informatif bagi riset untuk menelusuri dan meramalkan berbagai aktivitas (khususnya aktivitas ekonomi) secara real time (Woloszko, 2020; Bantis, Clements, dan Urquhart, 2021).
Pengangguran  merupakan  salah  satu  isu  penting  dalam  perekonomian.  Dalam  kondisi yang  umum  terjadi,  tingkat  pengangguran  usia  muda  (15-24  tahun)  lebih  tinggi  dari  tingkat pengangguran usia dewasa (25-60+ tahun). Rata-rata tingkat pengangguran usia muda Indonesia tahun 1997-2004 mencapai hampir dua kali lipat tingkat pengangguran usia dewasa (Rahman 2008).  Pengangguran  usia  muda  merupakan  tantangan  dalam  perekonomian  yang  dihadapi negara maju sekaligus negara berkembang di dunia. Pengangguran usia muda secara ekonomi dapat  menyebabkan  ketidakstabilan  pasartenaga  kerja,  mereduksi  tingkat  kesejahteraan, rendahnya  pendapatan  pajak,  dan  pemborosan  dalam  investasi  di  bidang  pendidikan  dan pelatihan  (ILO  2015).  Mengurangi  tingkat  pengangguran  usia  muda  adalah  salah  satu  agenda utama  Pembangunan  Berkelanjutan  (SDGs),  terutama  poin  ke- 8  tentang  “ Decent  work  and economic growth ” (ILO 2017).
Lazimnya, data pengangguran dipublikasikan secara berkala dengan jeda waktu ( time lag ) yang cukup panjang.  Di Indonesia data pengangguran dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik secara semesteran (BPS, 2020) yaitu pada bulan Februari dan Agustus setiap tahun.  Di beberapa negara lain data pengangguran dipublikasikan secara bulanan.  Untuk beberapa jenis kebijakan, baik publik atau pun swasta, ketersediaan data pengangguran secara tepat waktu atau bahkan secara real  time sangat  penting.    Oleh  karena  itu,  sering  kali  keharusan  meramalkan  data pengangguran menjadi tidak terhindarkan.
Beberapa penelitian terdahulu telah memanfaatkan data Google Trends untuk peramalan pengangguran usia muda. Fondeur dan Karame (2013) dan Naccarato et al. (2017) melakukan peramalan tingkat pengangguran usia muda berturut-turut untuk Prancis dan Italia. Dari kedua penelitian tersebut, hasil peramalan yang memanfaatkan data Google Trends menunjukkan galat peramalan ( forecast error ) yang lebih rendah dibanding model utama yang hanya menggunakan data pengangguran masa lalu.  Dengan pendekatan yang serupa, D'Amuri dan Marcucci (2017) serta  Nagao et  al. (2019)  juga  mengkaji  peramalan  tingkat  pengangguran  di  Amerika  Serikat. Hasil kajian untuk kasus Spanyol telah dilaporkan oleh Vicente et al. (2015).  Riset lain yang lebih mutakhir dengan topik yang agak berbeda namun masih terkait dengan persoalan pengangguran dilakukan  oleh  Aaronson et  al. (2021).  Peramalan  tingkat  pengangguran  menggunakan  data Google  Trends diharapkan  dapat  memfasilitasi  penyediaan  data  yang  lebih  cepat,  sambil menunggu data yang asli dipublikasikan. Hal ini sesuai dengan karakteristik data Google Trends yang tersedia secara real-time sehingga mampu memberi gambaran fenomena ekonomi dan sosial saat itu juga. Selain itu, data ini dapat diperoleh dengan mudah dan gratis.
Belajar  dari  keberhasilan  negara-negara  lain  dalam  pemanfaatan  data Google  Trends untuk  meningkatkan  kualitas  peramalan  data  pengangguran,  maka  studi  ini  bertujuan  untuk mengkaji  fenomena  serupa  untuk  kasus  Indonesia.    Secara  sengaja  dipilih  kasus  yang  lebih khusus, yakni kasus pengangguran usia muda, dengan asumsi bahwa tingkat penggunaan internet di kalangan kaum muda  lebih tinggi daripada tingkat penggunaan internet secara umum yang mencakupi juga pengguna yang berusia lebih lanjut.
Memprediksi  tingkat  pengangguran  usia  muda  di  Indonesia,  apalagi  dengan  peluang terjadinya  bonus  demografi  pada  2030  penting  untuk  dilakukan.  Hal  ini  akan  berguna  untuk mengestimasi jumlah lapangan kerja yang harus disiapkan serta menjadi bahan pertimbangan dalam merumuskan kebijakan yang perlu diterapkan. Untuk mencapai hal tersebut, diperlukan pengetahuan  mengenai  kondisi  dan  karakteristik  pengangguran  usia  muda  di  tahun-tahun sebelumnya.  Selain  menjadi  bahan  evaluasi  atas  kebijakan  terkait  pengangguran  yang  telah diterapkan, dapat diketahui juga pola pertumbuhannya serta menganalisis penyebabnya.

