## Analisis Peramalan Tingkat Pengangguran Terbuka di Jawa Barat: Pendekatan Time Series menggunakan Metode ARIMA
Adi Pangestu 1) , Ade Irma Purnamasari 2) , Irfan Ali 3)
1) 2) Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3) Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon
1) adipangestu2021@gmail.com  , 2) irma2974@yahoo.com, 3) Irfanaali0.0@gmail.com

## A BSTRACT
This  study  discusses  the  analysis  and  forecasting  of  open  unemployment  rates  in  the  West  Java  Region  using  the  ARIMA method.  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average).  The  unemployment  rate  is  an  important  indicator  in  measuring  the economic stability of a region. The study uses six-month (per-semester) open-ended unemployment rate data from 2007 to 2023 from the Central Statistics Agency, the Bureau of Public Information and the Employment Service of the West Java Province. The analysis process begins with ARIMA model identification, data stationarity testing, parameter estimates, diagnostic checks, forecasting and model evaluation checks. After getting the best ARIMA model, forecasting for the next three years 2024 – 2026. The ARIMA model(1,0,0) was selected based on the evaluation of parameters such as Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error(MAE) and Mean Abs. Percent Error.(MAPE). The forecast results showed an increase in the unemployment rate  from  7.92% in  February 2024  to  8.40%  in  August 2026.  The  graph  shows  a  pattern  of  continuous upward  trend. The increase in the unemployment rate in the West Java Region can be influenced by economic policy factors, industrial structure, changing technological dynamics, quality of education and other factors. The government's role in job creation, education reform, and pro-investment policies has become crucial in tackling this problem. This research contributes to understanding and predicting open unemployment rates in the West Java Territory. The ARIMA model (1,0,0) can be used as an effective tool to predict future unemployment rate changes. Therefore, policy formulation that supports economic growth and job creation is needed to address these challenges.
Keywords: Forecasting, ARIMA(1,0,0) Model, West Java Region, Unemployment Rate

## A BSTRAK
Tingkat  pengangguran  menjadi  indikator  penting  dalam  mengukur  stabilitas  ekonomi  suatu  daerah.  Penelitian  membahas tentang analisis model dan peramalan tingkat pengangguran terbuka di Wilayah Jawa Barat menggunakan metode ARIMA (Autoregressive  Integrated  Moving  Average).  Penelitian  ini  menggunakan  data  deret  waktu (time-series) 6  bulanan  tingkat pengangguran  terbuka  dari  tahun  2007  hingga  2023  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  ,Opendatajabar  dan  Dinas Ketenagakerjaan  Provinsi  Jawa  Barat.Analisis  dimulai  dengan  identifikasi  model  ARIMA,estimasi  parameter,cek diagnostik,evaluasi model dan peramalan.Dilakukan peramalan untuk 3 tahun ke depan (2024 - 2026). Model ARIMA(1,0,0) dipilih berdasarkan evaluasi parameter seperti Root Mean Squared Error(RMSE), Mean Absolute Error(MAE) dan Mean Abs. Percent Error(MAPE). Hasil peramalan menunjukkan peningkatan tingkat pengangguran pada Februari 2024 7,92% menjadi 8,40%  pada  Agustus  2026.  Hasil  menunjukkan  pola  tren  naik  yang  berkelanjutan.  Peningkatan  tingkat  pengangguran  di Wilayah  Jawa  Barat  dipengaruhi  oleh  faktor  kebijakan  ekonomi,  struktur  industri,dinamika  teknologi,pendidikan.  Peran pemerintah  dalam  menciptakan  lapangan  kerja,  reformasi  pendidikan,  dan  kebijakan  investasi  menjadi  krusial  dalam menanggulangi  masalah  ini.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam  pemahaman  dan  peramalan  tingkat  pengangguran terbuka di Wilayah Jawa Barat. Model ARIMA(1,0,0) dapat digunakan sebagai alat yang efektif untuk meramalkan perubahan tingkat pengangguran di masa mendatang. Oleh karena itu, perumusan kebijakan yang mendukung pertumbuhan ekonomi dan penciptaan lapangan kerja diperlukan untuk mengatasi tantangan ini.
Kata kunci: Peramalan, Model ARIMA(1,0,0), Wilayah Jawa Barat, Tingkat Pengangguran
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. 18-25

