Vol. 03, No. 01 (2021), pp. 6 – 13 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Statistik Tanggal Masuk: 23-02-2021; Revisi: 02-03-2021 Diterima: 09-03-2021

## PREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI KABUPATEN TUBAN TAHUN 2020 MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR SEDERHANA
Novi Ariyani 1* , Ahmad Zaenal Arifin 2
Program Studi Matematika FMIPA Universitas PGRI Ronggolawe 1,2 novi.ariyani98@gmail.com 1* , az_arifin@unirow.ac.id 2
Abstrak – Pengangguran adalah suatu hal yang tidak dikehendaki, dikarenakan banyak faktor – faktor yang mempengaruhinya salah satunya yaitu inflasi.  Pengangguran  sendiri  merupakan  masalah ketenagakerjaan yang cukup serius  yang terjadi diberbagai provinsi di Indonesia, salah satunya di Kabupaten Tuban. Dengan permasalahan tersebut tujuan dari penelitian ini yaitu memprediksi jumlah Tingkat Pengangguran Terbuka di Kabupaten Tuban Tahun 2020  menggunakan metode Regresi Linear Sederhana yang kemudian dilanjutkan dengan fuzzy Time Series.  Kesimpulan dari pengolahan data menggunakan regresi adalah nilai 𝒕 𝒉𝒊𝒕 > 𝒕 𝒕𝒂𝒃 , sehingga dikatakan bahwa, ada pengaruh nyata (signifikan) variabel X terhadap variabel Y dengan taraf signifikan 5%. Dengan demikian  H 1 diterima yang  artinya  inflasi berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka.  Dari hasil prediksi yang diperoleh pada tahun 2019 sebesar 2,8% dimana dari data Tingkat Pengangguran Terbuka  dengan nilai prediksi memiliki perbedaan sebesar 4.529%.
Kata  Kunci  –  Pengangguran, Inflasi, Regresi Linear Sederhana, Fuzzy.