## 2. METODE DAN DATA
Google  Trends adalah  layanan  yang  menampilkan  data  deret  waktu  dari  intensitas pencarian di mesin pencari ( search engine ) Google untuk menunjukkan sejauh mana kata kunci tertentu dicari dalam periode dan lokasi tertentu. Intensitas pencarian distandardisasi dengan cara  mengubah  nilai  maksimum  selama  periode  tersebut  ke  angka  100  berdasarkan  jumlah pencarian kata kunci spesifik relatif terhadap jumlah semua pencarian di lokasi yang ditentukan (Nagao et al . 2019). Data ini berbentuk indeks, yang di berbagai penelitian disebut sebagai Google Econometric (Fondeur dan Karame 2013), Search Volume Index atau SVI (Gonzalez-Fernandez dan Gonzalez-Velasco 2017), dan Google Index atau GI (Naccarato et al. 2017). Dalam Naccarato et al. (2017) model  penghitungan Google Index dapat dituliskan seperti di bawah  ini. Google Trends menghitung rasio jumlah pencarian online untuk kata kunci tertentu di wilayah geografis tertentu pada hari tertentu (K s,t ) hingga total jumlah pencarian online yang dilakukan melalui Google pada hari yang sama di area yang sama (T s,t ):
Rs, t  = Ks,t Ts,t
(1)
Untuk  mempercepat  perhitungan,  angka  T s,t dihitung  berdasarkan  bagian  yang  dipilih secara acak dari data pencarian. Akibatnya,  angka bervariasi berdasarkan waktu pengambilan data. Rasio tersebut kemudian digunakan untuk menghitung tingkat mingguan sebagai rata-rata R s,t yang diambil setiap hari dalam minggu tertentu (γ):
R s,γ = 1 7 ∑ Rs, t 𝑆𝑎𝑏𝑡𝑢 𝛾 𝑡=𝑀𝑖𝑛𝑔𝑔𝑢 𝛾 (2)
Kemudian indeks R s,γ diskalakan ke 100 sebagai rasio terhadap nilai asli di minggu dimana ia mencapai level maksimum. Indeks Google (GI) untuk kata kunci spesifik K dalam minggu γ, dan di area s ditulis:
GI K,s,γ = 100 maxγ(Rs,γ) R s,γ (3)
yang  mewakili persentase pengguna internet yang melakukan pencarian di Google  untuk kata kunci tertentu di area tertentu dan dalam minggu tertentu.
Untuk alasan privasi, tidak ada nilai absolut dari komponen GI yang tersedia untuk umum. Data  tersebut  dikumpulkan  dengan  menggunakan  alamat  IP  dan  indeks  hanya  tersedia  untuk umum  jika  jumlah  pencarian  melebihi  ambang  batas  tertentu  (tidak  dideklarasikan  nilainya). Kueri atau pencarian berulang dari satu alamat IP dalam waktu singkat dihilangkan atau tidak
dihitung (D’Amuri dan  Marcucci,  2017).    Data Google  Trends ini  tersedia  secara  gratis  di https://www.google.com/trends/?hl=id.  Pengguna  dapat  melihat  data  deret  waktu  dan mengunduhnya dalam format csv.
Pemilihan kata kunci merupakan langkah yang penting dalam penelitian ini. Perbedaan satu  huruf  saja  akan  mengarah  pada  hasil  yang  berbeda.  Dalam  mengekstraksi  informasi  dari Google Trends , kesalahan yang dapat terjadi salah satunya akibat pemilihan kata kunci yang tidak tepat.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  data  mengalami  korelasi  semu  atau  palsu  (Naccarato et  al. , 2019). Beberapa penelitian terdahulu terkait topik ini menggunakan lebih dari satu kata kunci untuk mendapat data Google Trends. Untuk memperoleh informasi yang relevan, beberapa kata kunci  dikurangi  dengan  menyortir  kata  yang  paling  relevan  yang  dapat  dimasukkan  sebagai variabel eksogen atau eksplanatori pada model deret waktu (Fondeur dan Karame, 2013). Nagao et al. (2019) menggunakan dua kata kunci untuk penelitian di negara Amerika Serikat, yaitu “ jobs ” dan “ jobs offer ” . Vicente et al. (2015) juga menggunakan dua kata kunci untuk negara Spanyol, yaitu "oferta  de  trabajo" dan "oferta  de  empleo". Hasil  penelitian  Nagao et  al. (2019) menyimpulkan penggunaan data Google Trends tidak begitu berpengaruh dalam meningkatkan akurasi  peramalan.  Adapun  Fondeur  dan  Karame  (2013)  dan  Naccarato et  al. (2019) menggunakan  satu  kata  kunci "emploi" dan  " offerte  di  lavoro" masing-masing  untuk  negara Prancis dan Italia. Keduanya menunjukkan hasil peramalan yang lebih akurat dalam kasus yang melibatkan data Google Trends.