## I. P ENDAHULUAN
Peningkatan  nilai  tingkat  pengangguran  merupakan tantangan serius dalam upaya mencapai stabilitas ekonomi dan kesejahteraan masyarakat di tingkat regional. Lessman [1]  melihat  kondisi  demografis  dari  sisi  Tingkat pengangguran  dalam  suatu  daerah.  Menurutnya,  Tingkat pengangguran yang tinggi itu berhubungan dengan semakin tingginya  ketimpangan  wilayah.    Wilayah  Jawa  Barat sebagai  salah  satu  pusat  ekonomi  penting  di  Indonesia menghadapi  permasalahan  serupa.  Tingkat  pengangguran yang  terus  meningkat  memerlukan  perhatian  serius  dan langkah-langkah strategis untuk menanggulangi dampaknya. Menurut Badan Pusat Statistik [2]
pengangguran didefinisikan sebagai individu tau orang yang masuk dalam angkatan kerja yang berusia (15-64) tahun dan masih mencari pekerjaan.
Penelitian ini bermula dari kebutuhan akan pemahaman yang  lebih  mendalam  tentang  faktor-faktor  yang memengaruhi  dinamika  tingkat  pengangguran  di  Wilayah Jawa Barat. Melalui pendekatan analisis deret waktu dengan menggunakan  metode  ARIMA,  diharapkan  penelitian  ini dapat  memberikan  wawasan  baru  dan  solusi  yang  dapat mendukung perencanaan kebijakan ekonomi dan ketenagakerjaan di tingkat regional.
Dengan memanfaatkan data tingkat pengangguran yang tersedia  dari  berbagai  sumber  bps  jawa  barat  dan opendatajabar,  penelitian  ini  akan  mencoba  meramalkan perubahan  tingkat  pengangguran  3  tahun  di  masa  depan. Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  menjadi  landasan  bagi pemerintah,  praktisi,  dan  akademisi  dalam  merancang kebijakan  yang  efektif  untuk  menangani  tantangan pengangguran  di  Wilayah  Jawa  Barat.  Dengan  begitu, penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi positif terhadap pengembangan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat di wilayah Jawa Barat..
Seperti  penelitian  yang  di  lakukan  Sulaiman  [3] bermaksud  untuk  menentukan  model  yang  paling  akurat dalam  memprediksi  tingkat  pengangguran  di  Indonesia dengan  menggunakan  model  ARIMA  dan  Holt-Winters. Hasil  kesimpulan  penelitian  menyatakan  bahwa  proses identifikasi  model  ARIMA  membutuhkan  data  deret  yang stasioner,  yaitu  data  konstan  terhadap  rata-rata  dan  varian serta tidak memiliki tren. Dilakukan proses diferensiasi atau dalam ARIMA dilambang- kan dengan d dengan uji ADF untuk mencapai data yang stasioner.
Ahditya [4] melakukan prediksi tingkat pengangguran di Indonesia  pada  masa  covid-19  Teknik  Peramalan menggunakan ARIMA (1,1,0). Hasil penelitian menunjukan bahwa  setiap  tahun  di  Indonesia  mengalami  penambahan tingkat  pengangguran.  Selama  tahun  2021  sampai  dengan tahun 2025 terjadi peningkatan angka pengangguran sebesar 0,05% atau sekitar 6,9 juta orang dari jumlah angkatan kerja tahun  2021  di  Indonesia.  Salah  satu  penyebab  kenaikan tingkat  pengangguran  karena  dampak  dari  pandemi  virus Covid-19.  Meskipun  mengadopsi  pendekatan  ARIMA seperti yang dilakukan dalam penelitian sebelumnya [3] [4], Penelitian  ini  menghadirkan  aspek  kebaharuan  dengan memfokuskan  pada  analisis  tingkat  pengangguran  di Wilayah  Jawa  Barat.  Pilihan  ini  didasarkan  fakta  bahwa
Wilayah  Jawa  Barat  memiliki  karakteristik  ekonomi  dan sosial yang berbeda, serta potensi tren pengangguran yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi yang  lebih  relevan  dan  bermanfaat  bagi  pihak-pihak  yang berkepentingan dengan meramalkan nilai tingkat pengangguran di Wilayah Jawa Barat.Penggunaan software Eviews  12  selama  proses  peramalan  akan  mempermudah proses  memiliki  antarmuka    pengguna  yang  intuitif  dan mudah  digunakan,  fleksibilitas  model,fitur  diagnostik,fitur automatik  dan  visualisasi.  Keunggulan  ini  memudahkan peneliti  menyelidikan  pola  dan  tren  dari  dataset  tingkat pengangguran.  Penelitian  ini  mengintegrasikan  teknik analisis  knowledge  discovery  in  database  (  KDD  ), Penerapan ini memungkinkan untuk eksplorasi dan ekstrasi pola  yang  tersembunyi,  hubungan  data  yang  komplek  dan mendapatkan  wawasan  tambahan.  Dengan  menerapkan teknik KDD dalam analisis peramalan ARIMA
meningkatkan kualitas model,mengurangi kesalahan peramalan  dan  membuat  keputusan  yang  lebih  baik berdasarkan wawasan yang diperoleh dari data. Penggabungan  metode  ARIMA,  Teknik  KDD,  Software Eviews  12  dan  titik  fokus  Wilayah  Jawa  Barat  hasil penelitian  ini  membentuk  pendekatan  yang  komprehensif serta  berorientasi  pada  aspek-aspek  yang  relevan  dan berbeda.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amin    [5]  melakukan Forecasting  Tingkat  Pengangguran  di  Indonesia  dengan menggunakan  metode  ARIMA.  Hasil  dari  penelitian  ini menyimpulkan bahwa Jumlah pengangguran yang meningkat  setiap  tahun  menunjukkan  bahwa  kebijakan ekonomi nasional tidak begitu berdampak pada penciptaan lapangan  kerja.  Tingkat  pengangguran  sebesar  8,57% diperkirakan akan tetap jauh dari titik keseimbangan hingga tahun 2030, berpotensi mengancam stabilitas perekonomian secara  makro.  Untuk  menjaga  tingkat  pengangguran  ini serendah mungkin, diperlukan suatu upaya dari semua pihak untuk  menjadi  lebih  inovatif  dan  kreatif.  Agar  kebijakan pemerintah  daerah  yang  mendukung  pertumbuhan  yang berkelanjutan dapat dikombinasikan dengan kebijakan yang mendukung  investasi  dan  penciptaan  lapangan  kerja, kebijakan yang mendukung pertumbuhan yang berkelanjutan dapat segera diubah.
Peramalan merupakan suatu metode yang berguna untuk memprediksi sautu informasi apa yang akan terjadi di masa yang akan dating dengan memperhatikan data deret waktu ( Time-Series )  dan  data  saat  ini  [6].  Menurut  Nasution  [7] peramalan  itu  merupakan  proses  untuk  memperkirakan kebutuhan  masa  depan  untuk  barang  dan  jasa,  yang mencakup  kuantitas,  kualitas,  waktu,  dan  lokasi  yang diperlukan untuk memenuhi permintaan. Metode peramalan khususnya  dengan  teknik  peramalan  kuantitatif  menjadi semakin  berkembang,  salah  satu  metode  peramalan kuantitatif  yang  bisa  diterapkan  dalam  peramalan  analisis deret  waktu  adalah  ARIMA  (Autoregressive  Integrated Moving Average)[8].
ARIMA adalah model deret waktu berulang yang sering dipergunakan  dan  diperkenalkan  oleh  Box-Jenkins[9]. Model ARIMA terdiri dari komponen Autoregressive (AR), Integrated (I), dan Moving Average (MA)[10], Metode ini digunakan  untuk  meramalkan  tingkat  pengangguran  di
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI)
Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. 18-25 Wilayah Jawa Barat . Secara umum, ARIMA ditulis dengan notasi ARIMA (p,d,q) [11]. Komponen AR mengidentifikasi  ketergantungan  data  terhadap  nilai-nilai sebelumnya,  sedangkan  komponen  I  menghitung  jumlah diferensiasi  yang  diperlukan  untuk  membuat  deret  waktu stasioner.  Dampak  pergerakan  acak  dalam  deret  waktu dinilai dalam Bagian MA. Dengan rumus umum ARIMA(p, d, q), model  ARIMA menentukan  derajat  autoregresif (p), derajat  diferensiasi  (d),  dan  derajat  rata-rata  bergerak  (q). Dengan  menggunakan  ARIMA,  penelitian  ini  akan mengestimasi parameter-parameter tersebut dan memvalidasi model dengan membandingkan nilai prediksi dengan  nilai  sebenarnya.  Diharapkan  model  ini  dapat memberikan  peramalan  yang  akurat  tentang  tingkat pengangguran,  berkontribusi  pada  pemahaman  dinamika ekonomi  Wilayah  Jawa  Barat  dan  menjadi  dasar pertimbangan untuk perencanaan kebijakan ekonomi yang efektif untuk mengurangi nilai pengangguran.
Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk menyajikan gambaran  yang  mendalam  tentang  peramalan  tingkat pengangguran  di  wilayah  Jawa  Barat  dalam  kurun  waktu 2024  -  2026  dengan  menggunakan  Algoritma  ARIMA. Penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar  untuk  mengoptimalkan pengembangan  SDM  dan  kebijakan  ketenagakerjaan.. Temuan ini dapat membantu para praktisi, terutama mereka yang bekerja dalam bidang penyusunan kebijakan ekonomi, membuat kebijakan ketenagakerjaan yang lebih efisien dan responsif terhadap dinamika ekonomi.
Berdasarkan permasalahan yang ada, maka penelitian ini akan melakukan peramalan deret waktu (time series) dengan menggunakan  metode  arima  untuk  memprediksi  tingkat pengangguran di wilayah jawa barat dengan menggunakan dataset tingkat pengangguran dari tahun 2007 hingga 2023 per  6  bulan  antara  Februari  hingga  Agustus.  Berdasarkan hasil dari analisis model  tersebut, akan dilakukan evaluasi Root  Mean  Square  Error (RMSE)  , Mean  Absolute  Error (MAE)  dan Mean  Abs.Percent  Error (MAPE)  untuk menghasilkan model yang baik yang dapat digunakan dalam peramalan tingkat pengangguran di wilayah jawa barat  pada 3 tahun ke depan.

