Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi (EMT) Indonesian Journal for the Economics, Management and Technology .
Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi, 6(2), 2022, 361-367 Available online at http://journal.lembagakita.org

## Prediksi Tingkat Pengangguran Berdasarkan Data Time Series

## Menggunakan Regresi Linear (Studi Kasus : Kota Salatiga)
Dio Yudha Perdana 1* , Magdalena A. Ineke Pakereng 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.
Abstrak. Pengangguran merupakan permasalahan yang sangat besar. Ditambah lagi dengan mewabahnya virus COVID-19 yang mengakibatkan banyaknya karyawan maupun buruh terkena PHK. Tujuan dalam penelitian ini ialah memprediksi tingkat pengangguran berdasarkan jumlah angkatan kerja. Untuk menghasilkan sebuah prediksi yang akurat dibutuhkan sebuah data yang valid dan dalam jangka waktu yang panjang. Hal ini menjadikan acuan untuk melakukan peramalan penduduk pengangguran dalam  runtut  waktu  5  tahun.  Untuk melakukan  peramalan  dibutuhkan metode,  yaitu metode Regresi Linear. Regresi linear merupakan salah satu metode statistik yang berfungsi untuk menguji seberapa jauh hubungan variabel penyebab terhadap variabel akibat. Setelah dilakukan peramalan dihasilkan data prediksi pada tahun 2022 jumlah penduduk dan pengangguran mengalami perubahan dari tahun sebelumnya. Dimana jumlah penduduk di tahun 2022 mendapatkan hasil prediksi sebanyak 144189 dan jumlah pengangguran sebanyak 4513 jiwa. Hasil tersebut merupakan sebuah prediksi, tidak 100% akurat maka dari itu akan lebih baik jika menggunakan metode lain untuk menjadi pembanding dari hasil prediksi maupun tingkat keakuratan.
Kata kunci: Pengangguran; Kota Salatiga; Regresi Linear.
Abstract. Unemployment  is  a  very  big  problem.  Coupled  with  the  outbreak  of  the  COVID-19  virus  which resulted in many employees and workers being laid off. The purpose of this study is to predict the unemployment rate based on the number of the workforce. To produce an accurate prediction requires valid data in the long term. This makes it a reference for forecasting the unemployment population in a 5-year time series. For forecasting, a method is needed, namely the Linear Regression method. Linear regression is a statistical method that serves to test how far the relationship between the causal variables and the effect variables is. After forecasting, prediction data is generated  in  2022,  and  the  population  and  unemployment  have  changed  from  the  previous  year.  Where  the population in 2022 is predicted to be 144189 and the number of unemployed is 4513 people. This result is a prediction, not 100% accurate, therefore it would be better if you use another method to compare the prediction results and the level of accuracy.
Keywords: Unemployment; Salatiga City; Linear Regression.
* Author. Corresponding Email: 672018165@student.uksw.edu 1* .
DOI: https://doi.org/10.35870/emt.v6i2.702
Received: 12 June 2022, Revision: 30 June 2022, Accepted: 1 July 2022, Available Online : 3 July 2022. Print ISSN: 2579-7972; Online ISSN: 2549-6204. Copyright @ 2022. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Pendahuluan
Kemiskinan  merupakan  keadaan  di  saat ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan dasar  seperti  sandang,  pangan,  papan  (Sandy, 2019).  Khususnya  di  Kota  Salatiga,  tingkat kemiskinan  bisa  dibilang  masih  cukup  tinggi. Pada  tahun  2019  angka  kemiskinan  di  Kota Salatiga  mencapai  4,76%,  tahun  2020  naik menjadi  4,94%,  dan  tahun  2021  naik  lagi menjadi 5,14%. Kenaikan angka kemiskinan ini tak lepas dari kondisi masa pandemi Covid 19 (Yunus Erna, 2022). Pengangguran merupakan masalah yang hingga sekarang pun belum dapat terselesaikan  walaupun  pemerintah  sudah melakukan  berbagai  upaya  untuk  menurunkan jumlah  pengangguran  namun  ternyata  upaya tersebut  masih  belum  bisa  untuk  mengatasi masalah  kemiskinan  tersebut.  Jadi,  diperlukan informasi  mengenai  tingkat  pengangguran  dari waktu  ke  waktu  sebagai  acuan  untuk mengambil kebijakan dalam mengatasi masalah pengangguran ini (Rahakbauw, 2018).