Dalam  penelitian ini,  kunci  yang  digunakan  adalah  “ lowongan  kerja ”.  Dengan  asumsi bahwa  banyaknya  jumlah  pencarian  kata  “ lowongan  kerja ”  melalui  mesin  pencari  Google berkorelasi  positif  dengan  jumlah  pengangguran.  Beberapa  pilihan  kata  kunci  lain,  seperti “ pekerjaan ” dan “ loker ” dianggap akan memberikan hasil yang bias karena keduanya mengarah ke definisi, bukan menggambarkan kegiatan mencari lapangan kerja.
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah ARIMA dan ARIMAX. ARIMA merupakan kombinasi antara model autoregresif ( autoregressive atau AR) dan rata-rata bergerak ( moving average atau MA), yang juga disebut sebagai model Box-Jenkins. Menurut Hanke et al . (2003)  dalam  Rahmawati  (2006)  model  autoregresif  merupakan  fungsi  dari  nilai-nilai  waktu lampau  dalam  suatu  deret  waktu,  sehingga  peramalannya  bergantung  pada  nilai  periode terdahulu.  Sedangkan  peramalan  model  rata-rata  bergerak  bergantung  pada  sisaan  atau  galat periode-periode sebelumnya. Dalam model ARIMA di penelitian ini, tingkat pengangguran muda dinyatakan sebagai  fungsi  dari  nilai dan  sisaan  di periode sebelumnya. Model  ARIMAX  adalah pengembangan  dari  ARIMA  dengan  menyertakan  variabel  bebas  lain  di  dalam  persamaannya. Dalam hal ini, variabel Search Volume Index (SVI) dari Google Trends disertakan sebagai variabel bebas. Bentuk umum model ARIMA dan ARIMAX dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝑌𝑈𝑅 𝑡 = 𝛼 1 𝑌𝑈𝑅 𝑡−1 + 𝛼 2 𝑌𝑈𝑅 𝑡−2 + ⋯ + 𝛼 𝑇 𝑌𝑈𝑅 𝑡−𝑇 + 𝑒 𝑡 − 𝜃 1 𝑒 𝑡−1 − 𝜃 2 𝑒 𝑡−2 − ⋯ − 𝜃 𝑇 𝑒 𝑡−𝑇 (4) 𝑌𝑈𝑅 𝑡 = 𝛽 1 𝑌𝑈𝑅 𝑡−1 + 𝛽 2 𝑌𝑈𝑅 𝑡−2 + ⋯ + 𝛽 𝑇 𝑌𝑈𝑅 𝑡−𝑇 + 𝜑 1 𝑆𝑉𝐼 𝑡 + 𝑣 𝑡 − ∅ 1 𝑣 𝑡−1 − ∅ 2 𝑣 𝑡−2 − ⋯ − ∅ 𝑇 𝑣 𝑡−𝑇 (5)
Keterangan:
𝑌𝑈𝑅 𝑡 = Tingkat pengangguran usia muda
𝑆𝑉𝐼 𝑡 = Indeks pencarian “ lowongan kerja ” melalui Google 𝛼 , 𝛽 , 𝜑 , 𝜃 , ∅ = Koefisien 𝑡 , 𝑡 − 1 , … = Periode data
𝑒 , 𝑣 = Komponen error

## 3. PEMBAHASAN

## a. Meramal dengan metode ARIMA dan ARIMAX
Bagian ini membahas hasil peramalan tingkat pengangguran muda di Indonesia dengan menggunakan  metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  dan Autoregressive Integrated  Moving  Average  Explanatory (ARIMAX).  Peramalan  dilakukan  dua  kali,  model  yang pertama  hanya  menggunakan  data  tingkat  pengangguran usia muda  tahun 2005 sampai  2019 (ARIMA), sedangkan yang kedua (ARIMAX) dilakukan dengan menambahkan data Search Volume Index atau SVI pada model yang pertama. Hasil dari kedua peramalan kemudian dibandingkan untuk melihat apakah penggunaan data SVI dapat meningkatkan ketepatan peramalan dibanding hanya  menggunakan  data  masa  lalu  untuk  kasus  tingkat  pengangguran  usia  muda.  Adapun software yang digunakan dalam analisis ini yaitu E-views 10 .