## II. M ETODE PENELITIAN
A. Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving Average)
Pada penelitian ini menggunakan metode ARIMA yang terdiri dari beberapa tahapan proses seperi pada Gambar 1
Input Data : Pada tahap penginputan, data sekunder yang bersumber  dari  bps  jawa  barat  dan  opendatajabar  periode 2007- 2023.
Identifikasi  :  Tahapan  ini  mengidentifikasi  data  yang akan  diproses  apakah  mengandung  tren    atau  musiman. Menurut  metode  ARIMA data yang  menunjukan  fluktuasi nilai dalam batas tertentu tanpa menunjukan tren kenaikan atau penurunan disebut stasioner, jika data menunjukan tren diperlukan proses pembedahan (differencing) guna mencapai sifat data yang stasioner.
Estimasi  Parameter  :    Setelah  model  ARIMA teridentifikasi  langkah  selanjutnya  melakukan  estimasi parameter  model,  estimasi  dilakukan  dengan  memeriksa fungsi Autocorrelation  Function (ACF)  dan Partial Autocorrelation Function (PACF).
Cek  Diagnostik  :  Proses  ini  dilakukan  untuk  menguji akurasi model ARIMA yang telah diidentifikassi, pengujian model  mencangkup  pengujian  terhadap  asumsi  model  , akurasi model dan stabilitas model.
Peramalan (forecasting) :  Setelah  model  berhasil  diuji dan  dinyatakan  valid  dilakukan  proses  peramalan  , Peramalan ini dasarnya merupakan elaborasi dari persamaan berdasarkan  koefisien-koefisien  yang  telah  di  estimasi memungkinkan identifikasi kondisi dimasa mendatang.
B. Teknik  Penelitian  Menggunakan  KDD (Knowledge Discovery in Database)
KDD (Knowledge  Discovery  in  Database) teknik analisis  penelitian  data  digunakan  sebagai  landasan  untuk proses  analisis  yang  sistematis  dan  terstruktur  pada penelitian  ini.KDD  merupakan  suatu  kegiatan  dimana dalam hal ini meliputi kegiatan pemakaian historis data yang bertujuan  menemukan  historis  data,  pengumpulan  data, menentukan pola dan hubungan dalam suatu data yang besar [12] . Tahapan proses KDD pada Gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2. Tahapan KDD
Sumber : https://sis.binus.ac.id/2021/09/30/prose s-data-mining-kdd/
Berikut langkah-langkah penelitian dalam analisis KDD [13]:
1) Selection
Identifikasi,  pengumpulan,  pengecekan,  dan  pemilihan data  yang  relevan  untuk  tujuan  penelitian  dikenal  sebagai selection. Pada  tahap  ini,  dataset  yang  digunakan  untuk penelitian  adalah  data  tingkat  pengangguran  terbuka  yang dikumpulkan  dari  website  Opendatajabar  Provinsi  Jawa Barat dan dari Badan Pusat Statistika dari kurun waktu 2007
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. 18-25
hingga 2023. Data ini kemudian dipilih berdasarkan atribut yang sesuai dengan kebutuhan.
2) Preprocessing Data
Proses  persiapan  data,  di  mana  data  yang  telah  dipilih diproses  untuk  memastikan  kualitasnya,  dikenal  sebagai preprocessing.  Sebelum  proses  peramalan  dimulai,  proses preprocessing  terlebih  dahulu  menangani  nilai-nilai  yang hilang,  normalisasi,  dan  transformasi  data  agar  sesuai dengan kebutuhan analisis peramalan.