## I. PENDAHULUAN
Pengangguran merupakan masalah ketenagakerjaan yang cukup serius. Hal ini terjadi diberbagai provinsi di Indonesia, salah satunya yaitu provinsi Jawa Timur tepatnya di Kabupaten Tuban. Kabupaten Tuban Merupakan salah satu Kabupaten dari 38 Kabupaten dan Kota yang ada di wilayah administratif Provinsi Jawa Timur.  Luasnya adalah 1.904,70 km² dan penduduknya berjumlah sekitar 1 juta jiwa. Penduduk Kabupaten Tuban bermata pencaharian  di
bidang pertanian, nelayan, perdagangan dan pegawai negeri [1].
TPT (Tingkat Pengangguran Terbuka) adalah persentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja. Jumlah angkatan kerja di Kabupaten Tuban pada Agustus 2020 sebanyak 22,26 juta orang, naik sejumlah 396,37 ribu orang dibanding Agustus 2019. Sejalan dengan itu, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) juga naik 0,72 poin. Penduduk yang bekerja sebanyak 20,96 juta orang, berkurang sekitar 69,65 ribu orang dari Agustus 2019. Lapangan pekerjaan yang mengalami peningkatan persentase penduduk yang bekerja terutama Pertanian (1,73 persen poin), Perdagangan (0,51 persen poin), serta Akomodasi dan Makan Minum (0,39 persen poin). Sebaliknya, lapangan pekerjaan yang mengalami penurunan persentase utamanya pada Industri Pengolahan (1,23 persen poin), Konstruksi (0,47 persen poin), dan Jasa Pendidikan (0,39 persen poin) [2].
Beberapa penelitian tentang pengangguran yang pernah dilakukan oleh [3] dan  [4].  [3]  menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi tingkat pengangguran dengan metode Ordinary Least Square. Sedangkan [4]  melakukan pemodelan matematika untuk mengetahui pengaruh migrasi terhadap perubahan jumlah pengangguran.
Dengan adanya penelitian tersebut penulis berupaya untuk memprediksi jumlah pengangguran di Kabupaten Tuban dengan menggunakan metode regresi linear
sederhana. Regresi linear ( linear regression) adalah teknik yang digunakan untuk memperoleh model hubungan antara variabel dependen dengan 1 atau lebih variabel independen dengan tujuan deskripsi dari fenomena data atau kasus yang diteliti, tujuan kontrol, serta tujuan prediksi  [5].  Dengan alasan tersebut penulis memilih metode regresi untuk memperoleh hasil yang signifikan.  Dalam penelitian ini memiliki kriteria pembatasan masalah yaitu data yang digunakan adalah jumlah Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten Tuban dan Tingkat Inflasi, serta jangka waktu yang ditinjau dari tahun 2012 sampai 2019.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan dan Pengolahan Data Menggunakan Regresi
Data utama yang diambil adalah Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dan Inflasi Kabupaten Tuban Tahun 2012-2019 yang diperoleh dari studi pustaka di Badan Pusat Statistik Kabupaten Tuban.
Tabel  1: Inflasi dan Tingkat Pengangguran TerbukaKabupaten Tuban Tahun 2012-2019
No.  Tahun Inflasi (%) Tingkat Pengangguran Terbuka (%) 1 2012 5.21 4.25 2 2013 4.72 4.33 3 2014 6.71 3.63 4 2015 2.57 3.03
5 2016 2.43 3.39 6 2017 3.44 3.35 7 2018 1.97 2.83 8 2019 1.83 2.76
Berdasarkan data BPS pada Tabel  1, angka pengangguran selama periode tahun 2012  –  2019 cukup mengalami penurunan. Hal ini terlihat dari jumlah pengangguran di Kabupaten Tuban pada tahun 2012 sebesar 24.418 orang atau 4,25%, dan pada tahun 2019 jumlah pengangguran sebesar 17.536 orang atau 2,76%. Hal ini perkembangan tingkat pengangguran dapat digambarkan dengan menggunakan tingkat pengangguran yaitu perbandingan banyaknya orang yang tidak bekerja dan sedang mencari pekerjaan terhadap total angkatan kerja.
Berdasarkan tabel 4.1 diketahui bahwa tingkat inflasi di Kabupaten Tuban selama periode tahun 2012 –  2019 mengalami naik turun. Inflasi tertinggi terjadi pada tahun 2014 yaitu sebesar 6,71%.  Meningkatnya inflasi ini dikarenakan harga barang-barang dan jasa mengalami tekanan yang lebih berat dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya. Dan untuk inflasi terendahnya terjadi pada tahun 2019 sebesar 1,83%.

## B. Persamaan Regresi
Data pada Tabel  2 di cari persamaan regresi dengan menghitung X 2 ,Y 2 dan total dari masing-masing variabel tersebut.
Tabel 2: data perhitungan X 2 dan Y 2 No. X Y X 2 Y 2 XY 1 5.21 4.25 27.1441  18.0625 22.1425 2 4.72 4.33 22.2784 18.7489 20.4376 3 6.71 3.63 45.0241  13.1769 24.3573 4 2.57 3.03 6.6049 9.1809 7.7871 5 2.43 3.39 5.9049 11.4921 8.2377 6 3.44 3.35 11.8336  11.2225 11.524 7 1.97 2.83 3.8809 8.0089 5.5751 8 1.83 2.76 3.3489 7.6176 5.0508 ∑ 28.88 27.57 126.0198  97.5103 105.1121
b = n ( ∑ XY ) − ( ∑ X )( ∑Y ) n ( ∑X 2 ) − ( ∑X ) 2 = 8(105.1121) − (28.88)(27.57) 8(126.0198) − (28.88) 2
= 0.256601 a = ∑ Y−b ( ∑X ) n = 27 . 57−0 . 256601 ( 28 . 88 ) 8 = 2.519922
Persamaan Regresi Linier Sederhana : Y = a + bX Y = 2.519922 + 0.256601X
Diperoleh persamaan regresi linear didapatkan 𝑎 Konstanta (intersep) bernilai 2.519922 dan untuk 𝑏 Konstanta regresi ( slope ) bernilai 0.256601 . Persamaan ini digunakan untuk mencari nilai prediksi.