Berdasarkan  latar  belakang  yang  ada  maka hendak dilakukan penelitian untuk memprediksi  nilai  di  kemudian  hari  yang memanfaatkan  data  pada  masa  lampau  pada suatu  variabel  maupun  sekumpulan  variabel. Hasil penelitian yang diperoleh dapat dijadikan pertimbangan  Pemerintah  Kota  Salatiga  dalam mengatasi  masalah  perekonomian  di  Kota Salatiga.

## Tinjauan Literatur
Pengangguran  adalah  suatu  keadaan  dimana seseorang yang termasuk dalam angkatan kerja ingin  mendapatkan  pekerjaan  namun  belum mendapatkannya. Seseorang yang tidak berkerja dan  tidak  aktif  mencari  pekerjaan  tergolong sebagai  penganggur.  Pengangguran  biasanya terjadi akibat tidak seimbangnya jumlah tenaga kerja  dan  jumlah  tenaga  kerja  yang  diminta (Nidyashofa,  2020).  Masalah  kemiskinan merupakan  masalah  "klasik":  pertumbuhan versus  distribusi  pendapat.  isu  mendasar  di negara  miskin  tidak  hanya  tentang  bagaimana cara  untuk  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi  akan  tetapi  juga  tentang  siapa  yang membuat "kue nasional" itu tumbuh, beberapa orang atau banyak orang. Apabila pertumbuhan tersebar  hanya  untuk  kalangan  kaya,  maka hanya  mereka  yang  mendapatkan  manfaat  dari
pertumbuhan,  sementara  kemiskinan  semakin memburuk.  Namun,  apabila  pertumbuhan tersebar secara merata ke semua kalangan, maka hasil  dari  pertumbuhan  ekomomi  yang dirasakan  juga  akan  lebih  merata  dari  kalangan kaya maupun miskin (Fadlillah, 2016).
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  yang multidimensi  dan  kompleks.  Ada  beberapa faktor penyebab kemiskinan di Indonesia, yaitu tingkat  pengangguran  yang  tinggi,  tingkat  upah yang  masih  cukup  rendah,  serta  IPM  yang masih  kurang.  Bisa  dikatakan  miskin  apabila orang  tersebut  belum  berpenghasilan  serta belum dapat mencukupi kebutuhannya. Menurut Badan Pusat Statistik (2007), IPM atau Indeks  Pembangunan  Manusia  merupakan target pembangunan manusia berbasis beberapa komponen  dasar  kualitas  hidup.  IPM menggambarkan  beberapa  komponen,  antara lain  pengetahuan,  kehidupan  yang  layak,  dan capaian umur panjang dan sehat (Nurine, 2018). Pengangguran  sering  menjadi  salah  satu permasalahan  di  negara  berkembang  seperti  di Indonesia  saat  ini,  disebabkan  oleh  banyaknya angkatan  kerja  tidak  sebanding  dengan  jumlah lapangan kerja yang ada. Faktor lain juga dapat menjadi  salah  satu  pengaruh  peningkatan pengangguran  misalnya  kurangnya  pekerja  ahli (Shofiatin, 2018). Faktor rendahnya pendidikan dan  keterampilan  juga  sangat  berpengaruh terhadap  tingkat  pengangguran.  saat  ini  sekitar 74%  tenaga  kerja  di  Indonesia  adalah  mereka yang memiliki pendidikan rendah, yaitu SD dan SMP.  Pendidikan  yang  rendah  menyebabkan rendahnya keterampilan yang dimiliki. Kemudian sistem pendidikan di Indonesia yang tidak  fokus  pada  persoalan  praktis  yang dibutuhkan  dalam  kehidupan  dan  dunia  kerja, akhirnya  lulusan  SD  dan  SMP  menjadi pengangguran intelek (Dwi, 2018).