## 3) Transformation
Transformasi  data  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk dilakukan  pengolahan.Pada  penelitian  ini  diperlukan  pola data  yang  stasioner,jika  tidak  lakukan  proses  pembedahan differenching .tujuan guna mendapatkan data yang stasioner.

## 4) Data Mining
Penelitian ini menggunakan metode box Jenkins model Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA), sebuah  algoritma  yang  termasuk  dalam  kelompok  metode peramalan statistika.
5) Evaluation
Setelah  model  ARIMA diterapkan, hasilnya dievaluasi menggunakan metrik evaluasi seperti MAE (Mean Absolute Error),  RMSE  (Root  Mean  Squared  Error),  atau  MAPE (Mean  Absolute  Percentage  Error).  Menginterpretasikan hasil membantu dalam menyimpulkan temuan penting dan membuat keputusan yang bijaksana.
6) Knowledge
Tahap knowledge menampilkan  hasil  penemuan  data akhir  dari  proses  peramalan,  memvisualisasikan  serta menjabarkan  hasil  sehingga  membuat  suatu  data  dapat dipahami  dengan  mudah  dan  pengambilan  keputusan berdasarkan analisis.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  proses  peramalan  adalah data  persentase  tingkat  pengangguran  terbuka  yang tersegmentasi  berdasarkan  kabupaten  dan  kota  di  wilayah jawa barat sebanyak 455 entri data yang dikumpulkan dari periode  waktu  2007  –  2023  .  berikut  contoh  sampel  data pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Data Tingkat Pengangguran
Kode_Provinsi Nama_Provinsi Nama_Kab_Kota Persentase Tahun 32 JAWA BARAT KABUPATEN BOGOR 14,26 2007 32 JAWA BARAT KABUPATEN SUKABUMI 10,85 2007 32 JAWA BARAT KABUPATEN CIANJUR 13,82 2007 32 JAWA BARAT KABUPATEN BANDUNG 17,37 2007 32 JAWA BARAT KABUPATEN GARUT 12,18 2007 32 JAWA BARAT KABUPATEN TASIKMALAYA 8,48 2007 32 JAWA BARAT KABUPATEN CIAMIS 4,39 2007 32 JAWA BARAT KABUPATEN KUNINGAN 10,56 2007 32 JAWA BARAT KABUPATEN CIREBON 13,64 2007 32 JAWA BARAT KABUPATEN MAJALENGKA 7,46 2007 32 JAWA BARAT KABUPATEN SUMEDANG 7,83 2007