## C. Nilai Prediksi
Untuk memprediksi besarnya tingkat pengangguran terbuka terhadap besarnya inflasi dilakukan perhitungan yang telah diperoleh dari Persamaan Regresi, yaitu 1. Berapa besarnya tingkat pengangguran terbuka jika inflasi sebesar 5.21 %?
 2.519922 +  (0.256601*5.21) =
3.856813
2. Berapa besarnya tingkat pengangguran terbuka jika inflasi sebesar 4.72 %?
 2.519922 +  (0.256601*4.72) =
3.731079 3. Berapa besarnya tingkat pengangguran terbuka jika inflasi sebesar 6.71 %?
 2.519922 +  (0.256601*6.71) =
4.241715 4. Berapa besarnya tingkat pengangguran terbuka jika inflasi sebesar 2.57 %?  2.519922 +  (0.256601*2.57) = 3.179387 5. Berapa besarnya tingkat pengangguran terbuka jika inflasi sebesar 2.43 %?
 2.519922 +  (0.256601*2.43) =
3.143462
6. Berapa besarnya tingkat pengangguran terbuka jika inflasi sebesar 3.44 %?
 2.519922 +  (0.256601*3.44) =
3.402629 7. Berapa besarnya tingkat pengangguran terbuka jika inflasi sebesar 1.97 %?
 2.519922 +  (0.256601*1.97) =
3.025426
8. Berapa besarnya tingkat pengangguran terbuka jika inflasi sebesar 1.83 %?
 2.519922 +  (0.256601*1.83) =
2.989502
Tabel 3: Perhitungan Nilai Prediksi X Y X 2 Y 2 XY Y pred (Y-Y pred ) 2 5.21 4.25 27.1441 18.0625 22.1425 3.856813 0.154596 4.72 4.33 22.2784 18.7489 20.4376 3.731079 0.358706 6.71 3.63 45.0241 13.1769 24.3573 4.241715 0.374195 2.57 3.03 6.6049 9.1809 7.7871 3.179387 0.022316 2.43 3.39 5.9049 11.4921 8.2377 3.143462 0.06078 3.44 3.35 11.8336 11.2225 11.524 3.402629 0.002769 1.97 2.83 3.8809 8.0089 5.5751 3.025426 0.038191 1.83 2.76 3.3489 7.6176 5.0508 2.989502 0.052671 28.88 27.57 126.0198  97.5103 105.1121 27.57001 1.064227
Tabel ini digunakan untuk mencari nilai-nilai selanjutnya.

## D. Koefisien Korelasi (r)
Untuk mencari koefisien korelasi dapat melihat  Tabel 4.3 untuk dioperasikan pada rumus sebagai berikut:
𝑟 = 𝑛 ( ∑ 𝑋𝑌 ) − ( ∑𝑋 )( ∑𝑌 ) � [ 𝑛 ∑ 𝑋 2 − ( ∑𝑋 ) 2 ][ 𝑛 ∑ 𝑌 2 − ( ∑ 𝑌 ) 2 ] = 8 ( 105 . 1121 ) − ( 28 . 88 )( 27 . 57 ) � [ 8 ( 126 . 0198 ) − ( 28 . 88 ) 2 ][ 8 ( 97 . 5103 ) − ( 27 . 57 ) 2 ] = 840 . 8968−796 . 2216 � [ 1008 . 1584−834 . 0544 ][ 780 . 0824−760 . 1049 ]
= 44 . 6752 � ( 174 . 104 )( 19 . 9775 ) = 44 . 6752 58 . 9759 = 0.7575
Nilai koefisien korelasi yang dihasilkan yaitu 0,7575,  dimana nilai tersebut dikatakan korelasinya semakin kuat. Berdasarkan bentuk atau arah hubungan, nilai koefisien korelasi dinyatakan (- 1≤  KK  ≤  +1). Jika koefisien korelasi bernilai positif, dimana semakin dekat nilai koefisien korelasi ke +1, semakin kuat korelasi positifnya [6].