Pengangguran  merupakan  masalah  ekonomi yang  paling  berat  dan  secara  langsung mempengaruhi kehidupan manusia. Kebanyakan  orang  yang  kehilangan  pekerjaan akan mengalami penurunan standart kehidupan dan  orang  tersebut  secara  tidak  langsung menyerang psikologisnya. Tidaklah mengejutkan  bila  pengangguran  menjadi  topik yang  sering  diperbincangkan  dalam  perdebatan politik,  bahwa  mereka  akan  membantu menciptakan  lapangan  kerja  yang  baru  (Ratih,
2016).  Lapangan  kerja  yang  baru  diciptakan untuk  menyerap  tenaga  kerja  juga  dipengaruhi oleh  besarnya  investasi.  Namun  kenyataannya sekarang  investasi  banyak  bergerak  di  sektor jasa  dan  padat  modal.  Sehingga  pertumbuhan ekonomi  tetap  meningkat  namun  penyerapan tenaga  kerja  tidak  meningkat  (Nur  Ravika, 2016). Cara menanggulangi masalah kemiskinan ini  harus  dilakukan  secara  menyeluruh,  artinya menyangkut  seluruh  penyebab  kemiskinan  itu sendiri.  Permasalahan  kemiskinan  ini  perlu ditindaklanjuti  dan  disempurnakan  kembali misalnya  dengan  cara  memperluas  lapangan pekerjaan, meningkatkan pendidikan masyarakat,  serta  perluasan  akses  kredit  pada masyarakat  miskin  (Salbiah  &  Adi,  2016). Penelitian  terdahulu  berikutnya  yang  berjudul “Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Line ar” dengan menggunakan data time series yaitu  data  produksi  kopi  di  Kabupaten Manggarai  dari  tahun  2011 – 2015.  Dimana peneliti menghasilkan perhitungan prediksi nilai tertinggi pada tahun 2015 sebesar 1.537,38 ton dan  nilai  terendah  pada  tahun  2011  sebesar 1.190,944  ton  (Wahyuni,  2021).  Berdasarkan penelitian  sebelumnya  bahwa  prediksi  jumlah penduduk  pengangguran  dapat  diprediksi  dari tahun-tahun  sebelumnya  dan  dari  beberapa perbedaan  dari  penelitian  sebelumnya  maka akan dilakukan penelitian yang bertujuan untuk menganalisa  tingkat  pengangguran  di  kota salatiga.  Metode  yang  dipilih  adalah  metode regresi  linear  dengan  menggunakan  data time series .

## Metodologi Penelitian
Wilayah  yang  diambil  dalam  penelitian  berada di Kota Salatiga, Jawa Tengah.
Gambar 1. Peta Kota Salatiga
Gambar  1  merupakan  wilayah  penelitian  yang berada di Kota Salatiga. Kota Salatiga ialah salah satu  kota  yang  terletak  di  Jawa  Tengah.  Kota Salatiga  berbatasan  dengan  wilayah  Kabupaten Semarang. Pada saat ini Kota Salatiga memiliki sebanyak  4  Kecamatan  dan  23  Kelurahan. Metode penelitian adalah cara untuk mengumpulkan  data  dan  informasi  melalui beberapa  tahapan  yaitu  studi  literatur  dan mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan untuk menyelesaikan sebuah kasus.
Gambar 2. Tahap Penelitian
Tahapan  penelitian  pada  Gambar  2,  dijelaskan sebagai  berikut.  Tahap Studi  literatur merupakan  metode  pengumpulan  data  yang dominan  digunakan  dalam  penyusunan  karya tulis, karya ilmiah, dan penelitian lainnya dengan menggunakan  pedoman  buku  ilmiah  dan  karya tertulis  lainnya  sebagai  landasan  teori  sebuah karya  ilmiah.  Tahap  Pengumpulan  data merupakan  suatu  kegiatan  dimana  dilakukan pengumpulan  data  yang  dapat  berupa  sebuah observasi,  kuisioner, interview ,  maupun  studi pustaka.  Tahap  Prediksi  dengan  regresi merupakan  sebuah  prediksi  menggunakan variabel dependent atau variabel yang dipengaruhi serta  variabel independent atau  variabel  yang mempengaruhi.  Tahap  Implementasi  ialah sebuah penerapan terhadap sesuatu yang sudah disusun  secara  terperinci.  Tahap  Hasil  dan pembahasan  adalah  bagian  dimana  semua  hasil penelitian  atau  pengamatan  dituliskan  dalam bentuk laporan. Tahap Kesimpulan merupakan
Studi Literatur
Pengambilan Data Prediksi dengan Regresi Implementasi Hasil Pembahasan Kesimpulan
v v v v v v v v v v
suatu bagian dimana segala hasil penelitian dan pembahasan disimpulkan.