## A. Selection
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  seleksi  data  [14]. Dengan  maksud  untuk  memilih  dataset  yang  akan digunakan dalam pelaksanaan peramalan tingkat pengangguran  terbuka  menggunakan  perangkat  lunak EViews 12. Proses seleksi ini dilakukan melalui perangkat
lunak Microsoft Excel. Hasil dari seleksi data mencakup tiga atribut  utama,  yaitu  nama  kabupaten/kota,  persentase tingkat pengangguran, dan tahun. Informasi lebih rinci dapat ditemukan pada Tabel 2 sebagaimana tertera di bawah ini
Tabel 2. Data Seleksi Nama_Kab_Kota Persentase Tahun KABUPATEN BOGOR 14,26 2007 KABUPATEN SUKABUMI 10,85 2007 KABUPATEN CIANJUR 13,82 2007 KABUPATEN BANDUNG 17,37 2007 KABUPATEN GARUT 12,18 2007 KABUPATEN TASIKMALAYA 8,48 2007 KABUPATEN CIAMIS 4,39 2007 KABUPATEN KUNINGAN 10,56 2007 KABUPATEN CIREBON 13,64 2007 KABUPATEN MAJALENGKA 7,46 2007 KABUPATEN SUMEDANG 7,83 2007 KABUPATEN INDRAMAYU 10,45 2007 KABUPATEN SUBANG 7,51 2007 KABUPATEN PURWAKARTA 12,76 2007 KABUPATEN KARAWANG 17,02 2007 KABUPATEN BEKASI 15,12 2007

## B. Preprocessing Data
Dalam  tahapan  Preprocessing  data,  dilakukan  proses pembersihan data dari keberadaan data yang tidak lengkap atau  kosong.  Data  dapat  diproses  untuk  mengekstrak informasi  dari  dokumen  teks  setelah  terstruktur  dan memiliki nilai numerik. Ini dapat digunakan untuk analisis berbagai bidang multidispliner, seperti klasifikasi, klasterisasi,  informasi  temu  Kembali,  visualisasi,  dan analisis  teks  lainnya[15].  Namun,  karena  dataset  yang digunakan  tidak  mengandung  data  yang  hilang,  tidak  ada tindakan penghapusan data kosong yang dilakukan.
C. Transformation
Pada  tahap  ini,  dilakukan  transformasi  data  untuk disesuaikan dengan format yang diperlukan oleh teknik data mining.  Tujuannya  adalah  mempermudah  koordinasi  data yang  akan  diolah  oleh  algoritma  ARIMA  dan  perangkat EViews  12  dalam  konteks  penelitian.  Transformasi melibatkan  penggantian  atribut  tahun  dengan  atribut  6 bulanan dan penghilangan atribut kabupaten/kota, digantikan  dengan  penggunaan  cakupan  provinsi  oleh peneliti. Detail perubahan dapat dilihat di Tabel 3 di bawah ini
Tabel 3. Transformasi Data Bulan Persentase Februari 2007 10,39 Agustus 2007 8,29 Februari 2008 7,89 Agustus 2008 7,17 Februari 2009 7,89 Agustus 2009 7,44 Februari 2010 8,05 Agustus 2010 7,14 Februari 2011 7,41 Agustus 2011 8,56 Februari 2012 9,78 Agustus 2012 9,08 Februari 2013 8,67 Agustus 2013 9,22 Februari 2014 8,35 Agustus 2014 8,45 Februari 2015 7,89 Agustus 2015 8,72
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. 18-25

## D. Data Mining
ARIMA,  sebagai  metode  analisis  deret  waktu, digunakan  untuk  peramalan  nilai  masa  depan  dan identifikasi pola dalam data deret waktu. Meskipun ARIMA sendiri  bukanlah  teknik  data  mining  secara  khusus,  tetapi menjadi alat analisis yang efektif dalam konteks peramalan dan pemodelan deret waktu.
1) Identifikasi
Untuk  tahap  identifikasi  model  ARIMA,  data  deret waktu  stasioner  diperlukan.  Data  stasioner  memiliki karakteristik  tetap  terhadap  varian  dan  rata-rata  dan  tidak memiliki  tren.  Dalam  konteks  ARIMA  (Autoregressive Integrated Moving Average), differencing dilakukan dengan menggunakan  uji  Augmented  Dickey-Fuller  (ADF)  untuk mencapai  stasioneritas  data.  Proses  differencing  dalam konteks  ARIMA  ditulis  sebagai  d,  dan  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
Δ𝑌 𝑡 = 𝑌 𝑡 − 𝑌 𝑡−1
Dimana Yt adalah nilai deret waktu pada waktu t dan t- 1,  dan  ΔYt  adalah  selisih  antara  nilai  deret  waktu  pada waktu t dan t-1.
Nilai  yang  diamati  pada  tingkat  tertentu  dibandingkan dengan nilai yang diamati pada tingkat sebelumnya dihitung dalam proses differencing ini, yang dimulai pada level 0 dan berakhir  pada  level  2.  Hasilnya  dapat  dilihat  di  sini.  Pada tahap  penelitian  ini,  uji  stasioneritas  dilakukan  dengan menggunakan  Unit  Root  Tests,  yang  dilakukan  dengan metode  pengujian  Augmented  Dickey-Fuller  (ADF). Parameternya  termasuk  kriteria  Schwarz  Info  (SIC),  yang memiliki  nilai  probabilitas  (p-value)  kurang  dari  0.05  dan nilai  statistik  (t-value)  lebih  rendah  daripada  nilai  kritis pengujian (t-critical values) pada rentang 1% hingga 10%. Hasil  uji  ADF  menunjukkan  bahwa  data  telah  memenuhi kriteria  stasioneritas  pada  level  0,  dengan  nilai  p-value (0.0058) yang lebih kecil daripada tingkat signifikansi yang ditemukan.  Selain  itu,  nilai  t-statistic  negatif  (-3.861944) menunjukkan  penolakan  hipotesis  nol.  maka  data  dapat dianggap  stasioner  pada  tingkat  signifikansi  0.05.Data stasioner tergambar pada Gambar 3
Gambar 3. Uji Stasioneritas Data
Pengujian  (ACF)  dan  Fungsi  Korelasi  Otokorelasi Parsial (PACF) dengan memperhatikan lag yang  melewati indikator  flag  adalah  langkah  berikutnya  dalam  proses identifikasi  model.  Fungsi  Korelasi  Otokorelasi  (ACF) mengukur tingkat korelasi antara suatu observasi pada deret waktu  dengan  observasi  sebelumnya  pada  waktu sebelumnya.  Di  sisi  lain,  Fungsi  Korelasi  Otokorelasi Parsial  (PACF)  mengukur  tingkat  korelasi  antara  suatu observasi  pada  deret  waktu  dengan  observasi  sebelumnya pada  waktu  sebelumnya.  Pengujian  ACF  dan  PACF dilakukan melalui correlogram pada data deret waktu yang telah stasioner diferensiasi level 0.