## E. Koefisien Determinasi (r 2 )
Koefisien determinasi untuk menentukannya didapatkan dari mengkuadratkan koefisien korelasi diatas, maka koefisien determinasinya adalah r 2 = 0,5738. Untuk nilai koefisien determinasi adjusted dapat dihitung dengan
𝑟 𝑎𝑑𝑗 = 𝑟 2 − 𝑃 ( 1−𝑟 2 ) 𝑁−𝑃−1 𝑅 𝑎𝑑𝑗 = 0,5738 − 1 ( 1−0 , 5738 ) 8−1−1 = 0,50276
Dari hasil regresi hubungan tingkat inflasi terhadap tingkat pengangguran di Kabupaten Tuban tahun 2012 –  2019 diperoleh nilai r 2 sebesar 0,5738. Artinya Nilai yang mendekati satu berarti variabel- variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Dimana  variasi tingkat pengangguran di Kabupaten  Tuban dijelaskan dari variasi independennya yaitu tingkat inflasi.

## F. Kesalahan Baku Estimasi (Standar Error)
Digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan dari model regresi yang dibentuk.
𝑆𝑒 = � ∑ ( 𝑌−𝑌� ) 2 𝑛−2 𝑆𝑒 = � 1 . 064227 8−2 = 0.421154
Dengan ini standar error dari data tersebut yaitu 0.421154 .  Semakin kecil nilai standar error maka penduga sampel lebih akurat.

## G. Standar Deviasi Koefesien Regresi
Digunakan untuk mengukur besarnya tingkat kesalahan dari koefesien regresi.
𝑆𝑑 = 𝑆𝑒 �∑ 𝑋 2 − ( ∑ 𝑋 ) 2 𝑛 𝑆𝑑 = 0 . 421154 �126 . 0198− ( 28 . 88 ) 2 8 𝑆𝑑 = 0 . 421154 �126 . 0198− 834 . 0544 8 𝑆𝑑 = 0 . 421154 √126 . 0198−104 , 2568 = 0 . 421154 √21 , 763 = 0 . 421154 4 . 66508 = 0.090278
Standar Deviasi dari data tersebut yaitu 0.090278 .  Semakin kecil nilai sebarannya berarti variasi nilai data semakin sama jika sebarannya bernilai 0 [7].

## H. Uji t
Hipotesis yang diasumsikan/diajukan : 𝐻 0 ∶ 𝛽 = 0 ; variabel X tidak berpengaruh signifikan/nyata terhadap Y 𝐻 1 ∶ 𝛽 ≠ 0 ; variabel X berpengaruh signifikan/nyata terhadap Y Tingkat signifikan ( 𝛼 ) = 5% Nilai t hitung, :
𝑡 ℎ𝑖𝑡 = 𝑟√𝑛−2 √1−𝑟 2 = 0 , 7575√8−2 √1−0 , 5738 = 0 , 7575√6 √0 , 4262 = 0 , 7575 ( 2 , 4495 ) 0 , 6528
= 1 , 8555 0 , 6528 = 2,8424
Berarti t hit = 2,8424 Derajat kebebasan, df = n – k = 8 – 2 = 6 Dengan menggunakan tabel Uji –  t untuk taraf signifikan 𝛼 = 5% = 0,05 dan df = 6, maka diperoleh nilai t pada tabel, yaitu : t tab = 2,44691 Membandingkan t hit dengan t tab : 𝑡 ℎ𝑖𝑡 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏 → 2,8424 > 2,44691
Kriteria Pengujian nilai t hitung dan t tabel Bila nilai t hit < t tab , maka H 0 diterima, H 1 ditolak Bila  nilai t hit > t tab , maka H 0 ditolak, H 1 diterima Kesimpulan dari pengolahan data tersebut adalah nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏 , sehingga dikatakan bahwa, ada pengaruh nyata (signifikan) variabel X terhadap variabel Y dengan taraf signifikan 5%. Dengan demikian H 1 diterima yang artinya  inflasi berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka.