Jenis  penelitian  yang  diterapkan  merupakan jenis  penelitian  kuantitatif  yang  menekankan pada  data  numerik.  Variabel  yang  digunakan yaitu  variabel  independen  atau  variabel  yang mempengaruhi  dan  variabel  dependen  atau variabel yang dipengaruhi. Data yang digunakan menggunakan  data time  series .  Data time  series adalah  kumpulan  data  yang  didapatkan  dari hasil  perhitungan  waktu  ke  waktu  seperti jumlah  produksi  mobil  per  hari,  jumlah kenaikan  harga  bawang  per  bulan,  dan pertumbuhan  ekonomi  suatu  provinsi  per tahun.  Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data sekunder. Data sekunder merupakan data yang diperoleh  dari  sumber  yang  sudah  tersedia sebelumnya. Sumber data yang digunakan yaitu data  yang  diperoleh  dari website resmi  Dinas Komunikasi  dan  Informasi  Kota  Salatiga  lima tahun  terakhir  2017-2021,  ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Tahun, Jumlah Penduduk, dan Jumlah Pengangguran. Tahun Jumlah Penduduk Jumlah Pengangguran 2017 140963 5533 2018 (1) 141963 5357 2018 143531 5409 2019 (1) 143416 5087 2019 143957 5132 2020 (1) 144096 5013 2020 144316 4819 2021 (1) 144476 4806 2021 141633 4560
Regresi  linear  merupakan  salah  satu  metode statistic yang  berfungsi  untuk  menguji  seberapa jauh  hubungan  variabel  penyebab  terhadap variabel  akibat  dimana  variabel  penyebab dilambangkan  dengan  x  dan  variabel  akibat dilambangkan dengan y. Penyelesaian menggunakan  regresi  linear  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 3. Penyelesaian Menggunakan Regresi Linear.

## Hasil dan Pembahasan
Bagian  hasil  dan  Pembahasan  menjelaskan bagaimana  cara  memprediksi  jumlah  penduduk dan  jumlah  pengangguran  menggunakan  data time series tahun 2017-2021 dengan regresi linear (Terlihat  pada  Tabel  1).  Data  pada  Tabel  1, dijelaskan  sebagai  berikut.  Keterangan  angka  1 pada  kolom  tahun  adalah  semester  1,  misalnya tahun 2018 (1) merupakan tahun 2018 semester 1  yaitu  bulan  1-6  atau  Januari-Juni,  sedangkan tahun  2018  selanjutnya  adalah  bulan  7-12  atau Juli-Desember.  Jumlah  penduduk  merupakan jumlah keseluruhan penduduk berusia lebih dari 18  tahun,  sedangkan  jumlah  penganguran adalah  45.716.  Prediksi  dengan  regresi  linear merupakan  metode  yang  berfungsi  untuk menguji  seberapa  jauh  hubungan  sebab  dan akibat  antar  variabel.  Dimana  faktor  penyebab dilambangkan  dengan  x  dan  faktor  akibat dilambangkan  dengan  y.  Model  persamaan regresi linear adalah terlihat pada Persamaan 1, Persamaan 2 dan Persamaan 3.
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (1)
𝑏 = 𝑛(𝛴𝑥𝑦)−(𝛴𝑥)(𝛴𝑦) 𝑛(𝛴𝑥 2 )−(𝛴𝑥) 2 (2)
𝑎 = 𝛴𝑦−𝑏.𝛴𝑥 𝑛
(3)
Keterangan: Y :  Variabel akibat x :  Variabel penyebab
𝑎 :  Konstanta
𝑏 :  Koefisien  regresi;  besaran response yang timbul oleh predictor
𝑛 :  Jumlah data
𝛴𝑦 :  Jumlah data 𝑦 𝛴𝑥𝑦 :  Jumlah data 𝑥𝑦
Tabel 2. Data Prediksi Jumlah Penduduk
x(t) (tahun) y xy x 2 1 140963 140963 1 2 141963 283926 4 3 143531 430593 9 4 143416 573664 16 5 143957 719785 25 6 144096 864576 36 7 144316 1010212 49 8 144476 1155808 64 9 141633 1274697 81 45 1288351  6454224 285
Berdasarkan  data  prediksi  jumlah  penduduk pada  Tabel  2,  maka  dilakukan  perhitungan menggunakan  regresi  linear  berikut  dengan mencari nilai b, a, dan y.
𝑏 = 𝑛(𝛴𝑥𝑦) − (𝛴𝑥)(𝛴𝑦) 𝑛(𝛴𝑥 2 ) − (𝛴𝑥) 2 = 9(6454224) − (45)(1288351) 9(285) − (45) 2 = 58088016 − 57975795 2565 − 2025 = 112221 540 = 208
𝑎 = 𝛴𝑦 − 𝑏. 𝛴𝑥
𝑛 = 1288351 − (208)(45) 9 = 1288351 − 9352 9 = 142111 𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑋 = 142111 + 208(10) = 144189
Hasil  perhitungan  perkiraan  jumlah  penduduk menggunakan  regresi  linear,  menunjukkan bahwa jumlah penduduk Kota Salatiga di tahun 2022  didapatkan  hasil  prediksi  sebesar  144189 Jiwa.