## Gambar 4. Correlogram ACF dan PACF
Gambar  4  menunjukkan  plot  ACF  yang  menunjukkan tingkat  signifikansi  pada  lag  awal  yang  melebihi  ambang batas,  atau  flag,  dan  kemudian  mengalami  penurunan hingga  mencapai  cut-off  di  akhir.  Plot  PACF  juga menunjukkan pola yang serupa dengan tingkat signifikansi pada  lag  awal,  diikuti  oleh  cut-off  hingga  akhir.  Hasil  uji plot  ACF  dan  PACF  ini  mendorong  peneliti  untuk mempertimbangkan  model  ARIMA  dengan  nilai  ordo AR(1) dan MA(1). Proses estimasi model ARIMA terbaik tanpa  melakukan  percobaan  manual  menjadi  lebih  mudah dengan  menggunakan  fitur  otomatis  EViews  hasil ditunjukkan pada Gambar 5
Gambar 5. Model Hasil Fitur Automatic
Dengan  menggunakan  fitur Forecasting  ARIMA Automatic , model terbaik adalah ARMA (1,0)(0,0), di mana nilai  (1)  adalah  nilai  AR  dan  tidak  ada  nilai  MA  karena kedua ordernya adalah 0,0. Model ARMA (1,0)(0,0) hanya memiliki  efek  autoregressive  tingkat  satu  (AR(1))  tanpa mempertimbangkan efek moving average.Karena strukturnya sederhana, model ini sederhana.
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. 18-25
2) Estimasi Parameter
Pada  tahapan  ini  model  dugaan  yaitu  ARIMA  (1,0,0) nilai AR(1) I(0) dan MA(0).Kemudian dilakukan pengujian estimasi  melalui fitur  Estimasi  Equation. Hasil  dari pengujian model dugaan dapat dilihat pada Gambar 6

## Gambar 6. Hasil Estimasi Equation
Pada Gambar 6, AR(1) menghasilkan nilai Sum Squared Residual, Schwartz’s Bayesian Criterion (SBC), Akaike Info Criterion (AIC), dan Adjusted R-Squared dapat dilihat pada tabel 3.1.  Penentuan model estimasi optimal dapat dicapai dengan mempertimbangkan nilai Adjusted R-Squared yang tinggi, nilai Standar Error (S.E.) of regression yang rendah, serta  nilai Akaike  Info  Criterion (AIC)  dan Schwartz’s Bayesian Criterion (SBC) yang minimal.
Tabel 4. Nilai Parameter Estimasi Model
Estimasi Model Adjusted R- squared (S.E.) of regression Akaike Info Criterion (AIC) Schwartz’s Bayesian Criterion (SBC) ARIMA(1,0,0) 0.160272 0.090343 -1.878.172 -1.743.493
3) Diagnostik Cek
Pada  langkah  berikutnya,  pemeriksaan  diagnostik dilakukan  untuk  mendapatkan  model  ARIMA  yang  ideal. Tujuan  dari  prosedur  ini  adalah  untuk  mengevaluasi kecocokan  model  melalui  uji  residual.  Dengan  nilai probabilitas  yang  tidak  signifikan  untuk  Fungsi  Korelasi Otokorelasi (ACF) dan Fungsi Korelasi Parsial Otokorelasi (PACF) (p-value > 0.05), kualitas analisis residual dianggap memadai apabila menghasilkan white noise.
Gambar  7,  Hasil  uji  residual  tidak  terdapat  lag  yang signifikan  pada correlogram  residual ARIMA(1,0,0). Temuan ini menunjukkan ketiadaan korelasi antar residual dan  ketiadaan  pola  tertentu,  menunjukkan  bahwa ARIMA(1,0,0)  dapat  dianggap  sebagai  white  noise  dan memiliki kategori yang memadai.
4) Peramalan
Setelah  mendapatkan  model  yang  terbaik  ,  digunakan model  ARIMA  yaitu  ARIMA(1,0,0).  Untuk  peramalan tingkat pengangguran terbuka di Wilayah Jawa Barat dalam kurun waktu 3 tahun pada tahun 2024 sampai dengan 2026. Hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 8