## I. Prediksi Menggunakan Fuzzy Time Series
Setelah menemukan pengaruh dari inflasi terhadap angka Tingkat Pengangguran
yang siginifikan. Selanjutnya menggunakan Fuzzy Time Series untuk memprediksi Tingkat Pengangguran pada Tahun 2020.
Tabel  4: Statistik Deskriptif Data Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten
Tuban Tahun 2012-2019 (%). No Tahun Tingkat Pengangguran Terbuka 1 2012 4.25 2 2013 4.33 3 2014 3.63 4 2015 3.03 5 2016 3.39 6 2017 3.35 7 2018 2.83 8 2019 2.76
Transformasi terhadap data hasil penelitian dalam bentuk persentase yang dijelaskan sebagai berikut:
𝑡 2 − 𝑡 2−1 𝑡 2−1 × 100%
= 4 . 33−4 . 25 4 . 25 × 100% = 1.882
Tabel 5: Hasil Transformasi Terhadap Data Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten Tuban
Tahun 2012-2019 dalam bentuk persentase .
No Tahun Tingkat Pengangguran Terbuka % 1 2012 4.25 2 2013 4.33 1.882 3 2014 3.63 -16.166 4 2015 3.03 -16.529 5 2016 3.39 11.881 6 2017 3.35 -1.180 7 2018 2.83 -15.522 8 2019 2.76 -2.473
Pada hasil perhitungan, diperoleh persentase perubahan terkecil (minimum) yaitu  –  16.529%  dan persentase perubahan terbesar (maksimum) yaitu 11.881%. Batas- batas ini akan digunakan untuk membentuk himpunan semesta U yaitu batas bawah (LL) dan batas atas (UL). Nilai minimum dan
maksimum yang diperoleh digunakan untuk mendefinisikan himpunan semesta sebelum dilakukan prediksi. Himpunan semesta U dapat ditulis sebagai berikut: U = [  -16.529, 11.881].

## J. Mendefinisikan himpunan semesta
Untuk mendefinisikan himpunan semesta maka terlebih dahulu mencari banyaknya interval dengan menggunakan persamaan:
𝐾 = 1 + (3.322  × log( 𝑁 ))
K = Jumlah Kelas
N = Banyaknya Data
𝐾 = 1 + (3.322 × log(7)) = 1 + (3.322  ×  0.845)
= 4
Panjang interval
𝑃 = 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑘 𝑅 = [11.881 − ( − 16.529)] 𝑅 = 28.410 𝑃 = 28 . 410 4 𝑃 = 7.103 𝑈 1 = [ − 16.529% ; − 9.43%] 𝑈 2 = [ − 9.43% ; − 2.32%]
𝑈 3 = [ − 2.32% ;  4.78%] 𝑈 4 = [4.78% ;  11.88%]
Tabel  6: Frekuensi Kepadatan Data Tingkat Pengangguran Terbuka  Kabupaten Tuban Tahun 2012-2019  Berdasarkan Distribusi Perubahan Persentase No Interval Jumlah Data 1 [-16.529% ; -9.43%] 3 2 [ -9.43% ; -2.32%] - 3 [  -2.32% ; 4.78%] 3 4 [ 4.78% ; 11.88%] 1
Sehingga akhirnya sub-interval yang terbentuk adalah 3 sub-interval yang akan menjadi domain untuk himpunan fuzzy 𝐴 𝑖

## K. Fuzzifikasi
Setelah mendapatkan interval dan himpunan fuzzy, maka selanjutnya adalah mencari nilai titik tengah dari masing-masing interval dengan menggunakan
𝑎 𝑡 = 𝐿𝐿 𝑖 +𝑈𝐿 𝑖 2 𝑎 1 = −16 . 529+ ( −9 . 43 ) 2 = -12.978 𝑎 2 = −9 . 43+ ( −2 . 32 ) 2 = -5.875 𝑎 3 = −2 . 32+ 4 . 78 2 = 1.227 𝑎 4 = 4 . 78+ 11 . 88 2 = 8.330
Tabel  7: Interval Fuzzy ( 𝑨 𝒊 ) Data  Tingkat Pengangguran Terbuka  Kabupaten  Tuban Tahun
2012-2019 Interval Nilai Tengah Himpunan Fuzzy (Ai) [-16.529% ; - 9.43%] -12.978 A1 [ -9.43% ; - 2.32%] -5.875 A2 [  -2.32% ; 4.78%] 1.227 A3 [ 4.78% ; 11.88%] 8.330 A4 L. Defuzzyfikazi