Sebagai  langkah  pertama,  dilakukan  identifikasi  kestasioneran  data.    Data  tingkat pengangguran  muda  yang  digunakan  merupakan  data  semesteran  (semi  tahunan)  dari  tahun 2005  sampai  2019.  Data  terindikasi  memiliki  unsur trend menurun  selama  selang  waktu penelitian. Pada tingkat level, data tingkat pengangguran muda terbukti stasioner dengan nilai t- statistic yang  lebih  besar  dibanding critical  value pada α  = 5  persen  dan  10  persen  (Tabel  1). Namun, penggunaan data tersebut pada level tidak menghasilkan kombinasi ordo maksimum AR dan MA yang signifikan sehingga dilakukan differencing satu kali. Dilakukan lagi tes secara formal dengan  menggunakan Augmented  Dicky  Fuller (ADF) test .  Data  tingkat  pengangguran  muda terbukti stasioner dari uji ADF yang dilakukan pada tingkat difference (Tabel 2). Nilai t-statistic uji ADF  pada  data  tersebut  lebih  besar  dibandingkan  dengan critical  value yang  dipakai  dalam penelitian ini yaitu pada α = 5 persen. Demikian juga dengan critical value pada level 1 persen dan 10 persen.
Data Search  Volume Index  (SVI)  berupa  data  bulanan  sehingga  data  dirata-ratakan menjadi semi tahunan untuk menyamakan periodenya dengan data tingkat pengangguran. Pada data ini juga dilakukan uji ADF untuk melihat kestasionerannya. Hasil menunjukkan bahwa data SVI terbukti stasioner pada tingkat level dengan nilai t-statistic pada α  = 5 persen lebih besar dibandingkan critical  value- nya,  begitu juga  pada α  = 10  persen  (Tabel  3).  Dapat  disimpulkan bahwa kedua data dapat dianalisis menggunakan ARIMA.
Tabel 1 Hasil uji ADF data tingkat pengangguran muda pada level
t-Statistic Prob. Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.238153   0.0130 Test critical values: 1% level -4.356068 5% level -3.595026 10% level -3.233456 Sumber: Laelia (2020)
Tabel 2 Hasil uji ADF data tingkat pengangguran muda pada difference t-Statistic Prob. Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.686790   0.0007 Test critical values: 1% level -2.660720 5% level -1.955020 10% level -1.609070 Sumber: Laelia (2020) Tabel 3 Hasil uji ADF data SVI t-Statistic Prob. Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.149778   0.0331 Test critical values: 1% level -2.669359 5% level -1.956406 10% level -1.608495 Sumber: Laelia (2020)
Selanjutnya  dilakukan  estimasi  parameter.  Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi signifikansi parameter dari model yang akan digunakan. Namun sebelumnya, ditentukan terlebih dulu  ordo  maksimal  AR(p)  dan  MA(q)  dengan  melihat  plot autocorrelation (ACF)  dan partial autocorrelation (PACF).
Untuk  model  ARIMA,  plot  ACF  dan  PACF  disajikan  pada  Lampiran  1.  Dari  plot  ACF, diketahui terdapat beberapa autokorelasi parsial yang signifikan yaitu dari lag pertama hingga delapan,  artinya  ordo  maksimal  MA(q)  sebanyak  delapan.  Sedangkan  ordo  maksimal  AR(p) adalah satu dan tiga, digambarkan oleh plot PACF yang hanya signifikan pada lag pertama dan ketiga. Ordo yang digunakan pada derajat differencing atau derajat pembedaan adalah satu. Kombinasi  model  yang  diperoleh  dari  plot  ACF  dan  PACF  yang  ditentukan  secara  tentatif  ada sebanyak dua puluh enam, yakni di antaranya adalah model ARIMA (0,1,1), ARIMA (0,1,2), ARIMA (0,1,3),  ARIMA  (0,1,4),  ARIMA  (0,1,5),  ARIMA  (0,1,6),  ARIMA  (0,1,7),  ARIMA  (0,1,8),  ARIMA (1,1,0),  ARIMA  (1,1,1),  ARIMA  (1,1,2),  ARIMA  (1,1,3),  ARIMA  (1,1,4),  ARIMA  (1,1,5),  ARIMA (1,1,6),  ARIMA  (1,1,7),  ARIMA  (1,1,8),  ARIMA  (3,1,0),  ARIMA  (3,1,1),  ARIMA  (3,1,2),  ARIMA (3,1,3), ARIMA (3,1,4), ARIMA (3,1,5), ARIMA (3,1,6), ARIMA (3,1,7), dan ARIMA (3,1,8).
Pada tiap-tiap kombinasi model dilakukan estimasi dengan metode Least Square untuk memeriksa  signifikansi  parameter.  Hanya  terdapat  enam  model  yang  memiliki  parameter signifikan.  Model-model  tersebut  adalah  ARIMA  (0,1,3),  ARIMA  (0,1,4),  ARIMA  (0,1,5),  ARIMA (1,1,0), ARIMA (1,1,1), dan ARIMA (3,1,0).