## Gambar 8. Worksheet Hasil Peramalan
Pada Gambar 8 , Dihasilkan  beberapa atribut H_TPTF (nilai  forecasting)  HIG1  (nilai  tertinggi)  LOW1(nilai terendah)  pada  bulan  februari  2024  dihasilkan  nilai persentase  7,92  ,  pada  bulan  agustus  mengalami  kenaikan dengan nilai 8,17, bulan februari tahun 2025 nilai 8,29 dan agustus 8,35, bulan februari 2026 nilai 8,38 dan agustus 8,40 .  Dalam  kurun  waktu  3  tahun  tingkat  pengangguran mengalami  peningkatan  seiring  waktu  ,  Peningkatan  nilai secara  terus-menerus  membentuk  pola  tren  naik .  hasil peramalan tingkat pengangguran dievaluasi untuk keakuratan.  Perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan beberapa  parameter,  termasuk Root  Mean  Squared  Error (RMSE), Mean  Absolute  Error (MAE),  dan Mean  Abs. Percent  Error (MAPE).  Semakin  kecil  nilai-nilai  ini, semakin akurat nilai peramalan yang dihasilkan.
Forecast: H_TPTF Actual: H_TPT Forecast sample: 2007S1 2026S2
Adjusted sample: 2007S2 2026S2 Included observations: 39 Root Mean Squared Error 0.833523 Mean Absolute Error 0.665554 Mean Abs. Percent Error 7.918316316 Theil Inequality Coef. 0.049356 Bias Proportion 0.012539 Variance Proportion 0.535445 Covariance Proportion 0.452016 Theil U2 Coefficient 1.065467 Symmetric MAPE 7.841072
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. 18-25
Pada Gambar 9, dilakukan uji evaluasi akurasi dari hasil peramalan  tingkat  pengangguran,  dilakukan  perhitungan menggunakan  beberapa  parameter  seperti Root  Mean Squared  Error (RMSE), Mean  Absolute  Error (MAE)  dan Mean Abs. Percent Error (MAPE). Semakin kecil nilai-nilai ini , semakin baik model nya dalam melakukan peramalan yang akurat .

## 5)
Evaluation Hasil
evaluasi nilai peramalan model menunjukan  nilai  tingkat  kesalahan  yang rendah dengan  nilai  RMSE  sebesar  0,833523,  MAE  sekitar 0,665554,  dan  MAPE  bernilai  7,918.Secara  keseluruhan, model  cenderung  memberikan  prediksi  yang  cukup  baik, dengan tingkat kesalahan yang relative rendah.

## 6) Knowledge
Berdasarkan hasil validitas peramalan tingkat pengangguran terbuka di Wilayah Jawa Barat dalam kurun waktu 2024 – 2026 dihasilkan visualisasi berupa grafik garis hasil  peramalan  menggunakan  model  ARIMA(1,0,0) dengan pola tren naik selama tahun ke tahun. Ditampilkan pada Gambar 10 dan Gambar 11
Gambar 10. Graph Forecasting
Gambar 11. Plot Forecasting

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  model ARIMA  (1,0,0)  Peramalan  Tingkat  Pengangguran,  dapat disimpulkan  bahwa  jumlah  pengangguran  terbuka  di Wilayah  Jawa  Barat  terus  meningkat  dari  tahun  ke  tahun. Peningkatan terendah dengan nilai 7,92 pada bulan februari tahun 2024 dan tertinggi sebesar 8,40 dicatat pada agustus tahun  2026.  Hal  ini  memungkinkan  bahwa  kebijakan ekonomi  dan  ketenagakerjaan  pemerintah  setempat  terkait
dengan  penekanan  nilai  yang  signifikan  belum  memiliki pengaruh  terhadap  penyerapan  dan  penciptaan  lapangan pekerjaan bagi masyarakat. Peningkatan nilai pengangguran dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti perkembangan  teknologi,  revolusi  digitalisasi,perubahan struktur  ekonomi,  ketidak  sesuaian  ketrampilan  dengan minat pasar,dan pembangaunan daerah regional yang tidak merata hal Ini pada gilirannya dapat mengganggu stabilitas tingkat  pengangguran  secara  regional.  Untuk  mengatasi masalah  ini,  pemerintah  setempat  dan  masyarakat  harus bekerja  sama  untuk  membuat  solusi  yang  inovatif,kreatif dan efektif guna menekan nilai tingkat pengangguran secara optimal.  Beberapa  aspek  yang  perlu  diperhatikan  meliputi regulasi  pemerintah  daerah  yang  dapat  membatasi  dan memberatkan  investasi,  reformasi  pendidikan  untuk memastikan  lulusan  memiliki  keterampilan  sesuai  dengan kebutuhan  pasar  kerja,  pemerataan  pembangunan  serta partisipasi  masyarakat  sipil  yang  lebih  aktif.  terdapat beberapa  saran  rekomendasi  untuk  pengembangan  lebih lanjut dan perbaikan metode Dalam meningkatkan akurasi peramalan  tingkat  pengangguran,  disarankan  untuk mempertimbangkan integrasi faktor-faktor eksternal seperti kebijakan  ekonomi  nasional,  peristiwa  global,  atau dinamika  sosial  ke  dalam  model  peramalan.  Penting  juga memberikan  perhatian  khusus  pada  optimasi  parameter model  ARIMA  dengan  melakukan  pengujian  dan penyesuaian  secara  cermat,  serta  mempertimbangkan metode  otomatisasi  atau  pemilihan  model  yang  lebih canggih.  Selain  itu,  mempertimbangkan  penggabungan model ARIMA dengan model lain, seperti regresi linear atau model  machine  learning,  dapat  meningkatkan  tingkat akurasi  peramalan,  memberikan  hasil  yang  lebih  optimal dalam beberapa konteks.