## 1. Memprediksi Persentase Perubahan Data
Setelah menghitung nilai titik tengah dari setiap kelas interval, maka titik tengah tersebut digunakan untuk memprediksi persentase perubahan.
Sehingga diperoleh:
𝑡 1 = 1 , 5 1 𝑎1 + 0 , 5 𝑎2 ,    jika 𝑗 = 1 𝐴 1 = 𝑎 1 𝑡 1 = 1 , 5 1 −12 . 978 + 0 , 5 −5 . 875 = 1 , 5 −5 . 875+ ( −6 . 489 ) 76 . 245 = 1 , 5 −12 . 364 76 . 245 = − 9.250 𝑡 𝑗 = 2 0 , 5 𝑎2−1 + 1 𝑎2 + 0 , 5 𝑎2+1 jika 2 ≤ 𝑗 ≤ 𝑛 − 𝑖
𝐴 2 = 𝑎 2 𝑡 2 = 2 0 , 5 𝑎2−1 + 1 𝑎2 + 0 , 5 𝑎2+1 = 2 0 , 5 𝑎1 + 1 𝑎2 + 0 , 5 𝑎3 = 2 −3 . 606+ ( −15 . 929 ) +38 . 123 93 . 583 = 2 18 . 588 93 . 583 = 10.069
𝑡 𝑗 = 1 , 5
0 , 5 𝑎𝑛−1 + 1 𝑎𝑛 ,    jika 𝑗 = 𝑛 𝑡 3 = 1 , 5 0 , 5 𝑎3−1 + 1 𝑎3 = 1 , 5 0 , 5 𝑎2 + 1 𝑎3 = 1 , 5 0 . 614+ ( −5 . 875 ) −7 . 211
= 1 , 5 −5 . 261
−7 . 211 = 2.056 𝑡 4 = 1 , 5 0 , 5 𝑎3 + 1 𝑎4 = 1 , 5 4 . 165+1 . 227 10 . 224 = 1 , 5 5 . 392 10 . 224 = 2.844
Tabel 8: Hasil Memprediksi Presentase Perubahan Data �𝒕 𝒋 � Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten Tuban Tahun 2012-2019 No Tahun Tingkat Pengangguran Terbuka % Himpunan Fuzzy Prediksi Presentase Perubahan Data 1 2012 4.25 2 2013 4.33 1.882 A3 2.056 3 2014 3.63 -16.166 A1 -9.250 4 2015 3.03 -16.529 A1 -9.250 5 2016 3.39 11.881 A4 2.844 6 2017 3.35 -1.180 A3 2.056 7 2018 2.83 -15.522 A1 -9.250 8 2019 2.76 -2.473 A3 2.056
2. Menentukan Nilai Data Prediksi Setelah memperoleh nilai prediksi presentase perubahan, maka selanjutnya memprediksi nilai data ke-i
𝐹 𝑖 = � 𝑡 𝑗 100 × 𝑡 𝑗−1 � + 𝑡 𝑗−1 (2 ≤ 𝑖 ≤ 8 dan 2 ≤ 𝑗 ≤ 8) 𝐹 2 = � 2 . 056 100 × 4.25 � + 4.25 = 4.3374
Hasil lengkap dari nilai data prediksi 𝐹 𝑖 ada di Tabel 4.9
Tabel 9: Nilai Data Prediksi Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten Tuban Tahun 2012-2019 No  Tahun Tingkat Pengangguran Terbuka % Ai %(Tj) Fi 1 2012 4.25 2 2013 4.33 1.882 A3 2.056  4.3374 3 2014 3.63 -16.166 A1 -9.250  3.9295 4 2015 3.03 -16.529 A1 -9.250  3.2942 5 2016 3.39 11.881 A4 2.844  3.1162 6 2017 3.35 -1.180 A3 2.056  3.4597 7 2018 2.83 -15.522 A1 -9.250  3.0401 8 2019 2.76 -2.473 A3 2.056  2.8882
Dari hasil yang diperoleh, maka selanjutnya membandingkan hasil peramalan pada tahun 2019 yaitu membandingkan hasil presentase dibandingkan dengan hasil perubahan presentase dan prediksi Tingkat Pengangguran Terbuka di Tahun 2020.
Tabel 10: Perbandingan Hasil Prediksi Data Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten Tuban Tahun
2012-2019 Tahu n Data Tingkat Pengangguran (T) % ( 𝐹 𝑖 ) % �𝑡 𝑗 � Error %Erro r 2019 2.76 -2.473 2.8882 2.056 -0.1282 4.529 2020 - 2.8882 2.056