Untuk model ARIMAX disertakan data Search Volume Index atau data pencarian di Google atas kata  kunci  “ lowongan  pekerjaan ” sebagai  variabel  independen.  Plot  ACF  dan  PACF  model kedua ini disajikan pada Lampiran 1. Sama seperti pada model pertama, ordo maksimum untuk
AR(p) adalah 1 dan 3 sementara ordo maksimum MA(q) sebesar 8. Begitu juga dengan kombinasi model tentatifnya, terdapat dua puluh enam model.
Setelah  dilakukan  analisis  regresi  pada  kedua  model  terebut,  diperoleh  empat  model dengan parameter yang signifikan. Model tersebut yaitu ARIMAX (1,1,0), ARIMAX (1,1,2), ARIMAX (3,1,0), dan ARIMAX (3,1,6).

## b. Menentukan model ARIMA dan ARIMAX yang terbaik
Untuk  memperoleh  model  terbaik  yang  dapat  digunakan  untuk  proses  peramalan dilakukan evaluasi berdasarkan tiga kriteria (Hanke dan Wichern, 2005). Pertama, koefisien di dalam model harus  signifikan secara statistik. Artinya p-value yang dimiliki model harus lebih kecil  dari  taraf  nyata  yang  digunakan  dalam  penelitian,  yaitu  sebesar  5  persen.  Kedua,  model harus white noise yaitu memiliki residual yang acak, dilihat dari nilai probabilitas Q statistik yang harus lebih besar dari α = 5 persen. Ketiga, seleksi model didasarkan pada prinsip parsimony , yaitu memilih model dengan parameter paling efisien (jumlah sesedikit mungkin).
Untuk model ARIMA, dari enam model yang telah terbukti memiliki parameter signifikan dilakukan uji pada residualnya untuk melihat apakah residual sudah bersifat white noise . Kriteria dalam uji ini yaitu nilai probabilitas dari Q statistik harus lebih dari α = 5 persen. Pada Lampiran 2  dapat  dilihat  bahwa  hanya  satu  model  yang  memenuhi  kondisi white  noise .  Model  tersebut adalah ARIMA (3,1,0) dengan probabilitas sebesar 0.0001. Pada ARIMA (1,1,0) dan ARIMA (1,1,1) hampir semua lag tidak signifikan  kecuali lag ketiga  yang  kurang  dari  0.05.  Sementara model lainnya memiliki beberapa lag yang signifikan sehingga juga tidak memenuhi kondisi white noise. Dengan demikian, model peramalan yang didapat adalah ARIMA (3,1,0). Model matematis ARIMA (3,1,0) dapat disajikan sebagai berikut:
ΔYUR t = α 1 ΔYUR t-3 + e t (6)
Karena ΔYUR t = YUR t - YUR t-1 , maka persamaan (6) dapat disubstitusikan ke dalam variabel asli YUR t seperti berikut:
YUR t = YUR t-1 + α 1 YUR t-3 - α 1 YUR t-4 + e t (7)
Untuk  model  ARIMAX,  sebelumnya  telah  diperoleh  empat  kombinasi  model  untuk peramalan 2 yang memiliki koefisien signifikan. Setelah dilakukan uji pada residualnya hanya satu model yang terbukti memenuhi kondisi white noise. Model ARIMAX (1,1,0) dan ARIMAX (1,1,2) memiliki  beberapa  nilai probabilitas  Q  statistik  kurang  dari  0,05,  begitu  juga  dengan  ARIMAX (3,1,6) yang pada lag ketiga terbukti signifikan sehingga ketiga model tersebut tidak memenuhi kriteria model terbaik. Seperti model ARIMA, pada model yang menambahkan variabel SVI ini kombinasi p, d, dan q yang diperoleh juga sama, yaitu ARIMAX (3,1,0).
Model matematis ARIMAX (3,1,0) dapat ditulis sebagai berikut:
ΔYUR t = α 2 ΔYUR t-3 + β 2 SVI t + e t (8)
Persamaan (4) juga diubah ke dalam variabel asli YUR t berdasarkan persamaan ΔYUR t = YUR t - YUR t-1, maka persamaan (32) dapat dituliskan sebagai berikut:
YUR t = YUR t-1 + α 2 YUR t-3 – α 2 YUR t-4 + β 2 SVI t + v t (9)

## c. Membandingkan kualitas peramalan model ARIMA dan ARIMAX
Model  ARIMA  yang  telah  diperoleh  selanjutnya  digunakan  untuk  meramalkan  tingkat pengangguran muda Indonesia.  Sebagai contoh, diberikan hasil peramalan untuk periode satu tahun  segera  sesudah  selang  waktu  data  yang  diobservasi,  yaitu  periode  Agustus  2019  dan Februari 2020. Hasil peramalan dapat dilihat di Tabel 4. Peramalan dengan model ARIMA hanya menggunakan data tingkat pengangguran usia muda dengan senjang (di- lag -kan). Adapun data Google Trends atau SVI dengan kata kunci “lowongan kerja” digunakan sebagai variabel tambahan untuk peramalan dengan model  ARIMAX. Dasar penggunaan data SVI  ini yaitu sifat data yang tersedia secara immediate dan mampu memberi gambaran terkini tentang fenomena sosial dan ekonomi. Selain itu, data SVI dapat digunakan dengan biaya yang sangat rendah, bahkan gratis.