## V. U CAPAN TERIMA KASIH
Alhamdulillah, puji dan syukur kehadirat Allah atas rahmat dan karunia-Nya. Dengan berkah-Nya, penulisan jurnal ini dapat  terselesaikan.  Penulis    ingin  mengucapkan  terima kasih  kepada  STMIK  IKMI  Cirebon,  orang  tua,  dan sahabat-sahabat  yang  senantiasa  memberikan  dukungan dan motivasi dalam setiap langkah penelitian ini. Semua ini menjadi  pendorong  bagi  kesuksesan  dan  pengembangan diri  penulis.  Terima  kasih  atas  doa,  bimbingan,  dan semangat  yang  diberikan.  Semoga  hasil  penelitian  ini memberikan manfaat dan kontribusi baik.

## R EFERENSI
[1]  C. Lessman, “Decentralization and RegionalDisparity: A Panel data approachfor  OECD  countries.  IFO  WorkingPapers.,”  2006.
[Online]. Available: http://www.cesifo-
group.de/portal/pls/portal.docs/1/1197172.PDF
[2]  “Badan  Pusat  Statistik.,”  Kota  Sibolga  dalam  Angka  2020.,  2020. https://sibolgakota.bps.go.id/publication/2020/05/20/ec04ba3c29ca 07a4781028a5/kota-sibolga-dalam-angka-2020.html
[3]  A.  Sulaiman  and  A. Juarna, “Peramalan  Tingkat  Pengangguran  Di Indonesia Menggunakan Metode Time Series Dengan Model Arima Dan Holt-Winters,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 26, no. 1, pp. 13– 28, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i1.3512.
[4]  D.  dkk  Adhitya,  “KONDISI  TINGKAT  PENGANGGURAN  DI INDONESIA  PADA  MASA  PANDEMI  COVID-19 :  STUDI KASUS  DENGAN  JIMEA  |  Jurnal  Ilmiah  MEA  (  Manajemen  , Ekonomi , dan Akuntansi ),” J. Ilm. MEA (Manajemen, Ekon. dan Akuntansi), vol. 5, no. 2, pp. 1665–1678, 2021.
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. 18-25
[5]  C.  Amin,  A.  Husen,  U.  Khairun,  and  U.  Khairun,  “Forecasting
Tingkat  Pengangguran.  Chairullah  Amin  dan  Amran  Husen,”  vol. VII, no. 2, pp. 27–38, 2019.
[6]  L. S. Peramalan et al., “Peramalan Teknologi”.
[7]  A.  H.  Nasution,  Perencanaan  dan  Pengendalian  Produksi/Arman Hakim Nasution. Jakarta: Gema Widya, 1999.
[8]  A. T. Dani, M. Fauziyah, and H. Sandariria, “Forecasting The Search Trends of The Keyword ‘Sarung Wadimor’ In Indonesia on Google Trends Data Using Time Series Regression with Calender Variation and Arima Box-Jenkins,” J. Mat. Stat. dan Komputasi, vol. 19, no.
3, pp. 447–459, 2023, doi: 10.20956/j.v19i3.24551.
[9]  A.  Iriawan  N  dan  S.P,  Mengolah  Data  Statistik  dengan  Mudah
MINITAB 14. yogyakarta: Andi. Suyono. 2005. Diktat Mata Kuliah Analisis Runtun Waktu. Jurusan matematika FMIPA UNJ: Jakarta., 2006.
[10]  A.  .  Bowerman,  B.L.,  O’Connell,  R.T.,  dan  Koehler,  Forecasting, Time Series, And Regression., Edisi Keem. USA: Duxbury., 2005.
[11]  “A R I M A ( METODE BOX JENKINS ) Pengertian”.
[12]  F. Teknik, D. A. N. Komputer, P. Studi, T. Informatika, and U. P.
Batam, “DATA MINING MEMPREDIKSI JUMLAH PENJUALAN TIKET MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE  INTEGRATED  MOVING  AVERAGE DATA MINING MEMPREDIKSI JUMLAH PENJUALAN TIKET MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING,” 2019.
[13]  T. Hendrickx, B. Cule, P. Meysman, S. Naulaerts, K. Laukens, and B. Goethals, “Mining association rules in graphs based on frequent cohesive  itemsets,”  Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 9078, no.
3, pp. 637–648, 2015, doi: 10.1007/978-3-319-18032-8_50.
[14]  F. Alghifari and D. Juardi, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan  Dan  Minuman  Menggunakan  Metode  Algoritma  Naïve Bayes,”  J.  Ilm.  Inform.,  vol.  9,  no.  02,  pp.  75–81,  2021,  doi: 10.33884/jif.v9i02.3755.
[15] Akilan, “Text mining: Challenges and future directions,” 2nd
Int. Conf. Electron. Commun. Syst. ICECS, 2015.