## III. KESIMPULAN
Menggunakan metode Regresi Linear Sederhana dengan 8 varaiabel bebas dan 8 variabel tak bebas. Variable bebas / predictor / independent (X) yaitu Inflasi dan untuk variable tak bebas/ response / dependent (Y) yaitu Tingkat Pengangguran Terbuka. Terdapat pengaruh signifikan variabel X terhadap variabel Y, dimana dengan menggunakan hipotesis Uji-t didapatkan pengaruh nyata yaitu 𝑡 ℎ𝑖𝑡 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏 → 2,8424 > 2,44691 dengan taraf signifikan 5%. Hal ini menunjukan bahwa variabel inflasi berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka. Maka dapat disimpulkan H 0 ditolak dan H 1 diterima. Berdasarkan uji koefisien determinasi (r 2 ) bernilai 0,5738 yang artinya inflasi mempunyai kontribusi sebesar 57% terhadap jumlah pengangguran dan sisanya 43% dari faktor lainnya.
Setelah dihitung dengan menggunakan Fuzzy Time Series pada tahun 2019 tingkat pengangguran sebesar 2,8882% dimana dari data Tingkat Pengangguran Terbuka  dengan nilai prediksi memiliki perbedaan sebesar 4.529%. Sehingga di prediksi pada tahun 2020 Tingkat Pengangguran Terbuka sebesar 2,8% sehingga dikatakan mengalami kenaikan.

## REFERENSI
[1]  Tim Dev Diskominfo Tuban. (2020, November 23). Profil Tuban. Diakses dari https://tubankab.go.id/page/profil-tuban
[2]  Badan Pusat Statistik Kabupaten Tuban, “Keadaan Ketenagakerjaan Jawa Timur, Agustus 2020,” vol. 19, no. 70, pp. 1–17, 2020.
[3]    Isnayanti, & Ritonga, A. (2017). Analisis Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran  Di  Provinsi  Sumatera Utara Tahun 1978-2014  Dengan Metode Ordinary Least Square. Jurnal.Unimed.Ac.Id , 3 (2), 180– 197.
[4]    Samsir, A. U., Kasbawati, & Toaha, S. (2019). Analisis Kestabilan Dan Kontrol Optimal Model Matematika Pengaruh Migrasi Terhadap Perubahan Jumlah Pengangguran .
[5]  Harlan, J. (2018). Analisis Regresi Linear. Jakarta:Gunadarma.
[6]    Artaya, I. P., & Arimbawa, I. G. (2018). Penerapan Korelasi dalam Mengukur Hubungan Antar Costumer Relationship Management dengan Costumer Loyality Pada PT Antika Raya Surabaya. BISMA (Bisnis Dan Manajemen) , I (1), 50–63.
[7]   Carlos, N. S. T., Rondonuwu, A. B., & Watung, V. N. R. (2014). Distribusi dan Kelimpahan Pterapogon kauderni Koumans, 1933 (Apogonidae) di Selat Lembeh Bagian Timur, Kota Bitung. Ejournal.Unsrat.Ac.Id , 2 (3), 121– 126.