Tabel 4 Hasil Peramalan Tingkat Pengangguran Muda Periode ARIMA (%) ARIMAX (%) 2019s2 2020s1 18.55825 15.97678 18.49301 15.40150 Sumber: Laelia (2020)
Dari  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  peramalan  yang  menggunakan  data  tingkat pengangguran  muda  dan  SVI  (ARIMAX)  memiliki  keluaran  yang  lebih  rendah.  Namun  bila dibandingkan  dengan  peramalan  yang  hanya  menggunakan  data  tingkat  pengangguran  muda (ARIMA), margin hasil peramalan hanya berbeda pada angka desimalnya. Keduanya sama-sama berada pada angka 18 dan 15 persen berturut-turut untuk periode Agustus 2019 dan Februari 2020.
Setiap metode peramalan tidak dapat dijamin akan meramalkan kondisi di masa depan dengan tepat. Dengan kata lain, kesalahan prediksi atau forecast error dalam peramalan adalah kejadian  yang  lazim.  Semakin  kecil  tingkat  kesalahan  yang  diperoleh  dari  metode  peramalan tertentu  merupakan  indikasi  bahwa  hasil  peramalan  semakin  baik  (mendekati  tepat).  Dalam penelitian  ini  untuk  menilai  metode  peramalan  yang  lebih  baik,  digunakan  indikator mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), dan mean abosolute percentage error (MAPE) berdasarkan  keseluruhan  data  yang  digunakan  dalam  peramalan  seperti  yang  disajikan  pada Tabel 5.
Tabel 5 Perbandingan MSE, MAE dan MAPE Indikator ARIMA ARIMAX Mean Squared Error (MSE) Mean Absolute Error (MAE) Mean Absolute Percent Error (MAPE) 94.51 9.28 48.32 4.15 1.73 8.42 Sumber: Laelia (2020)
MSE menggambarkan perbedaan  antara nilai aktual  dan prediksi  yang didapat dengan menguadratkan masing-masing perbedaan dari kedua nilai tersebut. Oleh karena itu, nilai MSE cenderung besar. Formula MSE sebagai berikut:
MSE = 1 n ∑ ( Zt - Z t ) 2 n t=1 (10)
MAE  mengukur  besarnya  rata-rata  kesalahan  dalam  serangkaian  prediksi,  tanpa mempertimbangkan arahnya. Rumus menghitung MAE:
MAE= 1 n ∑ |Zt-Z t| n t=1 (11)
MAPE  merupakan  rata-rata  dari  persentase  kesalahan  absolut.  MAPE  tidak  dibatasi dengan skala tertentu dan mudah ditafsirkan. Namun nilai yang dihasilkan tidak terbatas, atau tidak terdefinisi jika nilai aktual sebesar nol. Jika nilai aktual sangat kecil (kurang dari satu), MAPE menghasilkan persentase kesalahan yang sangat besar (Kim dan Kim 2016). Formula MAPE dapat ditulis seperti:
MAE= 100% n ∑ Zt-Z t Zt n t=1 (12)
dimana
Zt = Nilai inflasi aktual
Żt = Nilai inflasi peramalan
MAE  dan  MAPE  digunakan  untuk  menunjukkan  seberapa  besar  kesalahan  dari  hasil peramalan, sementara MSE mewakili standar deviasi perbedaan antara nilai ramalan dan nilai aktual yang diamati. Semakin kecil nilai dari ketiga indikator tersebut, maka nilai hasil ramalan makin akurat. Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa metode ARIMAX menghasilkan nilai MSE, MAE dan MAPE yang lebih kecil. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa metode ARIMAX lebih baik dalam meramalkan tingkat pengangguran muda bila dibandingkan dengan metode ARIMA. Penggunaan  data  SVI  atau  data  pencarian  lowongan  pekerjaan  melalui  Google  terbukti meningkatkan akurasi peramalan tingkat pengangguran muda di Indonesia.