Tabel 3. Data Prediksi Jumlah Pengangguran x(t) y xy x 2 1 5533 5533 1 2 5357 10714 4 3 5409 16227 9 4 5087 20348 16 5 5132 25660 25 6 5013 30078 36 7 4819 33733 49 8 4806 38448 64 9 4560 41040 81 45 45716 221781 285
Berdasarkan data prediksi jumlah pengangguran pada  Tabel  3,  maka  dilakukan  perhitungan menggunakan  regresi  linear  mencari  nilai  b,  a, dan y.
𝑏 = 𝑛(𝛴𝑥𝑦) − (𝛴𝑥)(𝛴𝑦) 𝑛(𝛴𝑥 2 ) − (𝛴𝑥) 2 = 9(221781) − (45)(45716) 9(285) − (45) 2 = 9(221781) − (45)(45716) 9(285) − (45) 2 = 1996029 − 2057220 2565 − 2025
= −61191 540 = −133
𝑎 = 𝛴𝑦 − 𝑏. 𝛴𝑥 𝑛 = 45716 − (−133)45 9 = 45716 − (−133)45
9 = 50815 9 = 5646
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑋 = 5646 + (-133)10 = 4513 Hasil perhitungan perkiraan jumlah pengangguran  menggunakan  regresi  linear, menunjukkan  bahwa  jumlah  pengangguran Kota  Salatiga  di  tahun  2022  didapatkan  hasil prediksi sebesar 4513 Jiwa.
Tabel 4. Data Hasil Prediksi Tahun Jumlah Penduduk Jumlah Pengangguran 2017 140963 5533 2018 (1) 141963 5357 2018 143531 5409 2019 (1) 143416 5087 2019 143957 5132 2020 (1) 144096 5013 2020 144316 4819 2021 (1) 144476 4806 2021 141633 4560 2022 (1) 144189 4513

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan yang  telah  dilakukan,  bahwa  pada  tahun  2022 jumlah  penduduk  mengalami  peningkatan  dari tahun  sebelumnya  yaitu  141633  jiwa  menjadi 144189  jiwa.  Sedangkan  jumlah  pengangguran mengalami  penurunan  dari  tahun  sebelumnya yaitu  dari  4560  jiwa  menjadi  4513  jiwa.  Selain itu,  tingginya  jumlah  penduduk  pengangguran juga  menjadi  tanggungan  pemerintah,  oleh karena  itu  disarankan  agar  pihak  pemerintah khususnya  Pemerintah  Kota  Salatiga  untuk menanggapi  kasus  ini  misalnya  dengan memperluas  lapangan  pekerjaan,  peningkatan indeks  pembangunan  manusia,  maupun melakukan pelatihan terhadap tunawisma demi menekan  tingkat  pengangguran  di  Kota Salatiga. Berdasarkan hasil prediksi maka saran yang diberikan untuk pengembangan penelitian ke  depan  adalah  dapat  menggunakan  jumlah penduduk pengangguran di kota yang lain serta menggunakan metode lain misalnya Fuzzy Time Series , ARIMA, atau Moving Average .

## Daftar Pustaka
Al’afi,  A.  M.,  Widiarti,  W.,  Kurniasari,  D.,  & Usman, M. (2020). Peramalan Data Time Series  Seasonal  Menggunakan  Metode
Analisis Spektral. Jurnal Siger Matematika , 1 (1), 10-15.
Ashari,  M.  L.,  &  Sadikin,  M.  (2020).  Prediksi Data  Transaksi  Penjualan  Time  Series
Menggunakan Regresi Lstm. Jurnal
Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika: JANAPATI , 9 (1), 1-10.
C.  Nurine  S.  K  (2018).  “Analisis  Pengaruh Indeks  Pembangunan  Manusia,  Tingkat Pengangguran,  Pertumbuhan  Ekonomi, dan  Upah  Minimum  Provinsi  Terhadap Tingkat  Kemiskinan  (Studi  Kasus  pada  6 Provinsi  di  Pulau  Jawa)”,  Fakultas
Ekonomi dan Bisnis. Universitas Brawijaya.
