Prediksi Tingkat Pengangguran di Indonesia Menggunakan Model Machine Learning Berbasis Data BPS
Latar Belakang
Tingkat pengangguran merupakan indikator penting dalam menilai kondisi ekonomi suatu negara, termasuk Indonesia. Data Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan berbagai variabel yang berpotensi memengaruhi angka pengangguran. Pemanfaatan machine learning untuk memprediksi tren pengangguran diharapkan dapat memberikan informasi proaktif bagi pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan.
Metodologi Penelitian
Kuantitatif dengan pendekatan regresi dan klasifikasi menggunakan algoritma machine learning seperti XGBoost, Decision Tree, dan Linear Regression. Data diperoleh dari publikasi resmi BPS yang mencakup data tahunan multi-tahun. Model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan Koefisien Determinasi (R²).
Topik & Kata Kunci
Related
Judul Similar
Evaluasi Keamanan Jaringan Komputer pada Pemerintah Kabupaten di Jawa Barat: Studi Kasus Penerapan Firewall dan IDS/IPS
Pemerintah daerah membutuhkan jaringan komputer yang aman untuk mengelola data publik dan menyediakan layanan elektronik. Ancaman siber semakin meningkat sementara banyak aparatur daerah masih menggunakan standar keamanan yang minimal. Penelitian ini mengevaluasi efektivitas perangkat keamanan jaringan yang telah diterapkan di lapangan.
Penerapan Sistem Rekomendasi Berbasis Collaborative Filtering pada UMKM Teknologi di Bandung: Studi Kasus Pengembangan Toko Online Elektronik
UMKM sektor teknologi di Indonesia memerlukan solusi digital untuk meningkatkan penjualan dan personalisasi pelanggan. Sistem rekomendasi dapat membantu menampilkan produk sesuai preferensi pengguna secara otomatis. Studi ini mengeksplorasi implementasi algoritma collaborative filtering pada platform e-commerce skala kecil.
Analisis Implementasi Sistem Informasi Akademik Berbasis Web pada Universitas Swasta di Jakarta: Studi Kasus Pengelolaan KRS dan Nilai Akhir
Perguruan tinggi di Indonesia semakin mengadopsi sistem informasi akademik untuk mendigitalisasi layanan mahasiswa. Implementasi sering mengalami tantangan terkait integrasi data dan kesiapan infrastruktur teknis. Studi ini mengidentifikasi faktor pendukung serta hambatan dalam penerapan sistem tersebut.
Cari Inspirasi Judul Skripsi Kamu Sendiri
Gratis, instan, dan dijamin di-approve dosen! Masukkan jurusan dan topik kamu, dalam 30 detik dapat 3 rekomendasi judul skripsi.
Generate Sekarang