Selain itu, model ARIMAX yang menambahkan data SVI memiliki nilai R-squared sebesar 67.6 persen yaitu lebih tinggi dibanding model ARIMA yang nilainya 56.7 persen.  Demikian juga dengan adjusted  R-squared, model  ARIMAX  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  dibanding  model ARIMA  yang  masing-masing  sebesar  64.5  dan  54.9  persen.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa keragaman pada tingkat pengangguran muda dapat dijelaskan dengan lebih baik oleh variabel SVI bersama dengan data  deret waktu pengangguran usia muda dibandingkan dengan yang dapat dijelaskan oleh semata-mata hanya data deret waktu tingkat pengangguran muda saja. Hal ini juga menunjukkan bahwa data SVI dapat menggambarkan fenomena tingkat pengangguran usia muda di Indonesia. Kata kunci yang digunakan untuk mendapatkan data sudah tepat. Kata “lowongan kerja”  lebih  tepat  dibanding  kata -kata  lainnya,  dan  dianggap  dapat  mencerminkan  kondisi pengangguran usia muda.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan temuan tersebut dapat disimpulkan bahwa search volume index (SVI) yang menggunak an  kata  kunci  “ lowongan  kerja ”  ternyata  cukup  baik  untuk  digunakan  sebagai  alat untuk mengestimasi tingkat pengangguran usia muda.  Data SVI baru mulai tersedia pada tahun 2004.  Di pihak lain, data tingkat pengangguran di Indonesia hanya tersedia secara semesteran.
Kendala-kendala  demikian  menyebabkan  jumlah  titik  pengamatan  yang  digunakan  analisis perbandingan  antara  model  ARIMA  dan  ARIMAX  cukup  terbatas.  Oleh  karena  itu  dapat disarankan  bahwa  untuk  penelitian  mendatang  hal  ini  perlu  memperoleh  perhatian.  Terkait dengan hal tersebut, hasil penelitian Choi dan Varian (2009a, 2009b), Borup dan Schutte (2020), serta Medeiros dan Pires (2021) dapat menjadi rujukan yang baik.
Saran lain yang dapat disampaikan adalah penggabungan antara teknik-teknik peramalan dengan teknik-teknik yang lebih baru dengan pendekatan machine learning (Babii, Ghysels, dan Striaukas,  2021). atau deep  learning (Petropoulos,  2021)  atau  pemanfaatan big  data pada umumnya  (Jun,  Yoo,  dan  Choi,  2018).    Pendekatan-pendekatan  ini  diperkirakan  akan  terus berkembang seiring dengan kemajuan sains data.  Pengujian keefektifan metode-metode baru itu dari sudut pandang statistika juga merupakan wilayah baru bagi penelitian-penelitian di masa mendatang (Mavragani, Ochoa, dan Tsagarakis, 2018).

## DAFTAR PUSTAKA
Aaronson, D., Brave, S. A., Butters, R. A., Fogarty, M., Sacks, D. W., Seo, B.  (2021).   Forecasting Unemployment Insurance Claims in Realtime with Google Trends. International Journal of Forecasting. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.04.001.
Babii,  A.,  Ghysels,  E.,  Striaukas,  J.  (2021).    Machine  Learning  Time  Series  Regressions  with  an Application  to  Nowcasting. Journal  of  Business  &  Economic  Statistics. https://doi.org/10.1080/07350015.2021.1899933.  Terbit daring 21 April 2021. Badan Pusat Statistik. (2020). Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia 2005-2019. Jakarta. Bantis, E., Clements, M., Urquhart, A. (2021). Forecasting GDP Growth Rates Using Google Trends in the United States and Brazil. ICMA Centre, Henley Business School, University of Reading. Borup, D., Schutte, E. C. M. (2020).   In Search of a Job: Forecasting Employment Growth Using Google Trends. Journal of Business & Economic Statistics. 40:1, 186-200.
Choi, H. & Varian, H. (2009a). Predicting Initial Claims for Unemployment Benefits. Google Inc. Choi, H. & Varian, H. (2009b). Predicting the Present with Google Trends. Google Inc.
D’A muri,  F.  &Marcucci,  J.  (2017).  The  Predictive  Power  of  Google  Searches  in  Forecasting  US Unemployment. International Journal of Forecasting . 33: 801 – 816.
Fondeur, Y. & Karamé, F. (2013). Can Google Data Help Predict French Youth Unemployment?
Economic Modelling . 30: 117 – 125.
González-Fernández,  M.  &  González-Velasco,  C.  (2018).  Can  Google  Econometrics  Predict Unemployment? Evidence from Spain. Economics Letters. 170: 42-45.
Hanke, J. E. & Wichern, D. W. (2005). Business Forecasting, Eighth Edition. Pearson Education: New Jersey.
International  Labour  Organization.  (2015).  Toward  Solutions  for  Youth  Employment. https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/--- ed_emp/documents/publication/wcms_413826.pdf International  Labour  Organization.  (2017).  Global  Employment  Trends  For  Youth  2017. https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/--- publ/documents/publication/wcms_598669.pdf
Jun, S. P., Yoo, H. S., Choi, S.  (2018).  Ten Years of Research Change Using Google Trends: From the Perspective of Big Data Utilizations and Applications. Technological Forecasting & Social Change. 130:69-87. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.11.009 .