F.  S.  Nur  Ravika.  (2016).  “ Pengaruh  Variabel Ekonomi Makro Terhadap Pengangguran Terdidik  Jawa  Timur  Tahun  2010-2014. Surabaya  :  PT.Bumi  Universal  Makmur”, Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol.14, No.01 Juni 2016 .
Fadlillah,  Nurul.  (2016).  “Analisis  Pengaruh
Pendapatan Per Kapita, Tingkat Pengangguran,  IPM  dan  Pertumbuhan Penduduk  Terhadap  Kemiskinan  di  Jawa Tengah  Tahun  2009- 2013”,  Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jenderal Soedirman. EKO-REGIONAL,  VOL.11, No.1.
I.  H.  Andrian.  “Penerapan  Metode Fuzzy  Time Series Untuk  Prediksi  Penjualan  Berbasis WEB  pada  CV.AGVA  Kota  Pasuruan”. Teknik Informatika, ITN Malang, Malang.
Ikhlas, M., & Adipradana, W. (2020). Peramalan Beban  Pada  Tahun  2019-2023  Menggunakan
Metode  Time  Series  Pada  Penyulang  Dieng  Di Gardu Induk Simpang Tiga Indralaya (Doctoral  dissertation,  Sriwijaya University).
Katemba,  P.,  &  Djoh,  R.  K.  (2017).  Prediksi Tingkat  Produksi  Kopi  Menggunakan Regresi Linear. Jurnal ilmiah FLASH , 3 (1), 42-51.

## N.  Shofiatin.  (2018).  “Pengaruh  Jumlah
Penduduk  dan  Jumlah  Pengangguran Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  di Provinsi  Banten”,  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis  Islam.  Universitas  Islam  Negeri Sultasn Maulana Hasanuddin Banten.

## Nidyashofa, Nurika. (2020). “Pemilihan Model
Regresi  Spasial  Terbaik  Pada  Tingkat Pengangguran Terbuka  Di  Provinsi  Jawa Tengah”.  Program  Studi  S1  Statistika.
Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Muhammadiyah Semarang. Semarang. Oktavianti,  I.,  Ermatita,  E.,  &  Rini,  D.  P.
(2019). Analisis Pola Prediksi Data Time Series  menggunakan  Support  Vector Regression,  Multilayer  Perceptron,  dan
Regresi  Linear  Sederhana. Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi
Informasi) , 3 (2), 282-287.
P.  Ratih.  (2016).  “Pengangguran  dan Pengaruhnya terhadap Tingkat Kemiskinan.  Balai  Besar  Penelitian  dan Pengembangan  Pelayanan  Kesejahteraan
Sosial”, Jurnal  PKS  Vol  15  No  2  Juni 2016; 89-100 .
R.  A.  Salbiah  and  W.  Adi.  (2016).  “Faktor - faktor  yang  mempengarhui  tingkat kemiskinan”,  Fakultas  Ekonomi  dan
Bisnis,
Universitas
Mulawarman, Samarinda. JIEM – Volume 1(1), 2016 .
Rahakbauw,  dkk.  (2018).  “Sistem  Prediksi Tingkat  Pengangguran  Di  Provinsi Maluku  Menggunakan  ANFIS  ( Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System )”.  Jurusan Matematika FMIPA. Universitas Pattimura. Ambon.
S.  Dwi  (2018).  “Penyebab  Tingginya  Angka Pengangguran  Di  Kota  Metro”,  Fakultas Ekonomi  Dan  Bisnis  Islam.  Institut Agama Islam Negeri Metro.

## Sandy,  dkk.  (2019).  “Analisa  Pengaruh
Pendapatan  Asli  Daerah  dan  Dana  Desa Dalam  Menurunkan  Tingkat  Kemiskinan Di  11  Kabupaten  Provinsi  Sulawesi Utara”.  Jurusan Ekonomi  Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Universitas Sam Ratulangi. Manado.
Sumardin, A., & Mashud, M. (2018). Penerapan Metode  Time  Series  Dalam  Memprediksi Hasil  Produksi  Pertanian  Berdasarkan Nilai  Trend. Inspiration:  Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi , 8 (1), 25-30.
Wahyuni,  S.  C.  (2021). Peramalan  Jumlah Penduduk Miskin Di Pulau Jawa Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series Chen (Doctoral dissertation, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER).
Yunus,  Erna.  (2022) .  “Angka  Kemiskinan Salatiga  2021  Naik  5,14%” .  Angka Kemiskinan  Salatiga  2021  Naik  5,14%  - RMOL  JATENG  (rmoljawatengah.id). Diakses pada 30 April 2022.