Laelia,  S.  M.  (2020).  Dinamika  dan  Peramalan  Tingkat  Pengangguran  Usia  Muda  di  Indonesia dengan Menggunakan Data Google Trends. [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Mavragani, A., Ochoa, G., Tsagarakis, K. P. (2018).  Assessing the Methods, Tools, and Statistical Approaches in Google Trends Research: Systematic Review. Journal of Medical Internet Research. 20:11. https://doi.org/10.2196/jmir.9366.
Medeiros  M.  C.,  Pires,  H.  F.  (2021). The  Proper  Use  of  Google  Trends  in  Forecasting  Models. Pontificial Catholic University of Rio de Janeiro.  https://arxiv.org/pdf/2104.03065.pdf. Naccarato, A., Falorsi, S., Loriga, S., Pierini, A. (2018). Combining Official and Google Trends Data to  Forecast  the  Italian  Youth  Unemployment  Rate. Technological  Forecasting  &  Social Change . 130: 114-122.
Nagao, S., Takeda, F., Tanaka, R. (2019). Nowcasting of the U.S. Unemployment Rate Using Google Trends. Finance Research Letters . 30: 103 – 109.
Petropoulos, A., Siakoulis, V., Stavroulakis, E., Lazaris, P., Vlachogiannakis, N. (2021).  Employing Google Trends and Deep Learning in Forecasting Financial Market Turbulence. Journal of Behavioral Finance. https://doi.org/10.1080/15427560.2021.1913160.  Terbit daring 25 Mei 2021.
Rahman, A. (2008). Analisis Eksistensi Persistensi Pengangguran di Indonesia. [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Vicente, M. R., López-Menéndez, A. J., Pérez, R. (2015). Forecasting Unemployment with Internet Search Data: Does it Help to Improve Predictions When Job Destruction is Skyrocketing? Technological Forecasting & Social Change . 92:132 – 139.
Woloszko, N. (2020). Tracking Activity in Real Time with Google Trends. OECD Working Papers. www.oecd.org/eco/workingpapers.
Lampiran 1. Plot ACF dan PACF Data Tingkat Pengangguran Muda

## 111 | Bina Ekonomi
Lampiran 2. Hasil Uji Parameter dan Residual ARIMA
a) Hasil Uji Model ARIMA (0,1,3)

## 113 | Bina Ekonomi
b) Hasil Uji Model ARIMA (0,1,4)
c) Hasil Uji Model ARIMA (0,1,5)

## 115 | Bina Ekonomi
d) Hasil Uji Model ARIMA (1,1,0)
e) Hasil Uji Model ARIMA (1,1,1)

## 117 | Bina Ekonomi
f) Hasil Uji Model ARIMA (3,1,0)
Lampiran 3. Hasil Uji Parameter dan Residual ARIMAX
a) Hasil Uji Model ARIMAX (1,1,0)

## 119 | Bina Ekonomi
b) Hasil Uji Model ARIMAX (1,1,2)
c) Hasil Uji Model ARIMAX (3,1,0)

## 121 | Bina Ekonomi
d) Hasil Uji Model ARIMAX (3,1,6)
Lampiran 4.  Tingkat Pengangguran Usia Muda di Indonesia
Waktu Data Asli Dugaan ARIMA Dugaan ARIMAX Semester 1, 2007 25.43 26.88 25.08 Semester 2, 2007 25.14 29.12 25.91 Semester 1, 2008 21.09 29.10 24.26 Semester 2, 2008 23.31 32.00 27.31 Semester 1, 2009 22.44 30.26 24.94 Semester 2, 2009 22.19 30.27 24.59 Semester 1, 2010 19.93 28.00 20.48 Semester 2, 2010 21.45 29.36 21.13 Semester 1, 2011 23.36 29.36 20.20 Semester 2, 2011 22.81 31.13 22.70 Semester 1, 2012 19.10 30.06 21.30 Semester 2, 2012 19.62 30.07 21.34 Semester 1, 2013 17.49 28.68 18.55 Semester 2, 2013 21.58 29.52 19.09 Semester 1, 2014 17.05 29.51 18.39 Semester 2, 2014 22.20 30.60 20.14 Semester 1, 2015 18.28 29.94 19.05 Semester 2, 2015 22.59 29.95 19.03 Semester 1, 2016 17.85 29.10 16.94 Semester 2, 2016 19.45 29.61 17.28 Semester 1, 2017 15.29 29.61 16.77 Semester 2, 2017 20.44 30.27 18.03 Semester 1, 2018 16.38 29.87 17.29 Semester 2, 2018 19.68 29.87 17.33 Semester 1, 2019 15.38 29.35 15.90
Gambar 1. Perbandingan Tebaran Titik Data Asli, Titik Dugaan Model ARIMA, dan Titik Dugaan Model ARIMAX: Kasus Tingkat Pengangguran Usia Muda 2005-2019
a) Model ARIMA
b) Model ARIMAX